창작 AI(인공지능)은 창의적인 작업을 돕거나 스스로 수행할 수 있도록 설계된 인공지능 시스템이라는 것을 일반인들도 자연스럽게 말한다. 이러한 AI는 문학, 음악, 미술, 비디오, 게임, 영화 제작 등 다양한 분야에서 사용된다는 것도 이미 알고 있다. 창작 AI의 주된 목적은 인간의 창의적 프로세스를 보조하거나 향상시키는 것이며, 때로는 전적으로 독자적인 작업을 생성하기도 한다.
일반적으로 창작 AI는 음악 작업에서 새로운 곡을 작곡하거나 사운드 디자인을 생성하며, 문학 분야는 소설이나 시를 쓰는 데 사용될 수 있고, 스토리텔링의 아이디어를 제공하거나 완성된 작품을 만드는 데 도움을 줄 수 있다. 또한, 미술 분야에선 그림이나 디지털 아트워크를 생성하며, 다양한 스타일과 기법을 모방하거나 새로운 스타일을 창출하기도 한다. 아울러 게임 디자인을 최적화하거나 사용자 경험을 개선하는 데 사용되며, 게임 내에서 독특한 콘텐츠의 비디오 게임을 생성할 수 있다. 영화 제작에 있어서는 시나리오 작성, 시각 효과, 심지어 감독의 결정을 보조하는 데 사용된다.
이처럼 창작 AI는 기술이 발전함에 따라 점점 더 정교해지고 있다. 이를 통해 인간의 창의력을 확장하고 새로운 형태의 예술과 표현을 탐색하는 데 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 그중에서도 최근 ChatGPT의 소라(SORA)와 같은 미술 관련 창작 AI는 디지털 이미지나 그림을 생성, 수정하는 데 사용되는 인공지능 기술이다.
창작 AI가 미술에서 수행하는 기능을 살펴보자면 먼저, 스타일 이전(Style Transfer)이다. 이는 기존의 이미지나 그림을 다른 작품의 스타일로 변환시키는 것으로, 예를 들어 일반 사진을 반 고흐의 화풍으로 변환하는 것이 가능한 것이다.
그리고 자동화된 그림 생성이다. 사용자의 간단한 스케치나 설명을 바탕으로 완성된 그림을 자동으로 생성하기도 한다. 이는 특히 게임 디자인, 애니메이션, 광고 디자인 등에서 유용하게 사용될 수 있다.
창의적인 이미지 생성(GANs, Generative Adversarial Networks)의 경우, 아주 고급 기술을 사용하여 완전히 새로운 이미지를 생성하기도 한다. 이 AI는 학습 과정에서 수천수만 개의 이미지를 분석하여 특정 스타일이나 테마를 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 작품을 창작할 수 있게 되는 것이다.
또한, 예술 작품 분석 및 수정이 가능하다. 이미 생성된 작품을 분석하여 예술적 가치나 기술적 결함을 평가하고, 작품을 자동으로 개선하거나 변형할 수도 있다.
이러한 미술 관련 창작 AI는 예술가들이 자신의 아이디어를 더욱 효과적으로 시각화하고, 창작 과정에서 시간을 절약하며, 새로운 형식의 예술을 탐구하는 데 큰 도움이 된다. 이 기술은 또한 예술 교육에도 적용되어 학습자가 다양한 예술 스타일과 기술을 더욱 쉽고 빠르게 이해하고 습득할 수 있게 해준다는 것에서 창작자들에게 도움이 되리라 여겨진다.
한편, 위에서 서술한 스타일 이전은 기존 스타일을 다른 이미지에 적용하는 기술을 의미한다. 이 과정은 주로 두 이미지를 사용하는데, 하나는 ‘콘텐츠 이미지(원본 이미지)’이고 다른 하나는 ‘스타일 이미지(스타일을 적용할 이미지)’이다. 스타일 이전 기술에서는 딥러닝 네트워크, 특히 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 사용하여 이미지의 스타일을 추출하고 적용하게 된다. 그 과정을 짚어보면 아래와 같다.
- 콘텐츠 이미지 분석: 컨볼루션 신경망은 콘텐츠 이미지를 분석하여 구조와 주요 특징들(ex. 형태, 객체 위치)을 식별
- 스타일 이미지 분석: 동일한 네트워크가 스타일 이미지에서 예술적 스타일을 추출하여 텍스처, 색상, 브러시 스트로크의 세부 사항 등을 분석
- 이미지 합성: 1, 2의 두 정보를 바탕으로 콘텐츠 이미지의 구조는 유지하면서 스타일 이미지의 예술적 특성을 적용한 새로운 이미지 생성
즉, 스타일 이전은 다양한 화가들의 독특한 예술 스타일을 다른 이미지에 적용하여 새로운 작품을 만드는 기술이다. 이 방법을 통해 예술가의 유명한 화풍을 모방하거나, 전혀 다른 스타일을 결합하여 독창적인 비주얼을 생성할 수 있게 해준다.
예를 들어, 클로드 모네의 인상주의 스타일을 현대 건축 사진에 적용하거나, 렘브란트의 명암기법을 디지털 인물 사진에 사용하는 것 등이 가능한 것이다. 이러한 기술은 디지털 예술, 광고, 엔터테인먼트, 심지어 개인적인 프로젝트에도 폭넓게 활용될 수 있다.
이처럼 스타일 이전은 단순히 이미지를 변환하는 것이 아니라, 기존의 시각적 경험을 재창조하고 새로운 시각적 표현을 가능하게 함으로써 디지털 예술의 가능성을 확장하는 중요한 기술이다.
그렇다면 자연스럽게 ‘스타일 이후(Style After)’의 경우를 생각하게 된다. 이 용어가 어떤 맥락에서 사용되는지에 따라 의미가 달라질 수 있겠지만, 일반적으로 특정 기술이나 스타일, 트렌드가 널리 받아들여진 이후의 사회적/문화적 변화나 결과를 설명하는 데 사용된다.
구체적으로는 어떤 유명 화가의 기법이나 스타일이 후대 예술가들의 작품에 미친 영향이나, 디지털 스타일 이전 기술을 적용한 후의 이미지나 작품이 어떻게 변했는지 분석하는 데 사용될 수 있을 것이다. 결국, 스타일 이후라는 개념은 변화의 전후 상황을 분석하거나 특정 현상이 발생한 결과를 설명하는 데 유용하게 사용될 수 있다는 점으로 이해하면 될 것이다.
미술 AI의 대표적인 기술인 ‘자동화된 그림 생성’은 AI를 활용하여 사람의 개입 없이 이미지나 그림을 자동으로 생성하는 기술을 말한다. 여기서 핵심은 대규모 이미지 데이터셋에서 학습하여 특정 스타일, 텍스처, 콘셉트를 모방하여 새로운 이미지를 생성할 수 있는 딥러닝 기술 기반의 신경망이다. 특히, GANs*와 VQ-VAW**가 중요한 역할을 한다.
*GANs (Generative Adversarial Networks): ‘생성적 적대 신경망’내에서 두 네트워크가 서로 경쟁하면서 학습하는 구조로, 하나는 진짜 같은 이미지를 생성하고 다른 하나는 진짜와 가짜를 구분하는 과정을 통해 매우 리얼한 이미지를 생성해 준다.
**VQ-VAE(Vector Quantized Variational Autoencoder): 이 기술은 이미지를 저차원 공간에 압축하고 다시 복원하는 과적을 통해 새로운 이미지를 생성해 준다는 점에서 매우 유용하다고 볼 수 있다.
그래서 자동화된 그림 생성 기술은 창의력을 요구하는 많은 영역에서 혁신적인 도구로 자리 잡고 있으며, 앞으로 더 다양한 방식으로 발전될 것으로 보인다. 잘 알고 있겠지만, 최근 미드저니(Midjourney), 달리(DALL-E), 소라(SORA), 런웨이ML(RunwayML) 등에서 프롬프트를 통해 자동으로 그림을 생성하는 모습은 기술에 대한 궁금증을 유발한다.
미드저니는 AI를 이용해 사용자가 입력한 텍스트 설명을 기반으로 고해상도의 이미지를 생성하는 플랫폼으로, 고급 딥러닝 모델을 사용해 다양한 스타일과 주제의 이미지를 생성할 수 있다. 특히 독창적이고 상세한 시각 표현이 특징이다. 사용자는 명령어와 설명을 조합하여 특정 스타일이나 시나리오의 이미지를 요청할 수 있으며, AI는 이를 해석하여 관련 이미지를 생성한다.
그리고 달리와 소라는 OpenAI에 의해 개발된 시스템으로, 복잡한 텍스트 설명을 받고 이를 시각적 이미지로 변환한다. 달리는 GANs와 비슷한 방식으로 학습된 변형기(Transformer) 기반 모델을 사용하여 놀라울 정도로 다양하고 복잡한 이미지를 생성할 수 있다. 이 기술은 객체의 조합, 알려진 개체의 새로운 버전 생성, 심지어 비현실적인 조합을 시각화하는데 강점을 보이는 기술로서, 창작 작업에 많은 도움이 된다.
아울러 비교적 가까운 시간에 새롭게 등장한 런웨이ML은 창의적 프로젝트 연구를 위한 머신러닝 툴킷을 제공하는 플랫폼이다. 사용자가 머신러닝 모델을 쉽게 탐색하고 실험할 수 있도록 설계되어 있으며 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 데이터 유형에 적용할 수 있는 여러 AI 모델을 지원한다. 특히, 사용자 친화적인 인터페이스와 높은 사용자 정의성을 제공하여 비전문가도 쉽게 창의적인 AI 작업을 수행할 수 있도록 도움을 준다.
이처럼 플랫폼들은 각각 독특한 방식으로 창의적 이미지 생성을 가능하게 하며 예술가, 디자이너, 연구자들이 자신의 창작물을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있게 해준다. 이러한 측면에서 ‘기계적 도움에 의한 그림은 작가의 깊이를 느낄 수 없는 것’으로 치부하는 모습은 다소 뒤처진 생각이지 않을까라고 여겨진다. 왜냐하면, 작가들 스스로 이미 디지털 기반의 충분한 기계적 도움 속에서 작업에 참여하고 있다는 것을 못 느끼고 있는 것 같다.
창의적 AI는 전문적인 예술가들에게나 전업 화가들에게 새로운 창작 도구와 가능성을 제공하고 이를 통해 예술 세계가 확장되고 다양화될 수 있지만, 이러한 기술의 도입은 예술 본질에 대한 심층적인 이해와 존중을 바탕으로 이루어져야 한다. 또 예술가의 개인적인 표현과 창의성을 존중하는 방식으로 활용되어야만 한다는 것은 당연할 것이다.
전통적인 화가들이 창의적 그림 AI에 대해 어떻게 느끼는지는 개인별로 상당히 다를 수 있다. 이미 몇몇 예술가들은 AI를 도구로서 받아들여 창작 과정에서의 파트너로 활용하는 반면에, 다른 일부 작가들은 예술의 본질적인 측면을 중시하여 AI 사용에 대해 회의적이기도 하다. 이러한 전문 예술가들의 반응을 이해하기 위해 몇 가지 주요 포인트를 살펴보았다.
전통적인 예술가들은 자신의 감정, 생각, 개인적 경험을 작품에 반영하는 것을 중시한다. 그에 비해 AI가 생성한 작품은 기술적으로 뛰어날 수 있으나, 예술가의 개인적 감정이나 깊은 사고를 완벽히 반영하기 어렵다는 점에서 일부 예술가들은 AI 작품을 예술로 인정하지 않을 수 있는 부분이 있다.
많은 예술가들은 창작 과정에서 그림을 그리고 채색하는 물리적, 정신적 과정이 중요한 자기표현의 수단으로 생각하는데 비해 AI가 이 과정을 단축시킬 경우, 일부 예술가들은 이를 창작 과정의 축소로 느끼는 부정적 견해들도 있는 것이다. 반면, 일부 현대 예술가들은 새로운 기술에 대해 개방적이며, AI를 포함한 디지털 도구를 자신의 작업에 통합하여 전통적인 기법을 확장하거나 새로운 형태의 예술을 제작, 탐구하는 데 있어서 큰 잠재력을 느끼기도 한다.
다만, 이 모든 생각들은 그림을 보는 시장과 관객, 즉 감상자들의 AI 수용 여부에 따라 달라질 것이다. AI로 만들어진 작품이 시장에서 좋은 반응을 얻거나 예술적 가치를 인정받는다면, 예술가들도 이러한 변화에 보다 긍정적으로 반응할 가능성이 높다.
결국 창의적 그림 AI의 수용 여부는 각 예술가의 개인적 철학, 작업 방식 그리고 기술에 대한 태도에 따라 크게 달라질 수 있을 것이다. ‘시장과 감상자의 수용’이란 측면에서, 창작 AI와 같은 새로운 기술에 의한 그림을 소비하는 감상자들의 사고나 이해 방식에 따라 이 창작 AI 기술이 어느 정도 받아들여질지 판가름 날 것이다.
특히, 최근 디지털 세대나 MZ들의 예술작품에 대한 접근성 등을 고려해 볼 때 단순하게 생각할 부분은 아닌 듯하다. 디지털 세대들이 작품을 보는 안목이 전문적인 컬렉터 수준에 다가가고 있다는 경향과, 전통적인 그림보다 애니메이션이나 게임 등에서 볼 수 있는 그래픽 유형의 캐릭터 작품을 선호하는 것을 고려한다면 창작 AI가 도움이 될 것은 분명한 것 같다.
예술 시장의 수용성과 대중의 반응을 고려하는 것은 예술가로서 당연한 것인데, 그렇다면 최근의 미술시장 트렌드는 어떻게 흘러가고 있을까?
최근 미술 시장 트렌드는 여러 흥미로운 방향으로 발전하고 있다. Artsy 리포트를 참조해 보면 첫째로, 추상화와 미니멀리즘과 같은 비구상적 예술 작품들이 시장에서 중요한 비중을 차지하고 있다. 특히 갤러리 판매에서 큰 역할을 하고 있다고 한다. 둘째로, 젊은 초현대 예술가들, 그중에도 1975년 이후 출생 예술가들의 작품에 대한 수요가 크게 증가하고 있으며 이들은 주로 온라인 플랫폼을 통해 인지도를 높이고 있다는 것이다.
알다시피 온라인은 결국 디지털을 활용하고 있다는 의미다. 이 디지털 기술의 발전은 NFT와 같은 새로운 형태의 예술 거래를 가능케 했으며, 이로 인해 예술 시장에도 큰 변화가 생겼다. 지금은 NFT의 초기 열풍이 다소 수그러들긴 했지만, 아트 바젤(Art Basel)은 여전히 블록체인 기술을 바탕으로 한 예술 거래에 장기적인 영향을 미칠 것으로 보고 있다.
또한, 아트 바젤에서는 대형 예술 박람회와 갤러리 전시가 다시 활성화되면서 전통적인 예술 시장이 글로벌 팬데믹 이후 회복세를 보이고 있는 것에도 주목하고 있다. 아울러 커뮤니케이션 기술의 진보가 예술가와 수집가 사이의 상호작용 방식을 변화시키고 있어 온라인 판매와 소셜 미디어를 통한 마케팅이 점점 더 중요해지고 있다. 젊은 세대의 예술가들과 수집가들이 속속 주요 고객으로 등장하고 있다는 점에서 이런 변화를 크게 느낄 수 있다는 것이다.
앞서 말했듯이 예술 시장의 흐름에서 전 세계 미술 시장의 판매가는 계속 증가하고 있다. 추상 및 비구상적 작품들이 상당한 시장 점유율을 차지하고 있다는 것은 주지의 사실인데, 이는 예술가들이 이런 스타일의 작품을 통해 표현의 자유와 혁신적인 방법을 추구하고 있음을 아트마켓 보고서(Art Basel & UBS Report)에서 예견하고 있다는 것을 전문예술가들은 인지해야 하지 않을까 싶다.
사례를 보면, 위 그림은 게르하르트 리히터의 ‘Abstraktes Bild (649-2)’로, 2020년 홍콩에서 열린 소더비(Sotheby’s) 경매에서 2억 1,460만 홍콩달러(약 2,760만 미국달러)에 판매되었다.
이 작품은 서양 예술가의 작품 중 아시아 경매에서 가장 높은 가격에 팔린 작품으로 기록되고 있다. 이처럼 추상화와 미니멀리즘 예술 스타일은 현대 미술 시장의 중요한 부분을 차지하며, 전체 미술 시장에서도 큰 비중을 차지하고 있다. 이 게르하르트 리히터의 그림을 앞서 설명해온 대중과의 소통 및 창의적 이미지 생성에 창작 AI 기술 중 하나인 런웨이ML을 활용하면 어떤 느낌일까?
아마도 런웨이ML과 같은 플랫폼을 사용하면 리히터의 다채로운 추상 스타일을 모방하거나 새로운 형식으로 변형하는 실험을 할 수 있을 것이다. 사용자가 제공하는 스타일, 주제, 색상 등의 세부 사항을 프롬프트에 명확히 기술하면, 그에 따라 특정한 시각적 스타일과 요소를 반영한 이미지가 생성된다. 따라서 사용자의 요구와 창의성이 이미지의 최종 결과에 큰 영향을 미치게 되는 것이다.
이러한 도구는 예술가의 기존 작품을 분석하여 그 특징을 새로운 창작물에 적용할 수 있게 해, 기존의 예술적 경계를 넓히고 다양한 시각적 표현을 탐구할 기회를 제공하게 된다. 즉, 전문 예술가의 전통적 방식을 유지할 수도 있지만, 좀 더 시장 흐름에 맞는 수집가들의 취향에 맞춰서 작업도 가능하다는 것에서 예술시장의 대중성을 예측해 볼 수 있을 것이다.
요컨대 AI의 창의성을 인정하느냐의 논의는 인간 중심의 세계관을 조금 확장한 것뿐이다. 그래서 창작 AI와 같은 기술적 인프라가 창작자를 도와주는 역할에 머물 것이라는 주장도 있지만, 아마도 AI는 창작자를 도와준다기보다 거의 모든 사용자를 창작자로 만들 수 있을 것으로 보인다. 이는 우리의 생활 속에 깊숙이 들어올 수 있을 것만 같다.
보통 창작은 전문적인 교육 과정을 거쳐야 가능한 것이며, 독특한 관점과 반복적인 훈련으로 재능을 꽃피운 결과가 바로 창작이자 예술로 여겨져 왔으나, 테크놀로지와 네트워크는 그런 과정을 과감히 생략한다. 유튜브나 인스타그램, 틱톡을 통해 우리는 이미 모두가 예술가가 되는 시대를 살고 있다. 창작 AI는 그 과정을 단축시키거나 수월하게 바꿔주는 것뿐이다. 그러기에 더욱더 우리네 생활 속으로 쉽게 다가올 것이다.
그렇다고 창작의 개념이나 창의력의 범위가 달라지는 것 아니고, 오히려 AI 창작 도구는 예술의 인플레이션을 야기해 예술품이 넘쳐나는 시대에 비로소 우리는 예술을 재정의 할 것 같다. 다만, 그때가 오면 ‘얼마나 다른 예술이냐’가 중요해지지 않을까 여겨진다. 음악 작곡도 컴퓨터 내의 창작 AI에 의해 손쉽게 만들어지는 지금 시대에서 기존의 것과 다르게 창의성을 담은 것이냐 아니냐로 판단되는 시대가 되지 않을까 싶다.
즉, 예전엔 예술이 아니던 것이 앞으로 예술로 불리게 될 것이고, 더 다양한 미디어의 영향을 받아 창작의 범위가 확장될 것이다. 어쩌면 머지않은 미래에는 자연스레 대중 속에 AI가 녹아들어 창작 AI가 없다면 되려 세상이 불편해지지 않을까 생각해 본다.
Gil Park님의 브런치에 게재된 글을 모비인사이드가 한 번 더 소개합니다.
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