AI예술의 급격한 부상

 

인류는 자신도 모르게

예술과 예술적 표현의 급진적인 새 시대에 접어들었습니까? 

새로운 유형의 강력한 인공 지능이 등장함에 따라 창의적인 커뮤니티와 온라인 포럼에서 유포되는 제안

 

제너레이티브 AI 아트는 DALL-E2, Midjourney 및 Stable Diffusion과 같은 고급 온라인 플랫폼을 통해 지난 몇 달 동안 폭발적으로 등장했습니다. 이를 통해 스마트폰이나 PC에 액세스할 수 있는 사람이라면 누구나 간단한 텍스트 지침을 입력하여 고도로 세련된 아트를 만들 수 있습니다.

정교한 알고리즘은 유명한 예술가의 특정 스타일, 색상 및 붓놀림을 모방하는 방법을 학습하여 사용자가 Van Gogh, Dali, Turner 또는 Monet과 같은 작품의 고유한 버전을 즉시 만들 수 있도록 합니다.

 

이 기술은 초현실적인 디테일로 기이하고 초자연적인 창조물에 생명을 불어넣을 수 있습니다. 'Cookie Monster Climbing the Shard'를 입력하면 어린이 TV 캐릭터가 부적절하게 탑을 오르는 것을 볼 수 있습니다. 언데드 군단을 지휘하는 테일러 스위프트'라고 입력하면 팝스타의 불안한 이미지가 마치 지옥의 창자에서 소환된 것처럼 나타납니다.

 

무한한 가능성은 소셜 미디어에서 밈의 눈사태를 촉발시켰고, 생성 AI의 주제를 스포트라이트로 끌어들이고 그 과정에서 몇 가지 근본적인 질문을 제기했습니다. 그리고 비디오 게임, 음악, 영화 또는 TV에서 작업하는 인간 아티스트에게 기술은 무엇을 의미합니까? 힘들게 얻은 그들의 창조적인 기술이 평가 절하되고 그들의 직업이 위태로워지고 있습니까?

 

기계가 예술을 만든다면 그것은 진정한 예술일까 아니면 복잡한 계산의 결과일까?

이 딜레마는 예술계의 핵심을 강타합니다. 왜냐하면 AI는 수백만 개의 이미지에 대해 '훈련'되기 때문입니다. 그 중 상당수는 옵트아웃할 수 없는 실제 예술가의 저작물입니다. 일부 아티스트는 기술로 인해 열린 창작의 길에 대한 대가로 이 희생을 받아들일 준비가 되어 있는 반면, 다른 아티스트는 그것이 절도에 지나지 않는다고 주장합니다.

 

 

CAA(Concept Art Association)의 일러스트레이터이자 이사인 Karla Ortiz는 E&T에 다음과 같이 말했습니다. 하지만 그들이 어떻게 만들어지는지, 어떤 종류의 데이터를 사용하는지 뿐만 아니라 결과를 생성하는 데 필요한 데이터가 무엇인지 알게 될수록 양심이나 선의로 제안할 수 없을 정도로 훨씬 더 주저하기 시작했습니다. 컨셉 아티스트든 아트 디렉터든 내 업계의 모든 사람이 이러한 도구를 사용할 수 있습니다. 

 

예술을 만들기 위해 AI를 사용한다는 개념은 혁명적으로 보일 수 있지만 인간의 창의성을 모방하기 위해 컴퓨터를 프로그래밍하는 실험은 사실 수십 년 전으로 거슬러 올라갑니다.

 

자율적인 그림 생성기의 초기 사례 중 하나는 1973년 예술가 Harold Cohen에 의해 개발되었습니다. 'Aaron' 시스템은 알고리즘을 사용하여 프리핸드 드로잉의 불규칙성으로 특정 개체를 그리도록 컴퓨터에 지시했습니다. 일부 명령은 예술가가 생각해 낼 수 없다고 말한 양식을 생성하여 실제 예술적인 의사 결정을 모방했습니다.

 

2000년대로 접어들면서 아티스트를 위한 컴퓨터 코딩 리소스의 개발, 오픈 소스 프로젝트, ImageNet과 같은 방대한 데이터 세트의 공개 가용성 덕분에 혁신이 가속화되었습니다.

 

AI의 최근 개선, 특히 생성 AI로 알려진 기술 클래스는 인간 두뇌의 작동을 모방하는 복잡한 딥 러닝 기술을 엄청난 컴퓨팅 성능과 결합하여 바늘을 이동시켰습니다.

 

 

 DALL-E 2, Midjourney 및 Stable Diffusion과 같은 플랫폼은 거대한 이미지 데이터 세트에서 훈련된 신경망을 활용하여 기본 기능과 패턴을 감지하고 사용자 텍스트 프롬프트를 기반으로 사본 없이 유사한 콘텐츠를 생성합니다. 예를 들어 Midjourney에 입력된 텍스트 프롬프트 '엔지니어링 및 기술'은 이미지 선택을 생성했으며 그 중 하나는 반대편에서 볼 수 있습니다.

 

 

제너레이티브 AI는 아직 초기 단계이며, 시스템은 때때로 사람이나 동물의 신체 부위 또는 종종 왜곡되는 서면 콘텐츠와 같은 특정 기능을 설득력 있게 렌더링하는 데 어려움을 겪습니다. 그럼에도 불구하고 그들은 이미 인간 예술에 견줄 수 있는 능력을 입증했으며, 경험 많은 미술 평론가도 속였습니다.

 

AI가 만든 작품 'Théâtre D'opéra Spatial'은 지난 여름 콜로라도 주립 박람회(Colorado State Fair)에서 디지털 아트 부문에서 우승했습니다. 아티스트 Jason M Allen은 머신 러닝이 자신의 작품 뒤에 있다는 사실을 밝히지 않았음에도 불구하고요.

많은 예술가들이 격분했지만 그는 "예술은 죽었다"고 수상 후 뉴욕 타임즈에 말했다.

 

리버풀 존 무어스 대학의 예술 및 창조 기술 재단 이사인 Mark Wright 박사는 E&T에 다음과 같이 말했습니다. , 정말 놀랍습니다. 이전에는 아티스트가 AI를 사용하여 무엇이든 달성하기 위해 과학자 또는 기술 인력과 함께 있어야 했지만 오늘날에는 누구나 결과를 달성할 수 있습니다.”

 

이 기술의 초기 상태에도 불구하고 많은 예술가들이 이 기술을 사용하여 작업을 개선하고 일러스트레이션 및 컨셉 아트에 대한 아이디어를 내고 있습니다. 일부는 소프트웨어와의 상호 의존적 관계를 설명하기 위해 'AI 협력자'라는 별명을 채택하기도 했습니다.

 

 

 Montreal AI Ethics Institute의 설립자이자 수석 연구원인 Abhishek Gupta는 다음과 같이 말했습니다. 설계. 그들의 노력에 대한 상업적 이익의 침식은 기존 아티스트의 재정적 수단을 우울하게 하고 풀타임 경력으로 해당 분야를 추구하려는 신인 아티스트를 낙담시키는 쌍둥이 효과를 가질 것이 확실합니다.”

 

캘리포니아에서 일하는 수석 비디오 게임 캐릭터 아티스트인 Dan Eder는 "어렵게 얻은 기술이 더 이상 필요하지 않게 되는 것은 시간 문제라고 느낄 수밖에 없습니다. 이 새로운 트렌드를 위해. 그러나 Eder는 변화에 저항하기보다는 예술가들이 적응해야 하고 "기계가 단순히 달성할 수 없는 방식으로 자신의 고유한 재능을 테이블에 가져올 방법을 찾아야" 한다고 믿습니다.

 

 

숫자 계산에 대한 초인적인 능력도 한 가지이지만 AI 아트 플랫폼이 살아 있거나 죽은 실제 아티스트의 작품을 인식하고 재현하도록 훈련되는 방식은 디자이너들 사이에서 분노한 반발을 불러일으켰습니다.

 

수백만, 때로는 수십억 개의 이미지가 웹 및 기타 소스에서 스크랩되어 데이터의 패턴을 식별하고 복제하도록 모델을 훈련합니다. 그 중 다수는 사람이 만들고 어떤 식으로든 저작권으로 보호됩니다.

 

본질적으로 누구든지 '진짜' 예술의 정확한 모조품을 생산할 수 있고 기업이 살아 있는 디자이너의 모조품을 만들고 판매할 수 있다면 심각한 법적, 도덕적 문제가 제기됩니다.

 

잠재적 피해는 이제 개발자가 API에 액세스하여 이러한 예술 생성기를 앱과 웹사이트에 포함하고 고객이 생성하는 이미지의 수와 크기에 따라 플랫폼에 요금을 지불할 수 있으므로 더 커졌습니다.

 

 

 “이러한 유형의 AI는 단순히 아티스트를 대체하기 위한 훈련이 아닙니다. 더욱 심각하게도, 그것은 당신 자신의 작업을 사용하여 당신의 교체가 되기를 원합니다.”라고 CAA의 Ortiz는 말합니다. “사람들이 그것을 예술의 민주화라고 부르는 것은 대중에게 예술을 훔치는 일이라고 봅니다. 대담한 표현이지만 이러한 신기술은 항상 개선되고 있습니다.”

 

법적인 관점에서 배심원단은 여전히 ​​이러한 시스템이 저작권을 침해할 수 있는지 또는 예술가가 모델이나 그들이 만든 콘텐츠에 대한 법적 권리가 있는지 여부에 대해 판단하지 않습니다. 미국의 AI 연구원, 신생 기업 및 기술 대기업은 일반적으로 이미지 사용이 표현의 자유를 증진하기 위해 저작권으로 보호되는 작업의 사용을 장려하는 것을 목표로 하는 '공정 사용' 원칙에 포함된다고 주장합니다.

 

다른 사람의 데이터를 사용하여 모델을 교육할 때는 이것이 사실일 수 있지만 생성된 콘텐츠가 원본 예술 시장을 위협하는 경우에는 그렇지 않을 수 있습니다. 예를 들어, Damien Hirst의 예술에 대해 훈련된 AI에게 'Damien Hirst 그림을 제작'하도록 지시한 다음 경매에서 작품을 판매하면 예술가와 경쟁할 분명한 의도가 있습니다.

 

프로그래머가 코드를 더 빨리 작성할 수 있도록 Microsoft와 OpenAI가 설계한 기능인 GitHub Copilot 이면의 AI 시스템에 대한 동종 최초의 집단 소송은 생성 AI의 미래 법적 환경에 대해 절실히 필요한 명확성을 제공할 수 있습니다.

법적 난관을 넘어 자신이 복사되었다고 의심하는 아티스트의 출발점은 자신의 작업이 AI 훈련에 사용되었는지 알아내는 것입니다. OpenAI는 DALL-E 2가 훈련된 이미지 데이터 공유를 거부했지만 Stable Diffusion의 코드는 오픈 소스이며 모델 훈련에 사용된 이미지 데이터베이스의 세부 정보를 공유합니다.

 

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이 '예술'에 대한 프롬프트는 '엔지니어링, 기술, 표현력, 다채로움, 디테일, 하늘, 위성, 공간, 건물, 인공 지능이 이것을 만들었습니다'였습니다.

 

 

 

이 초현실적인 작품의 경우 프롬프트는 'AI가 이것을 그렸습니다. BAME, 엔지니어링, 기술, 극도의 디테일'이었습니다.

 

 

 

이 이미지에는 '이 그림을 만든 인공지능, 기술, 세계, 추상, 상세'라는 프롬프트가 포함되어 있습니다.

 

 

더 큰 투명성과 제어를 위해 아티스트 그룹 Spawning은 Have I Been Trained? 웹사이트를 시작했습니다. 이 웹사이트에서는 아티스트가 Stable Diffusion 및 Imagen을 포함하여 모델을 훈련하는 데 사용되는 약 58억 개의 이미지를 검색할 수 있습니다.

 

사용자는 교육을 선택하거나 선택 해제하고, 자신의 스타일과 초상이 사용되는 방식에 대한 권한을 설정하고, 자신의 교육 모델을 대중에게 제공할 수 있습니다. Stable Diffusion의 배후에 있는 회사인 Stability AI는 이제 아티스트 옵트인/옵트아웃 도구를 사용하고 있으며 콘텐츠 진위 및 콘텐츠 진위를 위한 개방형 산업 표준의 채택을 촉진하려는 Content Authenticity Initiative와도 협력하고 있다고 말합니다. 기원.

 

 

AI 아트

자일스 한센 서덜랜드 박사

 

AI가 제작한 예술 작품에 대한 이 짧은 비평을 쓰라는 제안을 받았을 때 나의 첫 번째 본능은 '아니오'라고 말하는 것이었습니다. 결국 AI, 알고리즘, 기반 모델 및 계속 증가하는 매개변수 크기에 대해 내가 아는 것은 우표 뒷면에 기록될 수 있습니다. 나는 내 깊이를 느꼈다.

 

결국 그것은 그림을 만드는 데 사용된 재료나 그림을 둘러싼 길고 복잡한 역사, 즉 예술가, 모델, 영감, 후원자, 상징, 복잡한 얽힘에 대해 아무것도 모른 채 그림에 대해 글을 쓰는 것과 같지 않을까요? 정치, 문화, 사회; 코드와 규칙?

그러나 호기심이 더 좋아졌습니다. 커미셔닝 편집자에게 내 전문 분야가 다른 곳에 있음을 분명히 한 후 그녀는 공개 브리핑에 관대하게 동의했습니다. “인간이 만든 것처럼 작업에 접근하고 원하는 만큼 비판적입니다. 하지만 AI 요소를 비평에 통합하고 싶다면 좋을 것입니다.”라고 그녀는 말했습니다.

 

댓글로 보내주신 이미지를 잠시 살펴보았습니다. 내 첫인상(미술 평론가로서 내 작업에서 많이 의존하는 반응)은 이미지의 예상되는 예측 가능성이었습니다. 마치 이미지를 생성하는 데 사용되는 기술이 AI 시스템이 처음에 이미지를 생성하는 데 사용하는 참조 필드에 내재되어 있는 것 같았습니다. 따라서 미래파 AI 기술은 세계 내의 세계에 대한 미래파, 초현실주의 공상과학 풍경을 만드는 데 사용됩니다. 또는 반은 기계, 반은 인간 리플리컨트, 믿을 수 없을 정도로 균형이 잘 잡혀 있고 믿을 수 없을 정도로 아름다운 여성 얼굴. Bladerunner는 의심할 여지 없이 지금까지 만들어진 최고의 영화 중 하나이지만 저는 이러한 장르의 팬이 아닙니다. 그리고 터미네이터 시리즈에는 많은 순간이 있습니다.

 

하지만 잠시 뒤로 몇 걸음 물러나 봅시다. 인간이 창조한 시각 예술을 비평할 때, 나는 항상 그 배후에 있는 사람을 예리하게 의식하고 있습니다. 이 사람은 감수성과 감정을 가지고 있거나 가지고 있다고 스스로에게 말합니다. 나는 가능한 한 친절하고 건설적이어야 합니다. 그러나 아무도 불쾌할 수 없는 논평의 매개 변수는 무엇입니까?

 

나는 이 이미지들을 다시 보기 위해 되돌아갔고 두 번째 정독은 종종 더 사려 깊은 반응을 이끌어 냈습니다. 비교적 초기 단계에 있는 기술의 경우 이미지 구성의 최종 단계에 사람의 손이 개입되지 않았다는 사실을 고려할 때 이러한 이미지는 매우 주목할 만합니다. 그래픽의 기원은 온라인에서 찾은 수십억 또는 수조 개의 이미지 순열(인간 아티스트가 만든 이미지 포함)의 결과이지만 복잡하고 매력적이며 필연적으로 독창적입니다. 

 

이러한 특정 이미지는 '엔지니어링' '브러시 스트로크', '초현실적', 'AI'와 같은 프롬프트와 키워드를 사용하여 Discord의 midjourney.com AI(텍스트 대 이미지 모델)를 사용하여 생성되었습니다.

 

이코노미스트(2022년 6월 7일 판에 AI 생성 이미지 사용)에 따르면 이 새로운 세대의 AI는 "이전 AI가 없었던 방식으로 적응할 수 있습니다. 그림, 창작, 컴퓨터 프로그래밍과 같은 다른 분야의 기호.” 이것은 우리의 창의적인 미래에 좋은 징조입니까? 이러한 모든 토론에서와 같이 아이디어는 미묘하고 결과는 예측할 수 없습니다. 일부는 더욱 정교한 기반 모델을 인간의 창의성에 대한 온건한 도움으로 보는 반면, 다른 일부는 인간의 의미를 무색하게 하는 모든 것을 포괄하는 위협으로 간주합니다.

 

가장 가까운 포유류 친척과 우리를 구분하는 한 가지 정의는 다른 모든 구분 요소가 스키틀즈 무리처럼 제거되었기 때문에 예술을 창조하는 능력입니다. 이제 명백히 독특한 인간 창의성의 특성이 도전을 받았습니다.

차세대 AI의 이미지 중 일부를 보여주면 인간의 생물학적 신경망의 출력과 초당 수조 연산으로 작동하는 칩 기술 기반의 출력 사이의 차이를 구분할 수 없을 것이라고 확신합니다. .

 

그러한 발전이 우리에게 또 다른 셰익스피어, 제임스 조이스, 모차르트 또는 미켈란젤로를 가져다 줄까요?

 

 

AI 예술의 진부함

JJ 찰스워스

 

AI 플랫폼이 생성하는 이미지는 무엇보다 이러한 기계가 쉽게 공급하는 인간이 만든 이미지 문화에 대해 쉽게 알려줍니다. 그림은 고대 매체이지만 Midjourney는 – 이러한 예가 대표적이라면 – 그것에 대해 많은 것을 알지 못합니다. 그것은 BAME 및 매우 상세하고 복잡한 것과 같은 고급 판타지 일러스트레이터 및 아티스트가 사용하는 종류의 사실적인 페인팅에 대해 알고 있습니다. 그것은 아크릴 페인트에서만 실제로 달성할 수 있는 느슨하고 평평하게 층을 이룬 기법에 대해 무언가를 배웠습니다. 왜냐하면 (내 생각에) 이것은 수만 명의 아마추어 및 숙련된 일러스트레이터와 아티스트가 배우고 유포하는 스타일이기 때문입니다. 급증하는 NFT 공간. 칼로 칠한 유성 페인트로 달성할 수 있는 종류의 스트로크를 생성하는 방법도 배웠습니다.

 

우리의 시각적인 '무의식'이라고 부를 수 있는 이미지의 거대한 배경 리소스는 Midjourney에서 제작한 이미지에서 우리가 보는 것을 뒷받침합니다. 그러나 우리가 그것들에서 발견하는 것은 그 시각적 상상력의 한계입니다. 예를 들어 이러한 사이보그 여성의 이미지는 Yul Brinner가 Westworld에서 자신의 안드로이드 내장을 공개하거나 Star Trek의 아트 부서가 Borg를 고안한 이후로 공상 과학 문화에서 끝없이 반복되는 인식 가능한 '비유'입니다. (인간-안드로이드 하이브리드는 항상 하나의 안드로이드 눈을 가지고 있습니다. 둘 다는 아닙니다!) Art and Technology에서 여성 인물의 머리를 식민지화하는 스크린과 케이블 클러스터는 Shinya Tsukamoto의 1989년 컬트 클래식의 괴상한 테크노 호러로 거슬러 올라갑니다.

 

 

기술과 시각적 콘텐츠 측면에서 이러한 비유는 어디에나 있고 일반적입니다. 그들은 유능하고 평범합니다. 그러나 – 이것은 아이러니입니다 – 인간은 똑같이 일반적이고 반복적인 예술을 만듭니다. 인간이든 아니든 예술에서의 상상력은 이미 존재하는 것을 반영하여 다른 것을 생각해내는 능력입니다.

 

무리의 최악은 무엇입니까? AI의 감정을 상하게 할 수 없다는 것은 행운입니다(어쨌든 아직은 아닙니다). 찰스 왕의 화려하고 화려한 초상화는 때때로 백화점에서 볼 수 있는 갤러리에서 판매되는 그림처럼 보이기 때문입니다. 

 

두려운 것은 붓놀림이나 렌더링의 모방이 아니라(적어도 그는 알아볼 수 있습니다) 군주가 얼마나 터무니없게 보이는지에 대한 인식이 없다는 것입니다. 그의 왕관은 위태롭게 기울어졌고 그의 얼굴은 마치 그의 손자들이 방금 페이스 페인팅 키트를 받은 것처럼 물들었습니다. AI는 그림이 어떤 모습이어야 하는지 명확하게 학습할 수 있습니다. 그러나 여전히 사람이 보고 생각하고 (어쩌면) 선과 악을 판단하는 법을 배워야 합니다.

 

 

 

 

 

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