AI 기반 예술 비평 서비스의 공정성 문제

1. AI 예술 비평의 부상: 기술이 감상을 대신하는 시대

최근 몇 년간 생성형 인공지능(Generative AI)의 눈부신 발전은 예술 분야에도 급격한 변화를 불러일으켰다. 특히 작품을 “창작”하는 수준을 넘어, 이제는 예술을 ‘비평’하는 인공지능 서비스까지 등장하고 있다는 점에서 더욱 주목할 만하다. 이른바 AI 기반 예술 비평 서비스는 미술작품, 사진, 음악, 문학 등에 대해 정형화된 평가 혹은 감성적 해석을 시도하며, 인간 전문가의 역할 일부를 대체하고 있다.

예를 들어, AI가 특정 회화 작품의 구도, 색채 조합, 상징 요소 등을 분석하고 이를 미학적 기준과 연관 지어 “평가”하거나, 문학작품의 서사 구조를 인식해 서사적 완결성이나 상징성을 분석하는 것이다. 이러한 기술은 특히 온라인 전시 플랫폼, 예술교육 서비스, 갤러리 큐레이션 자동화 등에서 활용되고 있으며, 소비자들에게 예술작품의 이해를 돕는 기능도 수행한다.

하지만 여기서 한 가지 근본적인 질문이 제기된다. 감성, 직관, 사회적 맥락, 철학적 메시지 등 본질적으로 인간 중심의 해석이 필요한 예술을, 과연 비정형적이고 코드화되지 않은 방식으로 AI가 공정하게 비평할 수 있는가? 이 질문은 기술이 발전할수록 더 명확하게 논의되어야 하는 윤리적 쟁점으로 부상하고 있다.

2. 알고리즘의 편향성: 공정한 비평은 가능한가?

AI의 판단 기준은 훈련된 데이터에 따라 결정된다. 다시 말해, AI가 예술작품을 어떻게 해석하고 어떤 평가를 내릴지는 전적으로 **‘학습한 데이터셋의 내용과 편향’**에 좌우된다. 여기서 문제가 발생한다. AI가 수많은 서구 중심 미술사 데이터를 학습했다면, 동양화, 민속예술, 여성주의 예술 등 비주류나 탈중심적 예술을 제대로 평가하지 못할 가능성이 높다.

실제로 예술은 특정 시대, 문화, 계층의 시각에서만 정의될 수 없는데, AI가 특정 미적 기준이나 서양 중심의 미술 관점을 절대화할 경우 이는 곧 비평의 다양성을 저해하며, 나아가 예술 자체의 의미를 왜곡할 위험이 있다. 더욱이, AI는 기존 데이터를 그대로 모방하며 ‘창의성’보다는 ‘기존 규칙의 재활용’을 택하기 때문에, 기존 미학 담론에서 벗어난 창작물에 대해 부정적인 평가를 내릴 수도 있다.

예컨대 사회 비판적 메시지를 담은 퍼포먼스 아트나 개념 미술은 정형적 기준으로 분석할 수 없는 경우가 많다. 그러나 AI는 이를 “비정상적” 혹은 “구성 불완전”으로 판단할 수 있으며, 이는 결국 소수자 담론이나 급진적 창작을 불이익의 대상으로 만들 수 있다. 예술을 평가한다는 것은 단순히 잘 그렸는가, 못 그렸는가의 문제가 아닌데, AI는 이 과정을 지나치게 규범화하는 위험을 안고 있는 것이다.

3. 예술의 주관성과 AI의 한계: 해석은 누구의 몫인가?

예술 비평은 본질적으로 주관성과 맥락성에 의존한다. 즉, 누가, 언제, 어디서, 어떤 배경을 가지고 그 예술을 접하느냐에 따라 해석과 감상이 달라진다. 그러나 현재의 AI는 이러한 개인적이고 감정적인 변수들을 정량적으로 판단하거나 경험적으로 내면화할 수 없다. “감동”의 경험, “공감”의 여운, “불쾌함” 속에 담긴 사회적 문제제기 등은 코드로 치환하기 어렵다.

이러한 맥락에서 AI가 수행하는 예술 비평은 어느 정도 정형화된 감상문이나 기술적 분석에 머물 수밖에 없다. 이는 사용자에게 유용한 요약이나 정보 제공으로 기능할 수는 있지만, 작품의 철학적 깊이, 비판적 관점, 사회적 의의 등은 온전히 전달되지 않는다. 더불어, AI는 해당 작품의 작가적 의도나 역사적 맥락을 능동적으로 추론하기보다는 텍스트 기반 분석에 의존하므로, 특정 맥락이 누락된 채 표면적인 비평을 할 우려도 크다.

예를 들어, 어떤 사진이 전쟁의 참혹함을 은유하는 작품임에도 불구하고 AI는 이를 단순한 구도적 기법으로만 분석하거나 “선명도 부족”, “노출 부족” 같은 기술적 평을 내릴 수 있다. 이와 같이 AI는 맥락 없는 해석, 경험 없는 판단, 감정 없는 표현으로 인해 예술의 본질적 요소를 왜곡하거나 축소할 위험이 있다. 이는 단순한 기술적 오류가 아니라, 예술 감상의 패러다임 자체를 위협하는 중대한 한계이다.

4. 미래 방향과 규범적 기준: AI 비평의 공정성을 위한 조건

그렇다면 AI 기반 예술 비평은 완전히 배척되어야 할까? 꼭 그렇지는 않다. 오히려 우리는 이러한 기술이 가진 위험을 정확히 인식한 상태에서, 공정하고 다양성을 보장하는 알고리즘 설계와 투명한 운영 규범을 만들어 나가야 한다. 즉, ‘기술이 인간을 대체’하는 방식이 아니라, ‘기술이 인간을 보조하고 확장’하는 방향으로 진화하도록 유도해야 한다.

이를 위해 필요한 것은 다음과 같다. 첫째, 다양한 문화권과 시대, 창작양식을 아우르는 다원적 학습데이터의 구축이다. 둘째, 창작자의 배경, 작품의 사회적 맥락, 정치적 메시지 등을 반영할 수 있는 컨텍스트 중심 알고리즘의 개발이다. 셋째, AI의 판단 과정과 비평 결과에 대한 설명 가능성(explainability) 확보와, 오해의 소지가 있는 결과에 대한 인간 전문가의 검토 시스템이다.

또한 사용자에게 AI의 비평 결과가 “절대적인 평가”가 아니라, 보조적 해석 도구일 뿐임을 명확히 고지하는 것이 필요하다. 예술 감상은 본질적으로 개별적이고 열려 있는 과정이며, AI는 이를 유도하고 확장하는 보조자 역할을 수행해야 한다. 이는 기술 개발자와 문화정책 수립자, 예술계 전문가, 사용자 모두가 함께 고려해야 할 윤리적 책임과 철학적 성찰의 영역이다.