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AI 기반 대화 파트너 – 우울증 예방 효과 검증

1. AI 대화 파트너의 등장 배경과 기술적 진보 전 세계적으로 정신건강 문제가 심화되고 있는 가운데, 인공지능 기술은 새로운 돌파구를 제공하고 있다. 특히 우울증 예방과 조기 개입을 위한 방안으로 ‘AI 기반 대화 파트너’가 주목받고 있다. 이 기술은 단순한 챗봇을 넘어서 정서 인식, 자연어 처리, 감정 분석 등 복합적 알고리즘을 통해 사람과의 정서적 교류를 흉내 내거나 심지어 대체하는 수준으로 발전해왔다. 초기 챗봇들이 FAQ 수준의 일방적 반응만 가능했다면, 최근의 AI 대화 파트너는 사용자의 톤, 단어 선택, 문맥을 분석해 심리 상태를 실시간으로 파악하고, 맞춤형 반응을 제공한다. GPT, LaMDA, Replika 등 다양한 상용 모델들이 이미 시장에 출시되었고, 이들은 단순한 일상 대화뿐 아니..

예술에서 ‘실수’는 창조인가 오류인가 – AI 창작의 한계

1. 예술 속 ‘실수’의 의미: 인간 창조성의 예외적 동력 예술사에서 ‘실수’는 단순한 오류가 아니라, 때로는 창조적인 발화의 시점으로 작용해왔다. 르네상스 시대의 화가들이 무심코 번진 붓터치에서 새로운 형태를 발견하거나, 재즈 연주자들이 순간적으로 놓친 음정을 즉흥적인 화성으로 전환시키는 경우처럼 말이다. 이처럼 실수는 인간의 감정, 사고, 무의식이 얽힌 복잡한 창조의 요소로 간주된다. 실수는 완벽한 계산에서 비롯된 것이 아니라 우연성과 의도되지 않은 순간에서 비롯되기에 더 인간적이고 생생하다. 이는 기존 예술 문법을 무너뜨리고 새로운 미감을 형성하는 데 결정적인 역할을 해왔다. 현대 예술가들도 실수를 창의적인 자극으로 삼는다. 잭슨 폴록의 액션 페인팅은 통제 불가능한 붓질과 물감의 흐름 속에서 실수를..

AI에 의한 인종적/문화적 코드 왜곡 문제

1. 인공지능이 문화적 감수성을 놓치는 이유 AI의 발전은 언어, 이미지, 영상, 음악 등 다양한 문화 콘텐츠 생산에 있어 획기적인 속도와 확장성을 제공하지만, 그 이면에는 ‘문화적 맥락의 결핍’이라는 본질적 한계가 존재한다. 인공지능은 본래 훈련 데이터에 의존해 학습하며, 이러한 데이터는 전 세계 다양한 웹 콘텐츠, 기사, 이미지, SNS 포스트 등에서 수집된다. 하지만 이 데이터는 ‘어떤 문화권에서, 누가, 어떤 의도로 생산했는지’에 대한 메타정보를 내포하지 않으며, 더욱이 각 문화가 갖는 고유한 문맥, 역사적 상처, 표현의 금기 등을 이해하지 못한 채 단순 통계적 패턴으로만 텍스트와 이미지를 해석한다. 예를 들어, 아프리카 출신 모델을 ‘전통적으로 묘사하라’고 입력할 경우, AI는 흔히 ‘동물 무늬..

미술품 경매 시장에서 AI 작품의 위상 변화

1. AI 작품, 경매장의 문을 열다: 2018년 크리스티의 충격 AI가 만든 작품이 처음으로 미술 경매 시장에 본격적으로 등장한 계기는 2018년 크리스티 경매에서 열린 ‘에드몽 드 벨라미의 초상화(Portrait of Edmond de Belamy)’ 낙찰 사건이었다. 이 작품은 프랑스 예술 집단 ‘오비어스(Obvious)’가 GAN(Generative Adversarial Network)이라는 생성형 인공지능 알고리즘을 활용해 만든 AI 회화로, 당시 경매 시작가는 약 7,000달러(약 800만 원)였으나 최종 낙찰가는 무려 432,500달러(약 5억 원)를 기록하며 세계적인 화제를 일으켰다. 이 사건은 단순히 하나의 예술적 실험을 넘어, 인간 예술가가 아닌 기계 알고리즘의 ‘작품’이 전통적인 미술..

예술 창작 AI와의 저작권 공동 등록 문제

1. 창작의 주체가 바뀌고 있다: 인간 vs AI의 저작권 논쟁 예술은 전통적으로 인간의 고유한 창의력과 감성의 산물로 간주되어 왔다. 하지만 2020년대에 들어서면서 생성형 AI가 문학, 음악, 회화, 사진, 영화 등 다양한 예술 영역에서 인간처럼 창작물을 만들어내는 시대가 도래했다. 대표적으로 GPT, DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion, Suno AI 등은 단어 입력만으로 시, 소설, 삽화, 음원을 생산할 수 있으며, 사용자가 조금만 조작해도 완성도 높은 결과물이 탄생한다. 문제는 이러한 창작물의 법적 소유자가 누구인지에 대한 명확한 기준이 여전히 존재하지 않는다는 점이다. 인간이 직접 붓을 들고 찍은 점 하나하나가 아니라, 코드와 알고리즘을 통해 만들어진 이미지나 멜..

인간 예술가의 정체성을 지키기 위한 AI 동반 모델

1. 창작 도구로서의 AI: 예술가의 조력자로 출발하다 AI는 예술의 현장에서 점차 보조적 역할에서 중심적인 도구로 진화하고 있다. 그림을 그리는 AI, 작곡을 하는 알고리즘, 문학을 생성하는 언어 모델 등은 이미 대중화 단계에 들어섰으며, 그 결과 인간 예술가와 인공지능의 경계는 점점 흐려지고 있다. 그러나 이 같은 흐름 속에서도 AI는 여전히 “도구”로 남아야 한다는 주장이 강력하게 제기되고 있다. 그 이유는 창작의 본질이 인간의 내면에서 비롯된 ‘경험의 축적과 해석’에 뿌리를 두고 있기 때문이다. AI는 인간처럼 고통을 느끼거나 세상을 주체적으로 인식하지 않는다. 그렇기에 AI가 생성한 작품은 외양적으로는 창의적일 수 있으나, 인간의 복합적인 감정, 문화적 맥락, 역사적 해석을 완벽하게 담아내기엔 ..

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 플랫..

AI가 창작한 시나리오의 감성 점수 평가 방식

1. 감성 점수의 정의와 시나리오 창작에 끼치는 영향 AI가 생성한 콘텐츠, 특히 영화나 드라마, 광고 시나리오처럼 인간의 감정에 영향을 주는 문서에서는 **‘감성 점수(Emotional Score)’**라는 개념이 점점 중요해지고 있다. 감성 점수란 시나리오의 특정 구간 또는 전체 텍스트가 독자나 시청자에게 어떤 정서적 반응을 유도할 가능성이 높은지를 수치화한 값으로, AI 창작물의 품질과 인간 공감력을 동시에 판단할 수 있는 지표다. 일반적으로 이 점수는 자연어처리 기반 정서 분석 모델을 통해 도출되며, ‘희망’, ‘불안’, ‘감동’, ‘분노’, ‘유머’ 등 다양한 감정 카테고리별로 구분되어 분석된다. 예컨대, 한 AI 시나리오가 클라이맥스에서 슬픔과 감동을 동시에 유발하는 구성을 가졌다면, 해당 구..

인간 예술가의 소득을 보장하는 AI 예술 라이선스

1. 인공지능 시대의 창작물, 인간 예술가의 위기 인공지능(AI)의 발전은 예술계에 크나큰 패러다임 전환을 가져왔다. 회화, 작곡, 디자인, 문학 등 전통적으로 인간의 창의력에 의존했던 영역에서 AI는 더 이상 단순 보조 도구가 아니라, 독자적인 창작 주체로 진화하고 있다. 생성형 AI 모델은 인간 예술가의 스타일을 학습해 유사한 작품을 자동으로 생성하며, 시장에서는 이미 AI가 그린 그림이 경매에 올라가는 사례도 다수 등장하고 있다. 이러한 흐름은 예술계에 혁신을 불러오기도 했지만, 동시에 인간 창작자의 정체성과 생계를 위협하는 심각한 문제를 야기하고 있다. AI가 학습하는 데이터 대부분은 인터넷에 공개된 인간 창작물에서 비롯되며, 이는 본질적으로 ‘창작물의 무단 이용’이라는 문제와 맞닿아 있다. 저작..

‘표절’의 기준은 누구의 몫인가? – AI 창작과 윤리 논쟁

1. 창작의 의미가 바뀌는 시대, AI는 창작자인가 도구인가? 21세기 들어 디지털 기술은 창작의 풍경을 근본적으로 바꾸어놓았다. 특히 최근 몇 년 사이, 생성형 인공지능의 폭발적인 발전은 ‘창작자’의 정의를 재구성하고 있다. Midjourney, ChatGPT, DALL·E, Runway와 같은 AI 툴들은 수십 초 만에 이미지, 영상, 글, 음악을 만들어내며, 이전까지 수작업에 의존하던 창작 과정을 자동화하거나 지원하고 있다. 이에 따라 예술가, 작가, 디자이너 등 기존 창작자들의 역할이 위협받고 있다는 목소리도 커지고 있다. 그러나 한편으로는 이 기술이 새로운 창작의 가능성을 열어주며, 누구나 ‘콘텐츠 크리에이터’가 될 수 있는 시대를 실현시키고 있다는 긍정적인 평가도 있다. 문제는 이 과정에서 ‘..