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영어

This study analyzes the current status of applying AI to the area of art creation and deals with the problem of AI processing human-based information, generating images that can be considered as art. AI can process and memorize stored databases more accurately and rapidly than humans, and based on this, it can produce new combinations of ideas. Given the definition of creativity by M. Boden, this study concludes that AI also has creative properties. Moreover, the Creative Adversarial Network, an advanced type of AI, learned a vast amount of images from artworks, analyzing examples of images through new information arrangements as if humans were producing artworks. This study reveals objective facts related to viewer responses to images produced by AI through an analysis of these researchers' quantitative investigations and their counterparts. On the issue of accepting images produced by AI through self-reflection as works of art, this study judged that AI resulted from scientific experiments and recombinations of information because it did not understand semantic insights about art, nor did it know precise models of its subject or painting principles. The post-humanism era is not an age in which humanism evaporates, but we can see it as a time when this is more emphasized. In the context of art creation, AI will handle a wide range of human information on a more human level, and new combinations will be able to provide different experiences to us. This evolutionary experience should lead to an advanced conclusion that expands our perception and allows us more profoundly to contemplate the world. The purpose of appreciating artwork is to appreciate one object and realize the fundamental expansion of the aesthetic experience when we put art as discourse into practice in life. We should pay attention to the future role of AI in encouraging the rise of this realization.

한국어

본 연구는 예술 창작에 인공 지능이 적용되는 현황을 분석하고, 인공 지능이 인간을 출처로 한 정보를 처리하면서, 소위 예술이 라 볼 수 있는 이미지를 생성하는 문제를 다룬다. 인공 지능은 저장된 데이터베이스를 인간보다 정확하고 빠르게 처리하고, 암기할 수 있으며, 이를 바탕으로 새로운 조합의 생각들을 산출할 수 있다. 보덴(M. Boden)의 창의성 정의로 볼 때 본 연구는 인공 지능 역시 창의적 특성을 가진다는 판단을 도출했다. 또한, 진보된 인공 지능인 Creative Adversarial Network는 방대한 양의 작품 이미지를 학습하여, 본고는 마치 인간이 작품을 제작하듯이 새로운 정보 배열을 통해 이미지를 생성하는 사례를 분석했다. CAN을 개발한 연구진의 양적 조사와 이에 반대하는 데이터 분석을 통해 본 연구는 인공 지능이 산출하는 이미지에 대한 감상자 반응과 관련된 객관적 사실을 밝힌다. 인공 지능이 스스로 평가하는 체계를 거쳐 제작한 이미지를 예술 작품으로 수용하는 문제에 관해서 본 연구는 인공 지능이 예술에 관한 의미론적 통찰을 이해하지 못하고, 주제나, 그림을 이루는 각 요소 나 예술의 원리에 관한 명확한 모델에 대해서도 알지 못한 채 전개되었기 때문에 과학적 실험의 결과이자 정보의 재조합으로 판단하며, 그 근거로 셜 (J. Searl)과 사토이(M. Sautoy)의 개념을 논의했다. 포스터 휴머니즘 시대는 휴머니즘이 증발한 시대가 아니라 이것이 더욱 강조된 시기로 보아도 무방할 것이다. 예술 창작의 맥락에서 인공 지능은 더욱 인간적인 차원에서 광범위 한 인간 정보를 처리하며, 새로운 조합으로 우리의 감관에 색다른 경험을 제공할 수 있을 것이다. 이 진화된 경험은 우리의 인식의 폭을 확대하고, 이로써 한 차원 높아진 깊이로 세계를 보는 진일보된 결말로 이어져야 할 것이다. 작품 감상의 목적이 하나의 대상을 감상하는 것에 그치지 않고, 담론으로서의 예술을 삶 안에서 실천으로 옮길 때 작품 경험의 근원적인 확장이 실현된다. 이 실현의 차원을 고무적으로 상승시키는 데 앞으로의 인공 지능의 역할에 주목해야 할 것이다.