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영어

Images generated by Generative AI are actively utilized in visual content including design, advertising, video, and social media, and their importance and influence are continuously expanding. These generated images are highly realistic and detailed, making it difficult to distinguish whether they were created by a human or generated by AI. Generative AI learns from vast datasets and generates new images by analyzing their statistical characteristics and patterns. These datasets may consist of various types of images, such as photographs, drawings, and graphics, reflecting diverse aspects of reality, including shapes, colors, textures, and structures. This suggests that images created by generative AI inherently possess the ability to represent reality. This study aims to explore how Generative AI represents the real world, moving beyond simple visual expression. To this end, it examines the gradual development of the concept of representation from traditional to modern times and its application in art. It also analyzes representative image-generation AI models to investigate the technical principles and methods by which Generative AI represents the real world. To contemplate the image-generating principle and procedure from the perspective of representation, the study utilizes three viewpoints; the originals and datasets, the representation of essence, and indeterminacy and diversity during image generation. The study suggests the need to revisit the traditional concept of the original in the context of technological advancements and proposes an expanded perspective on representation. It emphasizes that Generative AI does not simply replicate original data but creates diverse representations through its indeterministic processes.

한국어

생성AI에 의해 만들어진 이미지는 디자인, 광고, 영상, 소셜 미디어 등 시각 콘텐츠 영역에서 활발하게 활용되고 있으며, 그 비중과 영향력이 점점 확대되고 있다. 생성된 이미지는 매우 사실적이고 구체적인 표현으로 인해 그것이 사람에 의해 만들어 진 이미지인지, AI를 통해 생성된 이미지인지 구분을 하기 어려울 정도로 높은 완성도를 보여준다. 생성AI는 방대한 데이터 셋을 학습한 후, 데이터셋 전반에 나타나는 통계적 특성과 패턴을 분석하여 이를 바탕으로 새로운 이미지를 생성한다. 이 데 이터셋은 사진, 그림, 그래픽 등 다양한 이미지로 구성될 수 있으며, 형태나 색채, 질감, 구조 등 현실 세계의 다양한 특성을 반영한다. 이러한 점에서 생성AI가 만들어내는 이미지는 본질적으로 현실 세계의 재현이라는 속성을 내포하고 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 생성AI가 단순히 시각적 표현을 넘어 실재 세계를 어떻게 재현하는지 고찰해보고자 한다. 이를 위해 서 과거에서부터 현대에 이르기까지 재현의 개념과 그 변화 과정을 살펴보고, 이것이 예술 영역에 어떠한 방식으로 적용되었 는지 탐구한다. 또한 대표적인 이미지 생성AI 모델을 기술적으로 분석하여 생성AI가 실재 세계를 재현하는 방식을 살펴본다. 이를 토대로 이미지 생성AI를 재현의 관점에서 고찰하고자, 원본과 데이터셋, 본질의 재현 그리고 이미지 생성의 비결정성과 다양성이라는 세 가지 측면에서 분석한다. 이러한 논의를 통해 기술의 발전에 따라 기존의 원본 개념에 재고의 필요성을 제기 하고, 생성AI가 단순히 원본 데이터의 복제가 아닌 모델의 비결정적 요소로 인한 다양한 재현의 결과를 만들어낸다는 점에서 기존 재현 개념에 대한 확장적 시각을 제안한다.