인공지능의 예술 착취, 그 문제점은? -

생성적 인공지능 애플리케이션인 Stable Diffusion과 같은 도구는 창작 작업과 제작에 미치는 영향에 대한 우려를 불러일으켰다. 이미 AI 생성 이미지가 인간이 만든 예술 작품을 대체하는 사례를 쉽게 찾을 수 있다.

예술가들은 AI의 예술 창작 능력이 도둑질의 문제라고 주장하며 반발하고 있다. AI가 예술을 생성하려면 기존의 인간이 만든 예술 작품을 학습 데이터로 사용해야 하기 때문이다. 따라서 이것이 본질적으로 표절이라고 주장한다. 이는 복잡한 논쟁이지만 탐구할 가치가 있다.

사진을 통해 AI 예술이 창작 도둑질인지 아니면 예술가들이 단순히 미래를 거부하는 것인지 확인해 보도록 하자.

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AI 예술의 영향 -

예술가들은 AI 예술이 그들의 경력, 제작, 그리고 예술에 대한 전반적인 인식에 미치는 영향에 대해 깊은 우려를 표하고 있다.

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AI 모델 -

생성적 AI 모델인 DALL-E와 같은 모델은 기계 학습을 기반으로 개발된다. 이는 인터넷에서 수집된 수백만 장의 이미지를 학습 데이터로 사용한다는 것을 의미한다.

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저작권 침해 -

일부 예술가들은 이것이 근본적으로 저작권을 침해한다고 주장하지만, 이러한 방법을 사용하는 회사들은 이미지가 공정 사용 규정에 해당한다고 말한다. 

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복제물 -

그렇다면 AI 모델이 단순히 예술가를 모방하는 것인가? 이야기는 여기서 복잡해진다. 사람이 다른 예술가에게 영감을 받아 예술을 창작하는 경우, 그것이 직접적인 복제물이 아니라면 보통 문제가 되지 않는다.

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출처 참조 -

하지만 AI가 이미지를 생성할 때, 이는 매우 구체적인 "출처 자료"를 참조하여 이루어진다. 예를 들어, Lensa와 같은 AI 애플리케이션은 종종 인간 예술가가 자신의 작품에 서명하듯이 구석에 서명이 있는 이미지를 생성한다.

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출처 이미지에서 학습 -

이러한 예술가 서명의 모방은 Lensa가 이미지를 생성할 때 참조하는 출처 이미지에서 학습한 것이다.

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제한된 법 -

저작권법은 아직 AI를 고려하지 않고 있다. 대형 AI 예술 생성기는 수십억 개의 이미지와 이에 수반되는 설명 텍스트의 조합을 기반으로 한다.

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새로운 이미지 생성 -

이 데이터셋이 생성 플랫폼에 입력되면, 텍스트와 연결된 이미지들이 혼합되어 거의 즉시 새로운 이미지를 생성한다.

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모자를 쓴 고양이 -

예를 들어 "모자를 쓴 고양이"를 입력하면, 플랫폼은 고양이, 모자, 모자를 쓴 고양이 이미지의 '유사성'을 찾아내고 빈 부분을 채워 '정확한' 이미지를 생성한다.

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정확성 -

AI 예술은 정확성 면에서 어려움을 겪고 있다. 예를 들어, 생성적 AI 예술은 인간 해부학에 대해 일관된 문제를 보여왔다고 한다.

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해부학적 과제 -

사람의 이미지는 종종 평균 인간보다 손가락이 많거나 적게 그려진다. 이는 사소한 문제로 간주될 수 있지만, AI 예술이 인간이 제작한 예술과 다를 뿐만 아니라 결점도 가지고 있음을 보여준다.

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더 긴급한 문제 -

"모자를 쓴 고양이"와 같은 프롬프트로 생성된 AI 이미지는 저작권법을 침해할 위험이 가장 큰 이미지라고 보기는 어렵다.

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특정 예술가의 스타일 -

대신 특정 예술가의 스타일과 방식을 명시적으로 입력하는 것은 AI 예술이 인간 예술가의 창작물을 훔치는지에 대한 논의와 훨씬 더 밀접하게 관련이 있다.

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동의 -

이 논의의 핵심은 예술가들이 자신의 작품이 기계 학습에 사용되는 것에 대한 동의를 하지 않았다는 사실에 있다.

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소송 -

예술가들이 여러 대형 AI 예술 회사들을 상대로 제기한 소송은 이러한 격차와 우려를 반영하며, 그들이 도둑질이라고 생각하는 것에 관여한 회사들에 압력을 가하려는 것이다. 

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가짜 원작 생성 -

예술가들은 AI 예술이 단순히 가짜 원작을 생성하기 위해 그들의 예술을 훔치는 것뿐만 아니라, 그러한 작품들로부터 수익을 창출한다고 주장한다.

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지속 가능성과 윤리적 문제 -

이 논쟁들 아래에는 분명한 윤리적 문제가 존재하지만, 예술 작업의 지속 가능성 또한 의문을 제기받고 있다.

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유사한 결과물 -

즉, 회사나 기타 기관이 감탄하는 예술가의 작품에 영감을 받아 데이터를 입력하기만 하면 유사한 결과물을 즉시 얻을 수 있는데, 왜 굳이 예술 작품에 비용을 지불해야 하는가라는 의문이 제기된다.

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인간의 행위에 확장 -

일부는 왜 이것이 AI에만 국한되고, 다른 예술가에게 영감을 받은 인간의 행위에는 확장되지 않는지 의문을 제기할 수 있다.

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과정 촉진 -

그것이 타당한 질문이라 하더라도, 저작권법은 겹치는 부분을 다룬다. 하지만 이러한 애플리케이션과 플랫폼은 이 과정을 매우 직접적으로 촉진한다.

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자신과 경쟁 -

이와 같은 방식으로, Miscellany News에 따르면 이러한 플랫폼은 예술가들이 항상 자신의 이전 작품의 변형과 경쟁해야 하는 조건을 만들어낸다.

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재정적 보상 -

이 점은 자주 강조되지 않는 부분이지만, 재정적 보상 문제와 결합하여 이것이 적절히 해결된다면 예술가들이 이 매체에 대해 더 편안하게 느낄 수도 있다.

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국가 법원 -

법적 문제는 국가 법원에서 해결해야 하며, 이는 예술가들에게 또 다른 도전을 제기한다. 입법 공간에서의 논의는 이 문제에 대한 대표들의 이해 부족을 보여준다.

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새로운 기술이 어떻게 작동하는지 잘 모르는 입법 대표들 -

대부분의 입법 대표들이 새로운 기술이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 어려움을 겪는다는 점은 분명하다. 이 사진은 생성형 AI로 인한 무단 재창작에 관한 상원 사법 소위원회를 보여주고 있다.

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착취적 기후 -

예술가들과 그들의 작품이 사회적으로 가치를 인정받지 못하는 일반적인 환경과 맞물려, 이러한 분위기는 착취가 이루어지기 쉬운 조건을 조성한다.

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위험에 처한 지적 노동 -

시각 예술가들이 직면한 도전은 지적 노동을 생산하는 다른 직업들이 겪는 어려움과 크게 다르지 않다.

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인공 지능 -

작가, 학자, 그리고 다른 전문가들 역시 유사한 논리를 주장하고 있다. 인터넷에서 데이터를 대량으로 추출하는 것은 인공 지능에 먹이를 주기 위해 모든 것을 끌어모으는 대형 투망으로 간주될 수 있다.

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누가 이익을 얻을까? -

이러한 직업의 문제는 데이터와 지식을 인정 없이 추출하는 데 따른 윤리적 문제뿐만 아니라, 그로부터 누가 이익을 얻는가 하는 문제도 포함한다.

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경력 제한 -

예술가들과 다른 창의적 노동자들은 자신들의 저렴한 대체품과 경쟁해야 하는 상황에서 경력을 발전시킬 수 없거나 제한에 직면한다.

출처: (NPR) (Miscellany News) (Medium) (arXivLabs) (ladder) (PhilPapers)

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