[목 차]

예술과 기술의 하이브리드: 미디어 아트와 인공지능 예술

 

01 명령-알고리듬

02 관객과의 상호작용

03 몰입적 경험

04 통제된 임의성

05 비물질성과 가상성

06 빅 데이터와 기계 학습

07 인간-기계의 협업

08 기계 비전과 감각의 확장

09 데이터 처리와 비체 이미지

10 생성적 공감각

 

[본 문]

이턴은 인공지능 알고리듬을 사용하여 인체 해부학의 복잡성을 탐구하고 재현한다. 그는 엄청난 양의 인간 형상 데이터 세트로 인공지능 모델을 훈련하여 인체의 새로운 해석과 변형을 생성한다. 그의 작품 〈움직이는 몸(Body in Motion)〉은 움직이는 운동 선수 및 댄서의 3D 모델을 포함한 수천 개의 고해상도 이미지를 데이터 세트로 하는데, 이는 역동적이면서도 해부학적으로 정확한 조각품을 만드는 데 사용된다. 생성형 AI를 이용한 인간 형상 표현인 〈대량실업에 대한 숙고 2(Contemplating Mass Unemployment II)〉와 같은 작품 역시 인공지능으로 해부학적 표현에 가져올 수 있는 정확성을 갖출 수 있음과 동시에 인공지능이 예술적 매체로도 사용될 수 있음을 보여 준다. 이처럼 이턴의 작업은 신체와 해부학, 움직임에 대한 연구에 뿌리를 두고 있으며 예술가로서 받았던 고전적 훈련과 인공지능 기술을 결합한다.

－01_“명령-알고리듬” 중에서

 

가상현실을 활용한 초창기 예술가로 모턴 하일리그(Morton Heilig) 역시 뺄 수 없다. 그 역시 VR 기술의 선구자로 알려져 있으며, ‘센소라마(Sensorama)’는 그의 대표적 장치다. 1962년 개발된 ‘센소라마’는 몰입형 영화 체험을 제공하기 위해 설계되었으며 3D 영상, 입체 음향, 진동, 향기 등을 결합하여 관객에게 다양한 감각적 경험을 제공한다. 3D 영상이 포함된 스테레오스코픽 디스플레이 및 스테레오 사운드 시스템을 사용하여 생생한 시청각적 효과를 제공하며, 의자가 진동하여 물리적 감각을 느끼게 하거나 향기를 방출하는 장치를 통해 특정 상황에 맞는 냄새를 재현하기도 한다.

－03_“몰입적 경험” 중에서

 

인공지능과 기계 학습, 빅 데이터를 활용하는 예술가들은 기술과 창의성을 결합하여 혁신적인 작품을 창조하고 있다. 빅 데이터와 기계 학습을 활용하는 대표적 예술가 레픽 아나돌은 대규모 데이터로 인공지능을 학습시켜 인상적인 비주얼 아트 작품을 창작한다. 그의 작품 〈WDCH의 꿈〉은 인간의 경험이 구축해 온 풍부한 역사를 인공지능의 데이터 세트로 활용함으로써 집단의 기억을 강력하고 새로운 방식으로 제시한다. 그는 창립 100주년을 맞은 로스앤젤레스 필하모닉 오케스트라를 기념하기 위해 그 오케스트라가 100년간 쌓아 온 역사적 아카이브 전체를 활용하여 건물의 외면에 매핑한다. 이 작품을 위해 사용된 것은 45테라바이트의 데이터, 즉 58만7763개의 이미지 파일, 1880개의 비디오 파일, 1483 메타데이터 파일, 1만7773개의 오디오 파일(1만6471개 퍼포먼스로부터 발췌된 4만 시간의 오디오 용량) 등이다.

－06_“빅 데이터와 기계 학습” 중에서

 

에일리언 현상학과 같은 평평한 존재론은, 그렇다면 인간과 타자의 온전한 소통은 불가능하다고 보는 것일까. 그렇지는 않다. 다만 인간의 인식이나 이성의 차원에서 타자에 대한 완전한 이해가 가능하지 않음을 우리가 받아들이고 인정해야 타자와의 진정한 관계가 시작될 수 있음을 주장하는 것이다. 따라서 이제 타자에 대한 접근과 이해는 예술과 같은 통로를 통해 이루어져야 한다고 볼 수 있다. 그리고 타자의 다름과 이해 불가능한 지점을 보여 주는 것으로 ‘비체 이미지’를 들 수 있다.

－09_“데이터 처리와 비체 이미지” 중에서