When Algorithms Meet Artists: Semantic Compression and Stake-holder Marginalisation in Public AI-Art Discourse (2013-2025)

당신이 거대한 인공지능(AI)이라는 새로운 발명품에 대해 모두가 외치고 있는 시끄러운 광장에 걸어 들어간다고 상상해 보십시오. 이 광장에는 두 개의 주요 집단이 있습니다. 한 그룹은 AI를 만들고 있는 기술 기업과 과학자들인 '빌더(Builders, 제작자)'입니다. 다른 그룹은 AI가 학습하고 있는 대상인 예술가들, 즉 '유저(Users, 사용자)'입니다. 빌더들은 얼마나 놀랍고, 빠르고, 혁명적인 기계인지에 대해 이야기하며 매우 크고 명확한 목소리를 냅니다. 그들은 확성기를 들고 있는 사람들입니다.

하지만 여기서 까다로운 문제가 발생합니다. 우리는 유저들이 실제로 무엇을 생각하는지 어떻게 알 수 있을까요? 과학, 특히 사람들이 기술과 어떻게 상호작용하는지를 연구할 때, 연구자들은 종-종 '공적 담론(public discourse)'을 살펴봅니다. 이것은 뉴스, 법정 문서, 팟캐스트, 그리고 연구 논문 등에서 사람들이 말하는 내용을 뜻하는 멋진 표현입니다. 그들은 '토픽 모델링(topic modeling)'이라는 도구를 사용하는데, 이는 일종의 초스마트 분류 기계와 같습니다. 이 기계는 수천 개의 문장을 읽고 주제에 따라 바구니에 분류합니다. 만약 뉴스가 주로 "멋진 도구로서의 AI"와 "무서운 괴물로서의 AI"에 대해 이야기한다면, 기계는 해당 문장들을 두 개의 큰 바구니에 넣습니다.

이 논문이 던지는 핵심 질문은 이것입니다. 만약 우리가 광장 전체의 소리에 귀를 기울인다면, 우리는 정말로 유저들의 목소리를 듣게 될까요? 아니면 빌더들의 소음이 그들의 목소리를 덮어버릴까요? 연구자들은 예술가들의 복잡하고 무질서하며 다양한 의견들이 대화의 영역에서 정당한 비중을 차지하고 있는지, 아니면 아주 작고 인식 불가능한 구석으로 밀려나 찌그러져 버렸는지를 확인하고 싶었습니다.

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거대한 목소리의 압착 (The Great Voice Squeeze)

이 연구에서 두 명의 연구자는 2013년부터 2025년 사이의 AI와 예술 세계에서 실제로 어떤 일이 일어나고 있는지 알아보기 위해 '의미론적 태그(semantic tag)' 게임을 하기로 했습니다. 그들은 뉴스 기사, 팟캐스트, 법정 사건, 연구 논문에서 추출한 1,736개의 방대한 텍스트 뭉치를 모았습니다. 그리고 이 뭉치를 20개의 서로 다른 주제로 정리하기 위해 분류 기계를 사용했습니다. 어떤 주제는 기술의 역사에 관한 것이었고, 어떤 것은 창의성의 철학에 관한 것이었으며, 또 어떤 것은 예술가의 법적 권리에 관한 것이었습니다.

그다음, 그들은 실제 예술가들을 불러들였습니다. 그들은 미국 내의 252명의 현직 예술가(화가, 사진작가, 작가, 음악가 등)를 대상으로 AI에 대한 감정을 설문 조사하여 답변을 수집했습니다. 이 예술가들은 매우 구체적이고 미묘한 의견을 가지고 있었습니다. 어떤 이들은 AI가 훌륭한 도구이지만 나쁜 비즈니스 모델이라고 생각했습니다. 어떤 이들은 자신의 작업물에 대해 보상을 받길 원했고, 다른 이들은 무료로 기부할 의사가 있었습니다. 누군가는 두려워했고, 누군가는 호기심을 가졌습니다. 결과적으로 이 예술가들은 위협(Threat), 효용(Utility), 소유권(Ownership), 투명성(Transparency), 보상(Compensation)이라는 다섯 가지 주요 영역에 걸쳐 70개의 고유한 관점(또는 '프레임')을 나타냈습니다.

연구진은 이 70개의 고유한 예술가 관점을 가져와서, 자신들이 뉴스 데이터로부터 구축한 20개의 주제 지도 위로 '투영(project)'해 보았습니다. 그들은 다음과 같이 알고 싶었습니다. 예술가들의 목소리는 지도 위의 어디에 위치하는가?

충격적인 결과: 거대한 바다 속의 작은 섬

결과는 놀라웠습니다. 공적 담론의 지도는 20개의 다양한 주제로 채워진 거대하고 다채로운 공간이었습니다. 하지만 연구진이 예술가들의 목소리를 이 지도 위에 떨어뜨렸을 때, 그 목소리들은 넓게 퍼지지 않았습니다. 그들은 '법적 권리' 바구니나 '공정한 보상' 바구니에 착륙하지 못했습니다. 대신, 예술가들의 모든 우려 사항 중 94.9%가 단 두 개의 주제로 압착되었습니다.

이렇게 생각해 보십시오. 20개의 서로 다른 방이 있는 거대한 도서관이 있다고 가정해 봅시다. 대중은 붓의 역사부터 AI의 수학적 원리까지 모든 것에 대해 이야기하고 있습니다. 하지만 예술가들이 말을 하려고 할 때, 그들은 모두 1번 방과 2번 방으로 강제 배치됩니다.

• 1번 방의 라벨은 "창의적 협력자로서의 AI"입니다.
• 2번 방의 라벨은 "AI 예술의 진정성과 인간의 창의성"입니다.

전체 대화의 **58.2%**를 차지하는 나머지 15개의 방은 예술가의 목소리가 전혀 없는 빈 방입니다. 이 빈 방들은 "AI 저작권 및 법적 보호", "예술가 방어 도구", "AI 예술 저작자 논쟁" 등을 다루는 곳입니다. 대중은 이 방들에서 예술가에 대해 거대한 대화를 나누고 있지만, 정작 예술가 자신들은 그곳에 없습니다. 이는 마치 당신의 동네에 관한 마을 회의가 열리고 있는데, 시장, 경찰, 개발자들은 모두 떠들고 있지만 실제 주민들은 건물 안으로 들어오지 못하고 문 밖에 갇혀 있는 것과 같습니다.

그것은 단순한 스타일의 불일치가 아니다

당신은 이렇게 생각할 수도 있습니다. "글쎄요, 아마 예술가들이 다르게 말하는 것 아닐까요? 뉴스는 길고 화려한 문단을 사용하는 반면, 예술가들은 설문 조사에서 짧고 단순한 문장을 사용해서 그런 것 아닐까요? 그래서 서로 맞지 않는 것일 수도 있습니다."

연구진은 이를 확인했습니다. 그들은 공적 뉴스를 예술가들의 설문 답변과 똑같이 들리는 짧고 단순한 문장들로 잘게 쪼개어, 스타일을 맞춰보았습니다. 하지만 스타일이 동일해졌음에도 불구하고, 예술가들은 여전히 어울리지 않았습니다. 격차는 말투의 문제가 아니라 무엇을 말하는가의 문제였습니다. 공적 담론은 예술가들의 구체적이고 실행 가능한 요구사항들을 단순히 무시하고 있었습니다.

목소리가 압착되는 네 가지 방식

논문은 이러한 '압축(compression)'이 네 가지 교묘한 방식으로 일어난다는 것을 발견했습니다.

1. 주제적 배제 (Topical Exclusion): 예술가들은 파티에 초대받지 못했습니다. 언급했듯이, 20개 주제 중 15개는 예술가의 목소리가 전혀 없는데, 심지어 그 주제들은 말 그대로 예술가의 권리와 법적 방어에 관한 것들입니다.
2. 프레임 재지정 (Frame Redirection): 이것은 가장 혼란스러운 부분입니다. 예술가들이 소유권(누가 예술을 소유하는가?)이나 효용(이 도구가 유용한가?)에 대해 이야기할 때, 그들의 말은 경로가 바뀝니다. 그들의 말이 "돈"이나 "권리"에 관한 주제에 착륙하는 대신, "진정성" 방으로 던져집니다. 따라서 "나는 내 작업물을 소유하고 싶다"라고 말하는 예술가는 "이것이 정말 예술인가?"라고 묻는 철학자의 논쟁 속에 묶여버립니다. 소유권에 대한 구체적인 요구가 미학에 관한 논쟁 속으로 사라져 버리는 것입니다.
3. 이분법적 단순화 (Binary Simplification): 대중은 단순한 이야기를 좋아합니다. AI가 "위협"인가 아니면 "도구"인가 하는 것입니다. 연구진은 공적 담론이 예술가들을 이 두 가지 상자에 가두는 것을 발견했습니다. 만약 예술가가 "AI는 내 직업에 위협이다"라고 말하면, 공적 대화는 그들을 "위협" 상자에 넣습니다. 하지만 그들이 "AI는 위협이 아니다"라고 말하면, 그들은 "진정성" 상자에 들어갑니다. 뉘앙스가 사라집니다. 공적 대화에는 "AI는 내 직업에 위협이지만, 동시에 나는 멋진 것을 만들기 위해 AI를 활용한다"라고 말하는 예술가를 위한 자리가 없습니다.
4. 목소리의 붕괴 (Voice Collapse): 이것은 가장 까다로운 부분입니다. 공적 담론은 사람들이 서로 반대되는 의미를 가질지라도 단지 비슷하게 들린다는 이유만으로 함께 묶어버립니다. 예를 들어, "창의적 협력자" 방에는 AI를 사랑하는 예술가와 AI를 싫어하는 예술가가 모두 포함되어 있는데, 이는 두 집단 모두 "우려하는 예술가"라는 동일한 톤을 사용하기 때문입니다. 대중은 예술가 집단이 말하고 있는 것을 보지만, 그들 중 절반은 기술을 금지하고 싶어 하고 나머지 절반은 기술을 팔고 싶어 한다는 사실을 구분하지 못합니다.

이것이 중요한 이유

연구자들은 이 현상이 단순한 통계적 특이점이 아니라고 분명히 밝힙니다. 이것은 구조적인 문제입니다. 정책 입안자, 판사, 기업들이 예술가들이 무엇을 원하는지 결정하기 위해 뉴스를 살펴볼 때, 그들은 왜곡된 그림을 보고 있는 것입니다. 그들은 "AI 대 인간" 또는 "예술 대 기술"이라는 단순한 논쟁만을 봅니다. 그들은 예술가들이 어떻게 보상받아야 하는지, 자신들의 데이터가 어떻게 사용되어야 하는지, 그리고 자신들의 권리가 무엇인지에 대한 70가지의 구체적이고 다양한 요구사항을 보지 못합니다.

이 논문은 이러한 '의미론적 압축'이 AI의 영향을 받는 주요 대상(예술가)들을 대화의 가장자리로 밀어내고 있음을 시사합니다. 그들은 대화의 주제(subject)이지만, 대화를 주도하는 주체(speaker)는 아닙니다. 공적 영역은 AI와 예술이라는 '개념'은 포착했을지 모르지만, 예술가들의 '실재적 고민'은 포착하는 데 실패했습니다. 그 결과, 거버넌스 시스템은 예술가들을 보호하기 위해 만들어진 법률을 만들면서도, 실제 그들이 필요로 하는 것들을 놓친 채 단순화되고 압축된 진실을 바탕으로 법을 만들 가능성이 높습니다.