Alternative creativity: why generative AI is creative, and why it is not like us
이 논문은 '대안적 창의성'을 가치 유도형 탐색을 통해 방대한 가능성 공간을 의미 있는 후보들로 압축하는 공유된 메커니즘으로 제안하며, 생성형 AI와 인간이 이 과정에서 유사하게 작동하지만, 그 기저의 파라미터가 데이터 아카이브가 아닌 물리적-사회적 경험에 의해 형성된다는 점에서 근본적으로 갈라지며, 결과적으로 독특한 창의적 결과물과 인간-기계 협업을 위한 새로운 논리를 도출한다고 주장한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
기계가 창의적일 수 있는가에 대한 문제는 오랫동안 예술가, 엔지니어, 그리고 철학자들을 분열시켜 왔다. 한쪽에서는 상을 받은 컴퓨터 생성 이미지나 독자들을 감동시킨 이야기들을 지목하며, 소프트웨어가 마침내 인간이 하는 법을 배웠다고 주장한다. 반면 비평가들은 이러한 시스템을 '확률적 앵무새(stochastic parrots)'라고 부르며, 이들이 의미를 이해하지 못한 채 기존의 단어와 형태를 그저 뒤섞고 있을 뿐이며, 실질적으로는 타인의 작업물을 세탁하는 것에 불과하다고 주장한다. 그러나 양측 모두 하나의 숨겨진 가정을 공유하고 있다. 그것은 바로 창의성이란 오직 인간의 종류뿐이며, 기계는 이를 소유하거나 혹은 전혀 갖지 못한다는 것이다. 이 논쟁은 창의성을 다양한 방식으로 일어날 수 있는 복잡한 과정이 아니라, 측정해야 할 단일한 특성으로 취급함으로써 교착 상태에 빠졌다. 새로운 현실을 이해하기 위해서는 하드웨어를 넘어, 뇌와 컴퓨터가 어떻게 아이디어를 생성하는지에 대한 실제적인 메커니즘과, 그들이 만들어내는 결과물이 유사한 면이 있음에도 불구하고 왜 근본적으로 다른 원천에서 기인하는지를 살펴보아야 한다.
발렌시아 폴리테크닉 대학교(Universitat Politècnica de València)의 연구진은 이 문제에 대한 새로운 관점을 제시하며, 생성형 인공지능이 실제로 창의적이지만 인간의 창의성과는 구별되는 방식으로 창의적이라고 주장했다. 그들은 이를 '대안적 창의성(alternative creativity)'이라 부른다. 그들의 분석은 예술과 디자인의 본질에 대한 단순한 관찰에서 시작된다. 고정된 크기의 디지털 캔버스를 상상해 보라. 그 캔버스에 그려질 수 있는 가능한 이미지의 수는 유한하지만, 관측 가능한 우주의 원자 수를 초과할 정도로 방대하다. 이 상상할 수 없을 만큼 거대한 공간 속에서, 가능한 모든 픽셀 배열의 거의 대부분은 그저 무작위한 노이즈에 불과하다. 오직 아주 미미하고 눈에 띄지 않는 극소수의 배열만이 일관된 그림, 더 나아가 가치 있는 예술 작품으로 간주될 수 있을 것이다. 따라서 창조라는 행위는 무(無)에서 유(有)를 만드는 것이 아니라, 가치를 지닌 몇 안 되는 지점을 찾기 위해 이 거대한 가능성의 공간을 탐색하는 것이다.
연구진은 인간의 뇌와 현대의 생성 모델 모두 동일한 2단계 전략을 사용하여 이 문제를 해결한다고 주장한다. 첫째, 그들은 방대한 가능성의 공간을 의미 있는 것들의 작고 관리 가능한 지도로 압축한다. 화가는 개별 픽셀 단위로 생각하지 않고, 수십억 개의 쓸모없는 조합을 무시하는 법을 배운 상태에서 형태, 분위기, 스타일의 관점에서 생각한다. 마찬가지로, 인공지능 모델은 훈련 데이터를 압축된 내부 표현으로 변환하여, 노이즈를 버리고 그림을 그림처럼 보이게 만드는 패턴을 유지한다. 둘째, 두 시스템 모두 이 압축된 지도를 탐색한다. 그들은 제약된 무작위성을 사용하여 새로운 후보들을 생성한 다음, 특정 목표나 가치에 가장 잘 부합하는 것들을 선택한다. 이런 의미에서 기계는 수동적인 도구가 아니라, 인간이 하는 것처럼 자신이 학습한 것을 재조합하는 능동적인 창조자이다.
그러나 이 논문은 과정은 같을지라도 창조자는 쌍둥이가 아니라고 강조한다. 차이점은 그들이 지식을 습득하는 방식과 창조할 때 무엇에 접근할 수 있는지에 있다. 인간 창조자는 물리적 세계에서 살아온 삶을 통해 자신의 내부 지도를 구축한다. 그들의 예술적 이해는 배고픔, 통증, 기쁨을 느끼는 신체와, 행동에 실질적인 결과가 따르는 타인과의 상호작용에 의해 형성된다. 아이는 진화에 의해 특정 사항을 기대하도록 뇌가 미리 설계되어 있고, 모든 교훈이 삶의 경험과 연결되어 있기 때문에 비교적 적은 양의 데이터로부터 배운다. 반면, 기계의 지도는 인터넷에서 긁어모은 수조 개의 단어와 이미지라는, 인간의 증언이 박제된 기록으로부터 구축된다. 기계는 붓의 무게를 느껴본 적도, 친구를 잃어본 적도, 비가 내리는 특정 거리 위에 서 있어 본 적도 없다. 기계는 오직 말해지고 보여진 것만을 알 뿐, 살아있다는 것이 어떤 느낌인지는 알지 못한다.
이러한 맥락의 차이는 각 창조자가 무엇을 생산할 수 있는지에 대한 결정적인 분기를 가져온다. 기계는 인간의 손이 따라갈 수 없는 속도로 사실적인 이미지를 생성하거나 일관된 텍스트를 만들어내는 초인적인 유창함을 발휘할 수 있다. 기계는 단일한 개인이 결코 볼 수 없었던 훨씬 더 많은 사례를 보았기 때문에, 인간이 한 번도 방문하지 못한 창의적 공간의 영역을 탐험할 수 있다. 그러나 동시에 기계는 인간과는 다른 방식으로 제한된다. 인간은 아무도 요청하지 않은 프로젝트를 구상하고, 그것을 수년간 마음속에 품을 수 있으며, 살아가면서 자신의 가치관을 바꿀 수 있다. 그러나 기계는 스스로 목표를 생성하거나 일이 완수되었을 때의 만족감을 느낄 수 없다. 기계는 자신을 훈련시킨 사람으로부터 가치의 감각을 빌려온다. 만약 목표가 명확한 정답이 있는 수학 문제를 푸는 것이라면 기계는 종종 인간의 능력을 넘어서는 해결책을 찾아낼 수 있다. 하지만 단 하나의 정답이 없는 예술 분야에서 기계는 인간의 취향에 의존하여 인도받아야 하며, 이는 기계가 자신을 돕기 위해 존재하는 바로 그 사람들에게 의존하게 만듦을 의미한다.
연구진은 이러한 역학 관계가 저작권의 성격을 변화시킨다고 제안한다. 인간이 기계를 사용하여 창조할 때, 인간의 역할은 흔적을 남기는 사람에서 가치를 규정하는 사람으로 전환된다. 인간은 무엇을 만들 가치가 있는지 결정하고, 결과를 큐레이팅하며, 잘못되었다고 느껴지는 것을 거부한다. 기계는 지칠 줄 모르는 옵션의 생성을 제공한다. 이것은 인간이 전통적인 의미에서의 유일한 저자라는 뜻도 아니고, 기계가 단순히 붓과 같은 도구라는 뜻도 아니다. 대신, 이는 각자가 본질적으로 할 수 없는 것을 서로에게 제공하는 파트너십이다. 인간은 삶의 맥락, 의도, 그리고 감정에 기반한 판단 능력을 제공한다. 기계는 탐색의 폭과 방대한 정보를 합성하는 능력을 제공한다.
이 파트너십의 한 가지 결과는 기계가 생성한 예술이 인간의 예술보다 더 균질한 경향을 띤다는 점이다. 기계는 인간 표현의 평균으로부터 학습하기 때문에, 자연스럽게 익숙하고 인기 있는 것, 즉 중간 지점으로 끌려간다. 기계는 진정으로 새롭거나, 기이하거나, 난해한 작업이 존재하는 창의적 공간의 가장자리까지 도달하는 데 어려움을 겪는다. 바로 이 지점이 인간의 강점이 여전히 강력하게 남아있는 곳이다. 특정한 삶과 특정한 순간에 뿌리를 둔 인간 창조자는 기계가 할 수 없는 방식으로 현실과 연결된 진정성 있는 작업을 만들어낼 수 있다. 기계는 사진의 스타일을 흉내 낼 수는 있지만, 특정 시간과 장소에 사람이 카메라 앞에 서 있었다는 사실 자체를 복제할 수는 없다. 이 '지표성(indexicality)', 즉 작품과 실제 세계 사이의 연결성은 여전히 인간만의 고유한 자원이다.
논문은 AI가 창의적인가라는 질문 자체가 잘못된 질문이라고 결론짓는다. 답은 '그렇다'이지만, 그것은 다른 종류의 '그렇다'이다. 생성형 시스템은 인간 창의성의 열등한 버전도, 복사본도 아니다. 그들은 동일한 가능성의 풍경을 가로지르지만 서로 다른 경로를 택하는, 두 번째의 대안적 창의성이다. 그들은 삶이 아닌 데이터에 기초하여 구축되었으며, 느낀 가치가 아닌 빌려온 가치에 의해 인도된다. 이러한 시스템이 더 흔해짐에 따라, 사회의 과제는 그들이 진정으로 창의적인지를 판별하는 것이 아니라, 이 새로운 종류의 창조자와 어떻게 협력할 것인지를 이해하는 것이 될 것이다. 예술과 디자인의 미래는 우리가 더 이상 이 공간의 유일한 항해사가 아님을 인식하고, 인간의 의도와 기계의 역량이 결합된 독특한 조합에서 가장 가치 있는 작업이 나올 것임을 깨닫는 데 달려 있을 것이다.
연구 분야의 논문에 파묻히고 계신가요?
연구 키워드에 맞는 최신 논문의 일일 다이제스트를 받아보세요 — 기술 요약 포함, 당신의 언어로.