인공지능이 다양한 영역에서 빠르게 확산되면서, 그 작동 원리, 내재적 한계, 그리고 윤리적 함의에 대한 심층적인 이해가 필수적으로 요구되고 있습니다. 이러한 중요한 필요성을 해소하기 위해 선구적인 학제 간 과정인 “예술과 생성형 AI(Art and Generative AI)”가 예술 실천을 AI 교육과 통합하고 있습니다. 이 독특한 접근 방식은 AI에 대한 전통적인 인식을 재고하게 하며, AI의 모방적 능력보다는 기술 참여에서 인간 창의성의 본질적인 역할에 대한 미묘한 탐색으로 초점을 전환합니다.
이 과정의 근본 철학은 AI의 기호 처리와 세계에 대한 진정한 인간적 이해 및 참여를 구별하는 데 뿌리를 두고 있습니다. 20세기 철학자 마르틴 하이데거(Martin Heidegger)에게서 영감을 받은 이 교육과정은 인간의 창의성이 직관적인 연결과 행동에서 비롯된다고 보며, 이는 패턴 인식을 통한 AI의 지능 시뮬레이션과는 극명한 대조를 이룹니다. 이러한 관점은 학생들이 기계 전능주의의 환상을 넘어 불확실성, 실수, 불완전함을 창조 과정의 필수적인 부분으로 받아들이도록 장려합니다. 향후 과정은 지역 예술 커뮤니티와의 협력을 통한 커뮤니티 기반 협업을 통해 이러한 비전을 확장하여 예술 실천과 AI의 더 깊은 통합을 촉진할 계획입니다.
- “예술과 생성형 AI” 과정은 AI 교육에 예술적 실천을 통합한 학제 간 프로그램입니다.
- 이 과정은 AI의 모방 능력 대신 인간 창의성의 본질적 역할에 집중하며 기존 AI 인식을 재정의합니다.
- 퍼셉트론부터 심층 신경망까지 AI 모델의 기술적 진화를 다루고, 전통 예술 교육과 결합합니다.
- 학생들은 EEG 헤드셋을 사용해 뇌 신호를 음악, 이미지, 서사로 변환하는 실습을 진행합니다.
- AI의 한계(예: 환각 현상)와 윤리적 책임(예: 데이터 편향, 환경 영향)을 비판적으로 탐구합니다.
- 이 과정은 추상화, 상상력, 비판적 사고력을 갖춘 ‘예술가의 사고방식’을 통해 미래 혁신가를 양성합니다.
기술적 토대와 예술적 통합
이 교육과정은 AI 모델의 진화를 퍼셉트론의 기초적인 수학적 개념부터 면밀하게 탐구합니다. 학생들은 패턴 회상을 보여주는 홉필드 네트워크(Hopfield network)와 새로운 패턴을 생성할 수 있는 생성 모델인 볼츠만 머신(Boltzmann Machine)을 학습합니다. 과정은 ChatGPT와 같은 애플리케이션을 구동하는 최첨단 AI 모델인 현대적인 심층 신경망과 트랜스포머(Transformer)에 대한 심층 분석으로 마무리됩니다. 이러한 기술적 이해는 실용적인 예술 훈련과 원활하게 통합됩니다. 학생들은 숙련된 예술가들의 지도 아래 목탄 드로잉 및 유화를 포함한 다양한 예술 매체의 기본을 배웁니다. 이러한 이중 접근 방식은 학생들이 AI 원리를 윤리적이고 창의적으로 적용하고, 훈련 데이터 출처를 비판적으로 검토하며, 지적 저작권을 존중하도록 보장합니다.
이 과정의 독특한 특징은 뇌 신호에 대한 직접적인 실험을 포함한다는 점입니다. 학생들은 뇌전도(EEG) 헤드셋을 사용하여 뇌 활동을 기록하고, 이 뇌 신호를 AI 모델을 통해 음악, 이미지, 서사 구조로 변환합니다. 이 실용적인 적용은 인간 인지와 AI 출력 간의 접점을 강조하며, AI가 생성한 음악에 반응하는 즉흥 무용 공연과 같은 새로운 예술적 표현을 가능하게 합니다.
AI의 한계와 윤리적 책임 탐색
이 과정은 AI 시스템이 절대 틀리지 않는다는 일반적인 오해에 명시적으로 맞섭니다. 핵심적인 교육 전략은 작은 데이터셋 사용, 모델 크기 축소, 훈련 제한과 같은 입력 매개변수를 조작하여 AI 알고리즘이 “환각(hallucinate)”을 일으키거나 무의미한 응답을 생성하도록 의도적으로 유도하는 것을 포함합니다. 이러한 통제된 환경은 학생들이 AI의 내재적 한계를 인식하고, 무엇보다 의식 있는 공동 창조자로서 인간의 주체성을 재확립하도록 돕습니다. 이 접근 방식은 인간의 지성이 필수적인 “누락된 알고리즘(missing algorithm)” 역할을 하며, 창작 과정에 대한 통제권을 재확립하고 인간의 재해석을 통해 AI 생성 결과물을 변형시킨다는 점을 강조합니다.
나아가, 교육과정은 상당한 연산 능력을 소비하는 대규모 AI 모델의 중요한 환경적 영향도 다룹니다. 학생들은 프롬프트 설계를 최적화하고 AI 사용 시 불필요한 반복을 피함으로써 탄소 발자국을 최소화하는 방법에 대해 교육받습니다. 중요한 윤리적 구성 요소는 AI 훈련 데이터의 출처와 품질을 이해하는 것을 포함합니다. 이 과정은 엄격한 검토 없이는 AI 시스템이 편향을 영속화하거나 결함 있는 예측을 생성할 위험이 있으며, 이는 책임감 있는 구현의 당위성을 강조한다고 역설합니다.
기술과 사회의 미래를 위한 준비
궁극적으로 “예술과 생성형 AI” 과정은 학생들이 추상화, 상상력, 비판적 사고를 특징으로 하는 “예술가의 사고방식(artist’s mindset)”을 채택하도록 준비시킵니다. 기술적 전문성과 창의적 통찰력의 독특한 결합은 환경 보호, 도시 복원력, 공중 보건 발전 등 21세기의 복잡한 공학적 과제를 해결할 수 있는 역량을 갖추게 합니다. AI의 능력에 대한 깊은 이해와 함께 그 한계 및 윤리적 차원에 대한 예리한 인식을 함양함으로써, 이 과정은 기술을 책임감 있고 창의적으로 형성할 준비가 된 혁신가 세대를 양성합니다.