Dal·e와 같은 이미지 생성 AI에 대한 텍스트의 접근성 증가로 인한 아티스트의 미래

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몇일전 접속권을 받았는데OpenAI의 텍스트 이미지 생성 AI DALL·E. 예상했던 대로 놀랍습니다. 지난 며칠 동안 그것을 가지고 놀고 그것에 대해 사람들과 수많은 토론을 한 후, 나는 예술 창작 과정에서 AI의 역할과 인간 예술가와의 관계에 대한 몇 가지 미래 비전을 개발하게 만든 몇 가지 관찰을 생각해 냈습니다. . 텍스트-이미지 생성 AI에 대한 나의 경험은 DALL·E 및 기타 주류 제품에 국한되어 있지만, 내 개념은 전체적으로 생성 AI에 적용될 수 있습니다. 편의상 이 에세이에서는 AI라고 부르겠습니다.

대부분의 대화에서 가장 먼저 떠오른 질문은 DALL·E와 같은 AI가 예술가를 쓸모없게 만들 것인지 여부였으며, 일부 사람들이 새롭고 탐구되지 않은 것을 처음 접할 때 경험하는 실존적 위협을 드러냈습니다. 이 에세이는 바로 이 질문에 답할 수 있는 수단이 포함된 경험 기반의 투영입니다.

먼저 사회학적 맥락에서 예술가의 다양한 역할을 정의한 다음 생성 AI가 가져오는 경제적 영향이 사회학적 및 경제적으로 예술가의 역할에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 연결합니다. 이를 통해 아티스트 역할의 다양한 측면을 분석하고 단기적인 미래 예측, 실행 가능성, 그리고 생성적 AI의 장기적인 결과에 대해 논의하기를 희망합니다. 이 에세이 끝 부분의 참고 문헌 및 읽기 권장 사항 섹션에서 찾을 수 있는 과학 논문 및 도서에 대한 개념을 포함할 것입니다.

예술가는 무엇을 하는가?
예술가는 가장 기본적인 설명으로 예술을 창조하는 사람입니다. 따라서 이 질문에 제대로 답하기 위해서는 다다 운동의 선구자 마르셀 뒤샹이 마지막으로 제기한 예술이란 무엇인가라는 질문에 먼저 답해야 할 것이다. 이 에세이는 아티스트와 AI의 관계에 관한 것이기 때문에 이 논의는 향후 기사로 남겨 두겠습니다. 이 에세이에서 예술은 "예술품", "예술품", "예술적 창작물" 또는 "예술적 제품"과 같은 단어와 동의어로 사용됩니다. 다음은 현재의 사회적, 경제적 환경에서 예술가의 역할에 대한 몇 가지 주요 개념입니다.

장인으로서의 예술가 : 그 중심에 예술가는 재료와 매체를 사용하고 그것을 더 높은 미학적 가치로 변형시키는 기술의 숙달을 추구하는 장인입니다. 이 과정에서 몇 시간 동안 오리지널 프로토타입을 연습하고 연구합니다. 근육 기억력이라는 이 기술을 개발하는 것은 많은 예술가들이 자랑스러워하는 것입니다. 여기에 더해 예술가는 자신만의 추상화, 조합 및 협업 방법을 개발하기 위해 연구 학습을 탐구하고 활용합니다. 이런 의미에서 작가는 미학의 창조자라고도 볼 수 있다. 아티스트는 주어진 도구와 재료를 사용하고 동료 인간의 감사를 찾는 무언가를 만듭니다. 작가는 인간이 미학을 인식하고 감상하는 방식을 연구하고 이해함으로써 미학의 다양한 언어에 대한 지식을 발전시킨다. 장인 정신을 통해 예술가는 이 능력을 사용하여 예를 들어 위탁 작업과 같은 서비스를 제공할 수도 있습니다.
작가는 인간의 보편적인 감정을 포착한다 : 수잔느 랑에의 관념에 따르면 작가도 인간의 보편적인 감정을 포착한다. (1) 작가는 경험한 보편적인 감정을 추상화를 통해 매체를 통해 표출한다. 예술가는 자신이 상상한 것을 그린다는 오해와는 달리, 예술 창작 과정에서 예술가의 역할은 인간의 행동과 생각을 관찰하고 이성적이지만 미학적이며 정서적인 것을 포착하는 것입니다. 이것은 많은 추상 미술 작품이 주류 대중에게 왜 그렇게 인기가 있는지 설명합니다. 궁극적으로 예술가는 감정의 관찰을 시각적으로 인식할 수 있는 미학으로 번역하는 매체로 볼 수 있습니다. 이야기꾼으로서의 예술가는 자연스럽게 사회의 다른 구성원들에게 영감을 주고 독립적인 생각을 불러일으키기 위해 문화적, 정치적 또는 미적 관심에 대한 "비평적 모델" 또는 "비평적 논평"(2)을 생성합니다.

디자이너로서의 아티스트: 디자인으로서의 아티스트는 다양한 전문 분야에서 볼 수 있습니다. 이 특별한 예술가는 예술 창작의 더 큰 그림에 더 관심이 있습니다. 이 범주에는 예를 들어 감독, 컴포지터, 큐레이터, 경험 및 제품 디자이너가 있습니다. 이 범주의 아티스트에 적합하려면 위에서 언급한 두 가지 원형 스킬셋의 조합이 필요합니다. 디자이너는 최종 제품인 아트워크에 대한 명확한 비전을 가지고 있으며 가장 효율적인 방식으로 큰 그림의 작은 부분을 생성하고 반복하는 아티스트를 선택, 결합 및 소통할 수 있는 능력이 있습니다. 이 수준의 아티스트는 프랜차이즈를 만들고 Transmedia 세계 구축 및 스토리텔링을 탐구합니다.
연구자이자 교육자로서의 예술가 : 레오나르도 다빈치는 예술과 과학의 아름다운 연결을 보여주는 가장 좋은 예입니다. 추상화 측면에서 예술과 과학은 비슷한 접근 방식을 가지고 있습니다. 예술가와 과학자는 배운 지식을 관찰하고 해석하고 실행하는 기술을 공유합니다. 아이들은 여러 아티스트가 공동 창작한 그림책이나 애니메이션 시리즈를 통해 사회적 가치를 배웁니다. 교육 분야의 예술가에게는 교육 콘텐츠 제작에 있어 학제간 동료들과의 협업 및 소통 능력이 요구됩니다. 우리가 살고 있는 다중 매개 세계에서 우리가 소비하거나 참여하는 미디어는 우리에게 감정을 유발하거나 시뮬레이션 경험이 될 수 있습니다. 연구 분야에서는 작가에게 기술에 대한 친화력이 요구된다. 예를 들어 뉴미디어 아트와 같은 경험 디자인 프로세스는 복잡성 이론의 일부이며 과학에 대한 새로운 접근 방식을 취하여 환원주의, 결정론 및 객관적 지식의 근간이 되는 실증주의를 모든 지식이 주관적이라는 기본 가정으로 대체합니다(3) ). 복잡성 이론의 기초가 되는 경험 설계의 반복적 프로세스는 뉴미디어 아티스트가 기술의 기술적, 사회적 잠재력을 탐구하는 데 사용하는 접근 방식에서 관찰할 수 있습니다. 데이터 과학에서 연구원들은 지식을 전달하는 미학적 방법을 찾습니다. 인류의 출현 이후로 우리 종의 지혜를 가르치기 위해 다양한 방식으로 이야기가 전해졌습니다.

분명히 내가 여기 이 에세이에서 언급하고 있는 것보다 더 많은 예술가의 원형이 있습니다. 흥미롭게도 이러한 범주는 예술가가 우리의 자유 시장에서 보상받는 방식으로도 관찰될 수 있습니다. 제너레이티브 AI가 갖는 경제적 의미를 도출하기 전에 위에서 언급한 아티스트의 작업 중 DALL·E와 같은 예술 창작 AI가 이미 더 잘 수행할 수 있는 작업이 무엇인지 분석하겠습니다.

AI가 이미 더 잘하는 작업은 무엇입니까?
제너레이티브 AI의 접근성을 높이는 시나리오에서 아티스트의 미래를 논의할 때, 다음 단계는 아티스트가 지금까지 수행한 작업을 AI가 실제로 수행할 수 있는지, 더 잘 수행할 수 있는지 분석하는 것입니다. 나는 위의 확립된 아티스트 원형을 사용하고 제너레이티브 AI에 대한 개인적인 경험과 크리에이티브 업계에서 주도적인 역할을 수행한 전문적인 경험을 바탕으로 추론을 사용할 것입니다.

장인으로서의 AI : 완성도 면에서 DALL·E는 이미 많은 인간 아티스트보다 앞서 있습니다. 제너레이티브 AI가 학습하고 언제든지 액세스할 수 있는 "원본 프로토타입"(4) 입력 정보의 양은 의심할 여지 없이 일반 아티스트가 평생 연구할 수 있다고 상상조차 할 수 있는 것보다 훨씬 많습니다. 또한 일부 아티스트는 결국 자신이 편안하고 미학적으로 만족스러운 자신만의 스타일을 찾게 되므로 새로운 추상화 방법과 새로운 매체를 배우는 것도 멈출 것입니다. 기존 스타일을 이미지 참조로 전송하라는 요청을 받으면 AI는 몇 초 안에 이 데이터 번역을 달성할 수 있지만 인간은 수동으로 학습하고 근육 기억을 구축한 다음 마지막으로 비슷한 스타일로 무언가를 시도해야 합니다. 스타일 전송의 예 ~이다https://deepart.io . 이러한 유형의 스타일 전송은 아티스트가 일반적으로 몇 가지 시각적 참조만 사용하는 반면 학습한 모든 기존 데이터와 패턴을 고려하고 계속 학습하기 때문에 더 정확한 것으로 간주될 수 있습니다. AI 장인의 속도는 인간 경쟁자의 리그를 완전히 벗어났습니다. 제너레이티브 AI는 아직 초기 단계이고 장인 정신의 품질은 AI에 따라 많이 다르지만 계산 두뇌 능력을 보유하고 있습니다. 아직 완벽하지는 않습니다.
AI는 인간의 보편적인 감정을 포착합니다. : 인간 예술가를 대체하는 AI에 대해 논할 때, 인간에게만 부여되는 것으로써의 창의성에 대한 질문이 떠오른다. 창의성은 매우 광범위하고 포괄적인 세계이기 때문에 AI가 합리적이지 않고 감정적이고 미적인 본성을 포착할 수 있는가라는 질문을 더 잘 이해할 수 있다고 생각합니다. 이 질문에 대한 답은 바로 AI의 본질에 있다고 생각합니다. AI는 인간으로서 우리가 넣은 "원본 프로토타입"을 학습해야 합니다. 기존의 모든 예술 작품은 인간의 보편적인 감정을 포착합니다. AI는 아마도 우리가 스스로 발견하지 못했지만 인류가 존재하는 동안 예술 작품에 항상 존재하는 추상화 방법을 알아차릴 것입니다. AI는 확실히 할 수 있습니다본뜨다 그리고옮기다 그들의 창조를 통해 과거의 보편적인 인간 감정. 의 크리에이티브 모드로 플레이하는 동안스노우픽셀 텍스트를 이미지 생성기로 전환하는 과정에서 나는 개인적으로 생성기가 개념을 시각화하고 관련 주제를 연결하는 방식에서 "창의적"이라고 확신했습니다.
디자이너로서의 AI : 현재 AI는 진정한 의식이 없기 때문에 자체적인 목적이나 생성 의지가 없습니다. 서로 다른 요소를 결합하고 문제 없이 리믹스할 수 있지만 컨텍스트는 사용자가 입력해야 합니다. 여기서도 AI는 기존의 대규모 프로덕션 스타일을 완벽하게 모방할 수 있지만 시작은 여전히 인간에 의해 이루어집니다. 의식이 있는 AI 시대에 접어들면 이런 측면이 바뀔 것입니다. 하지만 그러면 모든 것이 바뀔 것이고 이 에세이는 소용이 없을 것입니다.
연구원 및 교육자로서의 AI : 진정한 인공지능을 정의하는 요소 중 하나는 스스로 학습하고 지식과 개선을 추구하는 자체 능력입니다. 현재 AI의 지식 기반은 이미 인간이 이해할 수 있는 것보다 더 큽니다. 처리 능력과 연결 구축은 이론적으로 일정하고 무한할 수 있습니다. 이 영역에서 더 나은 개선을 통해 AI가 예를 들어 시뮬레이션을 통해 우리를 가르칠 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다. 인간이 이해할 수 있도록 세분화된 복잡한 시나리오, 시각화 및 경험 시뮬레이션을 위해 AI에 문의할 수 있습니다. 상상하다 "책과 대화하기 ”하지만 매력적이고 글을 읽고 의식이 있습니다. 그것은 개별 교육에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다.

이 분석을 통해 생성 AI는 이미 많은 측면에서 인간 예술가를 능가했다고 생각합니다. 이를 염두에 두고 예술가와 창작자로서 우리의 정체성에 반대하는 위협을 이해할 수 있습니다. 중복되는 경제적 영향에 대한 질문은 리더가 답하고 지속 가능한 방식으로 해결해야 합니다. 이러한 현재의 솔루션 부족에 대한 낙관적인 전망을 제안하기 위해 생성적 AI의 실현 가능성과 예술가와 AI가 서로 생산적인 관계를 가질 수 있는 방법을 탐구하고 싶습니다.

예술가의 새로운 역할과 AI의 가능성
미래에 AI가 우리의 삶을 완전히 장악할 때까지 예술가는 다른 모든 인간과 마찬가지로 사회와 경제의 일부로 계속 존재할 것입니다. AI는 당신이 이 에세이를 읽고 있는 바로 이 순간에 성장하고 있습니다. 우리는 그것이 강력하고 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 데 동의할 수 있습니다. 역사에서 알 수 있듯이 인간이 통제할 수 있는 새로운 매체가 등장하면서 매체와의 관계 자체가 모든 인류에게 변화를 가져왔습니다. 새로운 규범과 분류가 논의될 것이며 예술은 여전히 매체를 탐구하는 좋은 방법이 될 것입니다. 또한 새로운 매체와의 관계가 변하기 때문에 그 결과 인간으로서 우리도 변합니다. 이론은 우리가 이미 진화했다는 생각을 논의합니다.현자 에게호모 테크노 . 그렇다면 아티스트의 가까운 미래 역할은 어떻게 생겼을까요? 테크노 휴먼 아티스트는 무엇을 만들까요? 다음 부분은 AI와 인간의 미래 관계에 대한 꿈, 희망, 소망에서 내가 그리는 것에 관한 것입니다.

제 생각에 첫 번째 변화는 장인으로서의 인간 예술가일 것이고 이미 볼 수 있다고 생각합니다. 그러나 그것은 사라지지 않을 것입니다. 감소는 제너레이티브 AI의 발전과 재정적 타당성으로 거슬러 올라갈 수 있으며, 이에 대해서는 아래에서 자세히 설명하겠습니다. 장인 정신의 인간성을 최우선으로 여기는 거대한 시장이 이미 존재합니다.엣시 또는걸작 수작업의 가치를 유지하면서 기술 발전과 세계화의 혜택을 받은 미술 시장의 훌륭한 예입니다. AI에 의해 점령되는 부분은 대부분 상업 산업에 있을 것입니다. 많은 예술가들이 이미 작품 제작에 알고리즘 및 자동화와 같은 더 나은 도구를 사용하고 있습니다. 더 나은 도구를 사용하면 아티스트가 기여해야 하는 근육 작업이 줄어듭니다. 모방과 재조합 측면에서 AI가 제공하는 이점은 이 분야에서 인간의 능력과 비교할 수 없습니다.

현재로서는 AI가 대체할 수 없는 한 가지는 창작의 목적과 매체를 통해 표현할 가치가 있는 아티스트의 비전입니다. 요소의 조합에 의미를 부여합니다. 당신이 상상할 수 있는 최고의 생성기는 여전히 버튼 클릭 한 번, 즉 기능을 실행하기 위한 창조의 의지가 필요할 것입니다. 그리고 여기에서 아티스트가 가까운 장래에 이동하는 것을 볼 수 있습니다. 아티스트를 디자이너의 전형으로 삼아 창작과 제작이 훨씬 빨라질 것입니다. 인공지능이 있는 세상을 상상해 보세요. 음성 세계에서 전체 우주를 가상 현실로 나타낼 수 있습니다. 이러한 유형의 세계에서 작가는 자신의 물리학, 종 및 상상을 통해 생각할 수 있는 모든 유형의 규칙을 사용하여 가상 공간에서 평행 우주를 만들 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 가까운 미래에는 아티스트의 기술이 AI와 소통하고 협업하는 능력, 큐레이팅 및 결합 능력, 세계 구축 기술로 전환해야 할 것입니다. 다음과 같은 현대 예술가들이 만든 예가 이미 있습니다.마크인두실 누가 만들었는지이 작은 개념 AI의 도움으로 인스타그램용. 이러한 맥락에서 예술가의 초점은 자신의 추상화를 창조하는 것이 아니며 예술이 완전히 독창적이어야 한다는 가정에 도전합니다. 이러한 유형의 아티스트 원형에서는 결합, 큐레이션 및 협업 기술이 더 중요합니다. 예술을 범주화하고 분류하려는 시도는 기존 예술작품의 패턴을 인식하려는 많은 시도가 있어왔다. 다큐멘터리 "모든 것이 리믹스 ” 대중 문화의 몇 가지 예를 제공합니다. Claire Bishop은 많은 예술가들이 창작에 디지털 기술을 사용하지만, 새로운 기술로 처음부터 창작하는 대신 아날로그 매체를 모방하는 정도까지 "아날로그 매체에 대한 매력"(5)을 고수한다고 주장합니다. AI와 같은 기술 발전의 도움으로 디지털 아트의 가능성을 아직 발견하지 못했다고 생각합니다. 현재 우리는 미래의 창작물을 위한 도구를 계속 배우고 개발하고 있습니다. 피카소처럼 눈으로 본 것을 그림으로 사실적으로 표현하는 법을 처음 터득한 후 그 틀을 깨고 가장 잘 알려진 추상화를 탄생시킨 고전 미술가들과 비슷하다. 이것은 Bishop이 디지털화의 결과로 수집 및 아카이빙에 대한 개인 참여의 역할에 대해 제기하는 또 다른 가설과 연결됩니다. 그녀는 기술 사용의 광범위한 적응으로 모든 사람이 영화, 오디오 및 텍스트와 같은 매체를 결합하여 새로운 형태의 쌍방향 관람 및 커뮤니케이션에 참여할 수 있다고 주장합니다. 나는 한 걸음 더 나아가 역사적이고 사회적인 기록의 한 형태로서 이 창조적 보관의 집단적 행위는 단지 예술의 다음 단계인 평행 우주 스토리텔링을 준비하기 위한 필요일 뿐이라고 말하고 싶습니다.

자, 다시 내려갑시다. 큰 비전에는 현실적인 점검이 필요합니다. 우리가 알고 있는 아티스트와 비교하여 AI의 실현 가능성에 대해 이야기할 때 중요한 역할을 하는 두 가지 다른 요소가 있습니다. 바로 접근성과 재무 모델입니다.

재무 모델부터 시작하겠습니다. 지금까지 나는 세 가지 다른 유형을 발견했습니다. 첫 번째는 유료 모델입니다. 예를 들어스노우픽셀 사용합니다. 가격은 간단합니다. 크레딧 10개당 $10(생성된 이미지 100개)입니다. 이미지 생성기의 품질이 시간이 지남에 따라 향상되도록 허용한다면(AI가 계속 학습함에 따라 불가피할 것임) 가격은 동일하게 유지하면서 텍스트 프롬프트를 통해 예술 작품을 생성하는 데 10센트를 지불하는 것이 상당히 합리적으로 보입니다. 인간 예술가는 수작업과 장인 정신을 통해 동일한 예술을 생산하기 위해 잠재적으로 몇 시간의 작업을 수행합니다. Snowpixel을 사용한 렌더링에는 최대 몇 시간이 걸리지만 여러 프롬프트를 동시에 제출할 수 있기 때문에 사용자는 작동하는 리소스 전략을 통해 시간을 되찾을 수 있습니다. DALL·E를 사용하여 내가 일하고 있는 DAO의 작품을 만들다가 AI의 도움을 받아 제작하는 데 시간이 조금밖에 걸리지 않아 하나의 작품을 완전히 스크랩하는 상황을 접했습니다. 예술을 생성하는 AI의 속도와 질량은 이 세상을 초월하며 무한한 조합을 만들 수 있는 가능성은 적절한 예술 작품을 보다 효율적으로 만들 수 있게 합니다. 물론 가격은 여전히 매우 젊은 시장에서 조정되어야 하지만 이미 존재하는 예는 텍스트에서 이미지 생성과 같은 서비스가 독점적인 사치품이 될 것이라는 인상을 주지 않습니다. 두 번째 재무 모델은 오픈 소스이며 누구나 무료로 사용할 수 있습니다. 다른 오픈 소스 소프트웨어와 마찬가지로, 예를 들어 Disco Diffusion을 통해 이미지 생성기에 무료로 사용할 수 있는 텍스트를 만들려는 많은 시도가 있습니다.구글 공동 . 여기에서도 여전히 AI가 학습할 여지가 있지만 그 능력은 이미 인상적입니다. 내가 볼 수 있는 세 번째 모델은 유료 및 무료 사용 가능성이 혼합된 것입니다. 예를 들어 DALL·E는 영리 기업인 OpenAI LP와 그 모회사인 비영리 OpenAI Inc로 구성된 인공 지능 연구소인 OpenAI에서 자금을 지원합니다.DALL·E 미니 by Hugging Face는 이미 존재합니다. 이 혼합 모델은 각 계정에 기간당 일정량의 무료 생성을 허용할 수 있습니다. 업계와 블렌더(Blender)와 같이 사회적으로 변화하는 오픈 소스 소프트웨어를 역할 모델로 감히 말씀드리면 강력한 AI를 모든 사람이 무료로 사용할 수 있도록 만들려는 시도가 이미 진행 중입니다. OpenAI는 24시간당 6세대당 50개의 프롬프트로 DALL·E에 대한 액세스 권한을 부여받은 아티스트들에게 설명했습니다. 소개 이벤트에서 그들은 앞으로 이 액세스 권한을 제거할 계획이 없다고 말했습니다. 물론 텍스트를 이미지로 생성하는 AI는 가상 우주를 만드는 컴퓨팅 성능과 비교할 수 없지만 확실히 많은 예술가의 삶을 변화시키고 예술 창작 과정에서 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있습니다.

AI의 접근성을 분석할 때 이미지 생성 계산은 장치 독립적이며 브라우저가 있는 모든 화면 기반 장치를 통해 사용할 수 있습니다. 이러한 접근성은 부분적으로 예술의 창조와 소비에 있어 기존의 실체가 되기 위해 필요한 장치가 점점 더 줄어들고 있는 융합 문화로의 전환에 기인합니다. 이전에는 상상하지 못했던 새로운 방식의 예술적 협업이 가능합니다. 우리 삶의 다른 영역에 AI와 자동화를 구현할 수 있다면 인간이 육체 노동에서 한 걸음 물러나 우리의 두뇌를 활용하여 디자인하고 만들고 생산할 수 있는 밝은 미래를 기대합니다. 그러나 AI가 존재하기 위해서는 전력과 디지털 세계가 필요하기 때문에 에너지 생성 문제를 해결해야 합니다.

아티스트와 AI의 미래 관계
이 에세이를 통해 아티스트와 AI의 관계에 대한 밝은 전망을 포착할 수 있었으면 합니다. 인류의 가장 큰 힘 중 하나는 협력하고 공동 창조하는 능력입니다. 인류의 또 다른 강점은 적응력입니다. 우리는 우리 두뇌의 궁극적인 증강으로 이해될 수 있는 인공 지능에 대해 논의할 정도로 우리 자신을 극복하고 구축하고 개선했습니다. 예술은 인간 본성의 본질과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 인간이 창조할 수 있는 유일한 것으로 간주되기를 원하기 때문에 AI 아티스트에 대해 회의적인 입장을 취합니다. 나는 아티스트 원형의 다양한 개념을 설명하고 이를 비교했으며 분석을 통해 제너레이티브 AI가 확실히 우리 삶에서 훨씬 더 많이 구현되어 수작업의 큰 부분을 차지할 것이라는 결론을 내렸습니다. 인공지능에 의해 무용지물이 된 예술가들의 고뇌는 오히려 우리의 창작물을 보강하고 상상력을 확장할 수 있는 선물이자 기회로 여겨져야 한다고 생각합니다. 우리보다 훨씬 더 현명하고 강력한 무언가와의 협업은 예술의 시작에 불과할 수 있습니다. 미래가 무엇을 가져오든 인간 예술가와 AI 사이에 상호 동지애가 있을 것이라고 믿고 희망합니다.

참고문헌 및 추천도서
(1) 랭거, S.(1948).새로운 열쇠의 철학: 이성, 의례, 예술의 상징성에 관한 연구. 새로운 미국 도서관.

(3) Heylighen, F., Cilliers, P., Gershenson C.(2007). 복잡성과 철학. Bogg, J. 및 R. Geyer(eds.) 복잡성, 과학 및 사회. 래드클리프 출판, 옥스퍼드.

(4) Geng, Y., Du, X.X., Zhao, A. (2017). 표현 언어로서의 뉴미디어 아트 — 예술적 추상화, 환상, 감정. 2017 제4회 사회과학 국제학술대회(ICSS 2017). 페이지 257–261.

(5) 비숍, C.(2012). 디지털 아트에 무슨 일이 일어났나요? 아트포럼 9월호. 페이지 434–442.

벤자민, W. (1969).기계 복제 시대의 예술 작품 . 일루미네이션, 에드. Hannah Arendt, 뉴욕: Schochen Books.

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