인공지능이 인간의 창의성을 결코 대체할 수 없는 이유

컴퓨터 기반 창의성이 과연 가능한지에 대한 새로운 의문이 날로 제기되고 있습니다. 창의성은 인간만이 가진 고유한 능력으로 여겨져 왔지만, ChatGPT, Dall-E 등의 도구들이 등장하면서 이러한 우리의 입장에 도전장을 던지고 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)은matic을 사용하여 입력을 평가하고, 방대한 양의 데이터로 학습된 패턴을 기반으로 결과를 생성합니다. 하지만 인간은 이러한 패턴에만 의존하지 않습니다. 인간의 지능은 이 수준을 훨씬 뛰어넘기 때문입니다. 또한 인간과 인공지능이 지식을 습득하는 방식에도 차이가 있습니다. 인간은 인과관계에 의존하는 반면, 인공지능 모델은 상관관계에 의존합니다.

작년에는 알렉스 다 키드(Alex Da Kid)와 같은 음악 프로듀서들이 IBM 왓슨(Watson)과 협력하여 AI 기반 히트곡을 만들고 창작 과정에 대한 아이디어를 공유했습니다. 좀 더 거슬러 올라가면, 43만 2,500달러에 판매된 '에드몽 드 벨라미의 초상(The Portrait of Edmond de Belamy)'이라는 작품도 AI로 제작되었습니다. 이 작품은 6세기에 걸친 1만 5천 점의 초상화 데이터 세트를 시스템에 입력하여 만들어졌습니다. 

인공지능은 여전히 ​​인간의 개입을 필요로 한다.

이 모든 예시에서, 인공지능이 생성한 결과물을 선별하기 위해서는 여전히 인간의 개입이 필요합니다. 하지만 이제 Midjourney와 같은 AI 이미지 생성기는 사용자의 선호도에 따라 어떤 주제든 몇 초 만에 결과물을 생성할 수 있습니다. 방대한 양의 데이터셋이 수집되어 시스템 학습에 사용됩니다. 이제 생성형 AI 시스템은 글을 그림으로 변환하거나, 사용자가 선택한 작곡가의 스타일로 음악을 작곡할 수도 있습니다. 결과물은 시스템 학습에 사용된 데이터와 유사하지만 완전히 동일하지는 않습니다. 

이러한 경우 저작권 문제는 논란의 여지가 많습니다. 많은 비평가들이 아직 알고리즘에 저작권을 부여하는 것에 반대하기 때문입니다. 그렇다면 누가 저작권자 또는 예술가로 간주되어야 할까요? AI 학습에 사용된 수천 명의 예술가와 화가들의 작품은 어떻게 되는 걸까요? 아니면 이미지의 스타일, 주제, 그리고 그 밖의 여러 세부 사항을 설명하는 프롬프터가 저작권자가 될 수 있을까요? 결국 우리는 새로운 문제, 어쩌면 처음으로 발생하는 문제라고 할 수 있는 이 문제에 직면하게 됩니다. 이 문제는 새롭기 때문이 아니라, 독특하기 때문입니다. 핵심 질문은 바로 이것입니다. AI는 인간만큼 창의적일 수 있을까요?

인공지능이 인간의 창의성을 대체할 수 있을까요?

전문가들은 창의성을 여러 유형으로 분류하는데, 그중에는 변형적 창의성, 조합적 창의성, 탐색적 창의성이 있습니다. 특히 조합적 창의성과 탐색적 창의성은 개념적 토대 위에서 구조화된 공간을 탐색하여 새로운 아이디어를 창출하는 반면, 조합적 창의성은 유사한 아이디어들을 결합하는 것입니다.

이러한 유형의 창의성은 생성형 AI 알고리즘이 하는 일과 매우 유사합니다. 예를 들어, 학습 데이터 세트에 사용된 다른 많은 이야기와 같은 스타일로 이야기를 만들거나 같은 방식으로 이미지를 생성하는 것과 같습니다. 첫 번째 유형인 변형적 창의성은 기존 데이터 구조와 스타일에서 벗어나 완전히 새롭고 독창적인 것을 만들어내는 것을 의미합니다.

이는 저작권과 콘텐츠의 공정 이용에 관한 논쟁의 핵심 쟁점이며, 아직 규정으로 다뤄지지 않은 문제입니다. 최근 SAG-AFTRA는 음반사들과 아티스트 권리 보호를 위한 협약을 체결하여 동의권과 보상 의무화를 규정했습니다. 

작동하는 것이 아니라 체계적으로 작동합니다 .matic으로못한 방식으로 결과를 도출할 수도 있지만, 시스템이 특정 프로세스를 사용하여 결과를 얻기 때문에 예측 가능합니다. 이것이 인간 예술가와 AI의 주요 차이점입니다. AI는 우리가 요구하는 결과만 제공하기 때문입니다. 생성형 AI는 인간과 협력하여 만족스러운 결과를 낼 수 있으며, 앞으로 성능이 향상될 것이지만, 현재로서는 인간을 대체하기보다는 인간을 돕는 촉매제 역할을 할 수 있습니다.