컴퓨팅 창의성이 가능한지에 대한 새로운 질문이 매일 제기되고 있습니다. 그것은 우리 인간이 가지고 있는 고유한 기술로 간주되지만 ChatGPT, Dall-E 및 기타 많은 도구의 출현으로 인해 이제 우리의 위치에 도전하고 있습니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 수학적 matic 을 사용하여 입력을 평가하고 패턴 인식을 위해 훈련된 엄청난 양의 데이터를 기반으로 하는 결과를 생성합니다. 그러나 우리 인간은 이러한 패턴에만 의존하지 않습니다. 왜냐하면 우리의 지능은 이 수준을 훨씬 뛰어넘기 때문입니다. 또 다른 차이점은 인간과 AI가 지식을 얻는 방법의 차이입니다. 인간은 인과 관계에 의존하는 반면 AI 모델은 상관 관계에 의존하기 때문입니다.
작년에 Alex Da Kid와 같은 음악 프로듀서는 IBM의 Watson과 협력하여 AI 히트작을 만들고 창작 과정을 알렸습니다. 조금 더 뒤로 파고들면 432,500달러에 판매되고 역시 AI로 생성된 The Portrait of Edmond de Belamy라는 작품이 있는데, 이 작품은 6세기 예술 작품을 다루는 15,000개의 초상화 데이터 세트를 시스템에 공급하여 만들어졌습니다.
AI에는 여전히 인간의 개입이 필요하다
이 모든 예에서 AI가 생성한 결과를 관리하기 위해 인간의 개입이 여전히 존재합니다. 하지만 이제 Midjourney와 같은 AI 이미지 생성기는 귀하의 선호도에 따라 모든 테마에 대해 몇 초 만에 결과를 생성할 수 있습니다. 엄청난 양의 데이터 세트를 스크랩하여 시스템에 공급하여 교육합니다. 생성 AI 시스템은 이제 작성된 문구를 그림으로 변환하거나 선택한 작곡가의 스타일로 음악을 작곡할 수 있습니다. 출력은 이러한 시스템이 학습한 데이터와 유사하지만 정확히 동일하지는 않습니다.
많은 비평가들이 아직 알고리즘에 저자라는 제목을 부여하는 것을 선호하지 않기 때문에 이러한 경우 저자 여부는 의심스러운 주제입니다. 그렇다면 누가 작가나 예술가로 간주되어야 할까요? AI를 훈련시키기 위해 작품을 스크랩한 수천 명의 예술가와 화가는 어떻습니까? 아니면 프롬프터일 수도 있나요? 이미지의 스타일, 주제 및 기타 복잡한 세부 사항을 설명하는 사람입니다. 따라서 우리는 아마도 처음으로 새로운 문제가 아니라 독특함 때문에 새로운 문제가 발생하는 것을 보게 되는 시점에 다시 와 있습니다. 문제는 AI가 인간만큼 창의적일 수 있느냐는 것이다.
AI가 인간의 창의적 요소를 대체할 수 있을까?
전문가들은 다양한 유형의 창의성을 설명하며, 그 중 일부는 변형적, 조합적, 탐색적 창의성입니다. 후자에 대해 말하자면, 탐색적 창의성은 개념적으로 구조화된 공간을 탐구하여 새로운 아이디어를 생성하는 반면, 조합적 창의성은 유사한 아이디어를 결합합니다.
이러한 유형의 창의성은 생성 AI 알고리즘이 수행하는 작업과 매우 유사합니다. 예를 들어 훈련 데이터세트에 사용된 다른 많은 스토리와 동일한 스타일로 스토리를 생성하거나 동일한 방식으로 이미지를 생성합니다. 첫 번째, 변혁적 창의성은 기껏해야 완전히 새롭고 독창적인 것을 생산하기 위해 기존의 데이터 및 스타일 구조에서 벗어나 새로운 아이디어를 생각해내는 것을 의미합니다.
이는 저작권과 콘텐츠의 공정한 사용에 관한 주장의 주요 초점이자 아직 규정에서 다루어지지 않은 문제입니다. 최근 SAG-AFTRA는 아티스트 권리 보호를 위해 음반사와 계약을 맺고 동의권과 보상권을 의무화했습니다.
컴퓨팅 창의성은 인간의 방식으로 충동적으로 작동하는 것이 아니라 matic 으로 작동합니다. 예상치 못한 방식으로 결과를 얻을 수 있지만 시스템이 이를 달성하기 위해 특정 프로세스를 사용하기 때문에 결과는 예측 가능합니다. 이것이 인간 예술가와 AI의 주요 차이점입니다. 왜냐하면 우리는 우리가 요청한 결과만 얻기 때문입니다. 제너레이티브 AI는 인간과의 파트너십을 통해 수용 가능하게 작동하며 성능이 향상될 것이지만, 현재로서는 인간을 대체하기보다는 인간을 돕는 촉매제 역할을 할 수 있습니다.
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