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[아트 앤 테크놀로지] 머신러닝이 이해한 뉴욕현대미술관의 아카이브

Refik Anadol, 〈Unsupervised〉, images by deep learning, Museum of Modern Art, New York City.  [변경희]

Refik Anadol, 〈Unsupervised〉, images by deep learning, Museum of Modern Art, New York City. [변경희]

뮤지엄 오브 모던아트 로비에 일 층부터 이층에 걸친 커다란 벽에 대형 스크린이 설치되었다. 이 특별전은 2022년 11월 19일 시작하여 올해 5월 말까지 계속된다. 로비에 들어서면 압도적인 스크린의 크기가 관객의 관심을 끈다. 무엇을 보아야 하는지 궁금해한다. 보통 작품 옆에 붙어있는 벽면 텍스트는 저 멀리 54가 쪽 출입구 벽에 붙어있다. 건너편 보조화면에서 작품의 이름이 ‘Unsupervised(감독 되지 않은)’이라는 것을 알 수 있다. 무작정 앉아서 보고 있노라면 대강 세 개의 시퀀스가 있다는 것을 알게 된다. 파도 같은 물결이 시시각각 다른 색깔로 펼쳐지는 것이 하나이고 그다음은 드로잉 같은 이미지들이 줄지어 나오다가 마지막으로 컴퓨터 조정화면처럼 인공지능의 현재 상황을 모니터할 수 있는 그래프와 표 등이 나온다.  
 
사람들은 무작정 비디오 아트처럼 쳐다본다. 하지만 이 작품은 인공지능이 현대미술관의 아카이브 소장자료를 ‘학습’하여 깨우친 배움의 내용을 시각화하여 표현하고 있다. 무려 14만장에 달하는 자료를 학습하였다. 정확한 숫자는 138, 151이다.  
 
한편 비슷한 이미지가 펼쳐지지만 오늘 보는 이미지는 어제 본 화면의 흐름과 뭔가 다르다는 것을 느끼는데 이것은 전시 장소에 특정한 상황을 보여주는 설치작품의 특성을 고려한 것이다. 비슷한 전개과정의 화면이 색채와 조형적 요소에서 시시각각으로 매일매일 어제와 혹은 한 달 전과 다른 이미지를 보여주는 것은 인공지능에 빛의 밝기, 바람의 세기 등과 같은 날씨 조건, 관람객의 움직임, 주변의 생활 소음 등을 측정하는 센서를 연결하였기 때문이다. 사람들에게 오늘의 삶의 흐름이 한 달 전의 일상적인 하루와 똑같지 않은 환경 조건에서 살아가는 것과 비슷하다. 인공지능 또한 시시각각으로 변화하는 환경 조건과 외부 조건에 반응하여 ‘배움의 내용’을 시각화하는 것이다. 이것이 보통 시퀀스와 시간 한계가 정해진 채로 무한 반복되는 비디오 아트와 다른 점이다.  
 
‘Unsupervised’는 터키 출신의 현대미술작가 레픽아나돌(Refik Anadol)의 창작이다. 사람들이 인공지능을 경험하는 맥락이 소비자 민원을 해결하는 응답 소프트웨어 등에 국한되어 지극히 기계적인 반응을 기대하는 것과 정반대의 흐름을 적용하였다. 많은 조건과 가상 시나리오 등에 국한된 활동 혹은 사고 범위 내에서 움직이는 머신러닝 응용 프로그램과 달리 이번 설치 작업에서는 최소한의 매개변수를 적용하여 인공지능이 ‘감독 되지 않은’ 환경에서보다 적응력을 가지고 학습하도록 한 것이다. 따라서 꿈을 꾸는 인간의 두뇌처럼 ‘상상’ 같은 작용을 하도록 최대한 간섭을 아니 감독을 배제한 것이다. 따라서 부제는 기계의 환각(Machine Hallucination)이다.  
 


StyleGAN2 라고 부르는 프로세스 소프트웨어는 NVIDIA 회사의 연구자들이 만든 것이다. 이 프로세스에 적응형 판별자 증강 adaptive discriminator augmentation(ADA)이라는 훈련용 기법을 적용하여 적은 데이터로 학습해도 원하는 결과가 나오도록 하였다. 이와 함께 아나돌 작가의 스튜디오가 맞춤형으로 따로 제작한 Latent Space Browser를 사용하였다. 이 때문에 학습된 GAN의 잠재공간(Latent Space)에서 생산된 이미지들이 끊임없이 화면에 나타나는 것이다. GAN은 generative adversarial network라고 풀어쓰는데 한국어로는 ‘생성적 적대 신경망’이라고 번역한다. 비지도 학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로서 2014년 이언굿펠로우(Ian Goodfellow)라는 컴퓨터공학자가 몬트리올 대학교 박사학위 논문에 발표한 것이다.  
 
원래 머신러닝에서 입력데이터(input data)와 출력데이터(output data)를 연결하는 사고의 구조인 잠재공간(Latent Space)의 작용이 3차원 구체의 모양으로 보조화면에 나타난다. 대형화면에 나타나는 것은 이렇게 사고과정을 거쳐서 학습한 내용이 시각화하여 표현되는 것을 보여주는 것이다.  
 
레픽아나돌의 작품이 현대미술관 로비에 전시되었다는 것은 인공지능을 이용한 시각적 표현물이 현대미술의 범주에 속한다는 개념적 태도의 전환을 보여주는 사건이라고 할 수 있다. 또한 이전에 해외뉴스토픽 등에 나오는 ‘신기하지만 이상한’ 인공지능 미술작품보다← 아무것도 모르는 관람객들이 십 분이 넘도록 화면의 진행을 지켜보도록 시각적 매력을 선사한다는 것도 나름 긍정적이다. 배경음악은 아나돌과 협업하는 작곡자의 사운드 작품이다. 또한 2층에 큐알 코드를 입력하면 아나돌 작품의 NFT를 블록체인 화폐 지갑에 다운로드 할 수 있다.

변경희 / 뉴욕주립대 교수·미술사 전공

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