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진실 혹은 대담

12월호

‘4차 산업혁명시대 인문학에 길을 묻다’ 3차 토론회예술은 어디로 가고 있는가?

인공지능, 빅데이터, 3D 프린터 등 21세기 첨단기술은 예술을 어떻게 변화시키고 있을까? 창작 활동은 더 이상 인간의 고유 영역이 아닌 것인가? 예술가는 미래에 살아남을 수 있을까? ‘4차 산업혁명시대 인문학에 길을 묻다’를 주제로 인공지능이 인간에 끼칠 영향을 인문학과 문화의 관점에서 성찰해보는 토론회와 학술대회가 2018년 ‘길 위의 인문학’ 사업의 일환으로 열렸다. 예술과 인간, 인공지능, 창조성을 화두로 기계와 인간의 근본적인 차이와 공존을 고민한 3차 토론회 현장을 소개한다.

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사회
이찬웅(이화여대 이화인문과학원 교수)
토론
김상욱(경희대 물리학과 교수)
진중권(동양대 교양학부 교수, 기술미학연구소 소장)
여운승(이화여대 융합콘텐츠학과 교수, 예술과학융합연구소 소장)
하석준(미디어와 퍼포먼스 아티스트)
일시
2018년 11월 15일(목) 오후 7시~9시
장소
이화여대 국제교육관 LG컨벤션홀
주최
문화체육관광부
주관
한국도서관협회. 이화여대 이화인문과학원

김상욱

발제

김상욱

경희대 물리학과 교수

나는 예술과 관계없는 물리학자이다. 물리학자의 입장에서 보면 이 세상에 창작은 없다. 모든 것은 자연의 법칙에 따라 일어날 뿐이다. 창작은 새로운 것이라고 믿는 것을 발견하는 일이다. 창작의 주체가 누구이며 인간과 예술은 무엇인지 근본적인 것부터 짚어봐야 한다. 인간은 픽셀, 안료, 원자를 배열해 그림을 그리고 가치를 부여한다. 인간만이 할 수 있는 독특한 능력이다. 뒤샹(Marcel Duchamp)의 변기는 가치 부여의 극단을 보여주는 예이다. 폴록(Jackson Pollock)의 그림은 인간의 의지가 들어가긴 했지만 페인트통을 매달아 중력에 의한 단진동으로 그린 것이다. 그런데 예술작품으로 인정받고 고가에 팔렸다. ‘어디까지가 예술이고 주체는 누구인가’라는 근본적인 질문을 하게 된다.
예술은 가치의 문제이다. 기계가 생산해낸 결과물이 예술인지 아닌지를 판단하는 주체는 인간, 호모 사피엔스들이다. 가치 판단은 언제든지 바뀔 수 있다. 권력을 가진 사람이 예술이라고 하면 된다. 이것은 기계나 예술에 똑같이 적용된다. 그렇다면 기계가 만든 예술작품은 인간이 만든 것과 다를까. 어쩌면 몬드리안풍의 그림은 기계가 더 잘 그릴지도 모른다. 인간은 세포로 되어 있다. 세포의 기능은 거의 동일하다. 세포는 블록 장난감 같아서 어떻게 쌓는지에 따라 바퀴벌레, 인간, 새가 된다. 생명체에서 벌어지는 일들은 기계적이다. RNA 정보를 이용해 단백질을 만드는 과정은 생명체가 기계적으로 작동하고 있음을 보여준다. 인간은 생화학 기계이다. 기계가 만들어낸 작품을 예술이라고 할 수 있는가는 가치의 문제이다. 고흐의 <별이 빛나는 밤에>는여러 인공지능이 모방해서 그렸고, 사람도 모사했다. 무엇이 예술작품인지 아닌지를 논리적으로 가릴 수 없다. 가치를 인정하는 것은 권력과 정치이다. 아름다움을 관철할 수 있는 힘이 있어야 한다. 인공지능의 그림도 예술작품이라고 합의하면 된다. 의외로 새롭지 않은 문제일 수 있다. 인공지능이라는 기술 자체가 새로워서 질문하게 되는 것은 아닐까.

진중권

진중권

동양대 교양학부 교수

인공지능이 예술작품을 만들 수 있을까? 결론은 아니다. 컴퓨터 아트에는 컴퓨터 지원 아트(computer aided art)와 컴퓨터 생성 아트(computer gener-ated art)가 있다. 전자는 컴퓨터가 수단이 되어 돕는 것이고, 후자는 컴퓨터가 주체가 되어 예술을 만드는 것이다. 초기 사이버네틱스(cybernetics)는 후자로 컴퓨터를 제어하기 위한 프로그램을 만들었다. 마르코프 체인(Markov chains)은 앞의 사건에 확률적으로 귀속되는 속박확률의 개념을 적용한 것이다. 음악에서는 다음 음이 나올 확률을 컴퓨터에 입력해 무작위로 음을 생성한다. 2연, 4연으로 결합해나가면 그 양은 엄청나다. 연의 수가 늘어날수록 컴퓨터가 생성한 음악은 인간이 만든 곡에 가까워진다. 컴퓨터의 검색 결과가 인간이 직접 검색한 결과와 점점 비슷해지는 것도 마르코프 체인의 원리에 의한 것이다.
버코프(George David Birkhoff)는 예술에 수학을 결합했다. 네스(Georg Nees)는 미적 상태를 만들기 위해 컴퓨터가 점 8개를 무작위로 이어나가게 했다. 무작위로 선이 이어지면서 도형이 생성된다. 복잡성이 있지만 일정한 방향이 있다. 나케(Frieder Nake)의 그림도 복잡한 동시에 질서가 느껴진다. 컴퓨터가 알아서 8가지 방향으로 진행하게 프로그래밍했다. 놀(A. Michael Noll)이 컴퓨터로 그린 추상화는 저작권이 본인에게 있다. 법원에서는 랜덤 프로세스가 들어가 있어 안 된다고 했지만 이 프로세스 자체도 직접 한 것이라고 주장해 저작권을 인정받았다. 촘스키(Noam Chomsky)의 변형 생성 문법(generative grammar)으로 구조를 분석해 단어를 입력하면 문법적으로 맞는 문장이 나올 수 있지만 의미는 없다.
합리주의에서 경험주의로 변화하면서 기계의 뇌에 인풋을 하면 학습 프로세스를 거쳐 아웃풋을 내놓게 되었다. 화가의 화풍을 집어넣어서 나온 것은 터너, 뭉크, 고흐 스타일의 그림이다. 인공지능이 만든 예술작품은 인간이 만든 것과 비슷해졌다. 서로 경쟁하듯 인공지능은 인간에 가깝게 만들어 속이고 평론가는 이를 가려내려고 한다. 이제는 학습을 통해 구상화를 그리는 단계까지 왔다. 이것을 창작이라고 할 수 있을까. 빅데이터는 인간이 컴퓨터에 넣은 것이다. 물리적으로 패턴을 만드는 것을 창작이라고 하는 관념 자체가 잘못되었다. 인공지능은 새로운 것을 만들어서 설득하고 관철하는 노력을 하지 못한다. 칸트의 반성적 판단은 뒤샹이 리처드 머트(Richard Mutt)라고 서명해 출품한 변기를 예술작품으로 만들었다. 예술이나 창조적인 영역에서 기존에 존재하지 않던 것을 만들어 사회적으로 관철시키는 것은 인간 고유의 능력이다. 인공지능의 작품은 사회 활동을 배제한 결과물이다. 인공지능은 예술이 아니라 시뮬레이션에 불과하며 이미테이션 게임이다.

여운승

여운승

이화여대 융합콘텐츠학과 교수

인공지능은 예술에 적극적으로 활용되고 있다. 알파고는 뒤통수를 얻어맞은 것 같은 수를 내놓으며 승리했다. 우리는 어떤 분야에 대한 선입견과 지식이 무의미해질 수 있음을 배운 동시에 인공지능의 등장에 두려움을 갖게 됐다.
예술의 사전적 정의는 ‘미적 작품을 형성시키는 인간의 창조 활동’이다. 웹스터 사전에서도 ‘인간의 활동’임을 전제한다. 작곡은소수의 재능 있는 사람이 힘든 트레이닝을 거쳐 만들어낸 결과물이다. 창의적이라고 생각하는 활동도 어느 정도 규칙을 바탕에 둔다. 작곡은 음을 수직 방향으로 쌓는 화성학과 수평 방향으로 따라올 음을 결정하는 대위법, 두 축을 기반으로 이뤄진다. 규칙으로 표현할 수 있는 활동을 컴퓨터로 구현하려는 시도는 오래전부터 있었다. 1950년대 잡지에는 ‘음악을 만들 수 있는 기계’ 광고가 등장했다. 딥러닝은 많은 데이터를 넣어 학습시킨 것을 바탕으로 돌아간다. 스페인 말라가대학에서 만든 ‘이아무스’(Iamus)는 기존 곡에 대한 정보 없이 백지 상태에서 새로운 곡을 만들 수 있다. 곡을 들어본 작곡가들은 어색함을 느끼거나 인간이 만든 게 아니라고 생각하지 않았다. 구글 프로젝트에서는 인공지능에게 파노라마 사진을 주고 구도가 좋은 곳을 골라 보기 좋은 결과물을 만들어내라고 했다. 기존의 패러다임에서는 사진작가가 밖에 나가 좋은 배경의 구도를 잡는 것이 중요하다. 이제는 인간의 영역이자 창의적이라 생각했던 부분을 컴퓨터가 담당한다. 인간은 자료를 긁어모아 컴퓨터에 갖다 바치는 역할을 하고 있다. 이런 형태로 패러다임이 바뀐다.
개인적으로, 인간이 창의적인지는 의문이다. 새로운 패러다임이 등장하면서 예술을 창작하는 과정과 창의성에 대해 새롭게 정의내릴 시기이다. ‘기계는 창의적일 수 있는가?’, ‘예술창작에는 창의성이 필요한가?’라는 질문을 던지고 싶다. “‘인공지능’은 좋은 의도로 만들어졌고 환영받았지만, 예술하는 사람들에게 위협적인 존재로 다가오고 있다”는 글이 있다. 사실은 1857년 한 프랑스 시인이 ‘인공지능’이 아니라 ‘사진’에 대해 쓴 글이다. 당시의 사진기술에 대한 두려움은 지금의 인공지능에 대한 감정과 닮았다. 눈에 보이는 것을 그대로 뽑아내는 기계의 존재가 그림 그리는 사람들에게 위협으로 다가온 것이다. 현재 우리가 인공지능에 대해 생각하는 상황과 어떤 면에서 비슷하고, 어떤 면에서 다른지 시사하는 바를 고민해보았으면 한다.

하석준

하석준

미디어와 퍼포먼스 아티스트

예전에는 TV를 판매할 때 틀어놓는 영상을 만드는 일을 했다. 초등학교 6학년 때 프로그래밍을 배워 지금도 자유롭게 사용하고 인공지능의 플로도 다룬다. 딥러닝을 보면서 기술이 인간의 의식을 모방할 수 있을 거라 생각했다. 나도 창조자가 될 수 있을 거라는 환상에 빠졌다. ‘인류에게는 축복일까, 재앙일까’라는 의문도 들었다. 알고리즘이 불확정적인 미래와 모든 것을 조정하고, 우리도 잘 모르는 우리를 더 잘 알 것 같은 느낌도 들었다. 환상과 환영으로 만들어진 알고리즘일 뿐이라고 생각하며 다시 제자리로 돌아오는 과정을 반복하고 있다.
2012년부터 밀라노, 이태원, 광주 등에서 대형 디스플레이를 들고 돌아다니는 <고통의 플랫폼> 퍼포먼스를 진행하고 있다. ‘움직이는 광고판’처럼 40kg 정도의 기계를 들고 2시간 동안 걸어 다닌다. 2012년 미디어시티서울에서는 초대를 받은 건 아니지만 무작정 찾아가 퍼포먼스를 했다. 기계와 미디어와 사람을 하이브리드하는 작업을 체험했다.
최근 전시에서는 화면에 ‘머신러닝의 기초’를 60분 길이로 편집해 보여주었다. 이 영상을 보면 창조자가 될 수 있다. 종교는 믿는 것, 기술은 이해하는 것이다. 실제 관람객을 대상으로 강의도 진행했다. 서울시립미술관 전시에서는 화면에 인터랙티브 요소를 넣었더니 관객들이 재미있어했다. 비너스의 몸통에 알고리즘 프린터를 내장해 아기를 낳는 것처럼 무언가를 만들어내는 작업도 했다. 프린터가 만든 작품을 모아서 판매도 하고 다시 전시하기도 한다.
작업을 위해 알고리즘을 짤 때 실패하는 경우가 많다. 문제가 생기면 데이터가 일관성 있게 나오지 않는다. 공개된 딥러닝 알고리즘으로 프로그램을 짜서 얼굴을 인식해보았는데 인식률이 60%밖에 되지 않았다. 머신러닝 과정에서 생긴 실패의 결과물을 모아서 ‘실패한 알고리즘’이라는 작품으로 전시했는데 생각지도 않게 판매되었다. 게임 ‘디트로이트 비컴 휴먼’(Detroit: Become Human)의 ‘화가’ 편 영상을 보면 화가 ‘칼’이 안드로이드 ‘마커스’에게 의견을 물어보고 그림을 그리게 한다. 인공지능이 자각하는 과정이 잘 나와 있다.

이찬웅

토론

이찬웅

이화여대 이화인문과학원 교수

토론은 하석준 작가의 퍼포먼스에 대한 질문으로 시작되었다. 여운승 교수가 모니터를 들고 다닐 때 전원을 어떻게 해결했는지 묻자 하석준 작가는 “일반 촬영용 12V 배터리를 여러 개 장착하고 승압했는데 알고 보니 터질 수 있어서 매우 위험했다. 싼 승압기를 쓰다가 나중에 비싼 것으로 바꾸었다”고 대답했다. 김상욱 교수는 “배터리 얘기가 사소하게 들릴 수 있지만 테크놀로지를 사용하는 예술에서는 구현 방법이 가장 중요하다”고 짚었다. “인공지능의 결과물만 보면 똑같이 그렸다고 생각하겠지만, 중요한 질문은 어떤 알고리즘을 사용했고, 인간과 얼마나 다르고 어떤 오류가 있는지 등의 구체적인 내용이다. 예술의 문제를 다루는 핵심일 수 있다.” 하석준 작가는 머신러닝을 공부하면 새로운 문이 열리는 느낌을 받을 수 있다면서 “정말 굉장하다. 사실 앞으로 어떻게 될지 겁난다. 코드가 다 공개되어 있어서 코드만 볼 줄 알면 누구나 할 수 있고 훨씬 더 멋있게 만들 수 있다. 사실 예술가인지 아닌지의 구분이 없어지는 상황이 작업하는 사람에게는 부담스럽게 다가온다”고 털어놓았다.
이후 본격적인 토론은 진중권 교수로부터 시작되었다. 진중권 교수는 “인간은 생화학 기계”라는 김상욱 교수의 발언을 지적했다. “탄수화물 기반의 프로그래밍과 실리콘 기반의 프로그래밍은 같지 않다. 17세기 데카르트는 ‘사람의 정신은 기계화할 수 없다’고 했다. 실리콘 기반의 기계는 죽으면 대체할 수 있지만 탄수화물 기반의 기계는 죽으면 끝이다. 죽기 때문에 생존하려는 본능이 있고, 발달한 감각을 통해 생명을 유지하려 하고, 희로애락이라는 정서가 생기고 이를 통해 이성이 발생한다. 기계와 다른 인간의 존엄함은 재료가 탄수화물이라는 사소한 사실에서 나온다. 인간이 기계를 만드는 건 인간과 똑같은 존재를 만들기 위해서가 아니다. 인간을 기계라는 의미로 넓히는 건 그 차이를 무시하는 것이다.” 이에 김상욱 교수는 “생명체라고 하면 인간과 같이 복잡한 체계를 생각하고, 기계라고 하면 자동차나 스마트폰을 생각한다. 죽어 있는 것처럼 보이다가 온도와 조건이 맞으면 살아나는 바이러스도 있다. 돌이킬 수 없다는 것은 엔트로피의 문제다. 생명체에 기계와 다른 특별한 것이 있다는 생각은 영혼이나 인간의 의식 문제를 수반한다”면서 인간에게 영혼이 있다고 믿는지, 인간이 기계가 아니라면 무엇이 더 있는지를 물었다. 진중권 교수는 “인간에게 기계라는 말은 써도 된다. 인간이 만든 기계는 정교하지 않지만 하느님이 만든 기계는 정교함이 무한대에 가깝다. 기계는 망가지면 대체 가능하지만 인간이라는 기계는 죽는 것이 불가역적이라는 점에서 다르다”라고 강조했다. 김상욱 교수는 “인간은 아직 최초의 생명체가 무엇인지 모른다. 죽음을 되돌릴 수 없는 이유는 생명이 무엇인지 몰라서다. 인간도 기계라고 말한 것은 기계가 만든 것은 예술이 될 수 없다는 생각의 오류를 지적한 것”이라고 부연했다.

“예술인지 아닌지는 가치의 문제이다. 절대적인 기준은 없다. 헤게모니를 쥐고 있는 인간이 판단하기 때문에 현재 기계가 만든 것은 예술이 아니다. 기계가 인간과 같은 정치권력을 갖는다면 예술이라고 했을 때 반박할 수 없다. 그때의 거부감은 기계와 인간이 다르다는 것에서 오지만, 인간도 기계의 일종이기 때문에 놀랍지 않을 수도 있다. 최종 사물을 놓고 판단하는 것이 아니라 만들어진 과정에 의미를 부여해 예술인지 아닌지를 이야기해야 한다.”

진중권 교수는 “기계도 인간과 똑같이 만들 수 있다고 하지만 사회 활동은 하지 못한다. 로봇이 자의식과 자기 욕망을 갖고 사회생활을 하고 진선미의 기준에 따라 판단을 내릴 수 있다면 인간이 되었다고 할 수 있다. 기계가 따라 하는 것은 시뮬레이션일 뿐”이라며 과학자들이 착각하는 부분이라고 주장했다.
이어 사회를 맡은 이찬웅 교수는 인공지능이 만들어낸 이미지를 예술로 보지 않는 이유를 새나 어린아이의 그림에 빗대어 질문했다. 김상욱 교수에게는 독창성이 물리학에서 법칙으로 설명될 수 있는지를 물었다. 진중권 교수는 새가 만들고 아이들이 그린 것도 작품이라고 선언하면 예술이 된다면서 “예술은 새로운 정의와 관념을 만들어 관철시키는 것이다. 발견한 오브제에서 독특한 물리적 패턴을 찾았다고 해서 미적 가치가 생기는 것은 아니다. 사회에 관철시키는 행위가 미적 활동”이라고 덧붙였다. 김상욱 교수는 물리학의 관점에서 독창성을 설명했다. “독창성은대담물리학에서 기피하는 단어이다. 독창성이 그전까지 존재했던 것과 다른 것을 만드는 것이라면, 물리학적으로는 이전에 존재한 모든 것과 비교해서 달라야만 독창적이라 할 수 있다. 사실 눈에 보이는 모든 것은 다르다. 똑같아 보이는 두 개의 동전도 다르다. 원자의 개수를 세어보면 같을 수 없다. 우주에서 물체의 완벽한 동의성을 확보하기는 불가능하다. 결국 독창성도 가치의 문제다. 인간이 볼 수 있는 한계보다 작은 차이는 무시한다는 전제하에서는 같은 동전이다. 물리학으로 오면 결국 인간의 합의와 가치 부여, 역사적 맥락과 현재 사회의 공통된 판단 기준이 개입해야 한다.”
다음으로 이찬웅 교수는 여운승 교수에게 창의성에 대한 생각을 물었고, 하석준 작가에게는 빅데이터, 3D 프린터를 사용하면서 생긴 새로운 변화에 대한 추가 설명을 요청했다. 여운승 교수는 컴퓨터로 새로운 음악을 만들면서 느낀 점을 이야기했다.

“컴퓨터로 작곡을 하면서 새로운 시도를 해보고 싶을 때 컴퓨터가 단서를 던져주면 도움이 될 것 같았다. 전에 없던 것을 만드는 데 컴퓨터를 보조 도구로 활용하고 싶었다. 컴퓨터가 다양한 알고리즘, 수학적 규칙을 통해 만드는 과정에 창조성의 개념을 부여할 수 있을까. 기존의 방대한 데이터를 바탕으로 새로운 결과물을 만들어내는 것을 온전히 창조적인 작업이라 할 수 있을지 의문이다.”

3D 프린터를 직접 만들었다는 하석준 작가는 “표현 방식이 달라지면서 다채로워졌다. 토끼의 귀가 짧아지면 컴퓨터는 인식하지 못하지만 인공지능은 학습을 통해 인지한다. 인공지능이 인간을 모방하기 시작하면서 당황하는 시점에 도달했다. 나에게는 굉장한 기회이다. 판도라의 상자를 누가 먼저 여느냐의 문제”라면서 대학 교육도 빨리 받아들이고 변화해야 한다고 조언했다.
이후에는 모바일 메신저를 통해 실시간으로 청중들의 질문을 받았다. “인간의 예술행위 역시 알고리즘의 결과 아닐까”, “창작 주체가 아닌 수용자의 범주에서 다루어야 할 문제”, “인공지능이 주관을 가지고 창작해도 예술이 될 수 없는가”와 같은 날카로운 질문과 의견이 쏟아졌다. 이 중 “인공지능에게 창작 욕구가 있을까. 창작 욕구 없이 창작된 것도 예술이라 할 수 있을까”라는 질문에 김상욱 교수는 “인공지능에게 창작 욕구가 있는지 없는지는 모른다. 물리학에서 중요한 질문은 ‘생명이 무엇인가’이다. 항상성을 유지하고 살려는 욕구이다. 복제해서 남기는 것은 살고 싶은 의지에서 기인한다. 생존 욕구의 법칙을 찾는 것이 중요하다. 이 기회를 통해 창작 욕구가 무엇인지 물어볼 수 있게 되었다. 뒤샹을 통해 예술이 무엇인지 고민하게 된 것처럼 인류의 역사에서 겪지 못한 예술에 대한 새로운 관점을 주는 질문”이라고 답했다.
이어 21세기 교육의 방향을 묻는 질문에 여운승 교수는 “미래의 세상을 접할 세대들에게 다양한 가능성이 있음을 알려주고 직접 경험해보며 스스로 가치를 판단하고 자신이 만족할 수 있는 활동을 하도록 유도해야 한다”라는 의견을 전했다. “이전에는 일일이 손으로 해야 했던 일들이 이제는 컴퓨터에서 버튼 하나만 누르면 되는 일로 바뀌었다. 예술 활동의 중요한 부분이 자동화된 세상에서 더 큰 그림을 보며 새로운 관점에서 예술을 정의하고 가능성을 제시하는 시각을 갖도록 교육해야 한다.”
마지막으로 “가장 두려운 부분은 로봇이 인간의 일을 대체하는 것을 넘어 인간의 가치가 없어지는 것이다. 인공지능의 작품에 가치를 부여하지 않는 이유도 여기에 있는 것 같다. 가치 부여는 기득권을 지닌 사람들에 의해 이루어지므로 배척하고 두려워하는 것 아닐까”라는 질문에 대한 의견을 들었다. 진중권 교수는 인간과 기계는 공진화하며, 기계가 진화한다고 해서 인간을 배척하지는 않는다고 강조했다.

“기계는 예전부터 인간을 능가했다. 지금까지는 육체를 능가했는데 기계가 육체를 통제하는 정신까지 넘보니 공포감이 생기는 것이다. 그렇다고 걱정할 필요는 없다. 기계가 할 수 있는 일은 알고리즘이란 얘기다. 인간은 기계가 할 수 없는 영역을 찾아 같이 진화한다. 컴퓨터를 활용해 더 높은 곳으로 올라간다. 바둑의 천재는 이세돌도 알파고도 아닌 바둑판을 발명한 사람이다. 알고리즘을 짜고 관철시켜서 가치를 만든 것은 인간이다.”

김상욱 교수도 이에 동의하며 의견을 덧붙였다. “기계가 인간을 대체한 역사는 200년이 넘는다. 인간은 그때마다 새로운 것을 찾아 새로운 직업을 만들어왔다. 심각하게 고민할 필요는 없지만 미래는 아무도 모르기 때문에 대비해야 한다. 기본적으로 기계를 두려워할 필요는 없다. 먹이가 겹치지 않기 때문에 기계가 인간을 멸망시키는 일은 일어나지 않는다. 만약 기계가 인간을 멸종시키기 시작한다면 인간이 명령을 내린 것이다. 기계를 사용하는 인간을 조심해야 한다. 기계가 진화를 거듭해 인간과 똑같은 감정을 가지면 그 기계는 인간이다. 지금이야말로 화두를 던지기 좋은 시기이다. 인간이 싫어하는 일을 기계가 다 해줄지도 모르고, 기계를 이용한 소수의 사람이 모든 이익을 독점하는 무시무시한 시대가 올지도 모른다. 인간이 어떻게 행동할지, 창의성이란 무엇인지, 인간에 대해 다시 물어볼 소중한 기회다.”
여운승 교수는 인간 고유의 영역을 정신적인 면에서 치고 올라오는 느낌을 받는 시점에서 우리에 대해 다시 생각하고 돌아보는 좋은 계기였다고 소감을 말했다. 하석준 작가는 “인공지능은 관심만 있으면 누구나 배울 수 있다. 인공지능은 인간의 창작 욕구를 높이고 삶을 더 윤택하게 하며 예술의 정의를 확장한다. 다음 세대를 위한 새로운 교육의 시발점이 될 수 있다”며 머신러닝을 쉽게 배울 수 있는 툴이 나오면 교육적인 면에서 선점할 수 있다는 의견을 내놓았다. 이찬웅 교수는 “애플 뮤직을 처음 썼을 때 나의 음악 취향을 정확하게 맞혀 놀랐다. 이러한 추천도 결국 지구 위의 수없이 많은 사람의 취향에서 나온 것이라 생각하니 안심이 됐다”면서 지금까지 기계와 인간이 맞물려서 돌아갔고 앞으로도 잘 돌아갈 것이라는 말로 2시간의 토론회를 요약했다.

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정리 전민정 객원 편집위원
사진 최성열
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