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.

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.

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.

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.