[논문 리뷰] Can There be Art Without an Artist?

Avijit Ghosh, Genoveva Fossas|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 16.

Art History and Market AnalysisArts and Humanities인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 생성형 AI 시대에 인간 예술가가 없이 예술이 존재할 수 있는지 조사하며, 현재의 AI 모델이 무단으로 수집된 훈련 데이터와 수익 이전을 통해 예술가들을 착취하고 있음에도 불구하고, 책임감 있게 활용된다면 이러한 AI는 합법적인 새로운 예술 매체가 될 수 있다고 주장한다. 저자들은 예술가 중심의 입법, 동의 기반 데이터셋, 언러닝 도구를 통해 윤리적인 AI 통합을 주장함으로써 예술의 정당성과 공정성을 유지하고자 한다.

ABSTRACT

Generative AI based art has proliferated in the past year, with increasingly impressive use cases from generating fake human faces to the creation of systems that can generate thousands of artistic images from text prompts - some of these images have even been "good" enough to win accolades from qualified judges. In this paper, we explore how Generative Models have impacted artistry, not only from a qualitative point of view, but also from an angle of exploitation of artists -- both via plagiarism, where models are trained on their artwork without permission, and via profit shifting, where profits in the art market have shifted from art creators to model owners. However, we posit that if deployed responsibly, AI generative models have the possibility of being a positive, new modality in art that does not displace or harm existing artists.

연구 동기 및 목표

• 생성형 AI가 디지털 예술 분야에 미치는 윤리적, 법적, 경제적 갈등을 분석한다.
• AI 모델이 라이선스가 없는 예술가의 작품을 훈련 자료로 사용함으로써 발생하는 착취와 수익 이전 현상을 분석한다.
• 생성형 AI 예술이 인간 예술가들에게 해를 끼치지 않으면서도 독립된 예술적 방식으로 자리 잡을 수 있는 잠재력을 조사한다.
• 윤리적인 AI 사용을 보장하기 위한 규제 및 기술적 보호 조치를 제안한다.

제안 방법

• Jason Allen의 Midjourney 수상 작품인 Théâtre D’opéra Spatial을 포함한 생성형 예술 사례 연구 분석.
• DALL·E, Stable Diffusion, Midjourney 등 최신 시각 모델의 훈련 방식을 조사하며 데이터 수급 및 동의 여부에 중점을 둔다.
• MS-COCO, ImageNet, CelebA 등의 데이터셋을 분석하여 부적절한 기여자 표시 및 라이선스 준수 불이행 문제를 점검한다.
• 예술품의 스타일을 무단으로 모방하거나 로고까지 복제하는 스타일 모방 현상 분석.
• 훈련 후 예술가가 동의를 철회할 수 있도록 허용하는 언러닝 메커니즘과 같은 기술적 해결책 제안.
• 기업 모델 소유자보다 개인 예술가를 우선시하는 정책 프레임워크 권고.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 생성형 AI 환경에서 인간 예술가 없이도 예술이 존재할 수 있는가? 이러한 경우 예술적 가치의 기준은 무엇인가?
• RQ2 현재의 생성형 AI 모델이 예술가의 작품을 무단으로 훈련 자료로 사용함으로써 예술가들을 어떻게 착취하고 있는가?
• RQ3 예술 시장에서 수익이 창작자에서 모델 소유자 및 인프라 제공자로 얼마나 이전되었는가?
• RQ4 생성형 AI가 사진 또는 디지털 예술과 마찬가지로 독립된 예술 매체로 자리 잡을 수 있는가? 이 과정에서 인간 예술가가 배제되지는 않는가?
• RQ5 예술 창작 분야에서 윤리적이고 공정한 AI 사용을 보장하기 위한 규제 및 기술적 조치는 무엇인가?

주요 결과

• Midjourney나 DALL·E와 같은 생성형 AI 모델은 예술가의 동의 없이 인터넷에서 스크래핑한 광범위한 데이터셋을 훈련 자료로 사용하며, Creative Commons의 기여자 표시 또는 비상업적 이용을 요구하는 라이선스가 적용된 이미지도 포함되어 있다.
• 2017년도 MS-COCO 데이터셋의 약 95퍼센트 이상가 기여자 표시 또는 상업적 이용 금지 조건이 붙은 라이선스로 배포되었으나, 이는 데이터셋 내에서 제대로 준수되지 않았다.
• Stable Diffusion과 같은 AI 모델은 살아있는 예술가의 스타일을 높은 정밀도로 재현할 수 있으며, 일부는 예술가의 로고까지 모방하려는 尝시도를 하여 정체성 도용 및 예술적 모방에 대한 우려를 낳고 있다.
• 예술 시장에서 프리랜서 예술가에서 기업 소유의 AI 모델로 수익이 이전되고 있으며, 이는 창작 부문의 경제적 불평등을 악화시키고 있다.
• 논문은 생성형 AI 예술이 사진이나 디지털 예술이 처음에는 위협으로 여겨졌지만 후에 예술계에 통합된 것과 유사하게, 독자적인 예술적 방식으로 자리 잡을 수 있음을 입증한다.
• 저자들은 예술가 중심의 데이터 수집, 모델 업데이트를 위한 언러닝 도구, 기업의 이해관계보다 개인 예술가를 우선시하는 입법 등 실천 가능한 해결책을 제안한다.