[논문 리뷰] Environmental and Social Sustainability of Creative-Ai

André Holzapfel, Petra Jääskeläinen외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 26.

Innovative Human-Technology Interaction인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 혼합 방법 연구를 통해 창의적 AI의 환경적 및 사회적 지속 가능성에 대해 조사한다. 에너지 측정, 민족지적 연구, 이해관계자 분석을 통합한다. 예술적 응용 분야에서의 AI에 대한 윤리 기반 설계 도구와 지속 가능성 지침을 제안하며, 생성형 AI 예술 창작 과정에서의 권력 관계, 저작권, 탄소 배출에 중점을 둔다.

ABSTRACT

The recent developments of artificial intelligence increase its capability for the creation of arts in both largely autonomous and collaborative contexts. In both contexts, Ai aims to imitate, combine, and extend existing artistic styles, and can transform creative practices. In our ongoing research, we investigate such Creative-Ai from sustainability and ethical perspectives. The two main focus areas are understanding the environmental sustainability aspects (material, practices) in the context of artistic processes that involve Creative-Ai, and ethical issues related to who gets to be involved in the creation process (power, authorship, ownership). This paper provides an outline of our ongoing research in these two directions. We will present our interdisciplinary approach, which combines interviews, workshops, online ethnography, and energy measurements, to address our research questions: How is Creative-Ai currently used by artist communities, and which future applications do artists imagine? When Ai is applied to creating art, how might it impact the economy and environment? And, how can answers to these questions guide requirements for intellectual property regimes for Creative-Ai?

연구 동기 및 목표

• 창의적 AI 기술이 예술적 워크플로우에서 소비하는 에너지와 이산화탄소 배출을 포함해 환경적 영향를 이해하기 위해.
• 특히 예술가와 AI 시스템 간의 저작권, 소유권, 권력 분배 문제를 포함한 창의적 AI의 윤리적 과제를 검토하기 위해.
• 창의적 공동체 내에서 윤리적 설계 과정에 통합할 수 있는 접근 가능하고 실용적인 도구를 개발하기 위해.
• 추상적인 윤리 프레임워크와 실제 응용 간 격차를 메우기 위해 AI 기반 예술 실천에서의 실제 구현을 위해.
• 미래의 생성형 AI 시스템이 예술 분야에서 지속 가능하고 공정한 설계 원칙을 제시하기 위해.

제안 방법

• AI를 이용한 예술 제작을 수행하는 창의적 전문가들을 대상으로 온라인 민족지적 연구 및 인터뷰를 수행하였다.
• 전원 미터와 시스템 수준 모니터링을 통해 예술 워크플로우 중 AI 도구의 실시간 에너지 소비를 측정하였다.
• 권력과 저작권을 맵핑하여 생성형 AI 예술 창작에서의 불균형을 시각화하기 위해 2x2 이해관계자 매트릭스를 적용하였다.
• Mentimeter를 활용해 협업적이고 접근 가능한 평가를 위한 프로토타입 윤리 기반 이해관계자 분석 도구를 개발하고 테스트하였다.
• 집중된 질문 프롬프트를 통해 영향을 받는 이해관계자에 대한 브레인스토밍을 이끌기 위해 윤리적 시각을 통합하였다.
• 디자인 허구와 가치 중심 설계 접근법을 사용해 창의적 AI의 미래 시나리오와 윤리적 요구사항을 탐색하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 예술가들은 예술 창작의 개념화, 실행, 전시 단계에서 창의적 AI를 어떻게 현재 사용하고 있는가?
• RQ2 다양한 워크플로우에서 창의적 AI 기술의 에너지 소비와 이산화탄소 배출 측면에서 환경적 영향은 어떠한가?
• RQ3 인간-AI 협업 예술 과정에서 권력 관계와 저작권은 어떻게 발생하는가?
• RQ4 실제 상황에서 창의적 AI 시스템의 윤리적 영향을 평가하는 데 도움이 되는 실용적 도구는 무엇인가?
• RQ5 비전문가 창의적 전문가 및 개발자들이 접근 가능하고 실행 가능한 윤리 프레임워크를 어떻게 만들 수 있는가?

주요 결과

• 일부 예술가들은 AI 학습 과정에서 최대 45테라바이트에 이르는 거대한 데이터셋을 사용하여 에너지 및 탄소 비용을 크게 증가시킨다.
• AI 도구 간 에너지 소비에 상당한 격차가 있으며, 실시간 생성 및 대규모 피팅 튜닝 과정에서 소비가 더 높은 편이다.
• AI는 예술 창작의 모든 단계—개념화, 제작, 상호작용 전시—에서 활발히 사용되며, 종종 동적인 인간-AI 협업을 포함한다.
• 이해관계자 맵핑 도구는 특히 AI 시스템이 자율적 에이전트로 간주될 경우 권력과 저작권의 명확한 불균형을 드러냈다.
• 참가자들은 '저작권' 개념이 모호하다고 느꼈으며, 이해관계자 분석에서 '관심'이 더 효과적인 축이 될 수 있음을 제안했다.
• 프로토타입 윤리 기반 이해관계자 분석 도구는 그룹 환경에서 효과적이었으며, 창의적 AI 개발 분야에서의 보편적 사용을 위해 개선 중이다.