[논문 리뷰] Transformation vs Tradition: Artificial General Intelligence (AGI) for Arts and Humanities

Zhengliang Liu, Yiwei Li외 10명|arXiv (Cornell University)|2023. 10. 30.

Aesthetic Perception and Analysis인용 수 16

한 줄 요약

본 연구는 AGI 및 대형 언어/이미지 모델이 예술 및 인문학의 텍스트, 그래픽, 오디오, 비디오에 미치는 영향을 조사하고, 위험성(사실성, 독성, 편향)과 완화 방법을 논의하며, 다중 이해관계자의 책임 있는 진전을 촉구한다.

ABSTRACT

Recent advances in artificial general intelligence (AGI), particularly large language models and creative image generation systems have demonstrated impressive capabilities on diverse tasks spanning the arts and humanities. However, the swift evolution of AGI has also raised critical questions about its responsible deployment in these culturally significant domains traditionally seen as profoundly human. This paper provides a comprehensive analysis of the applications and implications of AGI for text, graphics, audio, and video pertaining to arts and the humanities. We survey cutting-edge systems and their usage in areas ranging from poetry to history, marketing to film, and communication to classical art. We outline substantial concerns pertaining to factuality, toxicity, biases, and public safety in AGI systems, and propose mitigation strategies. The paper argues for multi-stakeholder collaboration to ensure AGI promotes creativity, knowledge, and cultural values without undermining truth or human dignity. Our timely contribution summarizes a rapidly developing field, highlighting promising directions while advocating for responsible progress centering on human flourishing. The analysis lays the groundwork for further research on aligning AGI's technological capacities with enduring social goods.

연구 동기 및 목표

• AGI 및 AIGC 기술이 텍스트, 그래픽, 오디오, 비디오 전반에 걸친 예술 및 인문학 작업에 어떤 영향을 미치는지 평가한다.
• 문화적으로 민감한 영역에 AGI를 적용할 때의 기회, 도전 과제 및 윤리적 고려사항을 식별한다.
• 진실과 인간의 존엄성을 보존하면서 창의성, 지식, 문화적 가치를 촉진하기 위한 완화 전략과 이해관계자 협력 방안을 제시한다.
• 예술 및 인문학에서 사회적 선과 정렬하기 위한 AGI 능력의 방향성을 개요한다.

제안 방법

• 시, 역사, 마케팅, 영화, 커뮤니케이션, 고전 예술에서의 최첨단 AGI 시스템과 그 활용에 대한 검토.
• 생성 모델(GAN, 확산, 트랜스포머)에 관한 문헌의 합성 및 단일모드 및 다중모드 맥락에서의 응용.
• 사실성, 독성, 편향, 공공 안전을 포함한 실무적·윤리적 도전에 대한 논의.
• 완화 전략 제시와 다중 이해관계자 거버넌스에 대한 촉구.

Figure 1 : Some examples of AGI-generated images. Left : A heavily deep-dream-style photograph expressing "three men in a pool", which is difficult for humans to understand. Middle : An image generated by DALL-E through translation from "an illustration of a baby hedgehog in a christmas sweater walk

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현재 AGI 시스템이 텍스트, 그래픽, 오디오, 비디오 전반에 걸쳐 예술 및 인문학에서 어떻게 활용되고 있는가?
• RQ2 문화적으로 중요한 영역에서 AGI를 배치할 때 주요 위험 및 윤리적 우려는 무엇이며 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ3 창의성, 지식, 문화적 가치와 진실 및 인간의 존엄성을 보호하는 동시에 AGI 개발을 정렬할 수 있는 거버넌스 또는 협력적 접근 방식은 무엇인가?
• RQ4 예술 및 인문학에서 지속 가능한 사회적 가치와 AGI 능력을 정렬하기 위한 향후 연구의 유망한 방향은 무엇인가?

주요 결과

• AGI 및 AIGC는 문학, 언어학, 창의적 실천 분야에서 신속한 분석, 생성 및 교차 모달 응용을 가능하게 한다.
• AGI 출력물의 사실성, 독성, 편향, 공공 안전에 대한 상당한 우려가 있으며 완화가 필요하다.
• 책임 있는 진전은 창의성과 진실 및 인간의 존엄성을 균형 있게 다루기 위한 다중 이해관계자 협력이 필요하다.
• 이 분야는 빠르게 진화하고 있으며 AGI가 예술 및 인문학의 해석적이고 창의적 실천에 영향을 미칠 가능성이 있어 사회적 가치와의 정렬을 위한 기초 작업이 요구된다.
• 본 연구는 AGI 기술을 지속적인 문화적·사회적 가치와 정렬하는 향후 연구 방향을 제시한다.

Figure 2 : An example of using GPT-3.5 for learning history. The right part shows a follow-up question regarding the answer of the first question in the left part.