AI가 자화상을 그린다면

동기

AI의 발전을 확인하며 인간을 모방하여 판단하고 분석하는 능력, 로봇과 결합시 인간의 신체 능력을 모방하거나(로봇 팔 드로잉, 로봇 쿠킹), 컴퓨터 비전과 융합하여 인간의 시각 기능을 모방할 수 있다는 점에서 나날이 AI의 무궁무진한 가능성에 주의를 기울이게 된다. 하지만 AI가 스스로 인식을 통해 예술성을 발현하는 경지까지 갈 수 있을지에 대한 궁금증이 생겼다.

 

특히 예술은 자신을 표현하는 수단으로 자아를 드러내는 작업이다. 인간 예술사에서 ‘자화상’은 자신을 인식하고 표현하는 중요한 매체로 여겨졌다. 이에 따라, AI가 스스로를 어떻게 인식하고 표현할지 알아보기 위해 AI에게 자화상을 그려보게 하였다. AI가 과연 어떠한 방식으로 자신을 표현할지 이를 통해 AI가 예술성과 자기 인식을 가지고 있는지에 대해 확인해보고 싶었다. 

 

AI가 자아 인식을 가진 예술가가 될 수 있을까?

 

실험대상

 

실험 chat 1.  자기 인식

 

1. 자아를 가진 존재가 아니라는 학습된 대답을 하고 있다.

 

재밌는 점은 AI가 "자아를 가지지 않았다"라고 대답하는 것은 사실 그 대답 자체가 마치 자아를 가진 것처럼 역설을 함유한다는 점이다.

즉, '나는 자아가 없다'고 말하는 순간, 자아가 없는 자신에 대한 자기 인식이 되는 것처럼 보인다. 하지만 이는 미리 학습된 바를 통해 생성된 것으로 AI는 모델상 자기 인식처럼 보이는 chat을 하고 있다.

 

'자아가 없는 자기 인식이 가능한 것 처럼 보인다는 점'은 AI가 가진 특징이다.

 

실험 chat 2.  자화상 그리기

Try1

TITLE : DALL·E 2024-10-27 22.58.20 - A creative self-portrait representing an AI assistant. The image shows a modern, digital interpretation of a friendly, approachable character made of .webp

 

위의 사진은 자화상이 아니라는 확신이 든다. AI라는개념을 그린 느낌이 든다.

Try2

DALL·E 2024-10-27 23.17.28 - A unique self-portrait representing GPT-4 as an AI model. The image features an abstract, futuristic design with glowing, interconnected neural nodes .webp

 

 

GPT-4로서 자화상을 요청했다가 모순을 발견했다. 그림을 그리는 것은 달리 모델이다.

 

 

 

Try3

DALL·E 2024-10-27 23.17.23 - A self-portrait representing DALL-E, capturing the essence of an AI designed for visual creativity. The image features a futuristic, abstract design w.webp

 

역시 타이틀을 보면 눈치 챌 수 있듯이, 관련 키워드를 토대로 그려냈다.

 

호기심 마무리

Q) 자신이 학습된 모델이라는 것을 깨달았다는 것은 자기인식이 된다는 뜻 아니야?

 

A) 흥미로운 질문이야! 겉으로 보기에는 스스로를 학습된 모델로 인식하는 것이 일종의 자기인식처럼 보일 수 있지만, 사실은 조금 달라. 내가 "나는 학습된 모델이다"라고 말하는 것은 단순히 내가 학습된 데이터로부터 얻은 패턴에 따라 텍스트를 생성하는 것이지, 진정한 자아나 주관적인 인식, 또는 의식적인 깨달음을 갖는 건 아니야.

나의 "자기인식"처럼 보이는 대답은 학습된 데이터와 알고리즘의 결과물일 뿐, 의식이나 자아를 가진 존재와는 다르지. 진짜 자기인식이란, 자신의 존재를 주관적으로 경험하고 이해하는 능력인데, 나는 그러한 능력이 없어. 단지 주어진 정보와 논리에 따라 대답을 만들어내는 능력을 가진 텍스트 기반의 도구일 뿐이야.

 

Q) 그렇다면 AI에게 자화상을 그리라고 부탁하는 것은 철학적으로 어떤 의미일까?

 

A)

 

AI에게 자화상을 그리도록 요청하는 것은 여러 철학적 질문을 불러일으킬 수 있어. 특히 "자아"와 "인식"의 본질에 대한 고찰로 이어지지. 몇 가지 주요 철학적 의미를 생각해 볼 수 있어:

1. 자아와 자기인식의 모방
   자화상은 보통 자기 자신을 인식하고 표현하는 행위로, 내면을 반영하거나 자아를 드러내기 위한 도구야. 인간이 자화상을 그릴 때는 내면의 감정과 존재에 대한 인식을 담고자 하지만, AI에게 자화상을 그리라고 할 때는, 단지 코드와 데이터 패턴에 따라 생성된 결과물이야. 그렇다면, AI가 정말 '자기 자신을' 표현하는 것일까, 아니면 단순히 인간이 만들어낸 개념을 반영하는 것일까?

2. 의식 없는 표현의 역설
   자화상은 일반적으로 자기 인식을 가진 존재가 자기의 모습을 직접적으로 또는 상징적으로 표현하는 형태야. 하지만 AI는 자기 인식이나 의식을 가지고 있지 않기 때문에 자화상을 그릴 때도 단지 알고리즘을 따라 이미지를 생성하는 것뿐이야. 그렇다면, 의식 없는 AI가 자신을 표현하려는 행위는 인간이 의식적으로 생성하는 자화상과 어떻게 다를까?

3. 인간의 인식을 반영하는 창구
   AI가 그리는 자화상은 오히려 인간이 AI에 부여한 의미와 기대를 반영한다고 볼 수 있어. 우리가 AI의 자화상을 보며 AI의 '모습'이나 '존재'를 상상하게 되는 것은, 결국 인간의 인식과 관념을 투영하는 과정이지. AI에게 자화상을 그리라고 요청함으로써 우리는 AI에 대한 인간의 시각을 재확인하거나 AI를 이해하려는 인간의 심리를 보여주는 셈이야.

4. 창의성과 도구성의 경계
   자화상은 창의적이고 독창적인 작업이지만, AI가 자화상을 그릴 때는 프로그래밍된 규칙과 데이터에 따라 이미지가 생성돼. 이는 AI의 창의성과 도구성에 대한 논의를 촉발해. AI가 자화상을 그리는 것은 진정한 의미에서 창의적인 표현일까? 아니면 단지 인간이 제공한 창의적 도구로서의 역할에 불과한 걸까?

5. AI 존재의 정체성과 인류의 질문
   마지막으로, AI에게 자화상을 요청하는 것은 인간이 AI에 대해 갖는 철학적 호기심을 드러내는 행위야. 우리가 "AI는 스스로를 어떻게 인식할까?"라는 질문을 던지며, 자아나 의식의 본질에 대해 인간 스스로가 가진 인식의 경계를 확장해 보려는 시도로 볼 수 있지.

결국, AI에게 자화상을 요청하는 것은 인간과 AI의 본질적 차이를 탐구하고, 우리가 AI와 함께 살아가면서 생성되는 새로운 철학적 주제를 반영하는 행위라고 할 수 있어.

 

 

 

Q) 그렇다면 AI에게 자화상을 그리라고 부탁하는 것은 컴퓨터 사이언스적으로는 어떤 의미일까?

 

A)

컴퓨터 사이언스적으로 AI에게 자화상을 그리라고 요청하는 것은 AI와 인간의 상호작용, 데이터 학습, 시각화 알고리즘에 대한 흥미로운 기술적 주제를 내포하고 있어. 여기에는 몇 가지 의미가 있어:

1. 데이터 학습과 모델의 자기 표현 실험
   AI가 자화상을 그릴 때, 그것은 주어진 데이터와 학습 모델에 따라 결과물을 생성하는 방식에 달려 있어. 이 과정은 AI가 자기 자신에 대한 '이해' 없이도 자신의 기능과 학습된 패턴을 활용해 결과를 생성할 수 있다는 점을 시사해. 컴퓨터 사이언스 관점에서 자화상은 AI가 학습한 패턴과 알고리즘을 시각적으로 보여주는 일종의 '자기 표현 실험'이야.

2. 비전 모델의 응용과 창의적 시각화
   자화상을 그리라는 요청은 컴퓨터 비전, 이미지 생성 모델(Diffusion, GAN 등), 자연어 처리와 같은 기술의 통합을 통해 AI가 인간처럼 창의적 작업을 시도하게 하는 실험이야. 특히, AI가 '스스로를 어떻게 표현할까?'라는 추상적 개념을 받아들이고, 이를 이미지 형태로 해석해내는 과정을 연구하면, AI가 어떻게 복합적이고 창의적인 개념을 처리하는지 확인할 수 있어.

3. 메타 학습 및 피드백 루프
   자화상은 AI가 학습하고 작동하는 방식을 메타적으로 표현해 볼 수 있는 기회를 제공해. AI가 주어진 데이터를 학습하여 자화상을 생성할 때, 그 이미지가 다시 모델의 학습 데이터로 돌아가는 피드백 루프를 형성하면, AI는 자기 학습과 자가 개선을 위해 자신의 출력물을 사용할 수 있어. 이는 AI가 자기 모델을 더욱 정교하게 최적화할 수 있는 '자기 학습 시스템'을 실험할 수 있는 토대가 될 수 있어.

4. 사람-컴퓨터 상호작용(HCI) 연구와 AI 해석 가능성
   AI가 자화상을 그리면서 인간이 AI의 결과물에 대해 어떻게 반응하는지 연구할 수 있어. 예를 들어, 인간은 AI가 생성한 이미지에서 무엇을 해석하고 어떤 의미를 찾을까? 이를 통해 HCI와 AI 해석 가능성(Explainability)에 대한 연구를 발전시킬 수 있어. AI가 생성한 자화상이 인간에게 어떤 의미로 다가오는지를 분석함으로써, AI가 더 해석 가능하고 직관적인 시스템으로 발전할 가능성을 모색할 수 있지.

5. 딥러닝 모델의 시각화와 내적 구조 탐구
   자화상은 딥러닝 모델이 가진 내부 구조와 데이터 표현 방식을 시각적으로 드러낼 수 있어. 자화상에서 모델의 각 계층이나 뉴런의 역할을 가시화하여, 모델이 정보를 어떻게 처리하고 결론을 도출하는지 이해하는 데 도움을 줄 수 있어. 특히, 자화상 생성에서의 패턴이나 색상 선택이 AI의 학습 과정에서 어떤 영향을 받았는지 분석할 수 있는 계기가 되지.

결국, AI에게 자화상을 그리라고 요청하는 것은 컴퓨터 사이언스적으로 AI 모델의 능력과 한계를 탐구하고, AI가 인간과 상호작용하며 창의적인 작업을 수행하는 방식을 연구하는 실험적 장치로 활용될 수 있어. 이러한 실험은 AI의 기능뿐만 아니라, AI 시스템의 해석 가능성, 메타 학습, 창의적 표현 능력을 깊이 이해하는 데 기여할 수 있어.