AI는 어떻게 창의적이 되었나요?

오랫동안 우리는 창의성이 신비하거나 영적인 기원을 지닌 인간 고유의 특성이라고 믿어왔습니다.

창의적인 사람들이 어떻게 독창적인 아이디어를 생각해 내느냐는 질문을 받을 때 대부분은 엄격하거나 설득력 있는 설명을 제공하지 못합니다. 그리고 인간은 설명할 수 없는 현상을 신비화하고 미화하는 경향이 있기 때문에 창의성은 인간만이, 그리고 소수의 인간만이 소유할 수 있는 이세계의 선물이라는 믿음으로 이어집니다.

반면에 AI 이미지 생성기 세계의 최근 발전을 따라왔다면 이 믿음에 의문을 품기 시작했을 수 있습니다. DALL-E 2 또는 Midjourney 또는 Stable Diffusion에 대해 이야기하고 있습니다. ( 여기에서 이러한 발전에 대한 내 자신의 요약 및 분석을 참조하십시오. )

이러한 AI 시스템으로 생성된 놀라운 이미지를 본 적이 있을 것입니다. 이 이미지를 처음 접하는 사람은 누구나 경외감과 불신으로 반응합니다.

여기 몇 가지 예가 있어요.

DALL-E 2에서 만든 일부 이미지 (출처: Instagram )

이 이미지를 본 후 대부분의 사람들은 의아해하기 시작합니다. 이 순수한 수학적 시스템이 어떻게 그렇게 높은 수준의 창의성을 표시할 수 있습니까? 창의성이 신비한 기원을 가지고 있고 (특정한) 인간에게 그렇게 특별하다면, 이 인공적 창의성은 어디에서 오는 것입니까?

이 포스트에서는 이러한 유형의 질문에 대한 설명을 제공할 것입니다.

그러나 그렇게 하려면 먼저 이러한 AI 이미지 생성기가 높은 수준에서 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다. 나는 가능한 한 비 기술적 인 설명을 유지할 것입니다.

 

AI 이미지 생성기 작동 방식 — 간단한 용어로

인터넷에서 검색하면 AI 이미지 생성기가 어떻게 작동하는지에 대한 고도로 기술적인 세부 사항으로 들어가는 많은 기사를 찾을 수 있습니다. 일반적으로 고도로 기술적인 사람들을 위해 작성됩니다.

그러나 모든 사람이 최소한 위의 질문에 답할 수 있을 만큼의 기본 사항을 이해할 수 있도록 매우 간단하게 유지하고 싶습니다.

AI 이미지 생성기는 일반적으로 훈련 단계와 생성 단계의 두 단계로 구성됩니다.

 

A) 훈련 단계

AI 이미지 생성기 - 교육 단계 - 매우 단순화됨(이미지:빈 발레라오

훈련 단계에서 AI 시스템은 캡션(즉, 이미지의 텍스트 설명)과 함께 수억 개의 이미지를 처리합니다. 그것은 이미지와 텍스트 설명을 다양한 측면을 설명하는 수많은 "기능"으로 나눕니다.

이러한 기능은 기본적으로 우리 자신이 대상에 대해 생각할 때 생각하는 것입니다.

예를 들어 컵을 생각하라고 하면 우리는 한쪽이 열려 있고 액체를 담을 수 있는 원통형의 약간 가늘어지는 단단한 물체를 상상할 수 있습니다. 손잡이가 있을 수 있고 다양한 두께, 색상, 질감 등이 있습니다. 이것들은 각각 컵의 특징입니다.

AI 이미지 생성기의 훈련 단계는 이미지에 있는 다양한 객체의 특징과 텍스트 설명 간의 관계를 학습하는 것으로 구성됩니다.

훈련 단계의 출력을 "모델"이라고 합니다. 그것은 본질적으로 수많은 다른 물체와 그 설명 사이의 관계를 나타내는 수학적 구조입니다.

적은 수의 이미지를 사용하여 이러한 모델을 만들면 그다지 똑똑하지 않습니다. 그러나 수억 개의 이미지에 대해 수행하면 모델이 그러한 관계의 뉘앙스 대부분을 캡처할 수 있게 됩니다. 그들은 본질적으로 사물, 그 특징 및 설명에 대한 인간의 이해 수준에 도달할 수 있습니다.

AI의 세계에서 이러한 현상은 일반적으로 " 양에는 자체 품질이 있습니다 "라는 문구로 설명됩니다. 이러한 방식으로 엄청나게 많은 양의 데이터를 단순히 처리하면 최소한 일부 제한된 영역 내에서 일반적으로 인간 수준의 지능과 관련된 결과 모델 품질을 부여할 수 있습니다.

이것이 교육 단계에 대한 간략한 설명입니다.

B) 이미지 생성 단계

AI 이미지 생성기 — 생성 단계 — 매우 간소화됨(이미지:빈 발레라오

)이미지 생성 단계에서 사용자는 텍스트 프롬프트를 지정할 수 있으며 이미지 생성기는 위에서 준비한 모델을 사용하여 프롬프트에서 가장 잘 설명되는 하나 이상의 이미지를 처음부터 생성합니다.

이 과정을 일반인의 관점에서 설명하기는 어렵지만 시도해 보겠습니다.

1. 먼저 훈련 단계에서 준비된 모델을 사용하여 사용자가 제공한 텍스트 프롬프트를 처리합니다. 이 프로세스의 출력은 프롬프트를 기반으로 원하는 기능 및 관계와 함께 개체의 내부 표현입니다.
2. 이미지 생성 프로세스는 순전히 무작위 노이즈로 구성된 초기 이미지로 시작합니다. 그런 다음 일련의 단계를 통해 무작위 노이즈를 최종 출력 이미지로 점진적으로 "형성"합니다. 짙은 안개 속에서 서서히 떠오르는 장면을 보는 것과 같다고 생각할 수 있습니다.
3. 노이즈를 원하는 이미지로 "형성"하는 것은 위의 1단계에서 생성된 내부 표현에 의해 제어됩니다. 이것이 순수한 노이즈가 원하는 이미지로 바뀌는 방법입니다.
4. 이러한 반복의 지정된 횟수 후에 하나 이상의 이미지가 출력됩니다.

이미지 생성 프로세스에 대한 높은 수준의 이해를 바탕으로 핵심 질문으로 돌아가 보겠습니다. 이 모든 것이 매우 수학적/알고리즘적으로 보입니다. 창의성은 어떻게 그림에 들어가는가?

인간의 창의성은 어떻게 작동합니까?

AI가 어디에서 창의성을 발휘할 수 있는지 알아보려면 먼저 인간에서 어떻게 작동하는지 살펴보는 것이 좋습니다.

우리 대부분은 일반적으로 어린 시절에 그림 그리는 법을 배웁니다. 우리는 연필이나 마커를 손에 들고 종이나 화이트보드(또는 벽, 심지어는 남동생의 얼굴까지 — 바이럴 비디오를 보았을 것입니다 😊)에 표시를 하는 방법을 배웁니다.

이 단계에서 우리의 "창의력"은 대부분 무작위로 낙서하는 것처럼 보입니다. 그러나 그것을 통해 우리는 손의 움직임과 종이에 표시되는 표시 사이의 관계를 천천히 배우고 있습니다.

시간이 지남에 따라 손과 눈의 협응력이 향상되고 무작위가 아닌 의도적으로 보이는 모양을 그리기 시작합니다.

이 단계에서 우리의 창의성은 무엇을 그리고 어떻게 그릴지 선택하는 수준으로 발전할 수 있습니다. 우리는 일반적으로 개, 물고기, 산 등 실제 경험에서 무언가를 그립니다.

그런 다음 시간이 지남에 따라 페인팅, 스케치, 사진, 디지털 도구 등 다양한 기술을 배웁니다. 또한 다양한 스타일, 미학, 역사, 문화 등에 대해 배웁니다.

이 단계에서 우리의 창의성은 유명 아티스트의 스타일을 복사하지만 여기 저기에서 약간 변경하는 수준에 도달할 수 있습니다. 일종의 "리믹스"를 하는 것과 같습니다.

우리는 또한 우리가 선택한 주제와 그것을 그리는 방법에 대한 창의성을 계속해서 보여줄 수 있습니다.

어느 시점에서 우리는 우리 자신의 스타일이라고 부를 수 있는 기존 아티스트의 스타일에서 충분히 벗어나는 것에 영감을 받거나 단순히 실험적으로 착륙할 수 있습니다.

그런 다음 우리는 이 스타일을 더욱 발전시켜 스타일의 독특한 측면에 대해 더 깊이 파고들 수 있습니다.

따라서 이 시점에서 우리의 창의성은 우리의 독창적인 스타일, 아마도 독창적인 주제 또는 이를 묘사하는 독창적인 방식으로 구성될 수 있습니다.

간단히 말해서 우리가 "창의성"이라고 부르는 것은 다음과 같이 구성됩니다.

가) 실험: 다양한 아이디어로 끊임없이 실험하는 것. 실험에는 세 가지 유형이 있습니다.

1. 다른 사람의 아이디어를 리믹스 하거나
2. 우리 자신의 경험, 감정, 영감 을 활용하거나
3. 완전히 무작위 실험 .

B) 큐레이션: 예술적 기술을 배우는 것과 함께, 우리는 또한 우리의 "취향"을 계속 개발합니다. 보기나 느낌이 좋은 것, 대중에게 높이 평가되는 것, 다른 아티스트가 귀하의 작업을 주목하게 하는 것 등.

이것은 우리의 실험에 정보를 제공합니다. 우리는 이를 기반으로 수행할 실험을 결정합니다.

위의 내용을 종합하여 놀라운 결과가 나왔을 때 우리는 그것을 "창의성"이라고 부릅니다. (사실, 이 "창의력 공식"을 더 자세히 설명하는 게시물을 작성했습니다 .)

이제 이 AI의 어떤 부분을 복제할 수 있는지 살펴보겠습니다.

AI는 어떻게 창의적이 되었나요?

Midjourney에서 만든 일부 이미지 (출처: Instagram )

위에서 설명한 인간의 창의적 활동과 이미지 생성 과정에 대한 설명을 더 살펴보고 창의성의 잠재력이 어디에서 나오는지 살펴보겠습니다.

A) 실험: 오늘날의 이미지 생성 프로그램은 자체적으로 실험을 수행하지 않지만 많은 사람들이 계속 사용하여 수많은 이미지를 생성하기 때문에 계속 실험을 하게 됩니다.

1. 리믹싱 : 위에서 설명한 이미지 생성 프로세스는 본질적으로 리믹싱 프로세스입니다. 나오는 최종 이미지는 모델의 여러 이미지를 복잡하게 리믹스한 것으로 생각할 수 있습니다. 예를 들어 "모피가 있는 찻잔"을 요청하면 시스템에서 본 몇 가지 찻잔과 모피 생물을 리믹스합니다. 각각의 적절한 측면을 선택하고 원하는 방식으로 결합하고 감탄을 자아내는 여러 출력을 생성합니다. 오늘날의 AI 이미지 생성기는 기존 이미지를 리믹스하는 능력 면에서 이미 놀랍습니다.
2. 반면에 AI 이미지 생성기는 자체 경험이나 감정 또는 영감 (아직은)이 없으므로 이에 대해 점수를 줄 수 없습니다. 그들은 여기까지 갈 길이 멉니다.
3. 이미지 생성 프로세스의 다양한 단계에서 시스템에는 제약 조건에 맞는 여러 대안이 있을 수 있습니다. 이 경우 원하는 수의 선택을 무작위로 선택합니다. 이것은 무작위 실험 의 매우 간단한 형태로 생각할 수 있습니다 .

B) 큐레이션: AI 이미지 생성기의 훈련 단계는 "맛을 개발하는" 시스템으로 생각할 수 있습니다. AI 시스템은 예술이나 세계에 대한 이해 없이 시작되기 때문입니다. 각 이미지를 처리하면서 점진적으로 학습합니다. 예를 들어, 컵이 무엇인지, 그 기능이 무엇인지, 어떤 기능이 자주 발생하지 않는지 등을 학습합니다. 더 높은 수준에서는 다양한 예술적 스타일과 그 뉘앙스에 대해서도 배우게 됩니다.

이 모든 지식은 이미지 생성 프로세스에서 생성되는 이미지를 "형성"하는 데 사용됩니다. 제너레이터는 주어진 텍스트 프롬프트의 제약 내에서 큐레이션을 수행하고 있다고 말할 수 있습니다.

따라서 우리가 볼 수 있듯이 오늘날의 AI 이미지 생성기는 이미 어느 정도의 창의성을 보여주고 있습니다. 그들은 그들이 본 이미지를 기반으로 예술에 대한 취향을 개발했으며 기존 예술을 리믹스하고 큐레이팅하는 데 매우 능숙하며 그 안에서 어느 정도 무작위 실험을 하고 있습니다.

그 너머에 있는 모든 창의성은 실제로 좋은 프롬프트를 제시하는 인간의 몫입니다. 사실, 좋은 프롬프트를 개발하는 기술을 이제 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다.

따라서 구성, 색상, 질감, 스타일 및 기타 원하는 다양한 속성을 가지고 머리 속으로 그림을 상상하고 올바른 결과가 나올 때까지 프롬프트를 해킹하는 것은 프롬프트 엔지니어입니다.

이미지 생성기는 본질적으로 신속한 엔지니어의 지시에 따라 실행하는 훌륭한 견습생과 같으며 때로는 출력으로 감탄을 자아냅니다.

그럼에도 불구하고 이 정도의 창의성(V 2.0 제품의 경우에도)을 보여줄 수 있다는 것이 인상적이라고 말하고 싶습니다. 그리고 우리는 이것이 향후 버전에서 더 좋아질 것이라고 절대적으로 상상할 수 있습니다.

자, 이제 우리는 창의성이 그렇게 신비롭지 않다는 것과 AI조차도 창의성의 일부 측면을 다룰 수 있다는 사실을 확인했으므로 다음으로 자연스러운 질문은 어디까지 가능할까요? 언젠가는 창의성에서도 우리를 이길 수 있을까요?

Stable Diffusion에서 만든 일부 이미지 (출처: Instagram )

AI 창의력에 한계가 있습니까?

나는 이미 오늘날의 AI 이미지 생성기의 창의성이 제한된 일부 영역에 대해 설명하기 시작했습니다. 아래에서 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.

A) 입력 데이터에 의해 제약을 받는 학습:

위에서 설명한 것처럼 AI 이미지 생성기는 이미지와 이미지에 제공되는 텍스트 설명 간의 연관성을 "학습"하는 훈련 단계를 거칩니다.

이것은 그들이 그 데이터에서 배우는 "모델"이 입력된 데이터에 있는 내용에 전적으로 의존한다는 것을 의미합니다. 그들은 "스스로" 아무것도 배울 수 없습니다.

이것은 또한 그들이 데이터에 존재하는 모든 편향을 배운다는 것을 의미합니다. 그들은 인간이 이러한 역사적 편견을 영속시키고 싶어하는 것이 아니라 더 공정하고 자유로운 세상으로 나아가고 싶어한다는 것을 이해하지 못합니다.

이것은 이러한 시스템에 의해 생성된 많은 이미지가 현대 세계에서 인정되지 않거나 심지어 수용 가능한 것으로 간주되지 않는다는 것을 의미합니다.

B) 제한된 범위의 경험:

그리고 그들의 학습이 입력 데이터에 의해 완전히 제한되는 것은 아닙니다. 그들에게는 더 큰 문제가 있습니다.

오늘날 AI의 대부분은 "체화"되지 않았습니다. 즉, 실제 세계에서 움직이는 육체가 없습니다. (구현된 AI는 기본적으로 일종의 지능형 로봇이 될 것입니다).

독립적인 물리적 존재가 없으면 AI가 가질 수 있는 경험의 수와 다양성이 제한됩니다. 그들이 가지고 있는 세계에 대한 모든 정보는 훈련 데이터를 통해 그들에게 제공되는 것입니다. 그들은 그 데이터를 마음껏 분석하고 재구성할 수 있지만 그것을 깰 수는 없습니다.

반면에 인간 예술가는 현실 세계에 존재하며 정기적으로 현실 세계의 여러 측면과 상호 작용합니다. 물리적 세계는 극도로 복잡하고 극도로 풍부한 경험으로 가득 차 있으며, 예술가가 필요로 하는 모든 것은 영감을 얻기 위해 주변에서 일어나는 일에 민감하고 현재 존재하는 것입니다.

아티스트는 이러한 실제 경험을 바탕으로 창의성을 표현합니다. 그들의 영감의 대부분은 그러한 경험이나 다른 인간의 경험, 또는 현실 세계의 다른 생물이나 사물에서 비롯됩니다.

기존 예술을 리믹스하는 것에 그치지 않고 삶 자체를 리믹스하는 데까지 이른다.

따라서 이것은 AI가 진정으로 인간의 창의성에 도전할 수 있으려면 아직 갈 길이 먼 영역입니다.

C) 진정한 감정의 부족:

어떤 사람들은 AI가 지각이 있고 진정한 감정을 느낄 수 있다고 주장했습니다. 그러나 제 생각에는 이것은 과장된 것입니다. ( 여기에 대한 내 게시물 입니다.)

진정한 감정을 느끼려면 AI가 "내면의 삶"과 같은 것을 소유해야 합니다. 현재 그들은 그러한 활동을 보여주지 않습니다. 그들은 단순히 사용자 입력에 응답하고, 그렇지 않으면 본질적으로 예술적 능력에서 유휴 상태를 유지합니다. (그들은 일종의 부기 활동을 하고 있을지도 모르지만, 그것이 예술적인 '내면의 삶'을 가질 수 있는 수준은 아니다.)

이것은 결코 일어나지 않을 것이라고 말하는 것이 아닙니다. 나는 언젠가 지각 있는 AI가 우리 사이를 걷고 있을 것이라고 믿는 캠프에 있습니다. 그러나 우리는 아직 거기에 있지 않습니다.

말할 필요도 없이 감정은 예술의 큰 부분이고 인간의 창의성은 적어도 당분간은 이 영역에서 AI보다 큰 우위를 점하고 있습니다.

D) 개인 이니셔티브의 부족:

오늘날의 모든 AI 이미지 생성기는 사용자가 제공하는 프롬프트에 단순히 응답합니다. 이를 통해 어느 정도의 창의성을 보여줄 수 있지만 진정한 독창성에는 미치지 못합니다.

그들이 보여주는 것처럼 보일 수 있는 모든 "원래" 창의성은 어떤 이미지를 상상하고 그에 대한 프롬프트를 만든 사람의 독창성에서 비롯됩니다.

E) 제한된 양식:

오늘날의 모든 AI 이미지 생성기는 순수하게 디지털 영역에 존재합니다. 디지털 이미지를 처리하고 디지털 이미지를 출력합니다.

그러나 일반적인 미술관에 가보면 많은 예술가들이 자신의 작품에 레이어, 질감, 재료 등을 통합한다는 것을 알 수 있습니다. 그들은 그들의 창조물에 3차원을 더합니다.

적어도 현재로서는 이것은 AI의 손이 닿지 않는 곳에 있습니다.

F) 버그 및 불완전한 기능

완전성을 위해 오늘날의 AI 이미지 생성기는 아직 초기 단계에 있음을 언급하겠습니다. 출력에 몇 가지 버그나 부적절함이 있습니다.

예를 들어, 생성된 많은 이미지에는 이상한 측면이나 소용돌이 모양 또는 기타 이상한 요소가 포함되어 있습니다.

아티스트가 이미지 생성기를 사용하여 일부 이미지를 생성한 다음 이러한 문제를 처리하기 위해 추가로 편집하는 것은 드문 일이 아닙니다.

물론 이러한 문제 중 많은 부분이 향후 릴리스에서 점진적으로 해결될 것으로 예상할 수 있습니다.

궁극적으로 오늘날의 AI 이미지 생성기에 대해 생각하는 방식은 인간 예술가 또는 클라이언트의 사양을 기반으로 예술을 창작하는 위탁 디지털 아티스트 또는 견습생과 같다는 것입니다.

AI가 독창성을 주장하기 위해서는 자신의 장면을 상상하고 스스로 즉흥적으로 생성해야 한다. 이것은 미래에 불가능하지 않지만 우리는 아직 거기에 있지 않습니다.

Unsplash 에 있는 Nick Fewings 의 사진

요약

• 예, 오늘날의 AI 시스템조차도 합리적으로 창의적인 방식으로 기존 예술을 리믹스하는 측면에서 어느 정도의 창의성을 보여줄 수 있습니다.
• 창의성이 어디에서 오는지 더 깊이 들여다보면, 그것이 잠재적으로 다른 기존 예술이나 실생활 경험, 감정 또는 우연에 의해 주도되는 끊임없는 실험과 세련된 큐레이션의 결과라는 것을 깨닫게 됩니다. 그 이상 신비한 기원은 없습니다.
• 오늘날의 AI 시스템은 창의성, 특히 독창성이나 감성 또는 실생활에서 영감을 얻는 데 약간의 제한이 있습니다. 그러나 그들이 미래에 인간과 같은 수준의 창의성에 도달하지 못할 것이라고 원칙적으로 믿을 이유는 없습니다.