생성 예술

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1. 개요

생성 예술은 1960년대 컴퓨터 그래픽의 발전과 함께 시작되어, 알고리즘을 통해 예술 작품을 만들어내는 분야이다. 초기에는 게오르그 네스, 프리더 나케, 마이클 놀 등이 컴퓨터 그래픽을 활용한 작품을 선보였고, 1970년대에는 시카고 예술대학에 생성 시스템 학과가 설립되어 기술을 활용한 예술적 실습이 이루어졌다. 1980-90년대에는 생성 디자인과 생성 음악 개념이 등장했으며, 2000년대 이후 인공지능 기술 발전과 함께 다양한 분야로 확산되었다. 생성 예술은 음악, 시각 예술, 소프트웨어 아트, 건축, 문학 등 다양한 유형으로 나타나며, 기계의 창의성, 미학, 무작위성, 포스트모더니즘 등 다양한 이론적 논쟁을 불러일으킨다.

2. 역사

생성 예술은 1960년대 컴퓨터 그래픽의 발전과 함께 등장하여, 시간이 흐르면서 다양한 분야로 확장되었다.

"생성(generative)"이라는 단어의 의미는 시대에 따라 변화했다. 초기에는 인공 DNA처럼 예측 불가능한 결과를 만드는 시스템에 초점을 맞춘 접근 방식이 강조되었고, 이후 자율 로봇과 같이 제어 기능이 축소된 "출현(emergent)" 접근 방식도 나타났다.^[1]

마가렛 보든과 어니스트 에드먼즈는 1960년대 자동화된 컴퓨터 그래픽을 사용하는 과정에서 "생성 예술"이라는 용어가 사용되었으며, 이는 1965년 게오르그 네스와 프리더 나케의 전시에서 시작되었다고 언급했다.^[1] A. 마이클 놀은 1962년에 무작위성과 질서를 결합한 최초의 컴퓨터 예술 작품을 제작했고,^[2] 1965년 벨라 율레스의 작품과 함께 전시했다.^[3]

1990년대 중반부터 브라이언 이노는 생성 음악과 생성 시스템이라는 용어를 널리 알렸으며, 이는 테리 라일리, 스티브 라이히, 필립 글래스의 이전 실험 음악과 연결되었다.^[13]

1970년 시카고 예술대학에는 ''생성 시스템: 예술, 과학 및 기술''이라는 부서가 설립되었다. 소니아 랜디 셰리단에 따르면, 이 부서는 이미지 캡처, 기계 간 전송, 인쇄 및 전송을 위한 새로운 기술을 활용하고 이미지 정보 변환에서 시간의 측면을 탐구하는 예술적 실천에 초점을 맞추었다. 셰리단의 학생이자 협력자인 존 던(소프트웨어 개발자)도 주목할 만한 인물이다.^[8]^[9]

1988년 클라우저는 시스템적 자율성을 생성 예술의 중요한 요소로 식별했다.^[10] 1989년 셀레스티노 소두는 저서 ''Citta' Aleatorie''에서 건축 및 도시 설계를 위한 생성 디자인 접근 방식을 정의했고,^[11] 같은 해 프랑케는 "예술적 이미지를 생성하는 데 적합한 수학적 연산에 대한 연구"로서 "생성 수학"을 언급했다.^[12]

20세기 말부터 생성 예술가, 디자이너, 음악가, 이론가들이 모여 학제적 관점을 형성하기 시작했다. 1998년 이탈리아 밀라노 폴리테크닉 대학교에서 제1회 국제 생성 예술 컨퍼런스가 열렸고,^[14] 호주에서는 1999년에 전자 예술의 생성 시스템에 대한 Iterate 컨퍼런스가 개최되었다.^[15] 1999년 말부터는 eu-gene 메일링 리스트를 중심으로 온라인 토론이 활발하게 이루어졌다.^[16]^[17] 이러한 활동은 2005년부터 베를린에서 시작된 [https://web.archive.org/web/20170110174746/http://www.generatorx.no/generatorx-introduction/ Generator.x] 컨퍼런스로 이어졌다. 2012년에는 셀레스티노 소두와 엔리카 콜라벨라가 여러 생성 예술가와 과학자를 편집 위원으로 참여시켜 새로운 저널 GASATHJ, Generative Art Science and Technology Hard Journal을 창간했다.^[18]

2. 1. 초기: 컴퓨터 그래픽

게오르그 네스와 프리더 나케는 1960년대에 자동화된 컴퓨터 그래픽을 활용한 초기 생성 예술 작품을 선보였다. 이들은 무작위성과 질서를 결합한 알고리즘을 통해 예술 작품을 생성했다.^[1] 마이클 놀은 1962년에 무작위성과 질서를 결합한 최초의 컴퓨터 예술 작품을 제작했고,^[2] 1965년 벨라 율레스의 작품과 함께 전시했다.^[3]

"생성 예술"과 "컴퓨터 예술"이라는 용어는 초기부터 거의 같은 의미로 사용되었다.^[1]

1965년 2월 네스의 작품을 선보인 첫 번째 전시회의 제목은 "computer-grafik"이었다.^[5] (일부에서는 "Generative Computergrafik"이라는 제목이었다고 주장하지만,^[1] 네스는 이를 기억하지 못하며, 이는 몇 년 후 출판된 그의 박사 학위 논문 제목이었다.^[4]) 베라 몰나르는 생성 예술의 선구자이자 예술 활동에 컴퓨터를 사용한 최초의 여성 중 한 명으로 평가받는다.

2. 2. 1970년대: 생성 시스템

1970년대에는 생성 예술과 관련된 중요한 움직임이 있었다. 소니아 랜디 셰리단은 시카고 예술대학에 '생성 시스템' 학과를 설립했다.^[1] 이 학과는 존 던 등을 중심으로 이미지 캡처, 전송, 변환과 같은 새로운 기술을 예술적 실습에 통합하는 데 중점을 두었다.^[1]

2. 3. 2000년대 이후: 생성 예술의 확산

2000년대 이후 생성 예술은 여러 분야에서 활발하게 연구 및 창작되었다. 특히 2010년대 이후 인공지능 기술이 발전하면서 새로운 국면을 맞이했다.^[1] 1998년부터 매년 밀라노에서 생성 예술 컨퍼런스가 개최되고 있으며, 브라이언 이노는 생성 예술 방식의 확산에 영향을 주었다.^[19]

2020년대에는 Stable Diffusion과 같은 생성 AI 모델을 활용한 예술 창작이 등장하면서, 예술가의 스타일 모방과 저작권 문제 등 새로운 논쟁이 발생하고 있다.^[21] 예를 들어, 생성 이미지 모델은 파블로 피카소와 같은 예술가의 스타일 특징을 모방하여, 사용자가 "피카소 스타일의 우주 비행사가 말을 타는 모습"과 같은 프롬프트를 입력하면 해당 스타일로 새로운 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 일부 예술가들은 자신의 스타일이 허가 없이 모방되어 자신의 작품으로 이익을 얻는 데 피해를 준다고 주장하며 반발하고 있다.^[21]

"피카소 스타일의 우주 비행사가 말을 타는 모습"이라는 프롬프트를 사용하여 Stable Diffusion이 생성한 이미지.

3. 유형

다음은 생성 예술의 몇 가지 예시이다.

컷업 기법: 트리스탄 차라, 윌리엄 S. 버로우스
AARON: 해롤드 코헨
생명 게임: 존 호턴 콘웨이
Painting Beings: Alain Lioret
Philip Galanter의 작품
Celestino Soddu의 작품

3. 1. 음악

요한 키른베르거의 1757년 작품 음악 주사위 놀이(Musikalisches Würfelspiel)는 무작위성을 기반으로 하는 생성 시스템의 초기 사례로 여겨진다. 주사위는 미리 작곡된 구절의 번호가 매겨진 풀에서 음악 시퀀스를 선택하는 데 사용되었다. 이 시스템은 질서와 무질서의 균형을 제공했는데, 구조는 질서와 무질서의 요소를 기반으로 했다.^[22]

J.S. 바흐의 푸가는 작곡가가 따르는 엄격한 기본 프로세스가 있다는 점에서 생성적인 것으로 간주될 수 있다.^[23] 마찬가지로, 음렬주의는 인간의 개입을 최소화하여 전체 작곡을 생성하도록 설정할 수 있는 엄격한 절차를 따른다.^[24]^[25]

존 케이지,^[26] 파머스 매뉴얼,^[27] 브라이언 이노^[26]와 같은 작곡가들은 그들의 작품에서 생성 시스템을 사용해 왔다. 브라이언 이노는 SSEYO의 Koan이라는 제너러티브 뮤직 시스템 개발에 관여하여, 이 시스템을 앨범 ''Generative Music 1'' 제작에 활용했다.

3. 2. 시각 예술

엘스워스 켈리는 격자 내에서 색상을 할당하기 위해 우연을 이용해 그림을 그렸다. 그는 종이에 작품을 만들어 스트립이나 사각형으로 잘라낸 후, 무작위로 배치하기도 했다.^[28] 한스 아케와 같은 예술가들은 물리적 및 사회적 시스템의 과정을 예술적 맥락에서 탐구했다.

프랑수아 모렐레의 Album de 10 sérigraphies sur 10 ans, 2009

프랑수아 모렐레는 그의 예술 작품에서 정돈된 시스템과 무질서한 시스템을 모두 사용했다. 그의 그림 중 일부는 모아레 패턴을 만들기 위해 방사형 또는 평행선으로 구성된 정규 시스템을 특징으로 한다. 다른 작품에서는 무작위로 격자의 색상을 결정했다.^[29]^[30] 솔 르윗은 자연어로 표현된 시스템과 기하학적 순열 시스템의 형태로 생성 예술을 만들었다. 해롤드 코헨의 AARON 시스템은 소프트웨어 인공 지능과 로봇 그림 장치를 결합하여 물리적 아티팩트를 만드는 오랫동안 진행된 프로젝트이다.^[31]

스테이나 바술카와 우디 바술카는 생성 예술을 만들기 위해 아날로그 비디오 피드백을 사용한 비디오 아트의 선구자이다. 비디오 피드백은 현재 결정적 혼돈의 예로 인용되며, 바술카 부부의 초기 탐구는 여러 해 앞서 현대 과학을 예상했다.

진화 컴퓨팅을 활용하여 시각적 형태를 만드는 소프트웨어 시스템에는 스콧 드레이브스와 칼 심스가 만든 시스템이 포함된다. 디지털 아티스트 조셉 네흐바탈은 바이러스성 전염 모델을 활용했다.^[32]

켄 리날도의 ''자기생성''에는 대중과 상호 작용하고 참가자들과 서로의 존재에 따라 행동을 수정하는 15개의 음악적 및 로봇 조각품이 포함되어 있다.^[26]

장피에르 에베르와 로만 베로스트코는 예술을 만들기 위해 자신만의 알고리즘을 만드는 예술가 그룹인 알고리스트의 창립 멤버이다. A. 마이클 놀은 1962년부터 수학적 방정식과 프로그래밍된 무작위성을 사용하여 벨 전화 연구소에서 컴퓨터 아트를 프로그래밍했다.^[33]

장-막스 알베르의 ''Calmoduline Monument'', 1991

프랑스 예술가 장-막스 알베르는 ''Iapetus''^[34] 및 ''O=C=O''^[35]와 같은 환경 조각품 외에도 생물학적 활동 측면에서 식물 자체에 헌정된 프로젝트를 개발했다. ''Calmoduline Monument'' 프로젝트는 단백질인 칼모듈린이 칼슘과 선택적으로 결합하는 특성을 기반으로 한다. 외부 물리적 제약(바람, 비 등)은 식물의 세포막의 전기적 전위를 변경하고 그 결과 칼슘의 흐름을 변경한다. 그러나 칼슘은 칼모듈린 유전자 발현을 제어한다.^[36] 따라서 식물은 자극이 있을 때 "전형적인" 성장 패턴을 수정할 수 있다. 따라서 이 기념비적인 조각품의 기본 원리는 이러한 신호가 수집되어 운반될 수 있는 한, 이러한 신호를 확대하여 색상과 모양으로 변환하여 식물의 "결정"을 표시하고 기본적인 생물학적 활동 수준을 제안할 수 있다는 것이다.^[37]

마우리치오 볼로니니는 생성 기계를 사용하여 개념적 및 사회적 문제에 접근한다.^[38] 마크 네이피어는 "Carnivore" 프로젝트의 일환으로 이더넷 트래픽의 0과 1 스트림을 기반으로 작품을 만드는 데이터 매핑의 선구자이다. 마틴 와텐버그는 이 테마를 더욱 발전시켜 음악 악보("Shape of Song", 2001)와 위키백과 편집("History Flow", 2003, with 페르난다 비에가스)과 같은 다양한 "데이터 세트"를 극적인 시각적 구성으로 변환했다.

캐나다 예술가 산 베이스는 2002년에 "동적 그림" 알고리즘을 개발했다. 베이스는 컴퓨터 알고리즘을 "붓 터치"로 사용하여 시간이 지남에 따라 진화하여 유동적이고 반복되지 않는 예술 작품을 생성하는 정교한 이미지를 만든다.^[39]

1996년부터 단어 양방향 생성기는 단어 양방향성을 자동 생성해 왔다.^[40]^[41]^[42]

1986년부터 컴퓨터 음악의 선구자인 이탈리아 작곡가 피에트로 그로시는 자신의 실험을 이미지, 즉 컴퓨터 그래픽으로 확장하여 특정 자동 결정을 내리는 프로그램을 작성하고 1986년 베네치아 비엔날레에서 조직한 전시회 ''New Atlantis: the continent of electronic music''에서 처음 선보인 ''HomeArt''의 개념을 개발했다.

생성 시각 예술 작품을 만드는 현대 예술가로는 존 마에다, 다니엘 쉬프만, 자카리 라이버먼, 골란 레빈, 케이시 리스, 벤 프라이, 자일스 휘태커(예술가) 등이 있다.

3. 3. 소프트웨어 아트

에이드리언 워드는 예술과 디자인에 적용된 소프트웨어와 생성적 방법에 대한 논평으로 오토-일러스트레이터(Auto-Illustrator)를 만들었다.^[1]

존 케이지나 브라이언 이노와 같은 작곡가들은 제너러티브한 수법과 시스템으로 작품을 만든 적이 있다.^[1] 이노는 SSEYO의 Koan이라는 제너러티브 뮤직 시스템 개발에 관여하여, 이 시스템을 앨범 Generative Music 1의 제작에 활용했다.^[1]

3. 4. 건축

1987년 첼레스티노 소두는 이탈리아 중세 도시의 인공 DNA를 생성하여, 이를 바탕으로 무한한 3D 도시 모델을 만들 수 있었다.^[43]

2010년 마이클 한스마이어는 '분할된 기둥 - 새로운 질서(2010)' 프로젝트를 통해 건축 기둥을 생성했다. 이 프로젝트는 반복적인 세분화 과정을 통해 정교한 건축 패턴을 만들어낼 수 있음을 보여주었다. 한스마이어는 기둥을 직접 디자인하는 대신, 기둥을 자동으로 생성하는 프로세스를 설계했다. 이 프로세스는 다양한 매개변수를 사용하여 반복적으로 실행될 수 있으며, 이를 통해 무한한 조합을 생성할 수 있었다. 이러한 무한한 조합은 생성 디자인의 특징으로 여겨진다.^[44]

3. 5. 문학

트리스탄 차라, 브리온 가이신, 윌리엄 버로스와 같은 작가들은 컷업 기법을 사용하여 문학에 무작위성을 도입했다.^[45] 잭슨 맥 로는 컴퓨터를 활용하여 시를 창작했고, 알고리즘을 통해 텍스트를 생성했다.^[45] 필립 M. 파커는 책 전체를 자동으로 만드는 소프트웨어를 개발했다.^[45] 제이슨 넬슨은 음성-텍스트 변환 소프트웨어를 사용하여 영화, 텔레비전 등 다양한 오디오 소스에서 디지털 시를 창작했다.^[45]

2010년대 후반에는 작가들이 대규모 언어 데이터 세트로 훈련된 인공 신경망을 활용하기 시작했다. 데이비드 자베 존스턴의 ''ReRites''는 인간이 편집한 AI 생성 시의 초기 사례로 꼽힌다.

3. 6. 라이브 코딩

라이브 코딩은 Csound, SuperCollider, Fluxus, TidalCycles와 같은 대화형 프로그래밍 환경이나 Max/MSP, Pure Data, vvvv와 같은 패칭 환경을 사용하여 생성 시스템을 실시간으로 조작하여 음악 및 비디오를 만드는 공연 예술이다.^[46] 이는 예술가들의 표준 프로그래밍 접근 방식이지만, 무대에서 생성 시스템을 조작하여 라이브 음악 및/또는 비디오를 만들 때에도 사용할 수 있다.^[46] 라이브 코딩은 자율성보다는 인간의 저작을 강조하기 때문에 생성 예술과는 반대되는 것으로 간주될 수 있다.^[46]

3. 7. 블록체인

아트 블록스(Art Blocks)의 첫 생성 예술 컬렉션, Chromie Squiggle #7515

2020년, 에릭 "스노우프로" 칼데론은 생성 예술과 블록체인의 아이디어를 결합하기 위해 아트 블록스(Art Blocks) 플랫폼을 출시했으며^[47], 그 결과물인 예술 작품은 이더리움 블록체인 상의 NFT로 생성되었다. 이러한 방식으로 생성된 생성 예술의 주요 혁신 중 하나는 예술 작품을 생성하기 위한 모든 소스 코드와 알고리즘이 영구적으로 블록체인에 저장되어 더 이상 수정할 수 없다는 것이다. 작품이 판매("민트")될 때만 예술 작품이 생성되며, 결과는 무작위이지만 아티스트가 정의한 전반적인 미학을 반영해야 한다. 칼데론은 이러한 과정이 아티스트가 예술 작품 뒤에 숨겨진 알고리즘에 대해 매우 신중하게 생각하도록 강요한다고 주장한다.

> 오늘날까지 [생성] 예술가는 알고리즘을 만들고, 스페이스바를 100번 누르고, 그 중 다섯 개를 골라 고품질로 인쇄했다. 그런 다음 액자에 넣어 갤러리에 전시했을 것이다. ''아마도.'' 아트 블록스는 아티스트가 알고리즘의 모든 출력을 자신의 서명 작품으로 받아들이도록 강요하기 때문에, 아티스트는 알고리즘이 완벽해질 때까지 다시 돌아가 수정해야 한다. 좋은 결과만 골라낼 수 없다. 아티스트는 결과물이 무엇이 나올지 알기 전에 자신이 자랑스러워하는 무언가를 만들기 때문에, 이는 알고리즘 실행의 수준을 높인다.^[48]

4. 이론

필립 갈란터는 2003년에 복잡성 이론의 맥락에서 생성 예술 시스템을 설명하는 이론을 발표했다.^[17] 이 이론은 머레이 겔만과 세스 로이드의 유효 복잡성 개념을 인용하여, 매우 정돈된 생성 예술과 매우 무질서한 생성 예술 모두 단순하다고 보았다. 고도로 정돈된 생성 예술은 엔트로피를 최소화하고 최대의 데이터 압축을 허용하는 반면, 고도로 무질서한 생성 예술은 엔트로피를 최대화하고 데이터 압축을 거의 허용하지 않는다.

가장 복잡한 생성 예술은 질서와 무질서를 혼합하며, 생물학적 생명체에서 영감을 받은 방법이 주로 사용된다. 이는 막스 벤세^[49]와 아브라함 몰스^[50]의 이전 정보 이론 관점과 상반된다.

갈란터는 또한 가장 오래된 문화에서 시각적 대칭, 패턴, 반복을 사용한 점을 들어 생성 예술이 예술 자체만큼 오래되었다고 언급했다. 그는 규칙 기반 예술이 생성 예술과 동일하다는 오해에 대해서도 다루었다. 예를 들어, 특정 색이나 모양 사용을 금지하는 제약 규칙 기반 예술은 생성적이지 않은데, 이는 제약 규칙 자체가 무엇을 해야 하는지 명시하지 않고 무엇을 할 수 없는지만 말하기 때문이다.^[51]

마가렛 보덴과 어니스트 에드먼즈는 2009년 논문에서 생성 예술이 컴퓨터를 사용하는 것에 국한될 필요는 없으며, 일부 규칙 기반 예술은 생성적이지 않다고 동의했다.

4. 1. 필립 갈란터

필립 갈란터는 2003년에 복잡성 이론의 맥락에서 생성 예술 시스템을 설명하는 이론을 발표했다.^[17] 이 이론은 머레이 겔만과 세스 로이드의 유효 복잡성 개념을 인용하여, 매우 정돈된 생성 예술과 매우 무질서한 생성 예술 모두 단순하다고 보았다. 고도로 정돈된 생성 예술은 엔트로피를 최소화하고 최대의 데이터 압축을 허용하는 반면, 고도로 무질서한 생성 예술은 엔트로피를 최대화하고 데이터 압축을 거의 허용하지 않는다.

가장 복잡한 생성 예술은 질서와 무질서를 혼합하며, 생물학적 생명체에서 영감을 받은 방법이 주로 사용된다. 이는 예술의 복잡성이 무질서와 함께 증가한다는 막스 벤세^[49]와 아브라함 몰스^[50]의 이전 정보 이론 관점과 상반된다.

갈란터는 또한 가장 오래된 문화에서 시각적 대칭, 패턴, 반복을 사용한 점을 들어 생성 예술이 예술 자체만큼 오래되었다고 언급했다. 그는 규칙 기반 예술이 생성 예술과 동일하다는 오해에 대해서도 다루었다. 예를 들어, 특정 색이나 모양 사용을 금지하는 제약 규칙 기반 예술은 생성적이지 않은데, 이는 제약 규칙 자체가 무엇을 해야 하는지 명시하지 않고 무엇을 할 수 없는지만 말하기 때문이다.^[51]

4. 2. 마가렛 보든과 어니스트 에드먼즈

마가렛 보덴과 어니스트 에드먼즈는 2009년 논문에서 생성 예술이 컴퓨터를 사용하는 것에 국한될 필요는 없으며, 일부 규칙 기반 예술은 생성적이지 않다고 동의했다. 그들은 Ele-art (전자 예술), C-art (컴퓨터 예술), D-art (디지털 예술), CA-art (컴퓨터 보조 예술), G-art (생성 예술), CG-art (컴퓨터 기반 생성 예술), Evo-art (진화 기반 예술), R-art (로봇 예술), I-art (상호작용 예술), CI-art (컴퓨터 기반 상호작용 예술), VR-art (가상 현실 예술)을 포함하는 기술 용어를 개발했다.^[1]

5. 논쟁

생성 예술은 다음과 같은 논쟁들을 포함한다.

창의성과 기계: 기계가 진정으로 창의적인 활동을 할 수 있는지, 그리고 예술 창작에서 컴퓨터의 역할은 무엇인지에 대한 논의가 진행 중이다.^[52] 관련 질문으로 기계가 창조할 수 있는지, 예술을 만드는 컴퓨터가 된다는 것은 무엇인지, 인간의 미학을 형식화할 수 있는지 등이 제기된다.^[52]

미학과 형식화: 맥코맥(McCormack) 외 연구진은 생성 예술의 발전을 이끄는 이론적인 질문들을 제시했다.^[52] 특히, 인간의 미학을 형식화할 수 있는지, 컴퓨터는 어떤 새로운 종류의 예술을 가능하게 하는지에 대한 질문이 중요하게 다루어진다.^[52]

무작위성과 의도성: 게오르그 네스와 프리더 나케는 1965년에 무작위성을 활용한 컴퓨터 그래픽 작품을 전시했고,^[1] A. 마이클 놀 또한 1962년에 무작위성과 질서를 결합한 컴퓨터 예술 작품을 제작했다.^[2] 필립 갈란터는 생성 예술에서 예술가의 의도와 시스템의 자율성이 결합될 수 있다고 보았다.^[17] 브라이언 이노는 생성 음악과 생성 시스템이라는 용어를 대중화하며, 테리 라일리, 스티브 라이히, 필립 글래스와 같은 음악가들의 실험 음악과 연결시켰다.^[13] Stable Diffusion과 같은 생성 AI 모델은 특정 작가의 스타일을 학습하여 이미지를 생성할 수 있지만,^[21] 원작자의 허가 없이 스타일이 모방되는 문제점을 낳기도 한다.^[21]

포스트모더니즘과 생성 예술: 생성 예술 시스템은 포스트모던적 조건의 궁극적인 표현인지, 아니면 복잡성에서 영감을 받은 세계관을 기반으로 한 새로운 종합을 가리키는지에 대한 질문도 제기된다.^[53]

5. 1. 창의성과 기계

기계가 진정으로 창의적인 활동을 할 수 있는지, 그리고 예술 창작에서 컴퓨터의 역할은 무엇인지에 대한 논의가 진행 중이다.^[52]

질문	내용
기계가 창조할 수 있는가?	기계가 새롭고, 의미 있고, 놀랍고, 가치 있는 것을 생성할 수 있는지, 예를 들어 시, 예술 작품, 유용한 아이디어, 오랫동안 해결되지 않은 문제에 대한 해결책 등을 만들 수 있는지에 대한 질문이다.^[52]
예술을 만드는 컴퓨터가 된다는 것은?	만약 컴퓨터가 예술을 창조할 수 있다면, 컴퓨터의 관점에서는 어떠할지에 대한 질문이다.^[52]
인간의 미학을 형식화할 수 있는가?	^[52]
컴퓨터는 어떤 새로운 종류의 예술을 가능하게 하는가?	많은 생성 예술 작품이 디지털 컴퓨터를 사용하지 않지만, 생성 컴퓨터 예술이 무엇을 새롭게 가져오는지에 대한 질문이다.^[52]
생성 예술은 어떤 의미에서 재현적이며, 무엇을 재현하는가?	^[52]
생성 예술에서 무작위성의 역할은 무엇인가?	무작위성의 사용이 예술 제작에서 의도성의 위치에 대해 무엇을 말해주는지에 대한 질문이다.^[52]
계산적 생성 예술은 창의성에 대해 무엇을 말해줄 수 있는가?	생성 예술이 어떻게 새롭고, 놀랍고, 가치 있는 인공물과 아이디어를 만들어낼 수 있는지에 대한 질문이다.^[52]
좋은 생성 예술의 특징은 무엇인가?	생성 예술에 대한 더 비판적인 이해를 어떻게 형성할 수 있는지에 대한 질문이다.^[52]
생성 예술로부터 예술에 대해 무엇을 배울 수 있는가?	예술 세계가 작가의 직접적인 통제를 벗어난 많은 과정을 포함하는 복잡한 생성 시스템으로 간주될 수 있는지, 작가가 계층화된 글로벌 예술 시장 내에서 생산의 주체인지에 대한 질문이다.^[52]
어떤 미래의 발전이 우리의 답변을 재고하게 만들 것인가?	^[52]

이 외에도, 생성 예술 시스템이 포스트모던적 조건의 궁극적인 표현인지, 아니면 복잡성에서 영감을 받은 세계관을 기반으로 한 새로운 종합을 가리키는지에 대한 질문도 제기된다.^[53]

5. 2. 미학과 형식화

맥코맥(McCormack) 외 연구진은 생성 예술의 발전을 이끄는 이론적인 질문들을 제시했으며, 그중 가장 중요한 질문으로 다음을 제안했다.^[52]

인간의 미학을 형식화할 수 있는가?^[52]
컴퓨터는 어떤 새로운 종류의 예술을 가능하게 하는가? "많은 생성 예술 작품은 디지털 컴퓨터를 사용하지 않지만, 생성 컴퓨터 예술은 무엇을 새롭게 가져오는가?"^[52]

이 외에도 포스트모더니즘에 관한 질문도 제기된다. 생성 예술 시스템은 포스트모던적 조건의 궁극적인 표현인가, 아니면 복잡성에서 영감을 받은 세계관을 기반으로 한 새로운 종합을 가리키는가?^[53]

5. 3. 무작위성과 의도성

생성 예술에서 무작위성은 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 게오르그 네스와 프리더 나케는 1965년에 무작위성을 활용한 컴퓨터 그래픽 작품을 전시했다.^[1] A. 마이클 놀 또한 1962년에 무작위성과 질서를 결합한 컴퓨터 예술 작품을 제작했다.^[2]

하지만 무작위성이 예술가의 의도를 완전히 배제하는 것은 아니다. 필립 갈란터는 생성 예술을 "예술가가 일련의 규칙, 컴퓨터 프로그램, 기계 또는 기타 절차적 발명과 같은 프로세스를 만들고, 이를 어느 정도 자율적으로 움직이게 하여 완료된 예술 작품에 기여하거나 그 결과를 가져오는 모든 예술적 실천"으로 정의한다.^[17] 즉, 예술가는 시스템의 초기 설정을 통해 의도를 반영하며, 시스템의 자율적인 작동 과정에서 무작위성이 더해져 예상치 못한 결과가 나타날 수 있다.

브라이언 이노는 생성 음악과 생성 시스템이라는 용어를 대중화하면서, 테리 라일리, 스티브 라이히, 필립 글래스와 같은 음악가들의 실험 음악과 연결시켰다.^[13] 이는 음악 분야에서도 생성 시스템의 자율성과 예술가의 의도가 결합될 수 있음을 보여준다.

Stable Diffusion과 같은 생성 AI 모델은 특정 작가의 스타일을 학습하여, 사용자의 요구에 따라 해당 스타일을 적용한 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, "피카소 스타일의 우주 비행사가 말을 타는 모습"과 같은 프롬프트를 통해 파블로 피카소의 스타일을 모방한 이미지를 생성할 수 있다.^[21] 이는 예술가의 의도(스타일)와 시스템의 자율성(이미지 생성)이 결합된 결과로 볼 수 있다. 그러나 이러한 기술 발전은 원작자의 허가 없이 스타일이 모방되는 문제점을 낳기도 한다.^[21]

맥코맥 외 연구진은 생성 예술에서 무작위성의 역할에 대한 질문을 제기한다. "예를 들어, 무작위성의 사용은 예술 제작에서 의도성의 위치에 대해 무엇을 말해주는가?"^[52] 이 질문은 생성 예술에서 예술가의 의도와 시스템의 자율성 사이의 관계에 대한 논의를 이어가게 한다.

5. 4. 포스트모더니즘과 생성 예술

"생성 예술"이라는 용어는 1960년대부터 컴퓨터 그래픽 분야에서 사용되기 시작했으며, 초기에는 게오르그 네스와 프리더 나케 등의 작품이 전시되었다.^[1] 베라 몰나르는 생성 예술의 선구자이자 예술에 컴퓨터를 사용한 최초의 여성 중 한 명으로 널리 알려져 있다. 1998년 밀라노에서 열린 "생성 예술" 컨퍼런스에서 이 용어는 동적인 예술 작품 시스템을 의미하는 것으로 명확하게 사용되기 시작했다.

1970년 시카고 예술대학에는 ''생성 시스템: 예술, 과학 및 기술''이라는 부서가 설립되었는데, 소니아 랜디 셰리단이 이끌었으며, 이미지 정보 변환과 시간의 측면을 탐구하는 예술적 실습에 초점을 맞췄다.^[8]^[9] 1988년 클라우저는 시스템적 자율성을 생성 예술의 중요한 요소로 보았다.^[10] 1990년대 중반부터 브라이언 이노는 생성 음악과 생성 시스템이라는 용어를 대중화했다.^[13]

생성 예술에 관한 첫 회의는 1998년 이탈리아 밀라노 폴리테크닉 대학교에서 열렸고,^[14] 이후 호주와 베를린 등에서 관련 컨퍼런스가 이어졌다. 2012년에는 생성 예술과 과학 기술을 다루는 저널 GASATHJ가 창간되었다.^[18]

생성 예술은 예술가가 규칙, 프로그램, 기계 등을 설정하고, 이것이 어느 정도 자율적으로 작동하여 예술 작품을 만들어내는 방식이다.^[17]^[20]

2020년대에는 생성 AI 모델이 특정 작가의 스타일을 모방하는 데 능숙해지면서, Stable Diffusion과 같은 모델이 파블로 피카소와 같은 예술가의 스타일을 모방하여 새로운 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이는 자신의 스타일이 허가 없이 사용되는 것에 반대하는 예술가들의 반발을 불러일으켰다.^[21]

6. 한국의 생성 예술

한국에서는 미디어 아트와 디지털 아트 분야를 중심으로 생성 예술이 활발하게 연구 및 창작되고 있다. 특히, 인공지능 기술 발전과 함께 AI 기반 예술 창작이 주목받고 있으며, 다양한 전시와 프로젝트가 진행되고 있다.

참조

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