인공지능이 르네상스의 걸작을 식별했습니다. 미술 역사학자들은 회의적입니다.
예술 인증 작업이 언론에 보도되는 것은 흔치 않은 일이지만, 작년에 영국의 연구팀이 익명의 백 년 된 그림인 브레시 톤도가 아마도 르네상스 거장인 라파엘에 의해 그려졌다고 판단했을 때 바로 그런 일이 발생했습니다. 이는 대담한 주장으로, 잠재적인 재정적 함의가 엄청났습니다. 하지만 진정으로 사람들의 이목을 끌었던 것은 연구자들이 그 결론에 도달하기 위해 사용한 기술, 즉 인공지능이었습니다.
최근 몇 년 동안 인공지능(IA)과 예술의 교차점은 이전에 상상할 수 없었던 방식으로 예술 세계를 흔들었습니다. 한때 예술 인증의 신성한 영역이었던 이곳은 이 기술 혁명 속에서 미술 역사학자들의 권위뿐만 아니라 우리가 예술을 이해하고 가치있게 여기는 방식의 본질까지 도전받고 있습니다. 이 주장의 대담함은 그에 따른 논란과 함께 했으며, 특히 스위스 회사 아트 레코그니션에 의해 실행된 또 다른 인공지능 분석이 이 귀속을 의심했던 때가 있었습니다.
노팅엄 대학교의 크리스토퍼 브룩과 브래드포드 대학교의 하산 우가일이 이끄는 원본 분석은 브레시 톤도의 마돈나와 라파엘의 상징적인 시스티나 마돈나를 비교하기 위해 얼굴 인식 모델을 사용했습니다. 그들의 인공지능은 97퍼센트의 일치를 확인했으며, 이는 두 작품이 아마도 동일한 손에 의해 만들어졌다는 결론으로 이어졌습니다. 예술 인증에서 인공지능의 이러한 혁신적인 사용은 뉴스가 되었고, 잠깐 동안 기술이 전통적으로 안목 있는 이들의 훈련된 눈에 의해 지배되었던 영역에서 승리한 것처럼 보였습니다.
노팅엄 대학교의 명예 연구원인 크리스토퍼 브룩 박사는 디지털 이미지 분석 전문가이며 연구 논문의 공동 저자입니다.
"이 연구는 기계 학습이 '구작' 그림이 동일한 예술가의 작품일 확률을 판단할 수 있는 능력을 보여줍니다. 이 사례 연구에서 직접적인 얼굴 비교는 97%의 일치를 나타내며, 이는 예술 작품이 동일한 창작자에 의해 만들어질 확률이 통계적으로 매우 높다는 것을 의미합니다."
크리스토퍼 브룩 박사, 명예 연구원
브레시 트러스트의 명예 과학 고문인 하우엘 에드워즈 교수는 "이번 연구는 브레시 톤도의 그림을 16세기-17세기에 고정시킨 우리의 이전 라만 분광학적 분석을 더욱 입증했으며, 빅토리아 시대 복사본이라는 생각을 불식시켰습니다. 이는 어린 아기와 함께 있는 성모의 얼굴의 인식 분석과 라파엘의 시스티나 마돈나와의 유사성의 크기 덕분입니다."라고 주장했습니다.
트러스트는 이 새로운 과학적 증거가 교수 하우엘 에드워즈의 색소에 대한 라만 분광학적 분석 후 라파엘에게 톤도의 귀속을 확인해 준 것에 대해 매우 기뻐하고 있습니다. 이는 그림의 귀속에 대한 과학적 증거의 가치가 증가하고 있음을 매우 설득력 있게 보여줍니다.
티모시 베노이, 브레시 트러스트 명예 비서
그러나 축하가 이어지기는 잠깐이었습니다. 라파엘의 진품과 위조품의 혼합으로 훈련된 아트 레코그니션의 모델이 나중에 이전의 발견과 모순되며 브레시 톤도가 라파엘의 작품이 아닐 것이라는 85퍼센트의 확신을 드러냈습니다. 아트 레코그니션의 설립자인 카리나 포포비치는 회사의 방법론을 방어하며 각 인공지능 모델이 평가하고 있는 미세한 차이점들을 강조했습니다. 이 "인공지능 전쟁"이라 불리는 일은 예술사에서 인공지능의 역할에 대한 더 넓은 논쟁의 축소판이 되었습니다.
이는 인공지능이 이러한 논의를 촉발한 첫 번째 경우가 아닙니다. 인공지능의 영향력은 조용히 예술 세계에서 증가하고 있으며, 전시가의 큐레이션부터 이전에 귀속되지 않은 작품의 식별까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 인공지능은 렘브란트와 같은 예술가의 화법을 분석하는 데 사용되어 이전에 논란이 되었던 작품의 인증을 돕고 있습니다. 2018년에는 러더포드 대학교의 연구자들이 인공지능을 사용해 다양한 예술가의 화풍을 연구하며 이전에 간과되었던 패턴을 드러내고 예술적 진화에 대한 우리의 이해를 재정립할 가능성을 보여주었습니다.
하지만 예술 세계에 인공지능이 더 깊이 침투함에 따라 이 깊이 있는 인문학적 분야에서의 기술적 한계에 대한 질문이 제기됩니다. 논쟁은 인공지능이 예술을 정확하게 인증할 수 있는지 여부뿐만 아니라, 오랫동안 예술사회의 기초가 되어온 비판적 판단을 대체할 수 있는지 또는 대체해야 하는지에 대한 문제로도 불거지고 있습니다. 요하나 드러커와 클레어 비숍과 같은 학자들은 회의적인 목소리를 높였습니다. 2013년의 논문 "디지털 미술사란 무엇인가?"에서 드러커는 디지털 도구가 미술사를 더 접근 가능하게 만들었지만, 그 중심 방법론을 근본적으로 변화시키지는 않았다고 주장했습니다. 비숍은 "디지털 미술사에 반대하여"라는 에세이에서 비슷한 감정을 표현하며, 예술을 데이터 포인트로 환원하는 것을 경고했으며, 이는 지식의 계량화를 향한 더 넓은 경향을 나타낸다고 보았습니다.
이러한 걱정은 결코 근거가 없습니다. 예술사에 인공지능이 통합되면서 형식주의의 부활이 일어나, 예술 작품의 물리적 특성에 초점을 맞추는 접근이 문화적 맥락을 소홀히 하게 되었습니다. 아만다 와시엘레스키, 업살라 대학교의 디지털 인문학 교수는 이러한 접근이 예술에 대한 이해를 제한할 수 있으며, 지난 세기 동안 발전된 풍부한 이론적 틀을 간과할 수 있다고 경고합니다. 인공지능의 "원거리 시각화" 능력은 강력하지만 정량적인 것을 정성적인 것보다 우선시할 위험이 있습니다.
하지만 이러한 걱정에도 불구하고, 인공지능을 위협이 아닌 도구로 받아들이려는 수용이 점점 증가하고 있습니다. 같은 와시엘레스키는 파일 관리 및 컬렉션 큐레이션과 같은 작업에서 인공지능의 실용적인 이점을 인정합니다. 이러한 응용은 미술 역사학자와 박물관 전문가의 작업을 간소화하지만 그들의 전문성을 대체하지는 않습니다. 진정한 도전은 이러한 도구들이 전통적인 예술 역사적 연구 방법을 가리기보다는 보완할 수 있는 방식으로 활용되도록 하는 것이라고 제안합니다.
포포비치와 독일 미술사 교수인 니일스 뷔트너 간의 최근 협업은 좋은 예입니다. 서로 다른 접근 방식에도 불구하고, 포포비치의 인공지능 기반 분석과 뷔트너의 전통적인 방법론은 앤서니 반 다이크의 그림 귀속에 대한 유사한 결론에 도달했습니다. 그들의 협력은 인공지능과 인적 경험이 공존할 수 있는 가능성을 강조하며, 각각이 강점을 이 테이블에 가져오는 것을 보여줍니다.
인공지능이 계속 발전함에 따라 기술자들과 미술 역사학자들 간의 대화는 매우 중요할 것입니다. 이러한 대화는 우리가 예술에서 인공지능을 어떻게 활용하는지를 형성할 뿐만 아니라 인문학에서 기술의 역할을 보다 넓게 정의하는 데 기여할 것입니다. 인공지능이 예술사라는 캔버스에 분명히 흔적을 남기고 있지만, 인간 해석과 비판적 사고의 붓놀림은 여전히 전체 그림을 완성하는 데 필수적입니다.
KUADROS©는 Dalle, Midjourney 및 Stable Diffusion과 같은 도구로 생성된 인공지능 작품의 복제품을 만듭니다.
