Korean Association of Arts Management (예술경영연구)

  • Issue 59
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  • Pages.5-31
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  • 2021
  • /
  • 1598-3870(pISSN)
  • /
  • 2765-5830(eISSN)
Korean Association of Arts Management (한국예술경영학회)
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A Study on the Social Perception of Creating Artificial Intelligence Art: Using Semantic Network Analysis

인공지능 미술창작에 대한 사회적 인식 연구 - 언어 네트워크 분석을 중심으로 -

  • 김원재 (경희대학교 문화예술경영연구소) ;
  • 이진우 (경희대학교 경영대학원 문화예술경영학과)
  • Received : 2021.06.30
  • Accepted : 2021.08.27
  • Published : 2021.08.31
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Abstract

The purpose of this study is to analyze social perceptions and discourses about creating arts in the era of artificial intelligence with making an implication of responding to the emergence of artificial intelligence. We conceptually understand the principles and limitations of creating visual arts using artificial intelligence whilst this paper addresses ai art in the social context by borrowing the theoretical lens from the sociology of arts. This article considers 472 newspapers about artificial intelligence art as the main data, which are interpreted through semantic network analysis. The analysis of this research shows that it is a controversial issue regarding who/which creates the artworks between humans and computers. However, judging from the dominant influence of a group of words representing the recognition of intellectual property rights, we have detected that social awareness is formed around the perspective of considering artificial intelligence creates visual arts rather than artists. In addition, based on the close relationship between the cluster and the cluster reflecting institutional support, we confirm that the discourse about artificial intelligence art is limited to technological development and legal system maintenance. Thus, this study suggests the need for defining artificial intelligence as the medium of art and constructing policy discourses on artificial intelligence art as an artistic genre.

본 연구는 인공지능 시대의 미술창작에 관한 사회적 인식 및 주요 담론을 분석하여, 인공지능 등장에 따른 예술계의 대응 방안을 모색하는 것에 그 목적이 있다. 이에 본 논문은 인공지능을 통한 창작원리와 한계를 개념적으로 이해하고, 예술사회학적 관점을 바탕으로 인공지능 미술창작을 사회적 맥락에서 해석했다. 본고는 인공지능 미술창작 관련 기사 472건을 주요 자료로 삼고 언어 네트워크 분석을 진행하였다. 연구결과, 인공지능 미술창작의 주체에 대한 혼재된 관점이 언어 네트워크상에서 나타났다. 그러나 지식재산권의 인정을 표상하는 단어군집의 지배적 영향력을 미루어보아, 인공지능을 미술창작의 주체로서 간주하는 관점 중심으로 사회적 인식이 형성됨을 포착하였다. 또한 해당 군집과 제도적 지원을 반영하는 군집의 밀접한 관계를 바탕으로 인공지능 미술에 대한 핵심 담론이 기술 발전과 법적 체제 정비에 한정되어 있음을 확인하였다. 이에, 본 연구는 매체로서의 인공지능의 규정 및 장르로서의 인공지능 미술에 대한 정책적 담론 형성의 필요성을 시사한다.

Keywords

References

  1. 강민석.주종우(2020), 4차 산업 혁명 시대에서 인공지능(AI)의 작품 창작에 관한 연구: 예술인들의 인식을 중심으로, 「한국디지털콘텐츠학회논문지」, 21(1): 121-130.
  2. 강민석(2020), 포스트 휴먼 시대의 예술: 인공지능의 예술 주체 가능성을 중심으로, 중앙대학교 대학원 석사학위 논문.
  3. 계승균(2020), 인공지능과 저작권, 「저작권문화」, 308: 4-9.
  4. 김동일(2009), 단토 대 부르디외: '예술계'(artworld) 개념에 대한 두 개의 시선, 「문화와사회」, 6: 107-159.
  5. 김미연.권병웅(2021), 뉴노멀(New Normal) 시대 언어네트워크 분석에 의한 예술정책 방향 연구, 「예술경영연구」, 58: 153-177.
  6. 김성혜(2020), 20세기 이후 현대 미술품 경매의 전개 과정과 역할 변화 양상, 「서양미술사학회논문집」, 53: 229-253.
  7. 김전희.김진엽(2020), 인공지능 시대의 예술 창작: 들뢰즈의 예술론을 중심으로, 「예술과미디어」, 19(2): 81-112.
  8. 김정현.이진우(2019), 언어 네트워크 분석을 통한 현대자동차의 기업 문화마케팅 변화 연구, 「예술경영연구」, 51: 75-102.
  9. 김현경(2017), 저작권 귀속법리와 인공지능 창작물에 대한 고찰, 「성균관법학」, 29(1): 331-374.
  10. 김호경.권기석.장덕희(2016), 언론의 '해양환경'에 대한 의제설정 언어 네트워크 분석, 「한국콘텐츠학회논문지」, 16(5): 385-398. https://doi.org/10.5392/JKCA.2016.16.05.385
  11. 과학기술정보통신부(2019), 「인공지능 국가전략」.
  12. 곽기영(2014), 「소셜네트워크분석」, 서울: 청람.
  13. 구영덕(2020), 빅데이터, IoT, 인공지능 키워드 네트워크 분석, 「한국전자통신학회논문지」, 15(6): 1137-1144. https://doi.org/10.13067/JKIECS.2020.15.6.1137
  14. 마쓰오 유타카(2015/2015), 「인공지능과 딥러닝」, 人工知能は人間を超えるか ディ-プラ-ニングの先にあるもの(박기원 역), 서울: 동아엠앤비.
  15. 박소영(2020), 언론의 통역사 보도에 나타난 사회적 인식 변화에 관한 연구, 「통역과번역」, 22(1), 79-104.
  16. 박신의(2017), 4차 산업혁명과 예술의 미래 - 예술은 기술변화에 어떻게 대응해왔고, 대응해갈 것인가?, 「문화예술경영학연구」, 10(1): 25-53.
  17. 박양우(2017), 언어네트워크분석을 통한 국내 문화정책 연구동향 분석(2008-2017), 「한국콘텐츠학회논문지」, 17(11): 371-382. https://doi.org/10.5392/JKCA.2017.17.11.371
  18. 박양우.김수연(2017), 언어네트워크분석을 통한 국내 예술경영연구동향 분석, 「예술경영연구」, 43: 5-37.
  19. 박치성.정지원(2013), 텍스트 네트워크 분석: 사회적 인식 네트워크(socio-cognitive network) 분석을 통한 정책이해관계자 간 공유된 의미 파악 사례, 「정부학연구」, 19(2): 73-108.
  20. 빅토리아 알렉산더(2003/2014), 「예술사회학」, Sociology of the Arts: Exploring fine and popular forms(최샛별.김은하.한준 역), 파주: 살림.
  21. 손승우(2016), 인공지능 창작물의 저작권 보호, 「정보법학」, 20(3): 83-110.
  22. 신세인.하민수.이준기(2017), 고등학생들의 인공지능(AI)에 대한 개념인식과 정서구조 탐색, 「학습자 중심교과교육연구」, 17(21): 289-312.
  23. 신정원(2019), 시각예술에서 인공지능과 빅데이터의 역할, 「한국예술연구」, 25: 65-89. https://doi.org/10.20976/KJAS.2019..25.004
  24. 심다희.박양우(2019), 언어네트워크분석을 활용한 해외 예술경영 연구동향 연구, 「예술경영연구」, 49: 5-35.
  25. 심상용(2016), 「아트버블: 거품이 꺼진 현대미술의 민낯」, 서울: 리슨투더시티.
  26. 심상용(2018), 「돈과 헤게모니의 화수분 - 앤디워홀」, 서울: 옐로우헌팅독.
  27. 양종회(1985), 예술의 사회학 이론: 하워드 베커와 쟈네트 울프를 중심으로, 「외국문학」, 4: 177-201.
  28. 양종회(2009), 철학적 예술세계론과 예술사회학: 단토, 디키, 울프를 중심으로, 「사회와 이론」, 15: 159-193.
  29. 이미선.최진봉(2016), 언론에 나타난 이주민 이미지의 변화, 「지역과커뮤니케이션」, 20(1): 53-77.
  30. 이소희(2019), 칸트 미학에서 본 인공지능의 예술적 주체로서의 가능성, 「시민인문학」, 37: 201-236.
  31. 이수범.송민호(2020), 공직선거법 개정에 따른 선거권 연령 하향의 현안 분석: 신문기사의 의미연결망 분석을 중심으로, 「선거연구」, 1(13): 5-35.
  32. 이임수(2017), 인공지능과 현대미술에 관한 소고: 사이버네틱스에서 신경망까지, 「한국예술연구」, 15: 5-28.
  33. 이임수(2020), 인공지능 시대 예술의 패러다임 전환 모더니즘 이후 매체 개념의 변화와 에이전트로서의 예술 매체 등장, 「현대미술사연구」, 48: 215-242.
  34. 이재박.안성아(2020), 자동창작시대의 예술 작품 -인공지능은 예술 창작의 주체가 될 수 있는가, 「인공지능인문학연구」, 5: 27-54.
  35. 이진우(2021), 신기술을 활용한 미술품의 정당화 연구 -역사적 사례를 통한 인공지능 미술의 시사점 모색, 「문화경제연구」, 24(1): 113-140.
  36. 이현남(2020), 인공지능을 활용한 창작 프로젝트 <넥스트 렘브란트>연구, 「유럽문화예술학논집」, 11(1): 19-41.
  37. 이현민.김선재.김홍영(2018), 융합기술 개발전략 기획을 위한 특허 인용 네트워크 기반의 분석 방법론: 스마트공장 ICT 기술을 중심으로, 「한국산학기술학회논문지」, 19(1): 34-47. https://doi.org/10.5762/KAIS.2018.19.1.34
  38. 장소영(2019), 인공지능에 의한 예술 창작의 가능성 연구, 중앙대학교 대학원 석사학위논문.
  39. 정덕호.권인탁.민재원(2021), 언어네트워크분석법을 활용한 고등학교 교사들의 혁신교육에 대한 인식 분석, 「학습자중심교과교육연구」, 21(13): 453-470.
  40. 정상근(2015), 인공지능과 심층학습의 발전사, 「정보과학회지」, 33(10): 10-13.
  41. 정수정.김소은.정익중(2018), 트위터와 뉴스기사 분석을 통해 본 계모에 대한 사회적 인식, 「한국콘텐츠학회논문지」, 18(7): 665-678. https://doi.org/10.5392/JKCA.2018.18.07.665
  42. 정윤아.박일호(2013), 미술품 경매의 역할 증대에 따른 문제점에 관한 고찰, 「기초조형학연구」, 14(3): 297-311.
  43. 정지선.김동성.이홍주.김종우(2019), 텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로, 「지능정보연구」, 25(1): 1-19. https://doi.org/10.13088/JIIS.2019.25.1.001
  44. 조연하(2020), 인공지능 창작물의 저작권 쟁점 -저작물성과 저작자 판단을 중심으로- , 「언론과법」, 19(3): 71-113.
  45. 차민경(2015), 국내 언론에 나타난 '예술경영'관련 이슈의 의미연결망 분석-1990년부터 2014년까지 국내 일간지 기사 분석을 중심으로, 「문화정책논총」, 29(2): 168-201. https://doi.org/10.16937/JCP.29.2.201508.168
  46. 차상육(2017), 인공지능과 지적재산권의 새로운 쟁점 - 저작권법을 중심으로 -, 「법조」, 66(3): 183-235.
  47. 최선주(2018), 인공지능 창작물의 예술적 가능성 탐구, 홍익대학교 대학원 석사학위 논문.
  48. Artificial Intelligence and Intercultural Dialogue(n.d.), The State Hermitage Museum, Retrieved August 1, 2020, from https://www.hermitagemuseum.org/wps/portal/hermitage/what-s-on/temp_exh/2019/innovation.
  49. Becker, H.(1982), Art Worlds, Berkeley, CA: University of California Press.
  50. Crane, D.(2009), Reflections on the global art market: implications for the sociology of culture, Sociedade e Estado, 24(2), 331-362. https://doi.org/10.1590/S0102-69922009000200002
  51. Elgammal, A., Liu, B., & Mazzone, M.(2017), CAN: Creative Adversarial Networks Generating "Art" by Learning About Styles and Deviating from Style Norms, 8th International Conference on Computational Creativity (ICCC) Paper.
  52. Goodfellow, IJ., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A. & Bengio, Y.(2014), Generative adversarial nets, NIPS.
  53. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G.(2015), Deep Learning, NATURE: 521, 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539
  54. McCarthy, J.(2007, November 12), WHAT IS ARTIFICIAL INTELLIGENCE?, stanford univertity, http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html.
  55. Preece, C., Kerrigan, F. & O'Reilly, D.(2016), Framing the work: the composition of value in the visual arts, European Journal of Marketing, 50(7/8), 1377-1398. https://doi.org/10.1108/EJM-12-2014-0756