생성 AI의 시스템의 발전과 다양화로 인해 해당 기술의 결과물의 활용도가 높아질 것으로 예상된다. 이에 생성 AI를 활용하여 창작한 결과물을 어떻게 받아들여야 할지에 대한 사용자의 인식과 태도에 대한 이해가 중요하다. 본 연구는 생성 AI의 추후 활용도를 높이고 발생 가능한 논란에 대비하기 위해 사용자 조사를 진행하였다. 일반 사용자 집단과 디자인 관계자 집단이 참여하였으며, 사용자 관점에서 생성 AI에 대한 태도와 생성 AI를 활용한 창작물의 저작권 인식을 주제로 디자인 워크샵을 진행하였다. 정성 분석 결과, 일반인 집단은 전반적으로 생성 AI 사용에 대해 긍정적인 반면, 디자인 관계자 집단은 부정적인 인식을 갖는 것으로 나타났다. 사용자들은 생성 AI의 결과물의 표절과 도용, 저작권 보호 법제화의 현실 가능성에 대한 우려를 표출했다. 한편, 생성 AI 결과물을 활용할 가능성이 높은 그룹일수록 창작자의 저작권 소유를 주장하였으며, 직장인 그룹이 생성 AI의 실무 활용 가능성을 더 높게 평가하였다. 생성 AI 결과물의 개별 만족도와 체감 관여도는 저작권에 직결되는 영향을 주지 않았다.
최근 인공지능 기술은 산업전반에 걸쳐서 활용되고 있다. 현재 예술 창작도구는 NFT 산업에서 사용되고 있으며, 이를 활용한 작품이 전시, 판매되기도 하였다. 미술 분야의 창작도구는 Gerated Photos, Google Deep Dream, Skech-RNN, Auto draw가 있으며, 음악분야의 인공지능 창작도구는 Beat Blender, Google Doodle Bach, AIVA, Duet, Neural Synth 등이 있다. 인공지능 예술 창작도구의 특징은 다음과 같다. 첫째, 예술분야 인공지능 창작도구는 기존의 작품 데이터를 바탕으로 새로운 작품을 창작하는 데에 활용되고 있다. 둘째, 창작 결과물을 빠르고 신속하게 도출하여 창작자에게 아이디어를 제공하거나, 창작 재료를 다양하게 구현해 볼 수 있다. 향후 인공지능 창작물은 인공지능 기술이 미술, 영상, 문학, 음악 등 콘텐츠 기획 및 제작에 많은 영향을 끼칠 것이다.
AI 분야는 기존 분석적(Analytical) AI에서 점차 자가학습을 통한 새로운 디지털 이미지, 영상, 음성, 텍스트, 코드 등을 만드는 Generative AI로 너무 빠르게 진화하고 Generative AI 영역을 두고 세계 각 기업들이 비즈니스의 우위를 선점하기 위해 개발 속도에 열을 올리고 있다. 이미 Generative AI는 다양한 부분에서 활용되고 있는데 음악, 문학, 미디어 등 새로운 창작물을 생성할 뿐만 아니라 향후 지식경제의 생산성을 획기적으로 향상시킬 것이다. 이런 Generative AI가 AI 휴먼 서비스 발전에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 논하고자 한다.
오늘날, 인공지능이 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하였으나, 사회적으로 예상치 못한 부작용도 초래하고 있다. 본 연구는 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 대상으로 인공지능에 관한 논문을 수집하여 사회적 측면의 주요 이슈를 고찰하고자 한다. 따라서 2016년부터 2020년까지 논문에 대한 키워드 분석을 수행하였다. 분석 결과, '로봇', '교육'에 대한 키워드가 가장 많이 나타났으며, 키워드 네트워크를 통해 상위 6개의 군집(이슈)을 도출하였다. 주요 이슈는 인공지능의 등장 배경이나 기본적인 개념, 인공지능 교육, 인공지능의 부작용, 인공지능 기반 창작물의 법적 이슈, 인공지능 제품/서비스의 이용의도, 인공지능 윤리 등을 제시할 수 있다. 본 연구 결과는 인공지능의 사회적 측면에 대한 논의를 확산하고, 국가 차원의 정책 방향을 모색하는데 활용할 수 있을 것이다.
This study analyzes the visual perceptual difference of observers in the artworks created by human artists and artificial intelligence(AI) through eye-tracking. More specifically, the study analyzes the degree of visual attention through a fixation experiment on non-linguistic sources such as the formation and expression of artworks. As a result of this study, the subjects had guessed that one out of four artworks were created by AI (in actuality, 61.1% of the artworks were created by The Next Rembrandt). This demonstrates that most of the subjects hardly recognized the difference between the artwork of human artists and AI. From the comparative analysis of visual perceptual differences found through eye-tracking, more visual attention was found to be demanded for catching details of more stimulating visuals compared to less stimulating visuals. In the gender difference analysis, both of the female and male subjects were likely to stare more intently at the flowers of still-life paintings (Deep Dream & Vincent Van Gogh) while the eyes of a portrait painting (Rembrandt & The Next Rembrandt); this demonstrates no significant differences in gender. Various opinions on AI and art creation from different perspectives arose, therefore, this research is meaningful in a way that it suggests an objective examination through experiments with an artistic perspective.
본 연구는 인공지능 로봇이 높은 수준의 음악적 창작물을 제시할 때 로봇과 인간과의 협업정보 유무와 함께 로봇과의 비교영역의 자기관련성 정도가 사용자의 로봇에 대한 시기심, 창작한 음악에 대한 예술성의 평가와 태도, 그리고 향후 창작 음악을 사용하고 로봇과 협업할 의도에 미칠 영향을 검증했다. 2(비교영역 자기관련성: 낮음(음악 비전공자) vs. 높음(음악 전공자)) × 2(작업유형: 로봇 홀로 작업 vs. 로봇과 인간의 협업)의 집단 간 요인 설계 실험으로 진행하였다. 연구 결과, 자기관련성이 높았던 음악 전공자들에 비해 자기관련성이 낮았던 비전공자들이 로봇의 능력에 대하여 더 높은 시기심을 갖고 있는 것으로 나타났다. 그러나 음악 전공자들은 로봇이 창작한 음악의 예술성을 더 낮게 평가했고, 음악에 대한 태도도 더 비호의적이었고, 향후 음악을 사용할 의도와 로봇과 협업할 의도를 더 낮게 보고 했다. 한편, 인간과의 협업 정보 여부는 시기심을 비롯한 종속변인에 유의미한 영향을 주지 않았다.
아동 사용자를 대상으로 한 생성형 AI 기반 교육 콘텐츠와 서비스가 급증함에 따라 생성형 AI에 대한 아동의 인식과 관련된 연구의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구는 아동이 인식하는 생성형 AI의 유형 분류, 인지적, 행동적, 감정적 속성 부여 여부를 파악하고자 하였다. 이를 파악하기 위해 아동들과 함께 생성형 AI를 이용해 동화책을 생성해보는 워크샵을 진행하고, 반구조화 인터뷰와 그림 그리기를 통한 응답을 수집하였다. 그 결과 아동들은 생성형 AI를 인지적 수준이 높은 인공물로 여겼지만, 생성형 AI를 통해 창작되는 결과물에 의존한 유형 분류의 모습을 보였다.
본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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