The Paper Weekly丨인공지능이 예술을 창조할 수 있을까?

인공지능 창작도 예술로 볼 수 있나요?

그림 그리기부터 AI가 생성한 팟캐스트 대화, 시나리오 쓰기에 이르기까지 우리가 알고 있는 예술의 개념을 버리고 인간의 창의성을 컴퓨터 자동화로 대체하려는 공동의 노력이 있습니다. '자코빈' 작가 루크 새비지(Luke Savage)는 2013년 영화 '팀의 베르메르(Tim's Vermeer)'를 예로 들어 인공지능 예술의 이면에 있는 일련의 문제와 그 이면에 전달되는 아이디어에 대해 논의했습니다.

영화 Tim of Vermeer에서 배우 Penn Gillette는 그의 친구 Tim Jenison이 17세기 네덜란드 화가 Johannes Vermeer의 기법을 어떻게 재현했는지 기록합니다. 이를 위해 소프트웨어 임원이자 시각 엔지니어인 Jenison은 거울과 빛을 사용하여 Vermeer의 기술을 복제하고 그의 대표적인 피사계 심도와 색수차를 재현하는 일련의 정교한 방법을 개발했습니다.

"팀의 베르메르" 스틸컷

제니슨은 베르메르의 1660년대 작품 'The Music Lesson'을 재현하기 위해 많은 노력을 기울인 것이 인상적입니다. 하지만 제니슨과 질레트는 자신들이 하고 있는 일을 오해한 것 같습니다. Gillette는 Vermeer 작품의 장난스럽고 추상적인 차원을 포착하지 않고 "사진적"이고 "영화적"인 특성에 대해 다음과 같이 열광했습니다. "내 친구 Tim은 Vermeer의 A 그림을 그렸습니다! 그는 Vermeer의 그림을 그렸습니다!" 이는 아름다움의 파생적 시뮬라크르인 디지털 페인팅의 극도로 정교한 실험에 지나지 않습니다.

이 문장은 다음과 같이 다시 쓸 수 있습니다. 두 배우는 베르메르의 작품을 기예이자 기법으로 여기며, 그들의 연기에 진정한 현실감을 표현하기 위해 노력했습니다. 이러한 이해에서 베르메르의 작품은 사회적, 문화적 과정을 포함하지 않으며, 기계적 생산 행위 외에는 영감을 갖지 않으며, 사진적 사실주의의 특성 외에는 다른 목적을 전혀 갖지 않습니다. 이러한 접근 방식은 인공지능의 예술적 창작과 유사한 것으로 보인다.

Luke Savage는 다음과 같이 지적합니다. 모든 기술 중심 산업 프로세스와 마찬가지로 인공 지능은 궁극적으로 사회적, 물질적으로 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 최종 분석에 따르면 인공지능은 19세기 이후 더 낮은 비용으로 더 효율적인 생산을 지속적으로 추구하는 자본주의를 추진하는 데 필요한 조건을 갖추고 있습니다. 이러한 발전은 예술가와 문화 종사자들에게 위협이 됩니다. 아티스트 Molly Crabapple이 관찰한 것처럼 Stable Diffusion 및 Midjourney와 같은 기존 앱은 이미 거의 무료로 텍스트 프롬프트를 기반으로 상세한 이미지를 생성할 수 있습니다. "이러한 이미지는 여전히 문제가 있고 다소 영혼이 없지만 더 빠르고 저렴합니다"라고 그녀는 썼습니다. AI는 때때로 여분의 손가락을 그리거나 귀에 잘못된 돌기를 그렸지만 전반적으로 훌륭한 결과를 얻었습니다. 많은 일러스트레이터는 책 표지와 편집 일러스트레이션용 이미지를 만들어 수입을 얻습니다. ”

문화 분야에서 문화 상품은 극도로 조악해질 것입니다. 컴퓨터로 제작한 가짜 그림은 암호화폐나 대체 불가능한 토큰(NFT)과 같은 인공 희소 시장에서 판매될 수 있으며, 가상 팝스타는 알고리즘을 통해 변형될 수 있습니다. 정형화된 음악을 녹음합니다. 결국 작성자는 생성 알고리즘으로 대체될 것입니다. 이러한 알고리즘은 대화 및 플롯 구조의 차이를 줄이는 동시에 저자 참여를 줄입니다. 루크 새비지(Luke Savage)에 따르면, 인공지능 문화의 주창자들은 복사를 창조로 잘못 간주하고, 사실주의를 예술적 표현과 동일시합니다. 이 개념에서 창의성은 궁극적으로 기계적인 노력이며 모든 예술(회화, 영화, 음악, 시)은 세부적인 데이터 포인트의 모음에 지나지 않습니다. "예술"은 말 그대로 개별 구성 요소의 합입니다. .

기술 기업의 독점으로 가속화된 매스 엔터테인먼트는 의미 있는 새로운 콘텐츠가 거의 없는 파생 상품과 알고리즘 생성 '콘텐츠'의 황무지가 점점 더 많아지고 있습니다. 기술의 도움으로 기업은 기존 지적 재산(IP)을 끝없이 재활용하고 속편, 속편, 리메이크, Poor 모방 및 기타 형태를 대량 생산하는 좀비화된 문화 생산 모델을 연마해 왔습니다. AI가 혁명을 나타내는 한, 실제로는 전혀 혁명이 아닌 이 과정을 완성할 것입니다.

특정 예술 작품이 좋은지 나쁜지 판단하는 것은 힘들고 복잡하지만. 창의적인 프로세스가 더욱 효율적이기는 하지만 이것이 더 좋아진다는 보장은 없습니다.

예술, 음악, 거의 모든 인간의 삶과 생각은 자고 먹는 것과 같은 기본적인 문제를 초월하며, 우리가 그것을 뭐라고 부르든(지혜, 인본주의, 창의성, 영혼) 기계적인 과정으로 축소될 수 없는 본질이나 정신을 발산합니다. ). 정의에 따르면 수량화하거나 분류할 수 없는 무언가를 생성합니다. 일단 그림이나 음악이 만들어지면 구성요소로 분해될 수 있으며, 다시 재배열되거나 재구성되어 다른 것을 생성할 수 있습니다. 그러나 새로운 창의적 요소가 도입되지 않는 한 "혁신"의 결과는 항상 가짜일 것입니다.

인용 기사:

https://jacobin.com/2023/05/ai-artificial-intelligence-art-creativity-reproduction-capitalism

서구 직장 감시 논란

2020년 9월, Vice 매거진의 한 기자는 Amazon이 글로벌 보안 운영(GSO)을 위해 두 명의 "정보 분석가"를 모집하고 있다는 사실을 발견했습니다. 분석가들은 데이터 분석 및 기타 도구를 사용하여 "노동 조직 위협" 및 Amazon에 대한 기타 정치적 반대 행위를 탐지하고 저항할 것입니다. 이러한 유비쿼터스 직원 감시는 직원들의 항의와 반발을 촉발시켰습니다. 2022년 스태튼 아일랜드의 아마존 창고 근로자들은 노동조합을 결성하고 지속적인 작업 모니터링에 대한 불만을 공개적으로 표명했습니다.

지난 10여 년 동안 학자, 언론인, 기술 리더들은 디지털 기술이 업무를 어떻게 변화시킬 것인지에 계속해서 집중해 왔습니다. Boston Review of Books에 게재된 기사에서 Temple University Beasley School of Law의 부교수인 Brishen Rogers는 이 현상에 대해 보고합니다. 연구원들은 디지털 기술에 두 가지 다른 응용 프로그램이 있다고 믿습니다. 업무를 자동화하는 것은 특정 근로자를 대체하는 방법인 반면, 인종, 성별, 국적, 장애 등을 기준으로 근로자를 차별하는 방법도 있습니다. 그러나 오늘날의 광대한 서비스 경제에서 일부 기업은 디지털 기술을 지배 도구로 활용하여 직원 임금 인상을 제한하고 근로자의 노조 결성을 방해하며 노동 착취를 증가시키고 있습니다. 디지털 감시에 대한 근로자의 저항은 직장에서 디지털 기술의 투명성과 민주화에 대한 요구를 나타냅니다.

현지 시간으로 2023년 5월 31일 미국에서 Amazon과 그 자회사는 사용자 개인정보 침해 혐의로 3천만 달러 이상을 지불할 예정입니다.

기업 감시와 근로자의 갈등은 어제오늘의 일이 아닙니다. 100년이 넘는 기간 동안 기업은 임금을 낮추기 위해 근로자와 업무 프로세스에 대한 정보를 생성, 수집, 수량화하려고 노력해 왔습니다. 오랜 투쟁 끝에 고용주들은 노동자들로부터 생산 통제권을 빼앗고, 생산 기술을 간소화하고 정보화했으며, 생산량과 임금을 제한하는 소위 "법률"을 공식화했습니다.

전신, 전화, 팩스 및 현대 정보 기술의 출현으로 기업은 직원에 대한 원격 감독을 실현했습니다. 기업 인트라넷, 모바일 컴퓨팅, 위치 추적, 이미지 및 자연어 인식, 기타 형태의 고급 데이터 분석이 성숙해짐에 따라 기업 감시 기능은 최근 수십 년 동안 극적으로 확장되었습니다. 오늘날의 기업은 작업과 생산의 모든 측면에 대한 지속적인 모니터링을 원하며 이러한 모니터링도 비대칭적입니다. 기업은 직원이 관리를 모니터링하지 못하도록 하면서 자신도 모르는 사이에 직원을 모니터링할 수 있습니다.

현재 소매, 식품 서비스, 물류, 숙박 및 의료 산업은 많은 국가에서 가장 큰 고용주 중 하나입니다. 이들 기업은 인력을 많이 고용하지만, 제품을 생산하는 데는 기술을 통해 증가하기 어려운 노동력이나 주의력이 필요하기 때문에 생산성 증가가 더디다. 그래서 이들 기업은 임금 인상 억제에 대해 매우 우려하고 있습니다. 많은 기업이 고용률은 높고 기술은 낮으며 이직률이 높은 비즈니스 모델을 채택하고 신기술을 사용하여 근로자가 집단적 힘을 형성하는 것을 방지합니다.

Brishen Rogers의 관점에서 기업은 데이터를 사용하여 직원을 세 가지 방식으로 제한합니다. 그는 첫 번째 방법을 "디지털 테일러리즘"이라고 부르는데, 이는 과학적인 관리 시스템을 통해 노동 과정에 대한 관리 통제를 확립하는 것입니다. 디지털 테일러주의에는 다양한 형태의 자동화와 강화된 감시가 포함됩니다. Amazon 창고의 경우 알고리즘 모니터링 시스템은 직원이 업무를 충분히 수행하지 못하거나 관리자의 허가 없이 화장실을 사용하는 직원을 보고하고 때로는 해고를 권고하기도 합니다.

기업은 디지털 테일러주의를 사용할 뿐만 아니라 감시 및 데이터 수집 기술을 사용하여 노조 결성 및 기타 집단 행동을 방지하고 있습니다. 예를 들어 기업은 후보자의 업무 이력을 소셜 미디어 게시물이나 정치적 행동에 대한 데이터와 집계하여 경영진의 권위에 도전할 수 있는 직원을 선별하는 새로운 채용 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 신뢰와 결속력을 구축하는 것은 근로자 조직화 과정의 중요한 부분이며, 근로자는 서로를 보호하고 책임을 공유하기 위해 집단 행동에 참여합니다. 그러나 현대 감시는 이러한 동원을 막을 수 있습니다. 첫째, 지속적으로 감독을 받고 서로 분리되어 있는 근로자들은 공통의 목표를 달성할 기회가 거의 없습니다. 또한 음성 처리 및 자연어 처리 소프트웨어의 개발을 통해 기업은 직장에서 말하는 거의 모든 것을 "듣고" 직원들이 서로 대화하는 시간을 확인할 수 있습니다.

마지막으로 많은 기업이 새로운 기술을 사용하여 비즈니스 범위를 변화시키고 있습니다. 그들은 노동력을 구매하여 근로자를 고용하고 근로자를 합법적인 직원이 아닌 독립 계약자로 대우합니다. 예를 들어, Amazon은 배송 작업을 다양한 외부 회사에 아웃소싱하지만 한 기자가 발견한 것처럼 Amazon의 계약에 따르면 서비스 제공업체는 "Amazon에 자체 시설에 대한 물리적 액세스는 물론 지리적 위치, 배송 속도와 같은 다양한 데이터를 제공해야 합니다. 아마존은 이 정보를 책임이나 비용 없이 원하는 대로 사용할 권리가 있으며, 아마존은 여전히 ​​전통적인 고용 권리를 행사하고 감독 조치를 취할 수 있다고 밝혔습니다.

오늘날 고용주의 방대한 기술적 역량을 고려할 때, 정책 입안자들은 작업 현장에서 근로자가 일하는 동안 모니터링하는 등 오랫동안 지속되어 겉으로는 논란의 여지가 없어 보이는 형태의 직장 감시를 금지하는 것을 고려할 수 있습니다. 옹호자들은 직장 데이터를 부분적으로 또는 완전히 제거하는 방법을 모색하기 시작했습니다. 예를 들어, 캘리포니아 대학교 버클리 노동 센터의 연구원들은 학계, 노동조합 및 기타 단체들과 광범위한 협의를 거친 후 직장에서 근로자의 감정을 식별하기 위해 얼굴 인식 및 알고리즘의 사용을 금지하고 고용주가 다음과 같은 근로자 데이터 수집을 제한할 것을 권고했습니다. 근로자의 작업에 필요하고 필수적인 것입니다.” 연구원들은 또한 고용주가 "핵심 업무 수행, 근로자 안전 보호 또는 법적 의무 준수를 위해 필요한 경우"에만 전자 모니터링을 사용해야 한다고 권고했습니다.

Brishen Rogers는 이러한 개혁을 위해서는 노동법에 보다 근본적인 변화가 필요하다고 말했습니다. 즉, 작업장 감시 기술을 선택하고 구현하는 고용주의 권한을 줄이고 근로자에게 생산 계획 및 실행에 대한 실질적인 발언권을 부여하는 것입니다. 데이터 관행에 대한 세 가지 범주의 개혁을 통해 이러한 목표를 발전시킬 수 있습니다. 즉, 다양한 맥락에서 데이터 수집 및 사용을 금지하고, 다른 맥락에서 데이터 관행을 심의하고, 데이터 소스나 기술을 공공 또는 사회적 통제하에 두는 것입니다.

위에서 언급한 데이터 수집 금지 외에도 Brishen Rogers는 의회가 근로자에게 노동조합 소속 여부에 관계없이 기술 변화에 관해 협의할 수 있는 집단적 권리를 부여하는 것을 고려할 수 있다고 제안했습니다. 근로자와 대중은 데이터 및 관련 기술에 대해 더 큰 통제권을 가질 자격이 있으므로 의회는 데이터를 공공 자원으로 사회화하기 위한 개혁을 통과시켜야 합니다. 예를 들어, 의회는 기업이 근로자 및 작업 프로세스에 대해 수집한 데이터를 공유하도록 요구할 수 있습니다. 규제 기관이나 근로자 권리 단체는 이 데이터를 분석하여 임금 및 근무 시간 미준수 등 기본 노동법 위반을 탐지할 수 있습니다. 그러한 개혁 하에서 노동자들은 더 많은 교섭 영향력을 갖게 될 것입니다. 그러나 노동자 집권에 대한 고용주들의 경계심을 고려할 때 그러한 개혁은 쉽지 않을 것이다. 많은 기술 기업과 거대 서비스 산업에서는 제한을 우회하고 각자의 방식으로 직원을 계속해서 면밀히 모니터링하는 방법을 찾을 것입니다.

인용 기사:

https://www.bostonreview.net/articles/workplace-data-is-a-tool-of-class-warfare/

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