AI 생성 이미지는 이제 Midjourney 및 Dall-E와 같은 모델 덕분에 광고, 소셜 미디어, 엔터테인먼트 등에 스며들고 있습니다. 그러나 AI와 함께 시각 예술을 만드는 것은 실제로 수십 년 전으로 거슬러 올라갑니다.
Christiane Paul 뉴욕시의 Whitney American Art 박물관에서 디지털 아트를 선별합니다. 작년에 바울은 선별했다 전시회 영국의 예술가 Harold Cohen과 그의 컴퓨터 프로그램 Aaron에서 Aron의 첫 번째 AI 프로그램 인 Aaron. 오늘날의 통계 모델과 달리 Aaron은 1970 년대에 전문가 시스템인간 예술가의 의사 결정을 모방합니다.
Christiane Paul
Christiane Paul은 Whitney American Art 박물관의 디지털 아트 큐레이터이자 새 학교의 명예 교수입니다.
IEEE 스펙트럼 Cohen의 상징적 인 AI 프로그램, 디지털 아트 큐 레이션 및 예술과 기술의 관계에 대해 Paul과 이야기했습니다.
디지털 아트를 어떻게 관리합니까?
Christiane Paul : 디지털 아트를 선별하는 것은 다른 예술 형식과 다르지 않습니다. 그림이나 사진 또는 인쇄물이든, 우리는 모두 개념의 정교함과 그것이 매체로 변환되는 방법을 살펴 봅니다. 따라서 큐레이터 선택은 기술에 의해 주도되지 않습니다. 당신이 그림의 큐레이터라면, 전시회를위한 작품을 선택하는 것은 브러시 스트로크를위한 특정 페인트 나 기술에 의해 주도되지 않을 것입니다.
물론, 그림의 특정 기술로서 Pointillism에 관한 쇼가있었습니다. 그리고 AI 기술에 예술적 매체로 초점을 맞춘 전시회가있을 수 있습니다. 그러나 일반적인 기준은 여전히 개념의 정교함과 그 구현 일 것입니다.
작업의 일환으로 엔지니어와 협력합니까?
폴 : 물론이죠. 많은 예술가들은 특히 오래된 세대의 디지털 아티스트와 관련하여 엔지니어링의 배경 지식을 가지고 있습니다. 디지털 아트 프로그램이나 학교가 없었을 때 디지털 아티스트는 종종 엔지니어링 배경 또는 프로그래밍. 그래서 당신은 개발자 및 소프트웨어 엔지니어와 함께 일하며 많은 아티스트는 프로그래머 또는 코더 자체입니다. 저는 제가 함께 일하는 대부분의 아티스트를 말합니다. 그들은 때때로 작업량으로 인해 아웃소싱해야하지만 대부분은 잡초에 매우 깊이 있습니다.
디지털 아트를 수집하고 보존하는 데 어떤 어려움이 있습니까?
폴 : 예술 기관이나 수집가의 경우 컴퓨터와 시스템이 빠른 속도로 변화하기 때문에 기술을 보관하고 추적하는 표준 및 모범 사례를 갖는 것이 중요합니다. 90 년대에 사람들은 보존 접근 방식을 시행하는 데 더 많은 관심을 기울이기 시작했으며 몇 가지 전략이 있습니다. 그중 하나는 저장 및 하드웨어 보존입니다. 이것은 개념적으로 하드웨어에 의존하는 조각에 사용됩니다. 그리고 마이그레이션, 에뮬레이션 및 재생이 있습니다.
은 총알이 없습니다. 어떤 접근법이 가장 좋은 접근법인지 확인하려면 개별 아트 워크를 살펴 봐야합니다. 예를 들어, Harold Cohen 전시회에서 우리는 기본적으로 Cohen의 노트북을 기반으로 처음부터 처음부터 처음부터 다시 만들었고 우리가 찾은 코드를 인쇄했으며 그의 아들은 실제로 Python에서 그것을 다시 코딩했습니다. 우리는 원래 기본을 재구성했지만 파이썬에서도 재구성했습니다.
코헨 전시회에 영감을주는 것은 무엇입니까?
폴 : 나는 꽤 오랫동안 Harold Cohen을 알고있었습니다. 우리는 2007 년 전시회에서 함께 일했으며 Aaron은 상징적 인 작품입니다. 디지털 아트를 공부하는 모든 사람들은 이것을 기본 작품 중 하나로 알고 있습니다.
우리는 그의 작품 중 일부를 Whitney Museum의 컬렉션에 가져 왔기 때문에 한 점을 보여주었습니다. 그러나 나는 또한 현재 텍스트-이미지 모델에 비추어 예술 제작을위한 첫 번째 AI 소프트웨어를 다시 방문하는 것이 특히 흥미로울 것이라고 생각했습니다. 그들의 프로세스는 근본적으로 다르며 저자와 협력은 매우 다른 방식으로 진행됩니다.
해롤드 코헨은 처음부터 아론을 썼다. 그는 그 소프트웨어를 구축하는 것을 완전히 담당했으며, 그는 평생 동안 5 개의 다른 언어로 진화했기 때문에 이미지의 구성은 완전히 통제하에있었습니다. 그는 연상적인 형태, 비 유적 단계, 식물 기반 단계로 이동 한 다음 추상화로 돌아 왔습니다. 나중에 그는 소프트웨어 컬러 구성을 가르쳤으며 Aaron의 작업을 실행할 드로잉 장치를 만들었습니다. 그는 실제로 Aaron을 공동 작업자로 간주했으며 Aaron은 Cohen의 감성과 미학을 캡슐화했습니다.
오늘날의 AI 소프트웨어는 본질적으로 통계적으로 기반을두고 있으며 많은 저자와 대행사가 회사 블랙 박스에서 발생합니다. 아티스트는 아티스트가 자신의 모델을 훈련시키고 조정하더라도이를 통제 할 수 없습니다. AI와 함께 일하는 아티스트는 소프트웨어를 조작하고 작업하는 데 많은 투자를하고 있지만 항상 통제 할 수없는 회사가 작성한 구성 요소가 항상 있습니다.
AI 생성 이미지가 예술 일 수 있습니까?
폴 : 텍스트-이미지 모델로 만든 모든 영상이 예술이 아닙니다. 사람들이 할 수있는 것은 훌륭합니다 AI를 사용하여 이미지를 생성하십시오 그리고 그것을 가지고 놀지 만, 나는 그 결과 예술이라고 부르지 않을 것입니다.
AI Art는 인공 지능을 개념적이고 실용적인 방식으로 도구 및 매체로 사용하며, 기술에 비판적으로 참여하고 의문을 제기합니다. 윤리적 또는 미적 관점. 오늘날의 AI 아티스트의 대부분은 이러한 기술에 매우 깊은 방식으로 참여하고 있습니다. 그들은 그들 자신의 교육 데이터 세트를 구성합니다. 그들은 모델을 훈련시킵니다. 그들은 AI에 포함 된 편견에 의문을 제기합니다. 따라서 상당히 복잡하고 관련된 프로세스이며 이미지를 생성하는 텍스트 프롬프트가 아닙니다.
이 기사는 2025 년 5 월호에서“Christiane Paul에 대한 5 가지 질문”으로 나타납니다.