생성 AI가 크리에이티브 앱이나 소프트웨어에 사용되어서는 안 되는 6가지 이유

AI가 뭔가를 "창조"하도록 할 때마다 우리는 우리만의 독특한 작품을 만드는 과정의 일부를 포기하게 됩니다. 당신은 모방하도록 훈련된 알고리즘에 당신의 창의성을 넘겨줄 의향이 있습니까? 많은 사람들은 생성적 AI가  창의적 소프트웨어에 속하지 않는다고 생각합니다 . 그 이유는 다음과 같습니다.

목차

• 1. 생성적 AI는 진정한 인간의 창의성을 방해합니다.
• 2. AI는 모든 것을 지루할 정도로 비슷하게 보이게 만든다
• 3. 인간의 창의적 능력을 평가절하합니다
• 4. 생성적 AI는 인간의 실제 기술 개발을 빼앗는다
• 5. 오용 및 표절 가능성
• 6. 생성적 AI는 창의적 유산을 위협합니다.

1. 생성적 AI는 진정한 인간의 창의성을 방해합니다.

우리가 AI에 의지해 예술, 음악, 심지어 글까지 창작하게 되면 인간의 진정한 표현이 억압되는 셈입니다. 창의성은 단순히 모양, 색상 또는 단어를 능숙하게 결합하는 것 이상입니다. 하지만 감정, 관점 또는 경험을 새로운 것으로 번역하는 것도 의미합니다. AI가 힘든 일을 대신하게 되면, 우리는 창의성의 매우 개인적인 측면을 놓치게 됩니다. 기계에 색칠하는 것과 같습니다. 빨리 끝낼 수는 있겠지만 내용이 전혀 없습니다.

게다가 창의적인 아이디어를 위해 AI에 의존하게 되면, 우리 스스로 아이디어를 찾아내는 방법을 잊어버릴 위험이 있습니다. 가장 좋은 아이디어는 종종 시행착오를 거쳐 나오며, 빈 페이지나 캔버스와 씨름한 끝에 마침내 원하는 아이디어를 발견하게 됩니다. 하지만 AI가 기성 개념을 제공하면서 우리는 바로 그런 고민을 잃습니다. 바로 그런 고민이야말로 진정성 있고 독창적인 창의성을 촉진하는 원동력입니다.

전통적인 스케치와 AI를 활용한 예술 작품 제작을 비교해 보세요. 예술가는 다양한 굵기와 음영 기법을 실험하며 각 획에서 배우는 데 수 시간을 할애할 수 있고, AI 사용자는 실제 그림 기술을 전혀 개발하지 않고도 수십 가지의 변형을 만들어낼 수 있습니다.

2. AI는 모든 것을 지루할 정도로 비슷하게 보이게 만든다

생성적 AI의 가장 큰 문제 중 하나는 기술적으로는 인상적이지만 다양성과 미묘함이 부족한 결과를 생성하는 경향이 있다는 것입니다. AI 모델은 기존 작업에 대한 방대한 데이터 세트를 기반으로 학습되므로 기존 패턴과 스타일을 그대로 복사하는 경우가 많습니다. 그 결과, 주제의 변형처럼 느껴지는 콘텐츠의 바다가 생겨났습니다. 세련되었지만 반복적이었습니다.

예를 들어 AI 아트 생성기의 결과를 비교하면 명확한 징후를 볼 수 있습니다. 똑같이 어두운 조명, 초상화에서 비슷한 얼굴 특징, 특징적으로 흐릿한 배경 등이 있습니다.

AI를 창의적인 애플리케이션에 접목하면 본질적으로 독특성을 위해 마련된 공간에 동일성을 가져오는 셈입니다. 예술, 디자인, 글쓰기는 개인의 스타일과 인간의 마음만이 가져올 수 있는 예상치 못한 변화를 통해 발전합니다. 하지만 AI가 우리가 보고 소비하는 것을 점점 더 많이 창조할수록, 창작의 세계는 과거의 반복적 버전에 불과해질 위험이 있습니다.

3. 인간의 창의적 능력을 평가절하합니다

창의적인 업무를 처리하는 데 AI 도구가 사용 가능해지면서 인간의 기술이 간과될 위험이 있습니다. 이전에는 디자인, 글쓰기, 그림을 그리는 능력을 갖추려면 수년간의 연습, 피드백, 개선이 필요했습니다. 이제 적절한 AI 도구를 사용하면 누구나 몇 초 만에 전문적인 작품처럼 보이는 것을 만들 수 있습니다.

이 기술의 가치 상실은 실제적인 결과를 초래할 수 있습니다. 최근 디자인 업계에서 벌어지고 있는 AI 기반 도구에 대한 논쟁을 예로 들어보겠습니다. 그래픽 디자이너들은 Canva의 생성적 AI 디자인과 Adobe의 생성적 채우기 기능과 같은 AI 도구로 인해 고객이 숙련된 디자이너의 가치를 낮게 평가한다는 우려를 표명했습니다.

결국, 컴퓨터가 몇 번의 클릭만으로 로고를 만들거나 이미지를 편집할 수 있다면 전문가에게 돈을 낼 이유가 어디 있겠습니까? 이런 사고방식은 전문가들이 자신의 기술에 쏟는 노력과 숙련도를 떨어뜨리고, 진정한 예술가의 작품을 인정받기 어렵게 만듭니다.

4. 생성적 AI는 인간의 실제 기술 개발을 빼앗는다

창의력은 하룻밤 사이에 생겨나는 것이 아닙니다. 이를 개발하려면 수년간의 연습과 테스트, 개선이 필요합니다. 하지만 AI가 "어려운 부분"을 처리할 수 있게 되면 학습을 건너뛰고 알고리즘이 처리하게 하는 것이 더 쉬워집니다. 결국 우리는 우리 자신의 기술을 실제로 개발할 기회를 놓치게 될 것입니다.

예술, 음악, 글쓰기, 디자인을 창작하는 것은 단순히 완성된 작품을 만드는 것만이 아니라, 기법을 배우고, 스타일을 다듬고, 실험을 통해 자신의 목소리를 찾는 것도 포함합니다. AI를 지름길로 의지하는 것은 이러한 과정을 훼손할 뿐만 아니라, 잠재력을 진정으로 탐구할 기회를 얻지 못하는 창작자 세대를 만들어낼 위험이 있습니다. 우리는 실험하고, 실수로부터 배우고, 성장하는 능력을 잃습니다.

5. 오용 및 표절 가능성

생성적 AI는 표절과 같은 비윤리적인 행동을 더 흔하게 만들 수도 있습니다. 기존 작품의 대규모 데이터 세트를 기반으로 훈련된 AI 모델은 종종 이러한 원본 작품과 매우 유사한 콘텐츠를 생성하는데, 이로 인해 우발적 또는 의도적인 표절에 ​​대한 우려가 발생합니다.

예술가들은 AI 도구가 특정 스타일을 모방하여 사용자가 생성적 AI가 생성한 콘텐츠를 마치 자신의 것처럼 주장하거나 유명 예술가의 작품을 거의 그대로 모방하는 일이 쉬워지는 것에 대해 경고했습니다.

사실, 아티스트들의 반발이 너무 강렬해서 ArtStation과 DeviantArt와 같은 플랫폼은 정책을 업데이트하여 크리에이터에게 AI 학습 데이터 세트에 자신의 작품이 사용되는 것을 거부할 수 있는 옵션을 제공해야 했습니다. 이러한 움직임은 사람들이 출처를 인정하거나 출처를 표시하지 않고도 창작자의 독특한 스타일을 모방할 수 있는 AI 기반 표절의 위험성에 대해 많은 것을 말해줍니다.

이런 오용은 특정 개인에게만 해를 끼치는 것이 아닙니다. 뿐만 아니라 창작계 전체에도 영향을 미칩니다. 거의 동일한 사본이 자유롭게 유통되면 원본 작품의 가치가 떨어질 수 있습니다.

6. 생성적 AI는 창의적 유산을 위협합니다.

인간의 창조적 유산(예술, 음악, 문학 및 기타 문화적 표현 형태)은 다양한 공동체의 독특한 역사, 경험 및 가치를 나타냅니다. 우리가 새로운 작품을 창작하기 위해 AI를 활용하게 되면 이러한 풍요로움을 잃을 위험이 있습니다.

AI 모델은 기존 데이터 세트를 기반으로 훈련되는데, 이는 종종 서구적 관점이 지배하는 편협한 문화와 창의성 관점을 반영합니다. 이러한 데이터 세트에서 제대로 표현되지 않은 문화는 AI 기반 혁신으로 인해 제외되거나 잘못 표현될 위험이 있습니다.

시간이 지남에 따라 생성적 AI가 창의적 생산에서 더 큰 역할을 하게 되면, AI 훈련 데이터에 내재된 편향으로 인해 이러한 잘 대표되지 않는 문화가 간과되거나 동질화될 수 있습니다. 결과적으로 창의적인 세상은 점점 더 기계적이고 일반적이 되었으며, 진정한 문화적 다양성을 반영하지 못하게 되었습니다.

생성적 AI는 효율성과 편의성 측면에서 부인할 수 없는 잠재력을 가지고 있지만, 혁신적인 애플리케이션과 소프트웨어에서는 이로운 점보다 해로운 점이 더 많을 수 있습니다. 창의성은 감정, 경험, 성격을 바탕으로 하는 매우 인간적인 노력입니다. 인간이 최우선이라는 원칙을 고수하고 기계가 인간을 지배하려는 충동을 억제하는 것이 중요합니다.