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텍스트를 이미지로 전환해주는 OpenAI의 DALL-E2가 미국 도시를 재창조하는 프로젝트에서 큰 역할을 하고 있습니다.

미국인의 자동차 사랑은 ‘총기 사랑’만큼 유별나고 각별합니다. 해서, 미국의 도로는 보행자에게는 불편하고 위험한 곳입니다. 2020년에 교통사고 사망자만 6500명이라고 합니다. 이 위험한 도로를 보행자 친화적인 것으로 변화시키는 아이디어를 인공지능, DALL-E2에게서 얻고 있는 것입니다. 이 프로젝트는 브루클린을 기반으로 활동하는 아티스트 짜흐 카츠Zach Katz의 아이디어입니다.

카츠는 DALL-E 2가 공개된 이후 다양한 실험을 해오고 있었습니다. 그 경험으로 프로젝트에서는 인공지능에게 구글 스트리트 뷰 이미지를 제공한 후에 보행자에게 편안한 도로의 이미지를 생성할 것을 요구하는 프롬프트(제시어)를 입력하고 그 결과를 정리하여 공개하고 있습니다.

카츠는 DALL-E의 산출물이 실제 사회의 변화에 영향을 미칠 수 있다고 믿었습니다. 그는 블룸버그 뉴스와의 인터뷰에서 “나는 그것이 정말 멋지다고 생각했고, 사람들이 더 나은 도시를 상상하도록 도울 수 있는 잠재력에 놀랐다”고 말했습니다. 트위터에 공유된 사진들은 그의 말에 공감하기에 충분했습니다.

이 프로젝트를 보면서 인공지능 시대에는 새로운 창의력이 필요하다는 생각이 들었습니다. 그것은 도구(인공지능) 활용에 있어서 창의력입니다. 인공지능이라는 도구는 사용자의 활용 방법에 따라 완전히 다른 결과를 보입니다. 그렇기 때문에 ‘활용 방식’에 있어서 ‘새롭고 다름’은 창의성의 원천으로 충분하다는 것입니다.

지금까지 창의력은 표현하고자 하는 ‘내용’과 그것을 드러내는 ‘형식’에서 ‘기존의 것과 다르거나 혹은 새로운 것을 만들 수 있는 능력’이었습니다. 이제 인공지능 활용 능력이 추가되어야 하는 것입니다.

인공지능 활용 능력이 창의력의 원천이 되는 이유는 인공지능 그 자체의 성격에 있습니다.

먼저, 인공지능은 범용 도구입니다. 특정한 용도가 없다는 것입니다. 글을 생성하기 위해 만들었던 GPT-3가 그림에도 놀라운 성과를 보이고 있고, 코딩, 수학까지 그 쓰임새를 확장해갑니다. 애초에 그것을 설계한 사람이나 개발자가 예상하지 못했던 ‘용도’입니다. 인공지능이 범용인공지능(AGI)로 진화할 수록 사용자에 따라 그 활용의 폭과 성과는 차이가 확대될 수밖에 없을 것입니다. 어떤 인공지능을 자기에게 주어진 과제를 해결하기 위해, 혹은 창의적인 일을 하는데 최적의 결과를 낼 수 있는 방식을 찾는 것이 중요한 이유입니다.

두 번째는 인공지능은 그 과정을 알 수 없고 산출물을 예상할 수 없는 블랙박스라는 것입니다. 지금까지 도구는 그것을 이용해서 할 수 있는 결과물을 예상할 수 있었고, 사용하는 인간의 숙련도에 의해 산출물의 완성도가 차이가 났으며 그 과정을 알 수 있었습니다. 인공지능은 사람이 어떤 요구 사항을 입력하고 나면 어떤 산출물이 나올지 예상이 어렵고, 인공지능이 왜 그런 아웃풋을 만들었는지 과정을 알 수가 없습니다. 결국 과제와 인공지능의 특성을 이해하고, 그 가능성을 가늠할 수 있는 능력이 있어야만 인공지능을 제대로 활용할 수 있을 것입니다.

오래 전에는 창의성을 소수의 선택을 받은 사람만이 가진 특별한 재능이라고 생각한 시기도 있었지만, 이제는 보통 사람들도 교육을 통해서 길러질 수 있다고 사람들은 믿게 되었습니다. 많은 사람들이 창의력의 중요성을 이야기하지만, 주변에서 창의적인 사람들을 보기는 쉽지 않습니다.

창의력을 키우는 것은 다양한 경험이 오랜 시간 축적되어야 가능한 것입니다. 새로운 창의력-인공지능의 창의적 활용능력은 더 많은 지식과 경험을 요구합니다. 소요가 이른 시기에 디지털과 인공지능 교육이 필요하다는 것을 강조하는 이유입니다.