MIT 미디어랩과 막스 플랑크 연구소는 인공지능을 이용한 창작 예술품의 이익을 누가 가져가야 하는지 의문을 가졌다. AI의 데이터 트레이닝에 사용되는 원본 작품을 제작하고 고른 사람들, 프로그램을 만든 사람들, 최종 결과물을 큐레이팅하는 과정에 연관된 다양한 사람들이 있다. 최근 논문에서 AI가 만든 예술품의 수익을 누가 가져가는가 하는 것은 AI역할에 대한 생각과 발언들에 좌우된다는 것을 보여주고 있다.
AI가 만든 작품에 대한 사람들의 말을 들으면 마치 AI가 무엇을 그릴지 독자적으로 결정하는 것처럼 보이게 된다. 예를 들어 크리스티는 기사에서 Edmond de Belamy에 대해 ‘알고리즘으로 만든 작품’으로 소개했다. 그러나 알고리즘은 예술을 모른다. 인간이 선택하고 입력한 작품들에서 발견한 패턴을 인식하고 그것을 반복하여 얻는 것일 뿐이다.
iScience지에 실린 엡스타인의 논문에서는 Edmond de Belamy의 제작을 이끈 프로세스를 다양한 단계에 연루된 다양한 사람들로 묘사한다. 우선 AI의 결과물 중에 작품을 골라낸 컬렉티브 아티스트 그룹 Obvious, 다양한 사람들에 의해 위키아트에 업로드된 원본 그림을 그린 르네상스 화가들이 있다. 예술작품을 생성하는 프로그램의 기술을 만들고 최적화시킨 머신 러닝 연구자들도 있다.
막스플랑크연구소의 엡스타인은 특히 미디어에서 AI에 인간과 유사한 특성을 부여하는 특징이 있는데, 우리가 AI예술에 대해 말할 때 사용하는 언어가 사람들이 작품의 수익을 누가 받아야하는지에 대해 생각하는 방식에 어떻게 영향을 미칠지에 대해 의문을 가졌다. 이를 알아보기 위해 엡스타인은 자원봉사자들에게 AI가 어떻게 만들어졌는지 설명하는 텍스트를 읽은 다음, AI로 예술을 만드는 데 관여하는 여러 사람들에게 어떻게 수익을 분배해야할지 제안해달라고 요청하고, 이와 함께 이들이 AI를 얼마나 의인화하는지 알아보기 위한 질문을 추가했다.
그 결과 AI에 인간의 자질을 부여하는 경향이 더 많은 사람들은 AI를 만든 기술자들에게 더 많이 보상하도록 하는 반면, AI를 도구로 보는 사람들은 인공지능을 큐레이팅한 아티스트의 역할을 더 높게 평가했다.
추가된 실험을 통해 자원봉사자들이 읽은 원문 텍스트의 유형이 AI 의인화 정도에 영향을 미치며, 결과적으로 수익 할당에도 영향을 준다는 것을 보여주었다. 즉, 사람들이 인공지능이 인간과 비슷하다는 식의 설명을 읽으면 인공지능을 만든 기술자의 역할을 더 크게 볼 가능성이 크고, AI를 도구로 설명하는 텍스트를 읽으면 AI를 사용하는 아티스트에게 더 많은 크레딧을 부여한다는 것이다.
작은 차이에도 불구하고, 이 연구는 우리가 AI에 대해 말하는 방식이 AI를 구축하고 훈련하고 사용하는 데 관련된 기여도를 인식하는 방식에 영향을 미친다는 것을 보여준다.
Forbes 
