인간, AI, 미술의 시각작업: M. 폴라니의 ‘암묵적 차원’을 통한 고찰
Visualization by Human, AI, and Art: Consideration based on M. Polanyi’s Theory of Tacit Dimension
강수미(동덕여자대학교)
27권 2호, 7~32쪽
초록
현대 시각작업에서 인간, AI 기술, 미술은 복합적이고 상호적인 고리를 이루며 작용한다. 이러한 매체조건은 인간의 인지능력, 감각, 창조성, 전문성, 예술규준을 더 확장된 관점으로 이해할 것을 요구한다. 이에 본 연구는 과학철학자 마이클 폴라니의 암묵적 차원 이론과 팝아트 미술가 로이 릭턴스타인의 코믹팝 아트를 중심으로 인간의 창작과 기술에 의한 시각작업의 관계를 판단할 논거를 탐색한다. 본문 전반부는 인간의 앎과 수행에서 암묵적 차원을 밝힌 폴라니의 이론을 설명하고, 그것이 컴퓨터과학의 발전 방향 및 공학적 한계에 연관되는 점을 세 가지 역설(메논의 역설, 폴라니의 역설, 모라벡의 역설)을 통해 논한다. 이어 릭턴스타인의 만화 컷을 차용한 회화 작업에서 암묵적 앎의 차원과 창조적 성격을 분석한다. 그것은 축적된 작업 경험과 실험을 바탕으로 미술가가 당대 미술지형에 대해 종합적으로 판단하는 능력, 자율적 표현 대신 의도적으로 기술적 모방을 선택해 회화의 새로운 창조성을 제시하는 전략 등이다. 오늘날 이미지 생성형 AI는 릭턴스타인의 그림들에서 시각적 요소와 예술적 패턴을 인식해 만든 데이터를 기반으로 학습한다. 릭턴스타인이 기계적 시각을 훈련하고 인쇄된 만화의 기술적 표현을 손으로 모방한 절차를 생성형 AI는 역으로 그의 예술적, 창조적 특성으로 취해 기계 학습하는 것이다. 본고는 이러한 논의를 통해 인간, 기술, 미술의 루프 인터랙티브 패러다임과 미술가의 암묵적 차원에 대한 학제적 이해를 도모한다.
Abstract
In contemporary visual work, human, AI technology, and art processes are convergent and interactive. These media conditions require a more expanded perspective and understanding of human cognitive ability and senses, creativity, expertise, and artistic criteria. In this context, my research explores the basis for judging the relationship between a creation by humans and a visualization by technology, focusing on Michael Polanyi’s theory of Tacit Dimension and Roy Lichtenstein’s Comic Pop Art. First, I explain Polanyi’s theory, which illuminates the tacit dimension of human knowledge and performance. Then I discuss computer science’s development direction and limitations through three paradoxes (Menon’s paradox, Polanyi’s paradox, and Moravec’s paradox). Next, I analyze a tacit dimension and creativity in Lichtenstein’s paintings which appropriate the comic cuts. These include his ability to comprehensively read the art world based on accumulated artistic practices and experimentations and his strategy of presenting new creativity in the painting by intentionally choosing technical imitation instead of the artist’s autonomy. Today’s Image-generating AI learns from data that labels Lichtenstein’s paintings as his visual elements and artistic patterns. In that respect, generative AI machine learning takes Lichtenstein’s creative characteristics from the process he trained the mechanical vision and imitated the technical expressions of printed comics by hand. In conclusion, my paper suggests an interdisciplinary understanding of the loop interactive paradigm of humans, technology, and art and the tacit dimension of artists.
- 발행기관:
- 현대미술학회
- 분류:
- 예술일반