이 파빌리온은 2016년 암스텔담에서 열린 GPU 기술 컨퍼런스엣 Ai Build사가 선보였다. 3D 프린트 적층제조공정을 통한 건축의 미래가 어떻게 변화할 수 있는지를 보여준 좋은 사례이다. Ai Build사는 Arup Engineers와 협력하여 단순한 3D 프린트 기술을 넘어 인공지능을 사용하여 이 파빌리온을 만들었다. 지혜와 지식, 그리고 힘을 상징하고 있으며, 크레타섬의 미로를 만들었다는 건축가로 알려진 그리스 신화 속 Daedalus 이름을 이 파빌리온에 붙였다. 이 구조물은 KUKA 산업용 로봇 팔을 사용하였다. 며 NVDIA의 GPU를 사용하여 컵퓨터 비전과 심층학습 알고리즘을 이용하여 속도와 정확성을 대형 3D 구조체 만들기에 적용한 사례이다. AI 알고리즘으로 프로그램되어 3D 프린트 구조물을 만드는 과정을 스스로 학습하였다. 프린트 과정을 최적화하기 위하여 카메라를 사용한 진행상황을 보고 실수를 통해 학습을 하였다.
이 파빌리온의 가치는 AI와 3D 프린트 기술의 조합은 건설비용을 낮출 수 있는 방법의 탐구이다. 가장 중요한 점은 제작 시간을 기존의 절반으로 줄일 수 있다는 것이다. 일반적 프린터는 시각이 없으며, 컴퓨터의 지시를 따를 뿐이다. 문제가 생겨도 대처를 하지 못한다. 이와 같은 문제 해결을 위한 방법으로 카메라를 프린터에 부착하였다. 시각적 정보를 실시간 구조물에 대한 분석을 위하여 알고리즘들을 사용하였다. 목표는 물리적 환경과 디지털 환셩간의 피드백 루프를 만드는 것이었다. 실제 구조물을 경화시키기 위하여 팬을 사용하였다. 추가로 격자 디자인은 재료의 낭비를 없애주는 것이다.
이 구조물을 만드는데 15일이 소요 되었다. 그리고 조립에 반나절이 소요되었다. 4.5m 높이의 파빌리온을 48개 조각으로 이루어 졌다. 이 파빌리온 제작에 $35,600이 들었다. 컨퍼런스 이후, 파빌리온을 런던으로 다시 가지고 와서 건설 과정에서 3D 프린터와 AI가 함께 효율적으로 사용될 수 있는가를 지속적으로 연구하고 있다.
Fosters+Partners의 ARD 팀이 수행한 복합재료 변형 연구이다. 2017년 Autodesk사와의 협력 연구이다. 건축에서 생태모방공학적 적용이 가능하도록 하는 연구이다. 즉, 외부 기계적 힘에 의한 것이 아닌, 유기체적으로 온도와 빛, 습도 등의 물리적 환경에 대한 변형에 관한 연구이다. 복합소재가 주변 물리적 환경의 변화에 따라 팽창률과 수축률 차이에 의하여 그 형태가 변화하며, 이 변화를 이해하고 활용하기 위한 연구이다. 복합재의 형태학적 변형이 주된 관심사이며, 복합소재를 원하는 방식으로 제어를 하기 위한 연구이다.
문제는 복합소재들의 변형은 외부 조건에 비선형적 변화를 한다는 것이다. 다양한 다층 복합소재의 변형을 시뮬레이션 한다는 것은 많은 시간의 계산을 필요로 한다. 즉시적 변형에 대한 예측을 하기 위한 빠른 방법으로, 기계학습을 사용하는 모델 구축에 관한 연구이다.
우선 시스템 학습을 위하여 우선 합성 데이터 세트의 작성이 필요하였다. 수백 개의 다른 합성재를 만들고, 이들의 변형을 예측하는 시뮬레이션 모델을 만들었다. 이 모델을 이용하여, 재료별 변형에 관한 데이터 세트를 만들었다. 이 데이터를 이용하여 서로 경쟁하는 두 개 인공 신경망 학습에 사용하였다. 즉, GAN(Generative Adversarial Network) 학습 모델을 사용하고 있다.
하나의 학습 신경망은 이들 데이터 세트를 이용하여 학습을 진행하고, 그 학습에 의한 결과를 다른 학습 신경망에 보낸다. 후자의 신경망을 이를 평가하고 이를 전자의 학습 신경망의 학습 개선에 사용할 수 있도록 피드백 한다. 이 순환적이며 적대적 과정을 통하여 학습이 진행되며, 결국, 두 학습 신경망의 개선이 이루어질 수 없는 상태에 이르게 된다.
22년말 리눅스 재단은 오픈소스 지도데이터 프로젝트 ‘오버추어맵’을 출범시켰다. 이를 위한 재단 설립을 발표하였다. MS, Amazon, Meta, 네덜란드 지도회사 TomTom이 참여하였다. 구글 독점의 전세계 지도 API에 대안을 제시하고자 한다. ‘신뢰성을 갖춘, 편리한 사용성의 개방형 지도데이터를 만들어 지도제품 활성화’를 목표로 하고 있다.
구글의 반대 연합 성격을 띄고 있다. 데이터 확보 문제, 비용 문제, 엔티티 참조 및 결합문제, 데이터 오류 등의 현재 구글을 사용함에 따른 문제점을 해결하고자 한다.
오버추어맵은 회원, 시민단체, 공개 데이터 소스를 모아 하나의 데이터 세트로 통합하려 한다. 재단이 지도 데이터 품질 검사와 유효성 검사를 한다. 그리고 공통 데이터 스키마를 정의하고 사용 권장을 할 예정이다.
현재 구글 지도와 경쟁이 가능한 오픈소스로 ‘오픈 스트리트 맵’이 있으며, 오버추어는 이 지도를 보완하며, 다른 소드와 결합하여 새로운 오픈소스 지도 데이터 셋을 만들 예정이다. 올 상반기 첫 데이터 셋을 출시할 예정이다.
생성형 AI는 저렴한 비용으로 문서와 이미지를 제작할 수 있는 도구로 콘텐츠 제작자들의 인기를 얻고 있다. 이제 웹 기반 디자인 서비스회사들은 이 시장을 본격적으로 공략하기 시작하고 있다. 최근 Beautiful.ai는 프리젠테이션 작성 자동화 AI 도구 DesignerBot을 선보였다. 프롬프트 기반으로 DesignerBot는 레이아웃, 문자, 사진 및 아이콘을 만들어 PowerPoint로 보낼 수 있는 문서를 만들어 준다. 이 도구는 빠른 발표자료의 초안을 만들어주는 매우 유용한 도구일 수 있다. 그러나, 유료버전으로 적지 않은 구독료를 지불하여야 한다.
한편 지난 해 12월 디지털 디자인의 강자 Canva는 Canva Doc에 Magic Write 도구를 출시하였다. 이 도구는 사용자가 입력한 프롬프트와 요구를 기반으로 문자와 이미지 문서를 생성한다.
또한 Adobe는 Photoshop 및 Adobe Express 등 제품 전반에 생성형 AI 기능을 통합하였다.
현재 생성형 AI 기술에 의한 콘텐츠 증가율이 기하급수적이며, 2025년에는 90% 이상 생성형 AI로 만들 것이고 예견하고 있다. 생성형 AI는 글, 비디오, 오디오, 사진 등 모든 콘텐츠를 인간보다 훨씬 빠르게 만들 수 있을 것이며, 이 같은 추세로는 조만간 사람이 만든 콘텐츠는 매우 적어질 것이라고 주장하고 있다.
현재 ChatGPT의 성능이 전 세계를 사로잡았으며, 조만간 이와 같은 생성 AI 도구들이 세상에 많이 출현할 것이라고 이야기하고 있다. 앞으로도 빅테크 기업들이 이 시장에 더 많이 뛰어들 것어 경쟁이 심화될 것으로 내다보고 있다.
그가 만든 A Recent Entrance to Paradise라는 작품은 AI 시스템 DABUS를 이용하여 만들었다. 2018년 11월 특허 등록 신청을 하였으며,미국 특허청은 인간이 만들지 않았다는 이유로 등록을 거부하였다.그는 인공지능 시스템 DABUS를 사용한 작가의 독립적 노력에 의한 결과라는 주장이다.
AI DABUS 개발자 스티븐 테일러는 한국에도 행정소송을 제기한 것 이외에도, 영국, 유럽 등에도 지적 재산권 관련 소송전을 벌이고 있다.
주요 쟁점은 ‘특허 출원의 주체가 자연인으로 한정되어야 하는가?’의 문제이다.
DABUS는 세계지식재산권기구 WIPO에 국제 특허를 출연하였으며, 이를 이용하여 16개국에 특허 출원을 진행하고 있다. 현재 미국, 영국, 유럽, 독일, 호주와 한국이 진행 중이다.
미국과 영국은 DABUS에 의한 특허출원을 거절하였으며, 대법원에 계류 중이다. 유럽과 호주는 AI의 특허 출원 무효가 확정되었다. 독일의 경우 ‘개발자와 AI 정보를 함께 기재’하도록 절충안을 내 놓고 있다. 남아공은 DABUS의 특허등록을 인정하였다.
세 명의 대리인 Andersen, Kelly McKernan과 Karla Ortiz는 모든 예술가들을 대신하여 Stability AI, DeviantArt, 그리고 Midjourney를 상대로 캘리포니아 법정에 소송을 제기하였다.
소송의 이유는 작가, 예술가, 프로그래머 모두는 허락과 보상 없이 자신들의 작품들을 이용하여 훈련을 받고 있는 것에 커다란 우려를 하고 있다.
특허청은 빅데이터 분석기술을 도입하여 기업성장 중심의 정부정책 수립에 도움을 줄 예정이다. 연내 상표데이터 분석을 위한 빅데이터 분석기법을 도입할 예정이다. 이를 기반으로 정부 경제정책 수립에 대한 도움과 함께, 기업들의 비즈니스 전략수립 지원, 그리고 심사효율을 높이고자 하고 있다.
구글 클라우드는 유통업체의 매장관리를 위한 선반관리 AI 기술 및 기능 업데이트를 발표했다.
선반관리 AI는 비전기술을 이용하여 제품인식, 태그인식의 두가지 기계학습 모델을 가지고 있다.
고객이 매장 사이트에서 카테고리를 선택하면 상품배열을 최적화 해 주는 기능이다. 이를 고객별 개인화 하여 취향과 선호를 판단하고, 제안할 수 있는 기능을 갖고 있다.
언어모델 T5는 텍스트 프롬프트를 텍스트 임베딩으로 변환한다. 이미지변환모델은 이미지를 압축 토큰 매트릭스로 변환과 환원을 한다. 마스크GIT(MaskGIT) 모델은 텍스트 임페딩과 이미지 변환모델을 연결한다. 이미지 토큰을 마스킹하고 매개변수를 조정하는 역할을 한다.
현재 방식은 커다란 마스킹 이미지를 만들고, 이로부터 단계적 이미지 토큰으로 대체하여 가며 새로운 고해상도의 이미지를 생성하는 방식이다.
구글은 오남용 등의 문제로 아직 대중 공개는 하지 않고 있다.
자연어를 이용한 캐릭터를 만드는 '캐릭터GPT'가 등장하였다. 미국 스타트업 알렉시아 AI가 출시한 제품이다. 자연어를 입력하면 외목, 목소리, 지능, 성격과 개성을 가진 대화영 캐릭터 생성 AI 시스템이다. 이를 이용한 스토리, 게임, 가상 비서, 메타버스 등에 사용할 수 있다.
AI 이미지 생성 도구들이 많은 인기를 끌고 있다. 가장 인기있는 두 개의 도구는 MidJourney와 Stable Diffusion일 것이다. 두 도구 각기 특성과 이에 따른 장단점이 있다. 중요한 것은 자신에 적합한 도구의 선택이다. AI 이미지 생성 도구는 기존 예술작업을 학습데이터로 삼아, 새로운 새로운 작업 결과를 만들어 낸다. 결과물은 세련된 이미지로부터 실험적 작업에 이르기까지 다양하게 만들어 낸다.
Midjourney
Midjourney는 프롬프트라고 이야기하는 텍스트를 입력한다. David Golz가 발명한 방법이다. Discord를 이용하여 Midjourney를 사용할 수 있다. 고품질의 이미지를 만든다. Midjourney는 인간의 상상력을 자극하는 것을 목적으로 하고 있다.
장점
고품질의 그래픽
Midjourney는 고품질 그래픽을 만들기 위한 도구이다. 작품이나 마케팅 목적으로 하는 작업을 위한 좋은 도구이다.
타인 작품 참고
Midjourney를 사용할 때, 다른 사람들의 작업 또한 볼 수 있다. 다른 사람의 작업을 통한 영감을 얻을 수도 있다.
적정한 가격
Midjourney의 가격은 그리 비싼편이라 할 수 없다. 초기 25분 GPU 시간 동안 무료이다. 기본 회원 가격으로 200분 GPU 시간 사용에 월 $10이다. 이를 이용할 경우 개인 챗봇을 사용할 수 있으며, 개인용 접근 방식을 선택 사용할 수 있다. 표준 회원 가격은 월 $30이다. 15시간 GPU 시간의 사용이 가능하며, 기본 회원이 누리는 혜택도 같이 누린다.
단순한 인터페이스.
AI 이용 이미지생성 인터페이스가 비교적 단순하다. Discord를 이용하여 손쉽게 사용 가능하다.
단점
제한된 커스터마이징
Midjourney는 좋은 이미지 생성 도구이다. 그러나, 더 좋은 전문적 제어를 할 수 있는 소프트웨어를 원할 수 있다. Midjourney는 다른 유사 생성 도구들에 비하여 제어 기능이 부족하다. 특정 기능을 이용한 이미지 생성을 단점이 될 수 있다. 자신이 원하는 제어 가능성이 매우 제한적이다. 색상 팔렛이나 스타일 등의 변경이 어렵다.
타 플랫폼과의 통합
일부 AI 예술 도구는 다른 도구와 통합이 가능하다. 이 통합 기능은 Midjourney에서는 지원하지 않는다.
Stable Diffusion
Stable Diffusion은 탁월한 AI 기반 이미지 생성기이다. 이 또한 고품질의 이미지를 만들어낸다. 매우 안정적이며 제어가 가능하다. Midjourney와 같이 Stable Diffusion은 문자 프롬프트를 사용하여 이미지를 만든다. Stable Diffusion은 두 개 부분으로 나뉘어진다. 하나는 이미지 생성 부분이고, 다른 하나는 이를 테스트하는 부분이다. 사전에 훈련된 데이터를 사용하여 새로운 이미지들을 만들어 낸다. 학습을 통해 이미지 생성을 구체화 한다. 무작위 단순한 이미지로부터 나중에 복잡한 이미지를 만들어 낸다.
장점
쉬운 사용성과 빠른 이미지 생성
Stable Diffusion은 매우 사용이 쉽다. 초보의 경우에도 매한가지이다. 고품질의 이미지를 빠르게 생성한다. 웹사이트 이해가 쉽다. Stable Diffusion은 다양한 이미지를 생성한다. 조경으로부터, 예술 작품에 이르기까지. 인물화를 만들 수 있다. 상세한 디테일과 현실감 있는 결과도 만들어 낼 수 있다.
프라이버시 보호
웹사이트는 자신의 개인정보를 입력하지 않아도 된다. 사용자의 데이터를 수집하지 않으며, 안전하며, 얼마든지 무료로 사용 가능하다.
무료
웹사이트에서 직접 무료로 사용할 수 있다.
타 플랫폼과의 통합
다양한 방식으로 타 플랫폼과 연계하여 사용이 되고 있으며, 사용 가능하다.
단점
새로운 도구
Stable Diffusion은 상대적으로 새로운 도구이다. 따라서 개선의 여지가 남아 있다. 아직도 개발자들은 고급 기능 개발에 노력하고 있다. 이는 사용자가 원하는 것 만큼 좋은 이미지를 만들지 못할 수도 있다는 것이다.
결론
미래에 AI 이미지 생성기는 보다 현실적이고 상세한 예술작품을 만들어 낼 것이다. 알고리즘은 보다 복잡해 질 것이며, 우리는 보다 세련된 결과를 얻을 수 있을 것이다. 전체적으로, 이들 도구는 예술과 디자인 분야에 유용한 도구로 사용할 것이다.
MidJourney와 Stable Diffusion은 좋은 품질의 결과를 만들어낸다.
MidJourney는 상상력이 강조된 이미지를 만들어 내며, Stable Diffusion이 보다 자연스러운 결과를 가져온다. 어떠한 도구를 사용하는 것은 자신의 목적에 의한 것이다.
초보의 경우 Stable Diffusion이 보다 바람직하다. 쉽고, 무료이며, 빠르다. 그리고 현실적 이미지 생성을 목적으로 하는 경우 바람직하다.
ChatGPT에 대한 관심이 뜨겁다. 가장 우선적으로 사용할 수 있고, 사용성이 높으며, 우려를 낳고 있는 사용분야이다. 이를 이용하여 최소한의 입력으로 문서를 만들 수 있다. 예를 들어 ‘MS word 사용을 위한 5가지 특징을 기술해 줘’라고 물으면, 그림 1과 같이 대답을 한다. ChatGPT는 출력 량의 제한이 있어 10가지 특징을 기술하라 하면, 7개 정도에서 멈추는 성능의 한계를 보인다.
이와 같은 문제를 해결하기 위한 방법으로 추가적으로 ‘조금 더 설명해 달라’ 고 할 수 있다. 그림 2는 상세히 기술하라는 요구에 대한 ChatGPT의 응답이다.
그림 2. 보다 상세한 기술을 요구할 경우와 대답
다른 방법으로, 이전 기술되었던 '항목에 대한 상세한 기술'을 요구할 수 있다. 그림 3은 이러한 사례를 보여주고 있다. 이전에 기술되었던 템플릿에 대한 설명을 조금 더 상세히 요구한 사례이다.
그림 3. 이전 항목에서의 설명을 보다 상세히 기술하도록 요구한 사례.
ChatGPT에게 시를 작성을 요청할 수도 있다. 물론 ChatGPT에 있어서도 쉽지 않은 일인 모양이다. 그림 4은 한번의 에러 이후 작성한 추운 눈내리는 겨울날에 관한 시이다.
세계 각국은 데이터 주권을 강화하고 있다. 외국 기업의 데이터 현지 보관을 의무화 하는 법을 추진하고 있다.
대표적인 사례가 중국의 데이터 안전법 31조이다. (중국 내 주요 정보기반시설 사업자에 의해 수집·생성되는 중요 데이터의 해외 이전은 네트워크 안전법에 의해 규제되며, 기타 프로세서에 의해 수집·생성되는 중요 데이터의 해외 이전은 별도 규칙에 의해 규제된다.)
한국인터넷진흥원(KISA)은 11일 발표한 ‘2023 개인정보 7대 이슈’에서도 데이터 현지화와 국경간 자유로운 데이터 이전 문제가 올해 첨예한 관심사로 떠오를 것이라고 전망했다.
OECD의 디지털경제정책위원회(CDEP) 산하 데이터 거버넌스와 프라이버시 그룹(WPDGP)는 ‘국가간 개인정보 보호 법 집행 협력’과 ‘신뢰할 수 있는 자유로운 데이터 흐름’을 논의하고 있으며, 지난해부터 데이터 현지화 이슈를 논의하기 위해 전문가 자문그룹을 운영하고 있다.
우리나라는 개인정보보호위원회, KISA를 중심으로 예상 진출 국가에 대한 규제 대응을 위한 개인접보보호 법률상담을 지원한다.
메타는 개인정보 수집 동의하지 않으면, 서비스 이용 불가능 내용의 약관 변경을 시도하였으나, 비판에 철회하였다. 그러나, 이용자 동의 없이 개인정보 수집으로 온라인 맞춤형 광고에 사용하고 있다.
다양한 AI 도구들의 등장으로 AI 생성 글과 가짜 동영상이 사회적 우려를 낳고 있다. AI를 사용하여 작성한 글과 동영상을 식별할 수 있는 도구에 대하여 23년 1월 10일자 기사로 소개하고 있다.
허깅페이스가 만든 웹사이트. 50단어 이상 글을 입력하면 AI, 혹은 사람에 의하여 작성한 것인지를 알려준다. GPT-2 버전은 확인 가능하나, 그 이후 버전에서는 판별을 하지 못한다.
GPT제로'. 미 프린스턴 대학교 학생 에드워드 티안이 만든 도구이다. 이 도구 또한 GPT-2 기반으로 한계가 있다.
Fakecatcher. 인텔이 개발한 딥페이크 영상탐지 도구이다. 2022년 11월 출시하였다. 1000분의 1초 안에 딥페이크 여부를 판정한다. 사람 얼굴에서 혈류 탐지 기술을 사용한다
한국부동산원은 ‘신규 청약 데이터’ 6종을 추가 개방한다.
현재 한국부동산원은 청약홈 시스템을 운영하고 있다.
아파트 분양정보, 청약통장 가입 현황등의 다양한 주택청약 정보를 제공하고 있다.
추가 개방정보는 신청자 현황 2종과 당첨자 현황 6종이다.
금융위원회는 많은 기업들이 데이터를 널리 활용할 수 있도록 2022년 8월 ‘신용정보법’을 개정하여 가명정보를 허용하는 제도적 장치를 마련하였다.
정부 지정 ‘데이터 전문 기관’을 통해 기업간 데이터 결합을 지원하고, 가명정보 결합을 허용한 조치이다.
카드사들은 데이터 기반의 다양한 새로운 서비스가 가능하다고 판단하여 참여를 신청한 결과 신한‧삼성‧BC카드가 예비 지정을 받았다.
이들 기관들은 카드사의 데이터와 소비 데이터의 결합을 통하여 새로운 가치를 창출할 수 있을 것이라 생각하고 있다.
AI의 성능이 좋아지고 있으며, 이에 따라 위협을 받고 있는 직업군들이 있다. 인터넷 매체 기즈모도가 이야기하는 직업 8가지는 다음과 같다.
예술가: OpenAI의 DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion 등 텍스트-이미지 생성 AI가 등장하였다. 이들 시스템의 능력은 전통적 예술가들에 대한 심각한 위협으로 다가오고 있다.
고객 서비스직: OpenAI의 ChatGPT는 사람과 대화를 하거나 글을 쓰는 능력을 보여주고 있다. 현재 웹사이트에서 고객 응대를 위하여 챗봇을 사용하기도 하지만, 복잡한 문제는 인간이 필요하다. 그러나 시스템이 더욱 정교해 질수록 필요 인력은 줄어들 것이다.
카피라이터: 이미 ChatGPT를 이용한 카피라이트 작성의 사례들이 유투브에 올라오고 있다. 무료 AI 카피라이팅을 하는 존스 AI도 있다.
변호사: AI는 신속한 법률조사를 수행할 수 있다. AI의 사용은 설득력 있는 방식으로 이야기를 만들어 낼 수 있으며, 시간과 비용도 절감할 수 있다. DoNotPay의 챗봇은 실제 법정에서 교통위반 소송 변호를 맡을 예정이다.
과학자: 앞으로도 과학자 자체는 필요하지만, 가까운 미래에 과학저술 활동들이 자동화 될 수 있다.
컴퓨터 프로그래머: 최근 ChatGPT의 주요 기능 중 하나는 코딩의 특정 부분을 자동화 할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 물론 아직 프로그래머가 해야 할 부분이 더욱 많이 남아 있는 것은 사실이다.
인플루언서 및 패션 모델: CG와 AI가 이들 분야에 진출을 하고 있다. 유명인 대신 디지털 모델을 사용하기 시작하고 있다. 이제, AI 생성 패션 아이콘이 미래 인간을 대체할 수 있다.
기자: 이미, 소프트웨어에 의하여 기사들이 작성되고 있다. 날씨, 스포츠, 비즈니스 등의 분야에서 AI 알고리즘을 이용한 기사들이 작성되고 있다.
OpenAI의 ChatGPT의 유료화 버전이 출시될 예정이다. OpenAI사는 ChatGPT Pro라는 이름의 유료버전을 공개하고, 신청자를 받기 시작하였다.
AutoDraw는 2017년에 Google이 발표한 그리기 도구이다. 기계학습을 이용하여 모든 사람들이 빠르게 그릴 수 있게 한다. 무료이며, 스마트폰, 태블릿, 노트북, 데스크톱에서 사용할 수 있다. QuickDraw에서 사용되었던 기술을 사용하고 있으며, 사용자가 무엇을 그리려고 하는지 추측한다. 현재 수백 개의 그림을 추측할 수 있으며 시간이 지남에 따라 더 많은 추측기능이 보강되고 있다.
예술계는 AI 등장으로 많은 긴장을 하고 있는 것이 사실이다. 프랑스 만화가 Claire Wendling은 Adobe의 개인 정보 및 개인 데이터 설정 문구 스크린샷을 인스타그램에 게시하였다. 이를 예술가이자 운동가 Jon Lam이 트위터어 재게시 하였으며, 이 내용은 예술계로 퍼져 나갔다. 200만 조회수와 수천 건의 재게시를 기록하였다. 이들의 이야기는 간단하다. Adobe사는 자신들이 어떻게 앱을 사용하는지를 추적한다는 것이다. 문제는 자신들의 예술창작 과정을 자동화 할 수 있다는 것이다. 이는 AI가 대체할 수 있는 직업군이 된다는 의미이다.
어떠한 댓글에는 'Adobe사는 예술가들에 대한 약탈적 비즈니스 관행을 저지르고 있다'고 비난한다. 다른 댓글은 ‘기계가…. 작업을 하는 당신에게서 훔치고 있다. ‘ 또 ‘Adobe 제품을 사용하면 안되는 이유는 32405585382281858428가지이다'라는 글도 있다.
사실, 현실은 더욱 복잡할 수 있다. Adobe 대변인은 자신의 회사는 ‘AI를 훈련하기 위하여 고객의 계정을 사용하지 않는다’라고 주장한다. ‘생성형 AI와 관련하여 고객 클라우드 계정에 저장된 데이터를 사용하지 않고 있다. 현재 생성형 AI 사용 사례를 정의하기 위한 정책을 검토하고 있다’고 밝히고 있다.
한편 기계학습 콘텐츠 분석에 관한 FAQ 내용에서 회사는 개나 고양이와 같은 잘 알려진 객체나 개인에 관한 자동 태그 사진을 인식하기 위한 기계학습 기반 물체 인식에 사용할 수 있다고 밝히고 있다. Photoshop에서 기계학습은 생각하는 광경을 자동 수정하는데 사용될 수 있다고 밝히고 있다. 또한 문맥인식 옵션에 사용할 수 있다. 회사가 웹사이트를 디자인하고 있다고 생각할 경우, 관련 버튼을 제안할 수 있다다.
디자인 과정이 기술에 의하여 추적 당하고, 생성형 AI 앱을 훈련시키는 것에 대한 예술가들은 두려움을 갖고 있다. 예술 이미지 생성기 Midjourney의 창립자 David Holz 는 9월 Forbes 와의 인터뷰에서 자신의 조직이 AI의 훈련에서 예술가의 허가를 구하지 않았으며, 이는 예술계를 경악하게 만들었다고 말했다. 일부 예술가들은 AI 훈련에 자신의 작업을 사용하지 않도록 제어하는 도구를 만들었다. 또 유럽연합은 기계학습 모델을 교육하기 위한 방대한 양의 예술작품을 수집하는 AI 도구에 대한 합법적 의문을 제기하고 있다.
Adobe 제품을 사용하여 사진 동기화 서비스를 사용하는 오스트리아 비엔나 출신의 프런트 엔드 개발자이자 UI 및 UX 디자이너인 Andrey Okonetchnikov는 ‘유료 서비스에서 사용자의 개인 정보를 그러한 규모로 침해해도 괜찮다고 가정한다는 사실이 놀랍다’라고 말한니다. ‘클라우드에 데이터를 저장는 회사가 데이터를 소유하고 있다고 가정하기 때문에 문제가 된다. 수백만 명의 지적 재산과 개인 정보를 침해하면서도 ‘일상적 필요'로 생각하고 있다. 이제 그만 해야 한다’라고 이야기한다. 그러나 모든 사람이 다 우려하고 있는 것은 아니다. 일부 사람들은 이들 우려가 과장되고 잘못 해석 되었다고 생각한다.
Adobe사가 12월 초 발표한 내용에는 자료 공유 목록에 인공지능 생성 이미지가 포함될 수 있다는 사실을 밝히고 있다. 이 조치는 사진 예술가들에게 직접적 손해를 끼칠 가능성이 높다. 그리고 Panton사와의 이전 분쟁 사태로 일부 사용자는 Adobe 소트웨어 사용한 디자인 프로젝트에서 Panton 색의 사용이 안된 문제가 발생하기도 하였다. 사람들은 기계 학습을 위한 데이터 공유 체크박스를 보고, AI 생성 이미지의 기술 진척이 진행되고 있다는 것을 알기 시작하였다고 크리에이티브 디렉터이자 일러스트레이터인 Daniel Landerman은 말하고 있다.
그의 눈에는 기계학습을 위한 데이터 공유 기능이 수 년 동안 Adobe 앱에 있었으며, 이는 비록 Adobe 클라우드 저장 파일에만 적용 되었더라도, 어떤 전문가는 하지 말아야 하는 기능이라고 이야기한다. 그는 앱 제작자와 데이터를 공유하는 선택을 하지 않도록 확인하고 있으며, 특히 고객과 프로젝트에 대한 노출 금지 조약을 명기하는 경우에는 특히 조심하고 있다고 말한다.
AI 관련된 사항들은 매우 빠르게 변화하고 있다. 예술가들은 이를 규제하려고 노력하고 있으며, AI 엔지니어와 NFT 제작자들은 예술가들을 이들을 앞지르려 하고 있다. 그는 다른 문제들이 이 혼란에 휘말리는 것이 놀랍지 않다고 이야기한다.
그러나, 예술가들의 우려를 넘어 데이터 보호 전문가들은 Adobe의 자료 처리 과정을 우려하고 있다. 유럽의 전자프라이버시 법에 의하면, Adobe는 개인의 기기로부터 데이터를 읽기 위하여는 동의가 필요하다고 이아기하고 있다. 현재와 같은 방식으로 데이터를 공유하는 것은 커다란 문제라는 지적이다. 이는 사용자의 기대를 넘어서는 것으로, 이미 많은 경우 고객과 노출금지조항에 서명을 하였을 것이다. 선택을 하는 것이 아닌, 선택을 하지 않도록 하는 방식은 유럽 전자 프라이버시 법에 따라 조사 대상이 될 수 있다고 이야기하고 있으며, 유사 내용으로 애플이 850만불의 벌금을 최근 부과 당하였다.
Adobe 대변인은 본사는 고객이 개인 정보 설정을 완전히 제어할 수 있도록 하고 있다고 이야기한다. 이야기 되고 있는 정책은 새로운 것이 아니며 고객을 위해 제품을 개선하는 데 도움이 되도록 10년 동안 시행되 왔다. 자신의 콘텐츠가 분석에서 제외되기를 원하는 고객은 프라이버시 페이지에서 이를 선택할 수 있다고 이야기하고 있다.
