커뮤니케이션대학원 졸업논문
인공지능, 딥러닝, 마틴 스코세이지, 아이리시맨, 디에이징, 마이크 타이카, 메모 아크텐, 딥페이크
본 논문은 인공지능 기술발전에 따른 산업과 시장의 실제 적용에 대한 변화 양상과 최근의 경향에 대해, 시각이미지 생산 분야에 한정해 연구하였다. 인공지능의 발전은 의료, 법률, 금융 등 다양한 분야에서 기술 적용이 빠르게 이루어지고 있으며 최근에는 적용 난이도가 높다고 평가받는 시각이미지 생산 분야까지 영역을 넓히고 있다. 이러한 변화가 가능해진 배경에는 단순 연산을 중심으로 발전했던 과거의 ‘머신러닝’ 인공지능에서 다층적이고 심화된 연산과 알고리즘 학습이 가능해진 ‘딥러닝’ 인공지능의 등장을 주된 원인으로 꼽는다. 또한 ‘딥러닝’ 인공지능은 최근 시각이미지 생산 분야에도 적용되기 시작하면서 유의미한 결과를 만들어내고 있는데, 영화와 시각예술분야를 중심으로 두드러진 양상을 보이고 있다. 특히 대규모 자본이 투입되는 영화 산업 분야에서 기술 접목을 통한 실증 사례를 만들어가고 있다. 그 중 주목할 만한 작품이 마틴 스코세이지 감독이 2019년도 제작한 <아이리시맨>이다. 로버트 드 니로를 비롯한 거장 배우들이 합세한 이 작품은 제작 전부터 수차례 표류를 맞이했는데, 이 난항의 핵심적인 문제를 해결한 것이 바로 인공지능이 적용된 ‘디에이징’ 기술이었다. ‘디에이징’이란 인간의 얼굴 이미지 데이터를 인공지능 엔진이 고도로 학습하여 인간 얼굴의 연령대를 조절하여 단시간 내에 얼굴 이미지 데이터 결과를 만들어내는 인공지능 기술이다. ‘디에이징’ 기술 덕분에 <아이리시맨>은 높은 완성도로 제작을 마쳤으며 전 세계적인 흥행은 물론 각종 영화제에서 수상하는 성과도 얻었다. 또한 인공지능 기술은 시각예술분야에도 접목되어 새로운 방식의 이미지 생산을 이끌었는데, 마이크 타이카와 메모 아크텐의 작품에서 이러한 경향을 살펴볼 수 있다. 두 작가는 이미지 생산에 대한 ‘딥러닝’ 학습이 고도화된 인공지능 엔진을 통해 이전에 얻을 수 없었던 다양한 이미지를 만들어 작품으로 활용하였다. 이처럼 혁신적 발명품인 인공지능이지만 기술의 발전이 긍정적인 측면만 이끈 것은 분명 아니다. ‘딥페이크’로 대표되는 가짜 영상물 제작과 유통, 그리고 인공지능 기술로 발전하고 있는 얼굴인식 기술은 인간 고유의 초상권을 위협하고 있다. 이에 인공지능 기술발전으로 야기될 사회, 윤리적 문제에 대한 선제적인 대응과 가이드라인 설정이 요구되고 있다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 우려보다 기대와 가능성에 무게를 두고 있으며, 기술과 인간의 공존을 고민하는 미래지향적인 후속 연구 방향에 영향을 줄 수 있는 논문이 되기를 기대한다.
The purpose of this research is to focus on the changes in the actual application of industries and markets according to the development of artificial intelligence technology and recent trends only in the field of visual image production. The development of artificial intelligence is rapidly being applied to various fields such as medical care, law, and finance, and recently, it is expanding its scope to the field of visual image production, which is considered to be highly difficult to apply. The main reason for this change is the emergence of ‘Deep Learning’ artificial intelligence that enables multi-layered and intensified computation and algorithm learning from the past ‘Machine Learning’ artificial intelligence, which developed around simple computations. In addition, 'Deep Learning' artificial intelligence has recently begun to be applied to the field of visual image production, producing significant results, showing a prominent pattern centering on the field of film and visual art. In particular, in the film industry, where large-scale capital is invested, empirical cases are being created through technology grafting. One notable work among them is