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인공지능(AI)과 예술의 융합은 창작의 경계를 허물고 예술 표현의 새로운 가능성을 열어가고 있습니다. 본 문서는 AI 예술의 역사적 발전 과정, 주요 장르와 기법, 세계적인 사례들과 함께 예술가들의 시각 변화, 시장 동향, 윤리적 쟁점 등을 포괄적으로 다루며 AI 예술의 미래를 전망합니다.

AI 예술 창작의 발전 과정

인공지능을 활용한 예술 창작의 역사는 생각보다 오래되었습니다. 1960년대 초기 컴퓨터 아트에서부터 시작된 이 여정은 수십 년에 걸쳐 기술의 발전과 함께 진화해왔습니다. 초기에는 단순한 알고리즘과 규칙 기반의 프로그래밍을 통해 기하학적 패턴이나 반복적인 이미지를 생성하는 수준이었습니다. 허롤드 코헨(Harold Cohen)의 'AARON'과 같은 초기 시스템은 단순한 그림을 그렸지만, 당시로서는 혁신적인 시도였습니다.

1960-1970년대

초기 컴퓨터 아트 등장, 단순한 알고리즘 기반 창작

1980-1990년대

디지털 이미지 처리 기술 발전, 프랙탈 아트 등장

2000-2010년대 초반

기계학습 알고리즘 발전, 초기 신경망 예술 시도

2014-2018년

GAN(Generative Adversarial Network) 등장, 딥러닝 기반 예술 창작 본격화

2019-2022년

GPT 시리즈, DALL-E 등장, 텍스트-이미지 생성 모델 발전

2023년 이후

미드저니, 스테이블 디퓨전 등 대중화, 멀티모달 AI 예술 확산

2014년 GAN(Generative Adversarial Network)의 등장은 AI 예술 분야의 획기적인 전환점이 되었습니다. 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 개발한 이 기술은 두 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 방식을 도입해 더욱 사실적인 이미지를 생성할 수 있게 했습니다. 이후 StyleGAN, BigGAN 등 더욱 정교한 모델들이 등장하면서 AI 생성 이미지의 품질은 크게 향상되었습니다.

특히 2023년 이후에는 DALL-E, 미드저니, 스테이블 디퓨전과 같은 텍스트-이미지 생성 AI가 급부상하며 전문가가 아닌 일반인도 쉽게 AI 예술을 창작할 수 있는 시대가 열렸습니다. 이러한 도구들은 단순한 텍스트 프롬프트만으로도 복잡하고 정교한 이미지를 생성할 수 있어, 예술 창작의 대중화와 민주화를 이끌고 있습니다.

주요 AI 예술 장르와 기법

이미지/회화

DALL-E, 미드저니, 스테이블 디퓨전과 같은 생성 모델은 텍스트 설명만으로 정교한 이미지를 창작합니다. 이러한 모델들은 수천만 장의 이미지로 학습되어 다양한 스타일, 구도, 매체를 모방하거나 새롭게 해석할 수 있습니다.

음악/사운드

AIVA, Amper Music, OpenAI의 MuseNet 같은 시스템은 특정 장르, 분위기, 시대 스타일의 음악을 자동으로 작곡합니다. 최근에는 가사 작성부터 보컬 합성까지 원스톱으로 제공하는 서비스도 등장했습니다.

문학/시나리오 창작

GPT 시리즈와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 시, 소설, 시나리오 등 다양한 형식의 텍스트를 생성할 수 있습니다. 인간 작가의 스타일을 모방하거나 새로운 이야기 구조를 창작하는 능력을 보여주고 있으며, 일부 출판사들은 이미 AI 보조 창작 도구를 도입하고 있습니다.

몰입형 미디어

가상현실(VR)과 증강현실(AR)에 AI 생성 기술을 접목한 몰입형 예술 경험이 증가하고 있습니다. 관객의 움직임이나 환경에 반응하여 실시간으로 변화하는 인터랙티브 설치작품들이 미술관과 갤러리에서 선보이고 있습니다.

로봇 예술

물리적 로봇이 AI 알고리즘을 통해 회화, 조각 등 전통적인 매체로 예술 작품을 창작하는 사례도 증가하고 있습니다. 핀셀, 혹은 조각용 도구를 들고 캔버스나 소재에 직접 작업하는 로봇 예술가들은 디지털과 물리적 예술의 경계를 허물고 있습니다.

멀티모달 아트와 크로스오버

최근 AI 예술의 가장 주목할 만한 발전은 다양한 감각과 매체를 결합한 멀티모달 접근방식입니다. 텍스트, 이미지, 음악, 동영상 등 여러 형태의 데이터를 통합적으로 처리하고 생성할 수 있는 AI 모델들이 등장하면서, 장르를 넘나드는 복합적인 예술 작품 창작이 가능해졌습니다. 예를 들어, 관객의 움직임을 감지하여 실시간으로 음악과 이미지를 생성하는 인터랙티브 설치물이나, 시의 내용에 따라 자동으로 배경 음악과 시각 이미지를 만들어내는 멀티미디어 작품 등이 이에 해당합니다.

이러한 다양한 장르와 기법들은 계속해서 발전하고 있으며, 기술의 발전과 함께 AI 예술의 표현 범위는 더욱 확장될 것으로 예상됩니다. 특히 사용자 친화적인 인터페이스와 접근성 높은 도구들의 등장으로 전문 예술가뿐만 아니라 일반인들도 쉽게 AI 예술 창작에 참여할 수 있게 되면서, 예술 창작의 대중화를 이끌고 있습니다.

세계와 한국의 대표적 AI 예술 사례

AI 예술은 세계 각지에서 주목할 만한 성과를 거두며 기존 예술계의 틀을 깨고 있습니다. 특히 2018년은 AI 예술의 역사적인 해로 기록될 만한데, 프랑스 아트 콜렉티브 '오비어스(Obvious)'가 GAN 기술로 제작한 '에드몽 드 벨라미의 초상화(Portrait of Edmond Belamy)'가 크리스티 경매에서 432,500달러(약 5억원)에 낙찰되며 AI 예술의 상업적 가능성을 증명했습니다. 이 작품은 14~20세기 초상화 15,000점을 학습한 알고리즘이 생성한 것으로, 전통 회화의 형식과 AI 기술의 만남을 상징적으로 보여주었습니다.

AI 음악의 혁신

룩셈부르크의 AI 작곡가 AIVA는 클래식 음악을 작곡하는 세계 최초의 AI로 저작권 인정을 받았으며, 영화 사운드트랙과 광고 음악을 제작하고 있습니다. 미국 밴드 YACHT는 2019년 'Chain Tripping' 앨범을 AI와 협업하여 제작했고, 이 앨범은 그래미상 후보에 오르기도 했습니다.

전시와 공간 경험

일본의 팀랩(teamLab)은 AI와 디지털 기술을 활용한 몰입형 전시로 세계적 주목을 받고 있습니다. 서울, 도쿄, 상하이 등에 상설 전시장을 운영하며 관객과 상호작용하는 역동적인 디지털 예술을 선보이고 있습니다. 미국의 '리플렉트(Refik Anadol)'는 대용량 데이터와 기계학습을 활용한 데이터 조각과 몰입형 설치 작품으로 뉴욕 현대미술관(MoMA)에서도 전시를 진행했습니다.

한국의 AI 예술 동향

한국에서는 국립현대미술관이 2022년 'AI X ART' 전시를 통해 국내 AI 예술의 현주소를 조명했습니다. 이은새, 김윤철, 하이브 등의 작가와 팀들은 한국적 맥락에서 AI 기술을 활용한 독창적인 작품들을 선보이고 있으며, 네이버 클로바 AI, 카카오브레인과 같은 기술 기업들도 예술가들과의 협업을 통해 새로운 표현 가능성을 모색하고 있습니다.

"AI 예술은 기술의 한계를 시험하는 실험을 넘어, 이제는 예술의 본질과 창작 과정에 대한 근본적인 질문을 던지는 단계로 발전했습니다." - 국립현대미술관 'AI X ART' 전시 큐레이터 인터뷰 중

주목할 만한 국내 사례로는 기계학습 모델이 전통 민화와 현대 미술을 재해석한 '디지털 민화 프로젝트', 한글 데이터를 학습한 AI가 생성한 시각 예술을 선보인 '한글 공간' 전시 등이 있습니다. 또한 음악 분야에서는 작곡가 이병찬이 AI와 협업하여 만든 '인공지능 교향곡'이 한국 교향악단에 의해 연주되기도 했습니다.

이러한 사례들은 AI 예술이 단순한 기술적 호기심이나 일시적인 트렌드를 넘어, 이미 예술계의 중요한 흐름으로 자리잡고 있음을 보여줍니다. 특히 한국에서는 전통 문화 유산과 첨단 기술의 융합, 집단 지성과 AI의 협업 등 독특한 방향성을 가진 실험들이 진행되고 있어, 향후 글로벌 AI 예술 생태계에서 한국만의 독창적인 위치를 구축할 가능성이 큽니다.

예술가와 창작자의 시각 변화

변화하는 예술가의 역할

AI 기술의 발전과 함께 예술가들의 창작 방식과 정체성에도 큰 변화가 일어나고 있습니다. 초기에는 많은 전통 예술가들이 AI가 인간 창작자의 자리를 위협할 것이라는 우려를 표명했습니다. 특히 미술, 일러스트레이션, 디자인 분야에서는 텍스트-이미지 생성 모델이 빠르게 발전하면서 창작자들의 일자리와 경제적 기반이 흔들릴 수 있다는 불안감이 커졌습니다.

그러나 점차 AI를 새로운 창작 도구로 받아들이고 적극적으로 활용하는 예술가들이 늘어나고 있습니다. 이들은 AI를 '협업자' 또는 '공동 창작자'로 인식하며, 인간의 창의성과 AI의 계산 능력을 결합하는 새로운 작업 방식을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 미국의 디지털 아티스트 레피크 아나돌(Refik Anadol)은 AI 알고리즘을 사용해 대량의 데이터를 시각화하는 작업을 통해 인간이 상상하기 어려운 복잡한 패턴과 구조를 가진 예술 작품을 만들어내고 있습니다.

창작 과정의 재정의

AI의 등장은 창작 과정 자체에 대한 재정의를 요구하고 있습니다. 전통적으로 예술 창작은 예술가의 기술, 경험, 직관에서 비롯된 고유한 표현 행위로 간주되었습니다. 그러나 AI와의 협업에서는 프롬프트 작성, 매개변수 설정, 결과물 큐레이션과 같은 새로운 창작 단계가 중요해지고 있습니다.

이는 예술가의 역할이 직접적인 '제작자'에서 '안내자' 또는 '큐레이터'로 변화하고 있음을 의미합니다. 예술가의 가치는 기술적 숙련도보다는 개념 설계, 창의적 방향 설정, 결과물의 선별과 맥락화에서 더 중요하게 평가받게 되었습니다. 영국의 작가 K 앨리슨(K Allison)은 "AI 시대의 예술가는 마치 오케스트라의 지휘자와 같다"고 표현하며, 다양한 요소들을 조화롭게 관리하고 전체적인 비전을 실현하는 역할을 강조했습니다.

소유권과 저작권 논쟁

AI 예술의 급격한 성장은 창작물의 소유권과 저작권에 관한 복잡한 질문들을 제기하고 있습니다. AI가 생성한 예술 작품의 저작권은 누구에게 있는가? AI 개발자, 프롬프트 작성자, AI 시스템 자체, 또는 학습 데이터를 제공한 원 창작자들에게 권리가 있는 것인가? 이러한 질문들은 전 세계 법정과 예술계에서 활발히 논의되고 있습니다.

2022년 미국의 한 작가는 미드저니로 생성한 일러스트레이션으로 콜로라도 주 예술 경연대회에서 우승했으나, AI 활용 사실이 알려진 후 큰 논란이 되었습니다. 같은 해, AI로 생성된 이미지에 대한 저작권 등록 신청이 미국 저작권청에 의해 거부되는 사례도 있었습니다. 반면, 호주에서는 AI 도구를 '도구로서' 활용한 창작물에 대해 인간 창작자의 저작권을 인정하는 판례가 형성되고 있습니다.

"AI는 끊임없이 나에게 도전과 영감을 주는 협업자입니다. 그것은 나의 대체물이 아니라, 내가 상상하지 못했던 창작의 영역으로 안내하는 가이드입니다." - 한국 디지털 아티스트 인터뷰 중

이러한 복잡한 환경 속에서도 많은 예술가들은 AI를 적극적으로 탐색하며 자신만의 창작 방법론을 발전시키고 있습니다. 특히 젊은 세대의 창작자들은 AI를 자연스러운 창작 도구로 받아들이는 경향이 강하며, 이를 통해 기존의 기술적, 경제적 장벽을 넘어 더 다양하고 실험적인 예술 활동을 펼치고 있습니다.

시장 동향과 산업적 파급 효과

2024년 기준 글로벌 AI 예술 및 창의 산업 시장 규모는 약 18억 달러로 추산되며, 연평균 35%의 성장률을 보이고 있습니다. 특히 팬데믹 이후 디지털 콘텐츠 소비가 급증하면서 AI 예술 분야의 투자와 관심이 크게 증가했습니다. 투자 은행 골드만삭스의 분석에 따르면, 2030년까지 AI 창의 기술 시장은 100억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다.

NFT와 디지털 소장품 시장의 성장

AI 예술 시장의 성장은 NFT(Non-Fungible Token) 시장의 발전과 밀접하게 연관되어 있습니다. 블록체인 기술을 기반으로 한 NFT는 디지털 예술 작품의 소유권과 진위를 보장하는 수단으로, AI 생성 예술의 상업화에 중요한 역할을 하고 있습니다. 2021년 NFT 시장이 폭발적으로 성장하면서 AI 아티스트들에게 새로운 수익 창출 기회를 제공했고, 비록 2022년 하반기부터 시장이 조정기에 들어갔지만 여전히 많은 AI 창작자들이 NFT 플랫폼을 통해 작품을 판매하고 있습니다.

주요 AI 예술 스타트업

런웨이 ML(Runway ML): 비디오 생성 AI 기업, 시리즈 C 투자 유치
미드저니(Midjourney): 텍스트-이미지 생성 플랫폼, 월 구독자 수백만 명
디아트(D-ART): AI 큐레이션과 예술 작품 추천 서비스
아트브리더(Artbreeder): 유전적 알고리즘 기반 이미지 변형 플랫폼

주목할 만한 산업 트렌드

기업용 AI 창작 도구 시장의 급성장
맞춤형 콘텐츠 생성 서비스 증가
메타버스와 가상 갤러리 플랫폼 확장
한국, 중국, 일본 등 아시아 시장의 빠른 성장

산업 적용 사례

마케팅: AI 생성 광고 콘텐츠, 맞춤형 비주얼
엔터테인먼트: 영화/게임 콘셉트 아트, 배경 제작
패션: AI 기반 디자인, 가상 피팅 서비스
건축: 인테리어 디자인, 3D 모델링 자동화

산업계에서는 AI 예술 기술을 다양한 방식으로 활용하고 있습니다. 넷플릭스와 같은 스트리밍 서비스는 AI를 활용해 콘텐츠 썸네일과 포스터를 개인화하고, 아디다스와 나이키 같은 패션 브랜드는 AI 디자인 도구를 통해 새로운 제품 라인을 개발하고 있습니다. 또한 게임 업계에서는 AI를 통한 배경, 캐릭터, 음악 자동 생성 기술이 빠르게 도입되고 있으며, 인게임 콘텐츠의 다양화에 기여하고 있습니다.

특히 주목할 만한 현상은 '크리에이터 이코노미(Creator Economy)'의 확장입니다. AI 창작 도구의 발전으로 전문 기술이나 교육 없이도 양질의 콘텐츠를 제작할 수 있게 되면서, 개인 창작자의 수가 크게 증가했습니다. 이는 콘텐츠 제작의 민주화를 가속화하고 있으며, 다양한 마이크로 비즈니스와 틈새 시장의 형성을 촉진하고 있습니다. 더불어 기존 기업들도 콘텐츠 제작 비용을 절감하고 생산성을 높이기 위해 AI 예술 기술을 적극 도입하고 있어, 창작 산업 전반의 구조적 변화가 진행 중입니다.

윤리적, 사회적 쟁점과 가이드라인

AI 예술의 급속한 발전은 다양한 윤리적, 사회적 쟁점을 제기하고 있습니다. 이러한 이슈들은 기술적 논의를 넘어 예술의 본질, 창작자의 권리, 사회적 영향 등 근본적인 질문들로 이어지고 있습니다. 특히 다음과 같은 핵심적인 쟁점들이 전 세계 예술계와 기술 사회에서 활발히 논의되고 있습니다.

저작권과 지적재산권

AI 모델은 수백만 개의 기존 예술 작품을 학습하여 새로운 작품을 생성합니다. 이 과정에서 원 창작자들의 동의나 보상 없이 작품이 학습 데이터로 활용되는 경우가 많아, 윤리적 문제가 제기됩니다. 실제로 2022년 이후 여러 아티스트들이 자신의 작품이 동의 없이 AI 학습에 사용되었다며 법적 소송을 제기했습니다. 또한 AI가 생성한 작품 자체의 저작권이 누구에게 있는지(AI 개발자, 프롬프트 작성자, 또는 AI 자체)에 대한 법적 불확실성도 존재합니다.

표절과 모방의 경계

AI 모델은 특정 작가나 화가의 스타일을 매우 정확하게 모방할 수 있어, '디지털 표절'이라는 새로운 윤리적 문제가 대두되고 있습니다. 기존 예술가의 스타일을 그대로 복제한 AI 생성 작품이 상업적으로 이용될 경우, 이는 윤리적으로 적절한가? 또한 스타일을 넘어 특정 작품과 유사한 이미지를 생성하는 경우, 이를 명확히 구분하고 규제할 방법은 무엇인가에 대한 논의가 필요합니다.

편향성과 대표성

AI 모델은 학습 데이터에 내재된 사회적, 문화적 편향을 그대로 반영하거나 증폭시킬 수 있습니다. 서구 중심적 미술사 데이터로 학습된 AI는 특정 문화권이나 소외된 그룹의 예술적 표현을 충분히 반영하지 못할 수 있으며, 이는 예술적 다양성과 포용성 측면에서 심각한 문제를 야기할 수 있습니다. 또한 성별, 인종, 계층 등과 관련된 고정관념을 강화할 위험도 있습니다.

투명성과 설명가능성

많은 AI 예술 생성 시스템은 '블랙박스' 방식으로 작동하여, 왜 특정 결과물이 생성되었는지 명확히 설명하기 어렵습니다. 이러한 불투명성은 예술 작품의 의도와 맥락을 이해하는 데 장애가 되며, 창작 과정의 투명성과 진정성에 대한 질문을 제기합니다. 또한 AI가 생성한 내용의 출처와 학습 데이터를 명확히 공개하는 것이 필요하다는 주장이 커지고 있습니다.

국제적 대응과 윤리 가이드라인

이러한 문제들에 대응하기 위해 다양한 기관과 국가들이 AI 예술에 관한 윤리 가이드라인과 정책을 개발하고 있습니다. 유네스코는 2021년 'AI 윤리에 관한 권고'를 발표하여 AI 기술의 윤리적 개발과 사용에 관한 국제적 프레임워크를 제시했습니다. 유럽연합은 AI 법(AI Act)을 통해 높은 위험을 수반하는 AI 시스템에 대한 규제 체계를 마련하고 있으며, 이는 창작 AI에도 일부 적용될 예정입니다.

미국 저작권청은 2023년 AI 생성 콘텐츠에 대한 저작권 지침을 발표했으며, 인간의 창의적 관여가 충분한 경우에만 저작권을 인정하는 방향으로 정책을 운영하고 있습니다. 한국의 경우, 문화체육관광부와 한국저작권위원회가 AI 창작물의 저작권 인정 범위와 공정 이용에 관한 연구를 진행하고 있으며, AI 아트 윤리 가이드라인 개발을 위한 다양한 이해관계자 협의체를 운영하고 있습니다.

"AI 예술의 윤리적 발전을 위해서는 기술 개발자, 예술가, 정책 입안자, 그리고 대중이 함께 참여하는 열린 대화가 필수적입니다. 이를 통해 혁신을 저해하지 않으면서도 창작자의 권리를 보호하는 균형 잡힌 접근법을 찾아야 합니다." - 한국AI예술윤리위원회

AI 예술 창작의 미래와 결론

인간과 AI의 창의적 공존

AI 예술의 미래는 인간과 기계의 이분법적 경쟁 구도가 아닌, 창의적 공존과 협업의 방향으로 나아갈 것으로 전망됩니다. 초기의 우려와 달리, AI는 인간 예술가를 대체하기보다는 창작의 새로운 가능성을 확장하는 도구이자 협업자로 자리매김하고 있습니다. 앞으로는 인간의 직관과 감성적 이해를 AI의 계산적 능력과 결합한 하이브리드 창작 방식이 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.

미래의 예술 교육 또한 이러한 변화를 반영하여, 전통적인 기술 훈련과 함께 AI 도구의 활용법, 프롬프트 엔지니어링, 데이터 큐레이션 등 새로운 역량을 키우는 방향으로 진화할 것입니다. 특히 젊은 세대들은 AI를 자연스러운 창작 도구로 받아들이며, 기존의 예술적 경계를 넘나드는 혁신적인 작업들을 선보일 것으로 기대됩니다.

예술의 본질에 대한 재고

AI 예술의 등장은 "예술이란 무엇인가?", "창의성은 인간만의 특성인가?"와 같은 근본적인 질문들을 제기하며 예술 철학의 새로운 장을 열고 있습니다. 과거에는 예술이 인간의 감정, 경험, 의도의 표현으로 정의되었지만, AI가 인간과 구별하기 어려운 작품을 만들어내면서 이러한 정의는 도전받고 있습니다.

일부 학자들은 창의성의 본질을 새롭게 정의하려는 시도를 하고 있으며, AI가 진정한 의미에서 '창의적'인지, 아니면 단순히 패턴을 재조합하는 것인지에 대한 논쟁이 계속되고 있습니다. 이러한 철학적 탐구는 예술의 가치와 의미에 대한 우리의 이해를 더욱 풍부하게 할 것입니다.

창작 생태계의 변화와 전략적 제언

AI 예술의 부상은 예술 생태계 전반에 구조적 변화를 가져오고 있습니다. 진입 장벽이 낮아지면서 더 많은 창작자들이 예술 시장에 참여할 수 있게 되었고, 이는 콘텐츠의 폭발적 증가와 다양화로 이어지고 있습니다. 그러나 동시에 고품질 콘텐츠와 저품질 콘텐츠를 구분하기 어려워지는 '콘텐츠 홍수' 현상도 나타나고 있습니다.

혁신적 교육 방향

AI 예술 리터러시를 포함한 융합적 교육 과정 개발

균형 잡힌 규제

혁신을 저해하지 않으면서 원 창작자 보호하는 정책

협업 생태계 구축

예술가, 기술자, 기업 간 개방적 협력 플랫폼 조성

문화적 다양성 보존

다양한 문화권의 데이터 포용과 대표성 확보

윤리적 기반 강화

투명성, 공정성, 책임성을 갖춘 AI 예술 생태계 구축

AI 예술의 건강한 발전을 위해서는 다양한 이해관계자들의 협력이 필수적입니다. 정부와 정책 입안자들은 혁신을 장려하면서도 창작자의 권리를 보호하는 균형 잡힌 규제 프레임워크를 개발해야 합니다. 교육 기관은 전통적인 예술 교육과 디지털 리터러시를 통합한 새로운 커리큘럼을 설계하여 미래 세대가 AI 시대의 창의적 기회를 최대한 활용할 수 있도록 준비시켜야 합니다.

기업과 기술 개발자들은 더욱 투명하고 윤리적인 AI 시스템을 개발하기 위해 노력해야 하며, 특히 다양한 문화권과 소외된 그룹의 예술적 표현을 포괄하는 포용적인 학습 데이터를 구축하는 것이 중요합니다. 예술가들은 AI를 두려워하기보다는 이를 자신만의 창의적 표현을 확장하는 도구로 적극 활용하고, 인간만이 가진 문화적 맥락 이해, 감정적 깊이, 사회적 의미 부여 등의 강점을 발휘하는 방향으로 나아가야 할 것입니다.

"AI 예술은 우리에게 예술의 본질에 대해 다시 생각하게 만들었습니다. 그것은 위협이 아니라 기회입니다. 인간과 AI의 경계가 흐려지는 이 시대에, 우리는 예술이 단순한 기술적 성취가 아닌 인간 경험의 깊이를 반영하는 것임을 재발견하고 있습니다." - 국제 AI 예술 심포지엄 기조연설 중