Generative Art: 우리가 나아갈 길

1. Generative Art는, Art가 예술성을 갖는 작품과, 이와 유사한 작품의 집합을 통해 정의되는 것처럼, 임의성을 갖는 시스템을 사용할 수 있는 모든 분야(컴퓨터 그래픽, 전자 음악, 글리치 아트, 시뮬레이션, 산업 디자인, 건축 등)를 말한다. Generative Art에는 컴퓨터가 사용되지 않았지만 규칙을 가지고 있으며, 작품 생산 과정에 (규칙 이외에) 아티스트의 자유 의지가 개입될 여지가 없는, 타일링, 만다라, 타피스트리 등의 작품이 포함된다. 따라서 Generative Art는 Computational Art의 하위 집합이 아니며, 그 정의가 작품 간 유사함에 기반을 두고 있기 때문에 Generative Art라는 범주는 무한히 확장될 수 있다.
2. Philip Galanter는 자신의 Generative Art Theory에서 Generative Art는 작품을 만드는 방식일 뿐, Generative Art는 '첨단 기술'을 사용할 필요 없으며, '첨단 기술'이 빠르게 바뀌는 세상에서 이는 장점이라고 주장하였다. 그러나, Generative Art가 방식인 것과 마찬가지로, '첨단 기술'은 도구일 뿐이므로 사용을 마다할 이유도 없다. 다음과 같이 코드 몇 줄로 만들 수 있는 패턴을, 굳이 돌을 깎고 파내 작업할 필요는 없다는 이야기다.

 

3. 매우 무작위적인 Generative Art의 경우, 인공지능이 더욱 어울린다. 최근의 딥러닝 기술은 인간으로선 감지하기 힘든 거대한 패턴을 인식하고, 유사한 패턴을 생성할 수 있다. 인공지능은 모차르트가 176개의 준비된 음악으로 만들어낸 무작위성보다 무작위적이면서도, 보다 모차르트에 가까운 음악를 만들어 낼 수 있으며, 윌리엄 버로스가 시도한 "컷업" 기법보다 그럴 듯하고 새로운 조합을 생성할 수 있다.
4. Generative Art는 작품을 만드는 방식일 뿐이므로 기존 매체를 사용하되, 접근법을 달리하면 새로운 예술 분야가 된다. 안타깝게도 예술의 시간은 많이 흘렀고, 다양한 접근법을 시도한 사례는 넘쳐난다. '첨단 기술'은 포화된 예술 분야에 새로운 영역을 제시한다. 또한, '첨단 기술'은 새로운 사고, 체계, 패러다임을 필요로 하는 경우가 많다. 새로운 시도가 예술이 되는 시대에, 암호화폐로 발행된 미술품, 선호 작품을 기반으로 연작을 만드는 인공지능 등 '첨단 기술'은 예술이 되고, 포스터, 프린팅 티셔츠 등 익숙한 기술은 상품이 된다.
5. Philip Galanter는 이를 부정하지 않고 가우시안 분포나 유전 알고리즘 등 자연을 모방한 접근법을 소개하였다. 또한, 진화적 시스템의 한계로 심미성을 판단할 알고리즘이 없다는 것을 꼽았는데, 수백 세대에 걸친 진화를 거쳐 강점이다. 심미성을 자동으로 판단할 수 없으므로 진화 속도에 한계가 존재하기 때문이다. 절대적인 미를 정의할 수 없으므로, 이러한 비판은 타당하다. 다음으로 Generative Art Theory가 가지는 여러 문제에 대해 이야기 하는데, 여기에는 소유권, 유일성, 포스트 모더니즘, 창조성 등에 대한 담론이 있다. 대체로 동의하는 내용이지만 몇 가지 짚고 넘어가도록 하자.
6. Generative Art의 소유권 문제는 '컴퓨터가 시스템을 통해 작품을 만들어내면 이 작품의 아티스트는 컴퓨터인가?'에 대한 담론이다. 이러한 담론은 '저자의 죽음' 등 개념과 만나 다음과 같이 변화한다. 작품을 완성하는 건 아티스트인가, 컴퓨터인가, 관객인가? 전통적인 관점처럼 느껴질지 모르겠지만, 작품을 만든 건 아티스트이다. 컴퓨터는 도구다. 매우 좋은 도구. 관객은 플레이어다. 제작자는 제작자로 남는다. 관객은 아티스트가 세운 논리 속에서 상호작용하는 것이다. 수학적 정리에 밝혀낸 사람의 이름이 붙는 것처럼, 관객이 아무리 작품을 가지고 놀아도 해당 작품은 이를 발굴하고 다듬고 선점한 사람의 것이다. 다만 관객이 작품과 상호작용하는 과정이 부수적인 작품으로 여겨질 수 있다.
7. Generative Art는 창의적인가? 당연히 그렇다. 2048 게임을 생각해보자. 2048 게임은 패턴화 제작 과정과 크게 다르지 않다. 규칙이 존재하고, 약간의 임의성이 추가되었으며, 아티스트가 의도적으로 패턴을 변화시킬 여지가 없다. 작품 자체는 창의적이다. 그렇다면 Generative System의 결과물은 창의적인가? 게임의 결말은 두 가지로 좁혀진다. 2048을 완성하거나, 실패하거나. 두 결과는 어느 한 쪽이 더 창의적이지 않다. 확장시켜보자. 임의성이 아주 많이 추가된 복잡한 Generative System. 전략 게임 같은 건 어떨까? 스타크래프트를 생각해보면 답이 나온다. 수많은 게임 중 창의적인 패턴이 생성되기도 한다. 각종 고전 게임의 스피드런은 어떤가? 유저는 온갖 버그와 지름길을 섞어 어떻게든 새로운, 더 창의적인 루트를 만든다. 작품의 진화를 이끌어내는 것은 관객이며, 때문에 시간은 오래 걸리지만 고품질의 예술에 수렴한다는 생각이다.
8. Generative Art Theory 말미에선 Generative Art의 미래에 대해 논의한다. 컴퓨터를 이용하여 심미적 특성을 구현하려는 시도가 이어지고 있으며, 한편에서는 DNA 단백질 편집 기술이나 나노 기술 등, 컴퓨터를 이용하지 않는 새로운 접근법을 찾고 있다. 저자는 Generative Art가 컴퓨터 없이도 이루어질 수 있기 때문이라고 설명하였지만, 그보다는 첨단 기술을 활용한 사례로 보인다. 예를 들어 우리가 양자를 통제할 수 있게 된다면, 관객의 움직임과 양자 얽힘을 시각화 하는 방식으로 새로운 작품을 만들 수 있게된다. 새로운 기술은 예술을 향한 새로운 접근법을 의미하며, 포화된 예술 분야에서는 '선점'을 위해 '첨단 기술'에 관심을 가져야 한다.
9. 레퍼런스
   Philip Galanter. 2016. "Generative Art Theory" in A Companion to Digital Art: John Wiley & Sons, Inc.