[문화매거진=정규원 작가] 요즘 생성형 AI가 만든 그림이나 음악을 흔히 접할 수 있다. 하지만 우리가 자주 놓치는 질문이 있다. “이 작품은 과연 창작자의 감정이나 의도를 얼마나 반영할 수 있을까?”
서울대 인지심리학 연구팀이 발표한 ‘A Portrait of Emotion: Empowering Self-Expression through AI-Generated Art’라는 논문은 바로 이 질문을 다룬다. 본 논문은 단순히 멋진 그림을 뽑아내는 수준을 넘어, AI가 인간의 감정과 내적 상태를 얼마나 시각적으로 표현할 수 있는지를 실험하였다. (이 연구는 아직 학회에 정식 발표된 것은 아니고, 사전 공개된 preprint(예비 연구) 단계다. 그러나 실험적이고 신선한 시도를 담고 있어 지금 시점에서 AI와 예술을 이야기할 때 충분히 참고할 만하다.)
연구진은 AI의 창작 능력보다는 인간과 기계의 협업에 집중하였다. 즉, AI가 사람의 감정을 읽고, 그것을 기반으로 “얼마나 제대로 된 작품”을 만들어낼 수 있는지를 묻는 것이다. 이는 예술뿐만 아니라, 정신건강, 교육, 치료 영역에도 연결될 수 있는 중요한 주제다.
연구진의 기본 가설은 간단하다. “창작 행위는 자기표현이며, 자기표현의 핵심은 감정이다.” 그런데 기존의 AI 창작 연구는 주로 기술적 완성도에 집중해왔다. 예컨대 해상도가 높다, 사진처럼 ‘사실적이다’ 같은 기준 말이다. 하지만 이 논문은 다른 질문을 던진다. “그림 속에 창작자의 감정이 제대로 반영되었는가?”
이를 위해 연구진은 코로나19 초기 시기에 사람들이 남긴 ‘감정 일기’를 데이터로 활용했다. 각 일기에는 사건과 그에 대한 감정이 함께 기록되어 있었다. 예를 들어 “좋아하는 노래방에 못 가서 답답하다” 같은 문장이다. 연구진은 이 데이터를 바탕으로 AI가 두 가지 방식으로 그림을 생성하도록 설계했다. 일기의 주요 사건만을 표현하는 사건 중심 그림과 사건뿐 아니라 감정의 뉘앙스까지 표현하는 감정 중심 그림이다. 연구진은 이 두 가지 조건을 비교하면서, 어떤 방식이 창작자의 의도와 더 잘 맞는지를 살펴보았다.
연구팀은 Stable Diffusion과 DALL·E 같은 text-to-imgae 모델을 이용했다. 각 일기를 요약하고, 요약문을 다시 프롬프트로 바꿔 AI에게 그림을 만들게 했다. 예를 들어 “코로나 때문에 노래방에 못 가서 답답하다”라는 문장은 사건 중심 조건에서는 ‘폐쇄된 노래방 앞에 서 있는 사람’ 같은 이미지로, 감정 중심 조건에서는 ‘답답해하는 표정을 지으며 음악을 그리워하는 사람’ 같은 이미지로 바뀐다.
그림이 생성된 뒤에는 5명의 평가자가 이를 보고 심미성(aesthetic), 창의성(creativity), 새로움(novelty), 재미(amusement), 깊이(depth), 사건 정합성(event alignment), 감정 정합성(emotion alignment) 같은 7가지 기준으로 평가했다. 이 기준은 단순히 그림이 예쁜지 그 이상으로 “얼마나 인간의 감정과 맞닿아 있는가”를 따지기 위한 것이었다.
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