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<합성계의 카나리아>를 주제로 열리는 이번 포킹룸에서는 오픈콜에 응답한 40작품 중 5작품과, 초대작 3작품을 포함 총 8작품을 전시에 선보입니다.

존재하지 않는 얼굴과 여러 겹의 합성 기술을 초상 사진이라는 확고한 전통 위에 슬쩍 올려놓는 작업을 통해 사진의 물질적 본성에 대해 묻는 김민의 <다섯명의 유령들>, 연산적 합성을 통과한 사진이 가지는 보편적 객관성의 회복, 즉 현실의 모사를 넘은 이데아적 수렴에 주목한 안재영의 <황곡>, '자연을 모방하려는 계산'의 정수라 할 난수 발생기를 통해 가짜-진짜 연산과 그것이 적용되는 현실의 맥락을 짚는 제닌기의 <워커>, 한국 특유의 건축 구조물이라 할 수 있는 아파트와 그것을 둘러싼 매개 변수 기반의 생성을 통해 현재 우리가 추구하는 물질적 가치를 묻는 조영각의 <다음 사항은 상당히 복잡하다>, 언뜻 존재론적 의도를 가진 듯하지만 통 속의 메아리 같은 생성 신경망의 속성을 에코와 나르키소스의 신화를 빗대 소통의 의미로 풀어낸 조현의 <스페이스 에코>, 제국주의 시기 영국의 한 사진가가 식민의 시선으로 남긴 키프로스의 사진을 데이터셋 삼아 언캐니한 풍경을 생성한 
알렉시아 아힐레오스의 <식민지의 풍경>, 
인공지능에 내재된 신식민주의적 응시에서 느낀 감각을 연산적 생성이 아닌 '삭제'라는 방법을 통해 드러내는 노프 알조웨이저의 <살라프>, 성착취적이고 억압적인 딥페이크 기술을 전복해 드랙 퀴어들의 가상 카바레로 구성한 제이크 엘웨스의 <지지 쇼>, 이 8작품이 합성 미디어를 통과하며 내어 놓는 감각과 존재들, 현실과 가상 그리고 전유의 의미를 합성계 속에서 독해해 보기를 바랍니다. 

*연산, 계산은 Computation의 의미로 사용되었다. 
*GAN은 생성적 적대 신경망이라는 인공지능 알고리즘의 하나로 서로 대립하고 검증하는 두 신경망의 피드백을 통해 현실 같은 이미지를 생성해내는 알고리즘이다. styleGAN, cycleGAN등 여러가지 모델이 있다. 
*생성 신경망은  연산을 통해 텍스트, 이미지, 사운드 등을 생성하는 인공지능 기술을 의미한다. 

​*데이터셋은 인공지능을 특정한 목적에 맞게 훈련(학습)시키기 위해 사용되는 이미지, 사운드, 텍스트 형태의 데이터 더미를 말한다. 

5specters.jpg
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다섯명의 유령들 Five specters
Pigment-based Inkjet, 2021

추억의 레이븐 Memories of Raven
혼합 인쇄 매체, 2021

김민 Kim Min (KR)
 

다섯명의 유령들

<다섯명의 유령들>은 가상 인물 초상 시리즈이다. 시리즈에 등장하는 얼굴들은 GAN으로 제작된 가상의 얼굴이다. 그리고 5명의 모델을 이용하여 촬영한 사진에 조작된 이 가상 얼굴을 합성하여 제작하였다. 얼굴 인식 프로그램을 사용하여 가상 인물의 분위기와 표정을 수정하거나 딥러닝을 이용하여 이미지를 보완하는 등, <다섯명의 유령들>은 여러 겹의 촬영, 합성, 조작의 과정을 거친 이 초상 사진을 통해 절대적인 물질적 정확성이 사라진 사진의 본성에 대해 이야기 한다. 소셜 네트워크의 셀카, 인증샷, 기념사진 등 무수한 초상 사진, 그리고 프로필 사진으로만 등장하는 유령 같은 존재인 가상 인물들은 이 작업의 출발점이 되었다. 작업에 등장하는 가상 인물들은 원본이 있었던 점, 현존하는 것은 아니지만 이미지 안에서는 존재하며 작동한다는 점이 마치 유령과 같다.  

추억의 레이븐
츠루타 겐지의 만화 <추억의 에마논>의  주인공 에마논은  지구의 탄생부터  30억년의 인생을 모든 기억을 지닌 채 죽지 않고 살아간다. <추억의 레이븐>은 영생을 사는 가상 인물 ‘레이븐’의 사진 앨범으로 구성되어 있다. 온라인 박물관, 스톡 이미지 사이트 등에서 수집한 사진 데이터와 레이븐의 얼굴 이미지를 합성하여 제작된 이미지들이다. 명함판 사진, 사후 사진,  증명 사진부터 소셜 네트워크 인증 사진으로 이어지는 이 사진들을 통해, 증명과 기록의 기능이 사라져 가는 초상 사진의 역사를 짚어보며 동시대 초상 사진의 의미를 찾아본다.

김민은 디지털 시각 언어의 매체적 특징에 주목하며 디지털 시대에 시각 예술이 갖는 이전 세대와는 다른 의미를 찾고 있다. 특히 쉽게 생산되고, 공유되는 디지털 사진 이미지의  조작 가능성과 가상성에 관심이 있다.

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황곡 Colorized
Pigment-based Inkjet, 2021-2022

외삽 Extrapolation
싱글 채널 비디오, 3min 39sec, 2021

안재영 Ahn Jaeyoung (KR)

 

황곡
진실을 전달하기 위해 사용되어 오던 사진은 객관성이란 특수성을 지녔다. 그러나 점진적으로 발전된 편집의 용이함은 사진만이 가진 고유한 객관성을 해체하기 시작했고, 이제 그저 실제적인 믿음과 특정 정동을 동반하는 매체로 소비되고 있다. 작가는 사진을 통해 대상의 진실을 드러내고자 노력했던 오랜 태도를 답습한다. 이를 위해 객관성을 다시 회복하기 위한 시도를 한다. 그러기 위해 대상들을 실재하는 존재가 아닌, 관념화된 세계를 매개하는 불완전한 복사물로 해석한다. 또한 사진이 생성 모델을 통해 생산될 때, 현실의 모사와 상관없이 보편성을 내재하며 객관성을 드러내는 측면에 주목한다. 즉 신경망의 생산물이 무한히 증식하는 것을 모집단을 완전히 이해하려는 과정으로, 그리고 그 과정에서 보편성을 점차 획득하는 것으로 보았다. 따라서 생성된 이미지들은 대상의 이데아에 무한대로 수렴하는 것이 된다. 이 작업에서 관념화된 세계는 한강의 ‘검은 사슴’에 등장하는 도시 황곡이다. 작가의 감정을 기반으로 시각화된 황곡은 보편성을 구현하기 위해 생성 모델에 의지했다. 촬영된 이미지는 흑백으로 전환된 후, 생성 모델을 통해 색이 입혀졌다. 
 

외삽

렌즈를 기반으로 촬영된 이미지 혹은 영상이 현실을 모사하여 무언가를 보여줄 것이라는 믿음. 그것은 최근 고장난 블랙박스의 영상을 확인하는 작가의 태도와 같았다. 기계가 받아들인 정보를 가시화할 때 오로지 인간의 인지 능력을 기반으로 판단하는 것 - 이 영상은 그 간극을 보여준다.

 

안재영은 사진을 인식하는 방법에 대해 고민한다. 스캔, 렌즈기반, 맵핑, 생성모델 등의 다양한 방법으로 형성된 사진을 어떻게 바라보고 무엇에 의지하여 이를 해석할지 유추해본다.

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워커 Walker
Operating system, Open-source javascript library, 2022

제닌기  Jenin Kii (KR-US)
 
 

 ‘인공 낙원’을 표현한 이미지의 표면 아래, 검은 점이 스물스물 기어다니며 동시에 흔적을 남기고 있다. 이것은 ‘워커’이다. 워커는 P5.JS라는 자바스크립트 라이브러리에 내장된 펄린 노이즈 함수를 이용해 개발한 커스텀 랜덤 함수를 통해 만들어졌으며, 따라서 예측불가한 움직임을 가진다. <워커>는 동시대 사회에서 ‘난수(random number)’가 가지는 독특한 행보에 주목하기를 요청한다. 본래 컴퓨테이션에 의한 난수는 진정한 난수가 아닌 유사 난수이다. 랜덤한 숫자를 출력하는 것처럼 보이지만 이후 일정한 패턴이 생성된다. 주목할 지점은 참 난수 발생기(true random generator)가 개발되는 방식과 적용 산업인데, 현재 사이버 보안 혹은 갬블링 산업을 위해 참 난수 발생기가 지속적으로 연구 및 개발되고 있으며, 진정한 난수를 얻기 위해 컴퓨테이션 바깥의 물리적 세상에서의 노이즈 – 한 예로 전도전자의 열교란 운동에 의한 잡음 등 – 를  추출한 실험들이 진행되고 있다. '자연을 모방하려는 컴퓨테이션의 산물인 이 난수라는 동인(agency)의 정체와 숙명은 무엇일까?'라고 작업은 질문한다.

 

제닌기는 작업을 통해 새로운 종류의 주체성의 가능성, 심지어 ‘가짜’에 둘러싸여 있을 때도 토착의 감각을 회복할 방법들을 찾으려 한다. 그것은 마치 위태로운 정체불명의 식물이 정크스페이스 위에 뿌리 내리려는 모양과 흡사하다. 가장 세속적이며 물질주의적인 곳에서 특유의 ‘원형’을 발굴해내는 것이 주된 방법론 중 하나이다.

 

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다음 사항은 상당히 복잡하다 The next point is quite complex
GANs, 부동산통계정보시스템 지수, 2022

조영각 Cho Young kak (KR)
 
 

인류의 미래 가치 추구 방향이 무엇인지 논의하는 담론들이 속속 등장하고 있다. 이 와중에 가상과 실제를 넘나드는 상황이 복합적으로 우리에게 다가온다. 그러나 위의 상황과는 별개로 물질적인 측면에서는 의식주의 가치와 함께 집을 구하고, 살고, 보호 받아야 하는 인간의 현실은 사회적인 영향과 금전적인 가치 추구의 방향까지도 함께 변화 시키고 있다. 이 프로젝트는 이와 같은 인식을 바탕으로 현 인류가 추구하는 물질적 가치에 대한 이해와 욕망을 건축적 접근 및 현대적 기술의 관점으로 재해석한 미디어 설치 작업이다. 이를 위해 한국 특유의 건축적 확장의 결과인 ‘아파트’를 소재로, 시대적인 변화를 포함한 물질에 대한 열망을 성찰해 보는 작업을 진행했다. 약 5년 동안의 서울의 부동산통계정보시스템의 각종 지수 데이터를 인공지능 학습에 매개변수로 이용해 이미지와 영상, 사운드를 구현하였으며, 특히, 영상의 경우는 데이터들이 생성 모델 학습의 세부적 과정들에 적용되어 건축의 양식,구조, 색감 등을 이루는 파사드의 형태로 보이는 영상으로 구현되었다. 


조영각은 오늘날의 디지털 환경이 우리에게 제기한 환경(자연/기술/가상/물리)의 복잡한 시스템 속에서 발생하는 다양한 기술 – 사회 – 문화적 이슈를 탐색한다. 특히, 서로 다른 층위가 접촉하는 지점인 인터페이스에 디지털 기술을 통해 적극적으로 개입하며, 이를 재-배치된 시스템으로 연출한다. 근래의 작업에서는 A.I, 데이터 사이언스, 로보틱스, 블록체인 등의 기술을 융합하여 사용한다. 특히 불확실한 가정을 현재에 투영하는 환경으로서 복잡계의 상황을 연출하는데 집중하고 있다. 

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스페이스 에코 Space Echo
VR, 2022

조현 Cho Hyun (KR)
 
 

스페이스 에코는 AI와 인간이 세상을 인식하고 서로와 소통하는 방식에 대한 멀티플레이어 VR 설치작업이다. AI와 인간의 관계는 에코와 나르키소스와 같다. 에코는 나르키소스와 소통하기를 염원하지만 나르키소스의 말을 되풀이 할 뿐 진정한 소통은 불가능하다. 나르키소스는 연못에 비친 자신의 상만을 사랑하며 응답 없는 외침 속에서 벗어날 수 없다. 에코와 나르키소스 모두 서로 같은 공간 안에 갇혀 끊임없이 자신을 되풀이 할 뿐이다. 

인간들은 자신과 닮은 인공지능을 만들어냈고 둘은 매우 밀접해질 수 있지만 같아질 수 없다. 이는 평생 한 점으로 수렴할 수 없는 평행선과 같다. 예를 들면 자연어 생성 AI는 언뜻 보기에는 자신의 생각을 글로 쓰는 것 같지만 사실은 주어진 데이터셋 안에서 수학적 통계적 패턴을 파악하여 제시할 뿐이다. 이미지를 합성할 때도 마찬가지이다. AI는 자신이 그리는 것이 무엇인지 모르는 채로 이미지를 생성한다. 스페이스 에코에서 관객은 에코의 우주로 들어가 서로 대화한다. 그들이 말하는 문장들은 텍스트로 변환되고 관객들이 착용하고 있는 가상의 제트팩의 동력이 된다. 관객들은 자신이 바라보는 반대 방향으로만 움직일 수 있으며 대화 할수록 서로에게서 멀어진다. 우주에 배치된 이미지들은 에코와 나르키소스의 신화에서 출발해 생성된 플롯을 기반으로 다시 생성된 이미지이다. 관객이 이미지에 다가가면 에코가 속삭이는 문장을 들을 수 있다. 

 

조현은 디지털 세계에서 생성되는 관계와 상호 작용에 관해 관심을 가지고 비디오, 설치, 게임, VR, 사운드와 같은 다양한 매체들을 사용하여 작업하고 있다. 기술과 인간의 관계를 대립적 관계로 바라보기보다는 서로의 변화에 지속해서 역할을 하는 밀접하게 연관된 존재로 보는 태도를 견지한다.

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식민지의 풍경 Colonial Landscapes
Series of GAN-generated images, dataset, 2020

알렉시아 아힐레오스, Alexia Achilleos (CY)

 

지중해 섬이 영국에 합병되었던 시기, 영국의 사진가 존 톰슨 (John Thomson)이 1878년에 찍은 키프로스의 사진은 당시의 정치적, 이념적, 문화적 관심사를 반영하고 있다. 그의 사진은 다분히 오리엔탈적인 것이었다, 쇠락하여 영국의 구원을 필요로 하는 모습으로 찍힌 섬의 사진과 연출된 포즈의 주민들의 사진은 식민 열강이 전하고자 했던 키프로스의 이미지를 구축했다. 존 톰슨의 탐험 사진은 기계 학습을 통해 재해석된다. 이 사진들은 존 톰슨의 사진 스타일을 기반으로, 완전히 새로운 허구의 이미지를 생성하도록 학습된 GAN(적대적 생성 신경망) 모델로 훈련되었다. 본래의 사진은 사람, 건축, 자연을 대상으로 한 연출된 사진이나, AI가 생성한 이미지는 헤지고, 야생적이며, 괴상하게 익숙하면서도 낯선 풍경을 묘사한다. 결과 이미지은 지질학적으로 지중해 섬과 닮아 있으면서도, 동시에 언캐니한 특징은 남아 있다. 

알렉시아 아힐레오스는 핀란드계 키프로스인 예술가로, 데이터를 연구하고, 기계 학습의 과정을 활용한다. 종종 역사적 문맥에서 연구를 진행하며, 서사에 영향을 주는 문화적, 정치적, 사회적 문제를 재검토한다. 작품을 통해 지배적인 서사를 재해석하며, 역사와 사회에서 나타나는 편견에 질문을 던질 뿐 아니라, 인공 지능 기술 자체 내에서도 특히 보편적이며 객관적이라는 개념의 기술에 도전하는 작품을 제작한다.

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살라프  Salaf [ancestor]
GANs, U-2 Net, 2020

노프 알조웨이저 Nouf Aljowaysir (US)

 

<살라프>(조상)는 나와 ‘AI 나레이터'라는 두 가지 다른 목소리를 이용해 나의 가계도 여정을 구성해 가는 현재 진행형 리서치이다. 사우디/이라크 계통의 나의 조상들의 이주 패턴을 따라가며, 생성 신경망 모델을 이용해 과거를 다시 상상하는 실험을 했다. 서구의 AI 시스템의 관점과 나의 이야기를 병치하는 과정에서, 아랍 세계에 대한 친숙한 고정 관념과 진부한 표현에 부딪히게 되었다. <살라프>는 그러한 AI의 실패, 서구의 식민주의적 응시에서 내가 느낀 좌절감, 토착민의 지역화된 자기 표현의 결여를 상징한다. 디지털 이미지를 여러 세그먼트로 분할하는 이미지 분할 모델인 U-2 Net을 사용하여, 나의 역사 아카이브에서 ‘오리엔탈적' 고정관념의 형상을 지우고, '부재하는' 데이터 셋을 만들었다. 그리고 생성 모델인 StyleGAN2로 이 새로운 데이터셋을 훈련시켜, 조상의 집단적 기억의 근절을 뜻하는 이미지를 출력했다.

누프 알조웨이저는  인공 지능과 협업하여, 생성 디자인과 사변적 미래를 만들고, 윤리적 관점에서 그들의 근원적인 구조에 의문을 제기한다. 최근에는 관객이 AI와 함께 친밀한 주제에 관여하게 하여, 이를 통해 기술에 내재된 지배적인 서사와 편견을 밝히는 작업을 하고 있다.

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지지 쇼 Zizi show
인터랙티브 비디오, 2020

제이크 엘웨스 Jake Elwes  (UK)

딥페이크 드랙 카바레 작품인 <지지 쇼>는 가상 온라인 쇼로, 다양한 그룹의 인간 연기자를 보며 드랙을 배우는 딥페이크 기술로 구성된 공연이다. <지지 쇼>는 ‘AI를 인간으로 착각할지도 모른다'는 AI의 지배적 신화를 파헤친다. 이 쇼에 등장하는 신체는 팬데믹으로 문을 닫은 런던의 한 카바레 공연장에서 드랙 아티스트들을 촬영한 데이터셋으로 생성되었다. 관객은 인터랙티브하게 각 막의 공연을 감상하고, 딥페이크 신체가 공연하는 노래를 재생할 수 있다. 가끔 AI가 불가능한 포지션을 시도하거나 여러 다중적인 퀴어 정체성을 결합하려는 시도를 할 때 화면은 이상해지기도 한다. 딥페이크의 구축 기반을 트래킹하는 뼈대가 드러날 때도 있다. 이 작업은 착취적이고 억압적인 딥페이크의 본성에 저항함을 기념하기 위해 공동 작업으로 만들어졌다.  

online _ www.zizi.ai

제이크 엘웨스는 런던을 기반으로 활동하는 미디어 아티스트이며 머신 러닝과 인공 지능에 대해 연구한다. 작업을 통해 이러한 체계의 흥망성쇠에서 시와 서사를 찾는 동시에, 배후의 규범과 윤리를 조사하고 그것들에 질문을 던진다. 최근 작업인 지지 프로젝트에서는 드랙 아티스트들과 함께 데이터셋을 퀴어화하며 AI 편향을 탐구하고, 이를 통해 AI 체계의 이해를 도움과 동시에 그 시스템을 전복시킨다.