합성 미디어는 실제의 현상이나 사건에 근거하지 않은, 생성 인공지능을 통해 만들어진 연산 및 렌더링에 기반해 생성된 텍스트, 소리 및 이미지가 작동하는 미디어를 의미한다.

합성 데이터셋은 생성 인공지능을 통해 만들어진 합성 미디어가 기계 학습을 위해 특정하게 분류화 된 데이터 더미이다

GAN은 생성적 적대 신경망이라는 인공지능 알고리즘의 하나로 서로 대립하고 경쟁하는 두 신경망을 통해 학습하는 알고리즘이다.

합성계의 카나리아 Canary in the Synthetisphere

 

포킹룸 2022는 6월 23일(목)부터 6월 26일(일)까지 4일간 탈영역우정국 공간에서 열리며, 올해의 주제는 ‘합성계의 카나리아’ 입니다. 18팀/명의 예술가, 연구자와 함께, 카나리아의 시점으로 합성계를 회항합니다.

합성계(Synthetisphere)는 합성 미디어*(synthetic media)를 보다 넓은 관점으로 바라보기 위해 고안된 단어입니다. 인공지능이 만들어 내는 현존하지 않는 결과물, 인공신경망의 잠재 공간과 그 기계 학습 과정, 가상 현실 등 ‘실제가 아닌 것들'에 붙여진 많은 이름을 포함하지만, 여기에 제한되지는 않습니다. 탄광에 들어가 유독 가스를 감지하는 예측과 추측의 역할을 수행하는 카나리아와, 데이터셋으로부터 실제와 가까운 가짜를 만들어내는 인공지능의 예측과 추측이 나란히 놓입니다.

A와 B의 결합이라는 단순한 합성(compose)에서, 전혀 존재하지 않았던 새로운 가짜를 만들어 내는 합성(synthetic)의 시대로 변모하며 생긴 합성계라는 세계를 돌아봅니다. 인공 신경망이 효율적이고 유의미하게 기능하여 인간의 인지 체계를 지배하는 그 세계를 말입니다. 실제가 아닌 합성 데이터셋*(synthetic dataset)에서 추출되는 합성 미디어는 과정에서 실제의 것들을 배제합니다. 그렇지만 예측과 추측에 미래의 약속이 담겨있는 것이라면, 합성계는 어떤 형태로 어떻게 기능하는 것일까요.

가상은 합성이지만, 합성은 가상이 아닙니다. 합성계는 가상 판타지일 수도 있습니다. 그러나 딥 페이크(deep fake)를 넘어선 딥 리얼(deep real)의 세계는 판타지의 포화 상태로, 현실도 판타지도 아닌 세계는 합성계라고 볼 수 있을지도 모릅니다. 여기서 ‘리얼하다'는 인지는 ‘가짜지만 진짜같다’ 그 이상의 다른 의미를 가집니다.

포킹룸 2022는 한마디로 정의될 수 없는 합성계를 다 함께 그리고, 다층적으로 분석해보기 위한 자리입니다.

먼저, 김민, 안재영, 알렉시아, 노프 작가는 크게 사진 이미지와 GAN*으로부터 출발하지만, 주제는 상이합니다. 김민 작가는 초상 사진의 유령성과 그 재현 불가능성에 대해, 안재영 작가는 사진이라는 매체에서 출발하여, 다시 사진의 본질을 취하는 방법을 이야기하기 위해, GAN을 작업에 도입합니다. 알렉시아 작가는 탈식민주의 이미지의 연구에 주목하고, 노프 작가는 데이터셋의 편견을 지우기 위해 적극적으로 GAN을 활용합니다. 제닌기 작가와 조영각 작가는 현실의 문제로부터 시작합니다. 제닌기 작가는 현재 도박 산업 등에 적극적으로 활용되는 상업 기술에서 난수가 어떻게 발생하는지를 연구하며, 조영각 작가는 물질적 가치의 현현이라 볼 수 있는 아파트와 관련된 데이터를 인공지능에게 학습시켜 그 여실한 변화를 보여줍니다. 조현 작가와 제이크 엘웨스 작가는 사변적 세계를 그립니다. 조현 작가는 인간과 인공지능의 관계를 나르키소스에 빗대고, 향해 있는 방향과 텍스트를 통해 그 세계를 체험하게 하며, 제이크 작가는 부재하는 데이터셋을 퀴어화하여, 신경망의 잠재 공간을 퀴어의 공간으로 만듭니다.

전시 작품 이외에도 합성계의 이야기는 토크, 워크숍, 리서치 zine을 통해 언어화됩니다. 참여 작가 알렉시아는 탈식민주의 실천에 GAN이 어떻게 사용될 수 있는지, 홍선하 교수는 예측의 기술이 어떻게 개인의 자율권에 영향을 주는지 사진과 상업, 노동자를 연결하며 이야기합니다. 암스테르담의 어펙트랩은 기계 학습 툴을 이용해 여성들의 다원적 이야기를 시각적 에세이로 기록하는 그들의 워크숍을 소개하며, 도통단은 AI동자라는 존재를 통해 인공 지능의 잠재 공간에 담긴 맥락의 가능성을 풀어냅니다.

 

리서치 랩의 참여자인 곽한비는 얼굴 인식 및 필터의 메커니즘을, 남선미는 예상 표절을 통한 시간성과 독해를, 송해민은 누스코프의 주/객체성을, 장윤영은 인간과 기계의 감정과 인식의 문제를, 최선주는 소비 감수성과 기후 미술관의 문제를, 하재용은 합성의 계보에 따른 표현과 창작을, 김승범(진, 워크숍 동시 진행)은 신경망과 언어와 연결하여 연구했습니다.

카나리아가 되어, 혹은 카나리아의 날갯짓을 쫓아 합성계로 들어서 본 풍경, 그리고 뒤돌아본 현실계는 어떤 모습일지 포킹룸 2022에서 함께 그려봅니다. 카메라 렌즈에 맺힌 이미지 같을지(lens-based image), 게임의 한 시공간처럼 빠져들지(virtual space image), 실제와 가짜가 완전히 합쳐진 것처럼 보일지(deep-fake), 아니면 합성계의 그늘이 드리워진 풍경에서 높은 해상도의 흐린 이미지를 보게 될지, 우리의 두 눈으로 합성-현실을 마주합니다.
 

​글 강민형