AI와 현대 창작

생성 AI 시대의 창의성에 대한 우리의 (그리 독특하지 않은) 관점

우리는 생성적 기계 학습 방법이 만들어진 한참 후에, 심지어 AI 붐이 일어난 후에도 꽤 오랜 시간이 지나서 Just 4 Noise를 시작했습니다. 대부분의 사람들은 첫 번째 생성 AI 모델이 1950년대에 개발되었다고 추측하는 반면, 다른 이들은 첫 번째 알고리즘의 개념과 창조가 1800년대 후반에 이루어졌다고 주장합니다. 어떤 관점을 취하든, 우리가 새로운 길을 개척하고 있다고 말하기는 어렵습니다. 그렇다고 해서, 제 팀과 저는 기술 혁명의 결과가 항상 새롭고 반짝이는 기계일 필요는 없다는 생각을 굳게 믿고 있습니다. 실제로 현실은 보통 완전히 반대입니다.

지난 세기의 모든 혁명적 전임자들과 마찬가지로, AI 히스테리는 결국 기능을 거의 못하는 크고 화려하고 비싼 괴물들을 만드는 많은 회사들을 만들어내고 있습니다. 앞으로 몇 달과 몇 년 안에, 우리는 시장에서 목적이 부족하다는 이유로 이러한 도구들 중 많은 것들이 사라지는 것을 보게 될 것입니다. 살아남는 것들은 주로 현실 세계의 문제에 집중하고, 인간이 하기에는 매우 시간이 많이 걸리는 매우 간단한 작업을 해결하기 위해 기술을 사용하는 것들일 것입니다. 그게 전부입니다 — 수동 프로세스를 자동화하는 조립 라인의 또 다른 로봇일 뿐입니다.

신서사이저를 통한 현대 음악 도구의 진화에 대해 생각해 보세요. 처음에는 아날로그 신스가 있었고, 그 다음에는 디지털 신스가 있었고, 이제는 신경 신스가 있습니다. 최초의 아날로그 전자 오디오 신서사이저가 일반 대중에게 출시되었을 때, 음악 커뮤니티로부터 엄청난 반발에 부딪혔습니다. 디지털 악기와 음악 제작 도구도 마찬가지였습니다. 그러는 동안, 많은 재능 있는 아티스트들은 이러한 다양한 기술들을 받아들이고, 많은 시간, 돈, 에너지를 투자하고, 그들의 워크플로우에 통합할 곳을 찾고, 대부분의 사람들이 여전히 "클래식"이라고 부르는 영향력 있는 음악을 만들었습니다. AI 기반 신경 신서사이저가 시장을 가득 채우는 오늘날도 같은 사이클이 일어나는 것을 볼 수 있습니다. Minimoog는 음악가를 대체하지 않았고, 어떤 AI 도구도 그렇게 하지 않을 것입니다.

이것은 AI를 기술로서, 혹은 그것으로 놀라운 것들을 만드는 전문가들을 폄하하기 위해 말하는 것이 아닙니다. 또한, 이 게시물의 부제처럼, 제가 여기서 정말 새로운 것을 말하고 있다고 생각하지 않습니다. 그러나 Just 4 Noise에게 이것이 초석이기 때문에 이 지속적인 블로그 시리즈에서 그것을 언급하는 것이 중요하다고 생각합니다. 우리는 마법을 부리는 것도 아니고, 획기적인 기술을 발명하는 것도 아닙니다. 우리는 단순히 사용자들이 작업을 더 빨리 할 수 있게 해줄 뿐입니다.

a small list of other audio AI tools created by the AI Musicpreneur

우리는 인간의 창의성을 대체하고 싶지도 않고, 그럴 수도 없습니다. 사람들은 종종 로봇이 차트의 모든 상위권이나 박물관에 들어차는 전망에 대해 걱정하지만, 실제 사례들을 보면, '예술'을 만들기 위해 사용되는 생성 AI 모델이 인간의 창조 과정을 모방하기 어렵다는 것이 꽤 분명합니다. 대신, 기술은 창조와 자기 표현의 많은 다른 측면에서 많이 도움을 줄 수 있습니다.

또 한 번의 넋두리가 끝났습니다 :) 이것이 읽기에 너무 고통스럽지 않았으면 하지만, 무엇보다도 왜 그리고 어떻게 기술 스택을 사용하는지에 대한 더 나은 이해를 드렸으면 합니다.

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— Max (max@just4noise.com)