'지속 가능한 저널리즘'이 지난 5월 22일 모임을 가졌습니다. 연구모임에서 제공한 강의 내용을 공유합니다.

□ 주제 : 저널리즘에서 인공지능(AI) 활용하기 

□ 강사 : 전혜정 청강문화산업대 만화콘텐츠스쿨 교수

생성형 인공지능의 미디어에서의 활용 (미드저니를 중심으로)

1. 기본 인식: 생성형 AI로 이미지를 만든다는 것의 의미

- 고양이를 데리고 가족사진을 찍는다고 생각하면 됨. 즉, 인공지능은 자신이 뭘 만드는지 모르는 채 유사성, 통계 등에 근거해 이미지를 생성한다

- 그럼에도 고양이가 카메라를 바라보게 하는 팁은 있다. 점점 기술이 늘어나고 있기도 하지만, 그럼에도 요령에 가깝다

- 100% 내 머릿속 완성된 결과물을 절대 보여주지 않는다. 그게 정상이라고 생각해야 한다. 그래서 인공지능은 내가 소통해야 할 미지의 타자라고 생각하면 편하다.

2. 언론에서 사용하는 이미지(인포그래픽)를 생성형 AI는 사실 잘 만들지 못한다. 원리상 '스톡 라이브러리'를 대체하는 저작권 프리 이미지 생성툴이 되기 어렵다

- 한국에서 쓰는 이미지를 학습하지 않아서 일 수도 있지만, 그만큼 언론에서 쓰는 이미지가 고려해야 하는 요소가 많은데 이걸 다 고려해서 만들지 못한다고 봐야 한다. 그나마 실사 사진은 비슷한 느낌으로 만들어 준다.

- 못 그리는 스타일이 있는데, 해외 초거대 모델을 학습해 그림을 배웠는데 안 배운 스타일은 못 그리는 것

- 인공지능 그림은 저작권을 통으로 판단할 수 없다. 특성상 그리는 순간에는 '의도적으로 표절'을 하지 않지만, 프롬프트를 어떻게 주었느냐에 따라, 또는 개인이 학습 모델을 어떻게 만들어서 주느냐에 따라 결과적으로 표절이라고 볼 수 있는 이미지가 나온다. 현재로서는 각각의 결과물마다, 만든 사람 개인이 케바케로 판단해야 한다

3. 생성형 AI의 대표적 모델들 ; 알면 되는 것 2가지

- 이미지: Diffusion 모델- 데이터에 단계적으로 노이즈를 추가하고, 노이즈를 제거하는 과정을 역으로 학습하는 원리, DALL-E2, Stable Diffusion, Midjourney 등

- 텍스트: Transformer 기반 모델- Attention 메커니즘을 사용해서 시퀀스 데이터를 처리하는 모델. GPT, BERT, T5, Claude 등

4. 프롬프트 잘 활용하기

- 쳇GPT나 코파일럿에게는 한글로 그림을 만들어 달라고 할 수 있어. 그런데 영어로 프롬프트를 작성할 경우 요령이 필요

- 완벽한 영어 실력과는 상관없다. 키워드 선택이 중요하며, 문장을 완료하지 않고 1-3 내외의 아주 쉬운 구절로 작성하고 별도 키워드를 추가하면 됨. 키워드가 너무 많으면 무시하는 것이 많으며, 이해하기 쉬운 키워드를 선택하거나 앞의 문장을 먼저 선택한다

- 이미지 관련 전문 용어에 능하면 유리하다. 하풍 화가 아티스트, 시대별 스타일, 미술 용어, 카메라 용어 등

- 해외 문화의 흐름을 알고 있으면 유리하다. 대중음악이나 유행의 흐름을 알고 문화적 키워드 등에 능하면 유리

- 영어권 나라에서 사용하는 고유명사를 많이 알면 유리. 예를 들어 일본 애니메이션 작품 스타일을 적용하고 싶으면 영어로는 'animation' 보다 'anime'가 유리