홍성욱, 조은서 "이미지 생성 인공지능의 도전과 문제들: 과학기술학의 행위자 네트워크 이론의 관점에서" 사회와 이론 46 pp.7-51 (2023) : 7.

초록

본 논문은 텍스트를 넣으면 이미지를 생성하는 미드저니, 달리, 스테이블디퓨전 같은 인공지능이 낳고 있는 사회적 파장을 과학기술학의 행위자 네트워크 이론의 관점에서 분석하는 것을 목표로 하고 있다. 행위자 네트워크 이론은 인간 행위자와 비인간 행위자를 대칭적으로 다루며, 우리가 기술이라고 부르는 것이 인간 행위자와 비인간 행위자의 다양한 형태의 이종적인 네트워크라고 파악한다. 그 자체가 이종적인 네트워크인 이미지 생성형 인공지능은 사회 속에서 사회적 가치를 담은 채로 형성되지만, 이렇게 만들어진 뒤에 사회라는 네트워크에 예상치 못한 변형, 균열, 파괴, 새로운 생성을 낳으면서, 인간이 맺고 있는 다양한 관계를 교란하고 네트워크를 새롭게 생성한다. 본 논문은 최근 문헌과 인터뷰를 통해 이런 인공지능이 가져오는 사회적 변화를 세 가지 측면에서 검토할 것이다. 하나는 이것이 예술가들의 실천에 어떤 새로운 도전을 하는가이고, 두 번째는 이것이 직업이나 일자리에 어떤 변동을 가져오는가이다. 마지막은 이런 인공지능이 기존의 법률 체계에 어떻게 도전하는가이다. 이런 주제를 다루기 위해 이미지 생성 인공지능의 역사와 작동 방식을 간단히 살펴보고, 과학기술학의 행위자 네트워크 이론에서 해석한 인공지능 기술의 속성에 대해서 분석해 볼 것이다. 결론은 논문의 내용을 요약하면서, 이미지 생성형 인공지능의 거버넌스에 대한 가능한 바람직한 구조를 제시해 볼 것이다. 다만 이미지 생성 인공지능은 지금도 빠르게 발전하는 기술이며, 또 현재 진행 중인 소송의 결과에 따라서 여러 예상치 못한 제약이 가해질 가능성도 있음을 미리 언급할 필요가 있다.

This paper aims to analyze the social impact of image-generating artificial intelligence such as Midjourney, DALL-E and StableDiffusion, which generate images by inserting text, from the perspective of actor-network theory in science and technology studies. Actor-network theory treats human and non-human actors symmetrically and recognizes that what we call technology is a heterogeneous network of various human and non-human actors. As a heterogeneous network in itself, image-generating AI is formed in society under the influence of societal values, but after being created, it disrupts various human relationships and creates new networks, causing unexpected deformations, cracks, destruction, and new creations in the network that forms society. Drawing on recent literature and expert interviews, this paper will discuss the three changes brought about by image-generating AI. The first is the new challenges it poses to artists’ practices, the second is the social issues it creates, especially the changes in expertise and jobs. The final aspect is how these AIs challenge the existing legal framework. To address these topics, we will briefly review the history of image-generating AI and how it works, and analyze the properties of AI technologies as interpreted by actor-network theory in science and technology studies. The conclusion will summarize the content of the paper and suggest possible desirable structures for the governance of image-generating AI. It should be noted that image-generating AI is still a rapidly developing technology, and the outcome of the ongoing litigation may impose a number of unexpected constraints.