인공지능 문학의 가능성과 한계에 대한 연구

국문 초록 (Abstract)

오늘날 4차 산업혁명은 ICT와 AI의 발전을 통해 가속화되고 있으며, 인간은 다양한 첨단 과학기술을 통해 “생물학적 인간강화” 등의 혜택을 누리고 있다. 그러나 과학기술의 발전이 인간의 창작 영역을 위축시킬 수 있다는 우려도 존재한다. 본 연구는 AI가 문학 예술을 창작할 수 있는 가능성과 그 한계를 탐구한다.
1984년 AI로 작성된 최초의 문학 시도 이후, AI의 문학 창작 기술은 심층학습(deep learning)의 도입으로 비약적인 발전을 이루었다. 특히 GPT-3는 이전 세대보다 훨씬 많은 텍스트와 1750억 개의 파라미터를 학습하여 뛰어난 언어 능력을 보인다. GPT-3는 인간의 글과 거의 분간하기 어려운 수준의 텍스트를 생성할 수 있으며, 일부 연구자들은 이를 창의적이고 위트 있으며, 깊이 있고 아름답다고 평가한다.
그러나 GPT-3의 능력에 대한 의구심도 제기된다. GPT-3는 기존 작품을 기반으로 한 텍스트를 생성하는 데 그치며, 일관된 서사를 이루지 못하고, 인간 사용자의 지시가 필요하다는 한계가 있다. 또한, GPT-3는 통계적 확률에 기반해 단어를 선택하는 “확률 게임”을 하고 있으며, 이는 인간의 창작과는 본질적으로 다르다는 비판이 있다. 그럼에도 불구하고, GPT-3의 창작물은 종종 매력적이고 눈길을 끄는 부분을 포함하고 있다.
문학 작품의 창작에서 새로움이란 '이야기'와 '이야기하기'에서의 새로움으로 구분된다. 이야기는 등장인물과 사건을 포함하는 '소설적 세계'를 전제하며, 완결된 이야기를 창조하는 것은 허구적 세계를 창조하는 것이다. 이야기 기법이나 스타일은 텔링(telling)이며, 이는 작가의 독특한 문체를 의미한다.
인공지능이 각 단계에 도달할 수 있을지를 검토하는 것은 여전히 의미 있다. 인공지능이 어떤 양식을 흉내낼 수는 있겠으나, 그 산물이 지속적이고 고유한 형식적 특징을 가질 수 있는지에 대한 논의가 필요하다.
AI의 시 창작 기술은 언어 모델을 기반으로 키워드를 입력하고, 이를 바탕으로 학습 데이터를 추출한 뒤, 이를 검토하고 수정하여 최종 시 텍스트를 생산하는 과정을 거친다. 시 텍스트는 감정과 사상을 함축적이고 운율적인 언어로 표현한 문학의 한 장르이다. 시 창작 기술의 과정에서 시인의 창작 행위와 AI의 시 창작 기술은 유사한 구조를 가지지만, 중요한 차이점은 AI는 주어진 키워드를 바탕으로 학습 데이터를 추출하는 데 그친다는 점이다.
결론적으로, 인공지능이 창작성을 가질 수 있는가의 문제는 창작 범용 인공지능의 길에서 중간 단계를 찾는 것이 필요하다. 현재까지의 분석을 통해 허구의 세계를 구성하고 재생산할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요한 단계로 제시된다. 본 연구는 이러한 정의를 바탕으로 GPT-3의 창의성 여부를 논의하고, AI의 문학적 가능성과 철학적 문제를 다룬다. 이를 통해 AI의 문학 창작이 단순한 기술적 성과를 넘어 예술적, 창의적 가치를 지닐 수 있는지를 탐구하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Today, the Fourth Industrial Revolution is accelerating with the development of ICT and AI, and people are enjoying benefits such as “biological human enhancement” through various advanced technologies. However, there are also concerns that the advancement of science and technology may shrink the realm of human creativity. This study explores the possibilities and limitations of AI's ability to create literary art.
Since the first AI-authored literary attempt in 1984, AI's ability to create literature has improved by leaps and bounds with the introduction of deep learning. GPT-3, in particular, has learned far more text and 175 billion parameters than its predecessors, resulting in a remarkable linguistic ability. GPT-3 can produce text that is virtually indistinguishable from human writing, and some researchers describe it as creative, witty, deep, and beautiful.
However, there are questions about GPT-3's capabilities. GPT-3 is limited to generating text based on existing works, does not form a coherent narrative, and requires guidance from a human user. It has also been criticized that GPT-3 plays a “probability game,” choosing words based on statistical probabilities, which is inherently different from human creation. Nevertheless, GPT-3's creations often contain compelling and eye-catching parts.
In the creation of literary works, novelty is divided into novelty in the “story” and novelty in the “telling” of the story. A story requires a “fictional world” that includes characters and events, and to create a finished story is to create a fictional world. The narrative technique or style is telling, which refers to the author's distinctive style.
It is still useful to examine whether AI can reach each stage. While AI may be able to imitate some forms, the question remains whether its output will have lasting and unique formal characteristics.
The technology for creating AI poetry involves entering keywords based on a language model, extracting.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 본론
• Ⅲ. 결론
• 참고문헌