본 논문은 사운드 아티스트 Evala와 협업하여 개발된 생성 사운드 설치 작품 Studies for를 통해 AI 기술을 예술적 워크플로우에 통합하는 방안을 모색한다. 이 설치 작품은 경량형 고품질 사운드 생성 AI 모델인 SpecMaskGIT를 사용하여 8채널 사운드를 실시간으로 생성하고 재생하여 3개월 간의 전시 기간 동안 몰입형 청각 경험을 제공한다. 이 연구는 "새로운 형태의 아카이브" 개념에 기반하며, 이는 아티스트의 과거 작품을 넘어 새로운 사운드 요소를 지속적으로 생성하여 아티스트의 예술적 스타일을 보존하는 것을 목표로 한다. 200시간이 넘는 Evala의 과거 사운드 작품 데이터 세트를 사용하여 AI 모델을 훈련함으로써 이러한 추론적 접근 방식을 용이하게 했다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
AI를 활용한 예술 창작 과정에서 아티스트 피드백의 통합 필요성을 강조함.
◦
아티스트의 과거 작품에서 파생된 데이터 세트의 중요성을 보여줌.
◦
예상치 못한 새로운 결과물의 포함을 보장하는 것이 중요함을 시사함.
◦
Human-AI 공동 창작 프레임워크를 제안하고, 예술가의 물리적 존재를 넘어 작품을 확장하는 새로운 가능성을 제시함.
