컴퓨터아트2 · 강원대학교 미술학과
2026 · 2학기
02
WEEK 02

LLM을 활용한
미디어아트 기획

미디어아트의 계보 · 인공지능 · AI 인터뷰로 내 주제 찾기
박성하
1
작품 하나

레픽 아나돌 〈Unsupervised〉(2022)

Unsupervised
레픽 아나돌, 〈Unsupervised〉(2022), 뉴욕 현대미술관 · 사진: Refik Anadol, CC BY-SA 4.0, Wikimedia Commons

뉴욕 현대미술관(MoMA) 로비에 설치된 대형 LED 스크린 작품이다. MoMA가 소장한 138,151점의 작품 데이터를 학습한 모델이, 전시 기간 내내 한 번도 존재한 적 없는 이미지를 실시간으로 만들어 낸다. 정해진 영상을 반복 재생하는 것이 아니라 지금 이 순간 계산되는 화면이다.

2022년 11월 개막 당시 "값비싼 화면보호기"라는 비판이 나왔고, 2023년 10월 MoMA는 이 작품을 소장품으로 사들였다.

▶ MoMA 아나돌 인터뷰 15분
2
오늘 수업

미디어아트가 무엇인지 정리하고, 인공지능으로 내가 하려는 말을 문장 하나로 만든다.

교시내용
1교시미디어아트란 무엇인가 — 정의와 읽는 틀
2교시백남준과 그 이후 60년 — 다큐 15분 포함
3교시인공지능의 개념과 한계 · 제미나이 가입
4교시AI 인터뷰로 내 주제 찾기
3
1
1교시

미디어아트

개념과 역사 · 흐름 속 대표 작가

4
무엇을 그렇게 부르나

미디어아트의 정의

디지털 기술로 제작·유통되는 예술. 비디오, 컴퓨터, 인터넷, 사운드, 센서 같은 기술 매체 자체가 재료이자 도구가 된다.
테이트 미술관 용어집 「New media art」
쉽게물감과 돌 대신 영상·소리·빛·데이터를 재료로 쓰고, 시간이 흐르는 동안 작동하는 미술이다.
비디오아트·뉴미디어아트·디지털아트로도 부른다. 어떤 기술을 쓰느냐에 따라 붙은 이름이라 겹치는 부분이 크다. 이 수업에서는 미디어아트로 통일한다.
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지금 전시장에 걸리는 것

이런 게 미디어아트다

율리아 폴머 · 아르스 일렉트로니카 2026
이미지를 주문할수록 키보드 아래 GPU 열이 손으로 전해진다. 생성에 온도를 붙였다.
이정우 · 아르스 일렉트로니카 2026 · MMCA 2026
검열로 51분만 남은 1946년 영화의 사라진 장면을 생성 모델로 다시 만든다.
쑨위첸 · 루멘 프라이즈 2024 · 아르스 2025
교육에서 배제된 여성들의 문자를 두 AI가 흉내 내다 새 언어를 만들어 낸다.
mots · 루멘 프라이즈 2025 대상
독일 귀화 시험을 본뜬 설치. 편향된 AI가 관객 얼굴을 심사해 판정을 띄운다.
넷 다 AI를 쓰면서 AI를 문제 삼는다. 1주차에 본 「뉴-빌리지」도 같은 자리에 있다.
그리고 이 규모에서도 이미 하고 있다 — 왼쪽은 대학생이 만든 「입 속의 한국」(경북 AI 공모전 2025 대학생 특별상), 오른쪽은 2인 팀이 만든 「노 이즈 캔슬링」(네마프 2025). 앞의 넷과 같은 자리는 아니지만, 여러분이 이번 학기에 배우는 것으로 갈 수 있는 자리다.
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무엇이 다른가

회화·조각과 미디어아트의 차이

항목회화·조각미디어아트
존재 방식물질 자체가 작품이다장치가 켜져 있는 동안만 작품이다
결과물완성된 한 점작동하는 시스템(코드·장치·데이터)
시간한 번에 전체가 보인다지속 시간이 작품의 일부다
관객본다위치·움직임·소리가 입력으로 들어간다
두 번 볼 때같은 것을 본다같은 장면이 아닐 수 있다
보존안료·재료의 노화부품 단종, 포맷 폐기, 소프트웨어 구버전화
평가 질문무엇으로 얼마나 잘 만들었나무엇을 입력으로 받아 어떻게 작동하나
보존 항목은 남 얘기가 아니다. 오늘 볼 〈다다익선〉은 브라운관 수명이 다해 2018년에 멈췄고, 3년 복원 뒤 2022년에 다시 켜졌다.
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작품을 읽는 틀

입력 · 규칙 · 출력

입력→규칙→출력

미디어아트 작품은 대부분 이 세 자리로 분해된다. 무엇이 들어가고, 무엇이 그것을 바꾸고, 무엇이 나오는가. 〈Unsupervised〉로 첫 표를 채워 본다.

입력MoMA 소장품 138,151점의 이미지와 메타데이터
규칙학습한 이미지들 사이의 색·형태를 연속적으로 이동하며 새 조합을 만든다
출력존재한 적 없는 이미지가 전시 기간 내내 갱신된다
이 표를 오늘 다섯 번 더 채운다 — 〈TV 부처〉, 〈다다익선〉, 〈Borderless〉, 〈Pulse Room〉, 〈주사위 거울〉. 학기 내내 쓰는 틀이다.
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백남준 1959
2교시

백남준,
그리고 그 이후 60년
1932–2006

TV를 미술의 재료로 처음 쓴 작가, 그리고 그 뒤에 이어진 60년.

1959년 다름슈타트의 백남준 · 사진: 김언호, 퍼블릭 도메인
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백남준 · 1932–2006

여섯 개의 매듭

1959년 다름슈타트의 백남준 · 퍼블릭 도메인
1932서울 출생. 도쿄대에서 미학을 공부하고 독일로 간다.
1958존 케이지를 만난다. 우연과 침묵을 재료로 쓰는 방식을 보고 음악에서 전위예술로 방향을 바꾼다.
1963부퍼탈 첫 개인전. TV를 미술 재료로 쓴 세계 최초의 전시.
1984〈굿모닝 미스터 오웰〉. 위성으로 뉴욕과 파리를 잇는 생방송.
1988〈다다익선〉. 서울올림픽에 맞춰 TV 1,003대를 쌓아 올린다.
2006마이애미에서 별세. 1996년 뇌졸중 이후에도 작업을 이어 갔다.
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1963 · 독일 부퍼탈

첫 개인전 「음악의 전시 — 전자 텔레비전」

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신호를 일그러뜨린 TV를 방마다 놓았다. 개인 주택을 개조한 갤러리였다.
자석과 회로
방송 신호를 비틀어 화면에 추상적인 무늬가 나오게 했다.
소리로 반응
관객이 마이크에 소리를 내면 화면이 따라 움직이는 TV도 있었다.
그때까지 TV는 방송국이 보낸 것을 받아 보는 기계였다. 받아 보는 기계를 손대는 재료로 바꾼 첫 사례다.
"콜라주 기법이 유화를 대체했듯이, 브라운관이 캔버스를 대체할 것이다."
백남준, 1965
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작품 ①

백남준 〈TV 부처〉(1974)

TV 부처
백남준, 〈TV 부처〉(1974), 암스테르담 스테델릭미술관 소장 · 사진: Angus Fraser, CC BY 2.0, Wikimedia Commons

구성 — 목조 불상 1점, 폐쇄회로 카메라 1대, TV 모니터 1대. 카메라가 불상을 찍고 그 영상이 앞의 모니터에 그대로 나온다. 불상은 자기 자신의 실시간 중계 화면을 마주 본다. 스테델릭미술관 소장이며, 작가가 이후 여러 판본을 만들었다.

읽기 — 입력 = 불상의 모습 / 규칙 = 촬영과 동시 송출 / 출력 = 자기 자신의 상. 회로가 닫혀 있어 바깥에서 들어오는 것이 없다.

해석 — 1,500년 명상의 이미지와 20세기 감시·중계 기술을 한자리에 놓았다. 기계가 자기 자신을 보는 구조이면서, 화면 앞에 앉은 사람에 대한 비유로도 읽힌다.

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1984년 1월 1일

〈굿모닝 미스터 오웰〉

1984년 방송 발췌 · 수업에서 4분 정도 튼다

뉴욕과 파리를 통신위성으로 연결한 생방송. 존 케이지, 요셉 보이스, 로리 앤더슨이 양쪽에서 함께 공연했다. 시청자 약 2,500만 명.

오웰의 『1984』는 텔레스크린으로 개인을 감시하는 사회를 그렸다. 백남준은 바로 그 1984년 첫날에, 같은 기술로 사람을 잇는 방송을 내보냈다.

위성 신호가 불안정해 화면이 끊기고 어긋난 구간이 있었다. 백남준은 그것을 지우지 않았다.

"원래 예술이란 게 반이 사기입니다. 사기 중에서도 고등사기입니다." — 1984년 귀국 인터뷰
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1988 · 국립현대미술관 과천

백남준 〈다다익선〉

다다익선
백남준, 〈다다익선〉(1988), 국립현대미술관 과천 · 사진: 문화체육관광부, CC BY-SA 4.0, Wikimedia Commons

구성 — 브라운관 모니터 1,003대, 높이 18.5m, 5층 나선 구조. 모니터 수 1,003은 개천절 10월 3일에서 왔다.

협업 — 건축가 김원과 함께 설계했다. 미술관 램프 코어의 빈 공간에 맞춘 작품이라 이 자리를 떠날 수 없다.

공개 — 1988년 9월 15일, 서울올림픽 개막 이틀 전.

정지 — 2018년 2월, 브라운관 노후와 화재 위험으로 가동 중단. 브라운관은 이미 생산이 끝난 부품이었다.

복원 — 3년간 보존 계획을 세워 중고 브라운관을 수급하고 일부는 평면 디스플레이로 교체했다. 2022년 9월 15일 재가동. 현재 주 4일, 하루 2시간만 켠다.

기계로 만든 작품은 늙는다. 보존이 작품의 일부다.
▶ 재가동 뉴스 1분 · 한글
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지금 15분

〈백남준: 달은 가장 오래된 TV〉

아만다 킴 감독, 2023 · 선댄스 공개 · 넷플릭스·왓챠 · 공식 예고편 2분

백남준 본인의 음성 기록과 미공개 영상으로 만든 다큐멘터리다. 오늘은 15분 발췌로 본다.

찾을 것 ①   백남준이 TV를 재료로 고른 이유. 본인이 말하는 대목이 나온다.
찾을 것 ②   실패하거나 고생하는 장면 하나. 어떤 기술적 문제였는지.
찾을 것 ③   마음에 남은 작품 하나와 그 이유.
15
1963년 이후, 60년

재료가 늘어난 60년

1963 · TV
백남준 첫 개인전. TV가 미술 재료가 된다. 방금 본 그 사람이다.
E.A.T.
1966 · 협업
예술가 10명과 벨연구소 엔지니어 30명이 공연을 만든다. 대부분 고장 났고, 그 실패에서 E.A.T.가 생긴다.
1995 · 인터넷
넷아트. 갤러리 없이 웹 주소 하나가 작품이 된다.
2010년대 · 공간
프로젝션과 센서로 전시장 전체가 작품이 된다.
2022~ · 인공지능
생성 모델이 미술관 소장품이 된다. 오늘 첫 장에서 본 그 화면이다.
새 기술이 나올 때마다 그것을 재료로 삼은 작가가 나왔다. 지금 그 자리에 인공지능이 있다.
16
1995 · 인터넷

넷아트

jodi.org 접속 화면
wwwwwwwww.jodi.org 접속 화면 · 2026년 8월 · 수업에서 직접 접속한다
1994년 개설. 조안 헤임스커크와 덕 페스만스 2인조. 접속하면 깨진 문자와 코드가 화면을 채우는데, 페이지 소스를 보면 그 안에 그림이 숨어 있다. 갤러리도 실물도 없이 인터넷 주소 하나가 작품이다.
유통
미술관·화랑을 거치지 않고 작품이 곧바로 관객에게 간다.
형식
웹페이지, 코드, 브라우저의 오작동 자체가 재료다.
수명
브라우저가 바뀌면 작품이 깨진다. 보존이 다시 문제가 된다.
기말 작품도 브라우저에서 돌아간다 — 30년 전에 열린 방식이다.
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2010년대 · 공간

몰입형 설치

teamLab Borderless
사진: Domenico Convertini, CC BY-SA 2.0, Wikimedia Commons

teamLab 〈Borderless〉 — 2018년 6월 도쿄 오다이바 개관. 면적 약 10,000㎡에 프로젝터 약 470대, 컴퓨터 약 520대로 방 전체에 영상을 투사한다. 벽에 걸린 그림이 없고, 작품이 방과 방 사이를 이동하며, 관객이 서 있는 자리에 꽃이 피었다가 사람이 움직이면 진다. 2022년 오다이바 관을 닫고 2024년 아자부다이힐스에서 재개관했다.

입력 = 관객의 위치와 움직임 / 규칙 = 머무는 자리에 꽃이 피고 지는 계산 / 출력 = 매 순간 다른 방.

d'strict 〈WAVE〉 — 2020년 5월, 서울 코엑스의 대형 LED 전광판. 꺾인 두 면을 이용한 착시로 유리 수조 안에서 파도가 치는 것처럼 보인다. 광고판을 작품 전시 공간으로 쓴 사례다.

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백남준 다음 세대

동시대 작가 3인

빌 비올라 (1951–2024, 미국) · 〈The Crossing〉 1996
2채널 영상·사운드 설치, 약 10분 루프. 대형 스크린 양면에 각각 투사한다. 한쪽에서는 한 남자가 불에 타고, 반대쪽에서는 물에 잠긴다. 고속 촬영본을 느리게 재생해 몇 초의 사건을 몇 분으로 늘렸다. 재료는 영상이지만 다루는 것은 시간의 밀도다.
라파엘 로자노-헤머 (1967–, 멕시코·캐나다) · 〈Pulse Room〉 2006
관객이 센서를 잡으면 심장박동이 측정되고, 천장의 백열전구가 그 리듬으로 깜빡인다. 다음 사람이 잡으면 앞사람의 박동은 옆 전구로 밀려나고, 마지막에는 방 밖으로 사라진다. 방 안의 빛 전체가 이 방을 지나간 사람들의 기록이다.
이이남 (1969–, 한국) · 〈신-묵죽도〉 계열
김홍도·정선 등 옛 그림을 스캔해 영상으로 만든다. 대나무가 바람에 흔들리고 눈이 쌓였다 녹는다. 정지된 그림에 시간을 넣어, 원작이 그리려던 계절과 기운을 눈에 보이게 한 작업이다.
공통점 — 자기 시대의 기계로 자기 이야기를 했다. ▶ 비올라 2분 ▶ 펄스룸 1분 ▶ 이이남 4분
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1·2교시 정리

미디어아트 정리

1미디어아트는 기술 매체를 재료로 쓰고, 시간 위에서 작동하는 미술이다.
2작품은 입력·규칙·출력으로 분해해서 읽는다.
3미술의 무게중심은 잘 그리는 손에서 다르게 보는 눈으로, 다시 고르는 판단으로 옮겨 왔다. 1839년 사진, 1917년 뒤샹, 1963년 백남준이 그 지점이다.
4새 기술이 나올 때마다 그것을 재료로 삼은 작가가 있었다.
3교시에서는 지금의 새 기술인 인공지능을 같은 방식으로 본다.
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3
3교시

인공지능

그 자리에 지금 무엇이 있나 · 개념과 한계

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퀴즈

이 초상화의 낙찰가

에드몽 드 벨라미
오비어스, 〈에드몽 드 벨라미〉(2018) · AI 생성물 — 퍼블릭 도메인

2018년 10월 25일, 뉴욕 크리스티 경매에 나온 초상화다. 오른쪽 아래 서명 자리에는 이름 대신 수학 공식이 적혀 있다. 그린 것이 사람이 아니라 프로그램이기 때문이다. 추정가는 7,000~10,000달러였다.

① 43만 원
② 4,300만 원
③ 5억 원
④ 50억 원
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답 · ③

432,500달러 (약 5억 원)

작품〈에드몽 드 벨라미〉, 2018. 캔버스에 잉크젯 출력, 금박 액자.
제작프랑스 팀 오비어스(Obvious). 14~20세기 초상화 약 15,000점을 학습시킨 GAN으로 생성했다.
서명오른쪽 아래에 GAN의 목적 함수 수식을 써 넣었다. 사람 이름이 들어갈 자리에 알고리즘을 적은 것이다.
결과추정가의 40배가 넘는 가격에 낙찰됐다. "AI가 만든 것도 미술인가"라는 질문이 이 경매를 계기로 세계 언론에 올랐다.
뒷이야기 — 오비어스가 쓴 코드는 당시 19세였던 로비 배럿이 공개해 둔 것이었다. 배럿은 자신의 코드와 모델이 거의 그대로 쓰였다고 문제를 제기했다. 누가 만들었는가, 코드를 쓴 사람은 작가인가, 학습에 쓰인 그림들의 화가는 무엇인가 — AI 예술의 쟁점이 첫 사건에서 전부 나왔다.
▶ 경매 당시 뉴스 4분
23
용어부터

인공지능의 정의

정의인간의 지능이 가지는 학습·추리·적응·논증의 기능을 갖춘 컴퓨터 체계. — 표준국어대사전
쉽게사람이 하던 판단을 기계가 하게 만든 것을 통틀어 부르는 이름이다. 용어는 1956년 다트머스 회의에서 제안됐다.

만드는 방식이 크게 한 번 바뀌었다.

항목규칙 기반 (1950~80년대)학습 기반 (현재)
만드는 법사람이 조건문을 전부 적는다데이터를 주고 규칙을 찾게 한다
고양이 판별"귀가 뾰족하고 수염이 있으면 고양이"고양이 사진 수백만 장을 보여 준다
예외예외 하나에 무너진다예외까지 데이터에 있으면 견딘다
설명 가능성왜 그렇게 답했는지 추적된다무엇을 근거로 답했는지 사람도 다 모른다
오른쪽 칸의 마지막 줄이 오늘 3교시 내내 따라다니는 문제다.
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용어 정리

네 단어의 관계

인공지능
머신러닝
딥러닝
생성형 AI
인공지능
인간의 지능이 가지는 학습·추리·적응·논증의 기능을 갖춘 컴퓨터 체계. — 표준국어대사전 · 용어 제안 1956년
머신러닝
규칙을 직접 프로그래밍하지 않고, 데이터에서 패턴을 학습해 예측·분류하게 하는 방법. — IBM 기술 문서
딥러닝
인공신경망의 층을 여러 겹 쌓아, 층이 깊어질수록 복잡한 특징을 단계적으로 학습하는 머신러닝의 한 갈래. 2012년 이미지 인식 대회에서 성능이 크게 앞서며 표준이 됐다.
생성형 AI
학습한 데이터의 패턴을 바탕으로 새로운 이미지·글·소리·영상을 만들어 내는 모델. — NVIDIA 기술 문서
판단하는 AI(맞다/틀리다)와 만드는 AI(생성형)를 구분한다. 이 수업에서 쓰는 도구는 전부 가장 안쪽의 생성형 AI다.
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머신러닝

배우는 방식 세 가지

지도학습
정답이 붙은 데이터로 입력과 출력의 관계를 배운다.
예) 사진에서 사람과 배경을 분리하는 모델.
비지도학습
정답 없이 데이터의 구조를 스스로 찾아 비슷한 것끼리 묶거나 요약한다.
예) 수만 점의 그림을 색과 구도만 보고 무리 짓는다.
강화학습
행동에 보상을 주는 환경에서 시행착오로 전략을 배운다.
예) 이기면 보상을 받는 방식으로 수를 배운 알파고.
오늘 첫 화면의 작품 제목이 〈Unsupervised〉 — 비지도학습이다. 우연이 아니다. 미술관 소장품 138,151점에는 "정답"이 없다. 모델은 정답 없이 색과 형태의 구조를 스스로 잡아냈고, 작가는 그 학습 방식을 제목으로 삼았다.
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딥러닝

층으로 나눠 배우기

1층
밝고 어두운 경계, 짧은 선분
→
2층
모서리, 곡선, 반복 무늬
→
3층
눈, 코, 바퀴, 창문 같은 부분
→
깊은 층
얼굴, 자동차, 건물 같은 전체

사람이 "눈은 이렇게 생겼다"고 알려 주지 않는다. 층을 깊게 쌓고 데이터를 많이 넣으면, 각 층이 무엇을 맡을지가 학습 과정에서 저절로 정해진다. (층 구분은 설명을 위해 단순화한 것이다.)

미술로 옮기면, 수천 장의 그림을 보면서 붓 자국, 필치, 구도, 화풍의 순서로 올라가며 익히는 것과 구조가 같다. 다만 기계는 왜 그렇게 나눴는지를 말로 설명하지 못한다.
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시대 배경

두 번의 전환점

2016년 3월 · 알파고
구글 딥마인드의 알파고가 이세돌 9단과 다섯 판을 두어 4승 1패로 이겼다. 서울에서 열렸고 생중계됐다. 바둑은 기계가 이기려면 수십 년이 더 걸린다고 보던 분야였다. 이때의 AI는 판단하는 AI였다.
2022년 11월 · ChatGPT
11월 30일 공개, 5일 만에 사용자 100만 명. 글을 만드는 AI가 일반 사용자의 손에 들어온 첫 사례다. 같은 해 7월 미드저니, 8월 스테이블 디퓨전이 공개되며 이미지도 함께 열렸다. 이때의 AI는 만드는 AI다.
사용자 100만 명까지 걸린 시간
넷플릭스 약 3.5년트위터 약 2년페이스북 약 10개월인스타그램 약 2.5개월ChatGPT 5일
여러분이 대학에 들어온 시점은 두 번째 전환 이후다.
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원리가 알려 주는 것

평균의 함정

"AI가 다 만들어 주는데 작가는 무엇을 하나." "AI를 쓰면 결과가 다 비슷해지지 않나."

두 번째 질문의 답은 원리에 있다. 이미지 모델도 언어 모델도 학습 데이터에서 확률이 높은 쪽을 고른다 — 어떻게 그렇게 되는지는 3주차(언어)와 4주차(이미지)에서 하나씩 뜯어본다. 확률이 높다는 것은 학습 데이터에서 자주 나온 것, 즉 통계적으로 가장 그럴듯한 것이다. 그럴듯함의 다른 이름이 평균이다. 프롬프트에 "숲"이라고만 쓰면 학습 데이터 속 숲의 평균이 나온다. 누가 써도 비슷한 이유다.

첫 번째 질문의 답도 여기서 나온다. 평균에서 벗어나게 만드는 일이 사람 몫이다 — 무엇을 넣을지 정하고, 나온 것 중 무엇을 남길지 고르고, 남긴 것을 어떻게 바꿀지 정한다.

뒤샹은 변기를 골랐고, 2022년 미드저니로 미술대회 1위를 한 제이슨 앨런은 프롬프트를 624번 고쳤다. 같은 종류의 일이다. 그 사건은 4주차에 자세히 본다.
참고: AMCA 2026 강의자료(변희은)
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AI의 한계 ①

할루시네이션 (환각)

정의모델이 사실과 다르거나 근거 없는 내용을, 사실인 것처럼 자연스럽게 만들어 내는 현상. — Google Cloud 기술 문서
왜 생기는가
언어 모델은 사실을 조회하는 장치가 아니라 다음 말의 확률을 계산하는 장치다. 확률상 그럴듯하면 사실 여부와 무관하게 이어 붙인다. 존재하지 않는 논문, 없는 전시, 틀린 연도가 매끄러운 문장으로 나온다.
이미지에서도 같은 일이
손가락 개수, 글자, 좌우 대칭, 구조물의 연결이 자주 어긋난다. 학습 데이터에서 자주 본 형태의 평균으로 채워 넣기 때문이다.
수업에서 지킬 것 — ① AI가 말한 연도·이름·수치는 원 출처를 확인하기 전에는 쓰지 않는다 ② 작품 설명문·작가 노트에 AI가 만든 사실을 그대로 옮기지 않는다 ③ 확인한 출처는 과제에 함께 적는다.
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AI의 한계 ②

결국은 학습된 데이터다

편향
학습 데이터가 치우치면 결과도 치우친다. "의사"를 넣으면 특정 성별·인종이 주로 나오고, "전통 가옥"을 넣으면 특정 나라의 형태가 주로 나온다. 데이터는 사람이 모은 것이라 사람의 편향을 벗어나지 못한다.
저작권
이미지 생성 모델은 인터넷에서 수집한 대량의 이미지로 학습했다. 2022년 12월 아트스테이션에서 작가들의 집단 항의가 있었고, 학습 데이터를 둘러싼 소송이 여러 건 진행 중이다. 47~48번에서 따로 다룬다.
자원
대형 모델 한 번 학습에 상당한 전력이 든다. GPT-3 학습에 약 1,287MWh의 전기와 약 552톤의 이산화탄소가 들었다는 추정이 있다. — Patterson et al., 2021
보안
입력한 내용이 서비스 쪽에 남을 수 있다. 2023년 삼성전자는 사내 생성형 AI 사용을 제한했다. 미공개 작업이나 개인 정보를 그대로 넣지 않는다.
이 네 가지를 알고 쓰는 것과 모르고 쓰는 것이 다르다.
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정리

어떻게 할 것인가

① 원리를 알고 쓴다
결국 학습된 데이터고, 확률이 높은 쪽이 나온다. 이걸 알면 결과를 왜 의심해야 하는지, 어디를 손대야 달라지는지가 보인다.
② 편향을 의심한다
기본값으로 나오는 인물, 장소, 색이 무엇인지 확인하고, 그것이 내가 원한 것인지 따져 본다.
③ 질문을 만든다
작가는 답을 만드는 사람이기 전에 질문을 던지는 사람이다. AI에게 무엇을 시킬지는 질문의 수준을 넘지 못한다.
④ 과정을 남긴다
누구나 30초 만에 얻는 결과물에는 값이 붙지 않는다. 무엇을 넣었고 무엇을 버렸고 왜 이것을 남겼는지가 기여를 만든다.
도구는 바뀐다. 이 네 가지는 도구가 바뀌어도 남는다.
32
오늘의 결론

1963 = 2026

1963
백남준은 그 시절의 새 기계인 TV를 재료로 삼았다.
2026
우리는 지금의 새 기계인 AI를 재료로 삼는다.
같은 점 — 둘 다 예술을 위해 만들어진 기계가 아니다. 둘 다 처음에는 예술이 아니라는 말을 들었다. 둘 다 먼저 손댄 사람이 그다음을 정했다.
다른 점 — TV는 회로를 뜯어야 했고, AI는 말로 지시하면 결과가 나온다. 진입 장벽이 사라진 만큼 결과가 비슷해지기도 쉽다. 그래서 고르는 일이 더 중요해졌다.
만드는 손은 기계가 거들어도, 고르는 눈과 하려는 말은 사람 몫이다.
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지금, 다 같이

구글 AI Plus 학생 요금제 가입

다음 주부터 쓸 계정이다. 이 자리에서 만든다.

1개인 구글 계정으로 로그인한다. 학교에서 발급한 계정으로는 신청되지 않는다.
2one.google.com/ai-student 에서 학생 요금제를 선택한다.
3SheerID 학생 인증을 진행한다. 인증은 학교 이메일로 받는다 — 로그인은 개인 계정, 인증은 학교 메일이다.
4결제 수단을 등록하면 끝. 무료 기간에는 청구되지 않는다.
51년 무료가 끝나면 월 7,500원이 자동 결제된다. 계속 쓰지 않을 경우 만료 전에 해지한다.
만 18세 이상 대학생 · 신청 기한 2026년 12월 31일 · 12개월마다 재인증(안 하면 혜택 종료 후 요금 청구) · 인증이 막히면 재학 증명서로 SheerID에 문의 · 무료 생성 한도는 구독 상태에 따라 달라진다 — 실습 전 주에 다시 공지한다.
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4
4교시

AI 인터뷰로
주제 찾기

내가 하려는 말을 문장으로 만든다

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첫 화면

제미나이

제미나이 화면
gemini.google.com

가운데 입력창에 프롬프트를 쓴다. 입력창의 + 버튼으로 파일과 사진을 올리고, 모델을 고를 수 있다. 로그인하면 지난 대화가 왼쪽 목록에 쌓인다.

계정을 아직 만들지 못했으면 로그인 없이도 쓸 수 있다. 다만 대화가 저장되지 않는다.
gemini.google.com · 2026년 8월 실제 화면(로그인 상태 · Pro)
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왜 주제부터인가

창작의 순서

판단하는 AI와 만드는 AI는 다르다. 기존 AI가 맞고 틀림을 판단했다면, 생성형 AI는 학습한 패턴으로 새로운 글과 그림과 음악을 만든다. 도구도 아날로그(펜·카메라)에서 디지털(편집 소프트웨어)을 지나 지능형 도구(생성형 AI)로 왔다. 제작의 일부를 AI가 나눠 지면서 작가의 일은 앞 칸으로 옮겨간다.

지금까지
손의 기술→제작→완성
AI 이후
개념 설정→프롬프트 설계→생성→선택과 변형→작품화
만드는 사람에서 기획하고, 연출하고, 편집하는 사람으로. 오늘 수업은 이 순서의 첫 칸, 개념 설정이다.
참고: AMCA 2026 강의자료(김영아)
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방법

인터뷰로 주제를 찾는 이유

"작품 주제를 정해 오라"는 요구는 막막하다. 그런데 "요즘 어디에 시간을 제일 많이 쓰나"라고 물으면 누구나 답한다. 주제는 새로 지어내는 것이 아니라 내 대답 안에서 골라내는 것이다.

질문이 대답을 따라 깊어진다
AI가 내 대답을 읽고 다음 질문을 정한다. 정해진 설문지와 다른 점이다.
반복이 단서가 된다
열 번의 대답에서 두 번 이상 돌아오는 이야기가 주제 후보다.
고르는 것은 사람이 한다
AI는 후보까지만 만든다. 지난주 뒤샹의 '고르기'가 여기서 실제 행동이 된다.
검색은 정보를 찾고 정답을 고르는 과정이고, 대화는 질문을 넓히고 아이디어를 비교하고 비평하고 수정하는 과정이다. 기획 단계에 필요한 것은 뒤쪽이다.
인터뷰로 주제 찾기 일러스트
주제는 지어내는 것이 아니라 대답에서 골라내는 것 · 나노바나나 실생성(2026-08, 3주차 도구)
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붙여 넣을 프롬프트

시작 프롬프트

너는 나를 인터뷰하는 미술 전문 인터뷰어다. 목적은 내 작품의 주제를 찾는 것이다. 나에게 질문을 한 번에 하나씩, 모두 10개 던져라. 내 대답을 듣고 나서 다음 질문을 정해라. 내 관심사, 평소 생각, 요즘 마음에 남는 장면, 하고 싶은 말을 파고들어라. 첫 질문부터 시작해라.
앞에서 본 네 칸이 그대로 들어 있다 — 역할(미술 전문 인터뷰어) · 맥락(주제 찾기) · 작업(질문 10개) · 형식(한 번에 하나씩).
한 번에 하나씩 받는다. 열 개를 한꺼번에 받으면 설문지가 된다.
멋있어 보이는 답 대신 실제 답을 쓴다.
한 답을 세 문장 이상 쓴다. 한 줄이면 다음 질문이 깊어지지 않는다.
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시범

강사가 먼저 받는다

AI 인터뷰 실제 화면
시작 프롬프트를 넣고 첫 답을 보낸 실제 화면 · 제미나이 Pro · 2026년 8월

강사가 화면에서 첫 두세 질문을 직접 받는다. 두 가지를 본다.

① 답의 길이
짧게 답할 때와 길게 답할 때 다음 질문이 어떻게 달라지는가.
② 붙잡는 대목
AI가 어느 대목을 붙잡고 더 묻는가. 화면에서는 "폐업한 가게의 손글씨 안내문"을 붙잡아 감각의 이유를 파고든다.
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실습 ① · 40분

질문 열 개에 답하기

1
시작 프롬프트를 붙여 넣고 첫 질문을 받는다.
2
질문 10개까지 답한다. 한 답은 세 문장 이상 쓴다.
3
질문이 막히면 이렇게 입력한다 — "다르게 물어 줘." "더 구체적으로 물어 줘." "방금 답한 부분을 더 파고들어 줘."
4
답하다 마음이 움직인 대목은 따로 메모해 둔다. 정리 단계에서 쓴다.
민감한 개인사와 다른 사람의 이야기는 쓰지 않는다 · 불편한 질문은 "다음 질문"이라고 입력해 넘긴다 · 로그인 없이 쓰는 경우 끝나면 전체 대화를 복사해 둔다 · 막히면 손을 든다.
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실습 ② · 정리

정리 프롬프트

인터뷰가 끝났다. 지금까지의 내 대답에서 ① 내가 반복해서 말한 관심사 3가지 ② 내가 자주 쓴 단어들 ③ 작품 주제 후보 3개를 뽑아 정리해라. 후보마다 왜 나에게서 나온 주제인지 한 줄씩 붙여라.
결과를 읽고 맞는 것이 있는지 본다. 없으면 다시 요청한다 — "내 대답 중 ○○ 쪽을 더 파서 후보를 다시 뽑아 줘."
기록지에 세 가지를 적는다 — 관심 키워드 · 자주 쓴 단어 · 주제 후보 3개.
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실습 ③ · 검증

비평가로 역할 바꾸기

이제 역할을 바꾼다. 너는 엄격한 비평가다. 위 주제 후보 3개의 약점을 하나씩 지적해라.

LLM은 기본적으로 사용자의 말을 긍정하는 쪽으로 답한다. 역할을 바꾸면 같은 모델이 다른 기준으로 본다. 지적을 받고도 남는 후보가 실제 후보다.

구체성
도출된 주제가 충분히 구체적인가.
사회적 연결
개인의 감정을 넘어 지금의 담론과 닿는가.
시각화
추상적 개념이 이미지나 공간으로 만들어질 수 있는가.
매체 확장성
영상, 설치, 인터랙티브로 확장될 수 있는가.
점검 항목 참고: AMCA 2026 강의자료(김영아)
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후보 다듬기

주제에서 질문으로

약한 주제는 명사에서 멈춘다. 좋은 주제는 대상을 향한 질문을 담는다. 질문이 되어야 작품이 답할 것이 생기고, 장면과 형식도 거기서 따라 나온다.

명사질문
꽃AI는 꽃의 시듦을 기억할 수 있을까?
바다바다는 오염시킨 인간을 용서할까?
환경파괴된 환경은 인간의 반성을 기다릴까?
주제와 개념의 차이
주제는 다루는 대상이고, 개념은 그 대상을 보는 나만의 관점이다.
환경 → 기억하는 숲 · 기억 → 데이터를 먹는 바다 · 도시 → 사라진 도시의 기억
지난주에 본 작품들도 질문에서 시작했다.
백남준 · TV 부처
"TV라는 새로운 매체는 인간을 어떻게 바꾸는가?"
아나돌 · 기계 환각
"기계도 꿈을 꾸고 기억을 볼 수 있을까?"
팀랩 · 보더리스
"예술과 관객, 공간의 경계는 존재하는가?"
예시·작가 질문 정리: AMCA 2026 강의자료(김영아)
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후보 셋에서 하나로

고르는 기준 세 가지

자꾸 말하게 되는 것
인터뷰에서 두 번 이상 돌아온 이야기.
장면이 떠오르는 것
말이 아니라 그림으로 그려지는 주제. 다음 주부터 이미지로 만든다.
한 학기를 버틸 것
15주 동안 붙들어도 질리지 않을 이야기.
AI는 후보까지 만들었다. 고르는 것은 나다.
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오늘의 산출물

주제 한 장

한 문장
내 주제. 앞에서 만든 질문을 그대로 써도 된다.
세 문장
왜 나인가. 인터뷰의 어느 대답에서 나왔는지 적는다.
장면 셋
이 주제로 떠오르는 장면 세 개. 다음 주 이미지 생성의 첫 프롬프트가 된다.
이 한 장이 7주차 기획안의 뼈대이고 기말 작품의 출발점이다.
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나눔

주제 셋 듣기

세 명이 주제 한 문장과, 그 주제가 인터뷰의 어느 대답에서 나왔는지 말한다. 듣는 사람은 그 주제의 좋은 점을 하나씩 말해 준다.

비슷한 주제가 나와도 문제되지 않는다. 같은 주제도 장면이 다르면 다른 작품이 된다.
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다음 시간

3주차 · LLM을 활용한 주제탐색

오늘 만든 계정의 AI에게 질문하는 역할을 맡긴다. 관심사와 평소 생각을 파고들게 해서 학기 작품의 주제를 끌어낸다. 언어 모델은 다음 말을 이어 붙이는 장치다 — 이 성질을 질문 쪽으로 돌려 쓰는 것이다.

과제 (다음 주 수업 시작 전 제출) — 오늘 본 작품 중 한 점을 골라 세 문장으로 적는다.
1문장 그 작품의 입력과 출력이 무엇인가 · 2문장 무엇이 변하는가 · 3문장 왜 이 작품을 골랐는가.
작품명과 연도를 함께 적는다. 3주차 인터뷰의 재료로 쓴다.
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2주차 정리

미디어아트 — 기술을 재료로 쓰고 시간 위에서 작동하는 미술이다. 입력·규칙·출력으로 읽는다. 1839년 사진, 1917년 뒤샹, 1963년 백남준을 지나며 미술의 무게중심이 손에서 눈으로, 눈에서 판단으로 옮겨 왔다.

인공지능 — 규칙을 사람이 적는 대신 데이터에서 찾게 만든 기술이다. 학습 데이터에서 확률이 높은 쪽을 고르기 때문에 그대로 쓰면 평균이 나온다. 평균에서 벗어나게 만드는 선택과 그 과정의 기록이 지금 작가의 일이다.

제미나이 — 계정을 만들었다. 3주차부터 이 계정으로 실습한다.

다음 시간 — 오늘 만든 계정의 AI를 안에서 들여다본다.

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