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디자인 정보
Ai 모듈교육과정 개발 배경과 필요성
- 시각영상디자인학과
- 443
- 2024-04-03
- 산업계의 동향 변화
챗(Chat)GPT의 열풍이 연초에 시작하여, 나날이 강화되고 있는 상황이다. 챗GPT는 오픈AI에서 개발한 대형 언어 모델인 GPT(Generative PretrainedTransformer) 기반의 대화형 인공지능 챗봇으로서, 머신러닝을 통해 방대한 데이터를 ‘사전 학습(Pretrained)’하여 사람이 쓴 것처럼 의미 있는 텍스트 및 이미지를 ‘생성’할 수 있다. 챗GPT는 누구나 무료로 쉽게 사용할 수 있으며, 기존 AI서비스 대비 강력한 성능을 보여 줌으로써 서비스를 시작한지 5일 만에 이용자 100만 명을 돌파하고 2개월 만에 1억 명을 넘어서는 등 폭발적 관심을 유발하였다. 최근에 업데이트된 챗GPT 상위버전은 멀티모달로서, 기존에 동사(同社)의 DALLE_2에서 생성하던 이미지 생성능력까지 갖추게 되었다. 이 챗GPT가 서비스로서의 가능성을 보임에 따라 많은 빅테크 기업들은 대규모 언어 모델 기반 AI 이미지 생성 소프트의 출시 계획을 잇달아 발표하였다. 챗GPT가 쏘아 올린 ‘생성형 AI’ 경쟁이 전분야로 확산되고 있는 실정이다.
- 생성형 AI 시장 규모
더 나은 모델, 더 많은 데이터, 더 저렴한 컴퓨팅 성능 등 이제는 쉽게 생성형 AI를 구축할 수 있는 환경이 마련되었고, 특히 무료로 누구나 쉽게 사용할 수 있는 대규모 언어 모델 기반 챗GPT의 출시는 생성형 AI 시장의 경쟁을 촉발하였다. 최근에는 챗GPT의 API가 공개됨에 따라 다양한 응용서비스가 출시되기 시작하며 본격적으로 생성형 AI 시장이 활성화될 것으로 예고되고 있다. 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)에 따르면 전 세계 생성형 AI 시장 규모는 2022년 101억 달러(약 13조 1천억원)에서 연평균 34.7%씩 성장하여 2030년에는 1,093억 7천만 달러(약 141조 7천억 원)에 이를 것으로 전망된다.
- 생성형 AI가 가져올 미래 변화
새로운 기술이 나오면 그러했듯 챗GPT와 같은 생성형 AI 서비스의 정확도, 편향성, 비용 및 환경 문제 등은 반복적인 시행착오, 추가적인 학습, 전문적인 검증, 기술적인 보완 등을 통해 시간이 지나며 점차 개선될 것으로 기대한다. 생성형 AI 시대에 접어들며 산업, 노동, 공공에는 결코 작지 않은 변화가 나타날 것으로 전망되고, 주류가 될 것이다. 우선, AI산업은 ‘위기 속 기회’를 맞이할 것이다. AI가 본격적으로 보편화되면 산업 구조 변화에 따라 노동의 형태도 변화할 것이다. 특히 그간 AI는 기존 데이터를 분석하거나 분류하는 것이 핵심 역할이었다면 생성형 AI는 새로운 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등을 만들어 내는 역할을 수행함으로써 인간의 창의적 업무까지도 대신할 수 있게 되었다. AI에 의해 새로운 일자리가 생겨나기도 하고, 일자리가 없어지기도 하고, 일하는 방식이 변화하기도 할 것이다. 10년 뒤에는 확실하게 AI 서비스는 보편화될 것이고 AI를 잘하는 사람에게는 기회가 찾아올 것이기 때문에 하루 빨리 이 격동의 시장에 진입하여, 미래를 준비하고, AI 창작 방법론을 학교에서는 적극 교육하고, 창작영역의 학생들은 본인의 창작영역에 도입해야할 것이다.
- 타 대학 AI 이미지 생성 교육 상황에 따른 교내 도입 필요성.
이미 국민대학교에서는 정규학과로서 AI 디자인학과가 존재하며, 지난 가을의 디자인관련 학회의 주요테마는 모조리 AI 이미지 생성과 이의 교육과정 도입이었다. 모든 대학의 디자인학과들이 AI를 디자인교과에 어떻게 도입하느냐에 관심이 컸으며, 홍익대학교 산미대학원 브랜딩학과에서는 AI 이미지 생성을 1년전부터 수업에 도입하여, 그 과정과 결과물을 공유하였다. 항상 디자인 교육트렌드를 이끄는 홍익대의 교육사례가 공식적으로 학술대회에서 발표되었기에, 주요 디자인학과의 교육과정에 반영되는 것은 시간 문제가 되었다. 이에 세명대학교도 선제적으로 도입하고자 한다.
- 학과의 교육과정 변화 필요
기술 발달의 속도는 언제나 선형적이 아니라 가속적이다. 더구나 인공지능의 발전 속도는 이를 넘어서고 있다. 챗봇의 계산 능력이 2년마다 100배 향상되고 있다는 점을 감안할 때, 엔비디아의 젠슨 황이 10년 후 지금의 100만배가 될 것이라고 예측한 것도 충분히 가능하다(트랜드 코리아 2024). 초기에 준비하고 기술 속도에 동반하여, AI 이미지 생성 방법 교육을 시행하지 않으며, 이러한 가속화된 발전 속도를 1년, 2년, 3년 뒤에는 도저히 따라갈 수 없으며, 이러한 첨단 분야와 본교의 교육과정은 유리될 수밖에 없다. 아직 지적소유권, 창작 영역, 기술발전 등의 문제가 있어서 바로 현장에 적용되기에는 어려움이 예상되나, 초기부타 발맞춰서 준비하고 대비함으로써, 글로벌 콘텐츠 창작 경쟁과 기술발전에 동참하는 기회를 잡을 수 있을것이다.
- 미래의 생성형 AI 시대, 조형 이미지 창작자의 준비 필요성
AI 이미지 생성 방법론은 현재 그래픽 작업, 일러스트, 게임원화, 텍스타일 원화, 캐릭터 디자인 등의 이미지 작업외에도 패션, 건축, 제품디자인, 자동차디자인 등 다양한 디자인 분야의 작품들을 제작할 수 있음을 입증하고 있다. 이에 본 세명대학교 인문예술대학 모듈교육과정에, AI 이미지 메이커 모듈을 개설하고 4교과를 구성함으로써, 다양한 AI 이미지 생성방법론을 학습함으로써, 본 교과들은 ‘AI로의 조형 제작방법론’, ‘AI 제작과 인간의 창의성’, ‘AI 창작으로 범주 가능성’에 대한 교육도 이루어지리라 사료된다.
챗(Chat)GPT의 열풍이 연초에 시작하여, 나날이 강화되고 있는 상황이다. 챗GPT는 오픈AI에서 개발한 대형 언어 모델인 GPT(Generative PretrainedTransformer) 기반의 대화형 인공지능 챗봇으로서, 머신러닝을 통해 방대한 데이터를 ‘사전 학습(Pretrained)’하여 사람이 쓴 것처럼 의미 있는 텍스트 및 이미지를 ‘생성’할 수 있다. 챗GPT는 누구나 무료로 쉽게 사용할 수 있으며, 기존 AI서비스 대비 강력한 성능을 보여 줌으로써 서비스를 시작한지 5일 만에 이용자 100만 명을 돌파하고 2개월 만에 1억 명을 넘어서는 등 폭발적 관심을 유발하였다. 최근에 업데이트된 챗GPT 상위버전은 멀티모달로서, 기존에 동사(同社)의 DALLE_2에서 생성하던 이미지 생성능력까지 갖추게 되었다. 이 챗GPT가 서비스로서의 가능성을 보임에 따라 많은 빅테크 기업들은 대규모 언어 모델 기반 AI 이미지 생성 소프트의 출시 계획을 잇달아 발표하였다. 챗GPT가 쏘아 올린 ‘생성형 AI’ 경쟁이 전분야로 확산되고 있는 실정이다.
- 생성형 AI 시장 규모
더 나은 모델, 더 많은 데이터, 더 저렴한 컴퓨팅 성능 등 이제는 쉽게 생성형 AI를 구축할 수 있는 환경이 마련되었고, 특히 무료로 누구나 쉽게 사용할 수 있는 대규모 언어 모델 기반 챗GPT의 출시는 생성형 AI 시장의 경쟁을 촉발하였다. 최근에는 챗GPT의 API가 공개됨에 따라 다양한 응용서비스가 출시되기 시작하며 본격적으로 생성형 AI 시장이 활성화될 것으로 예고되고 있다. 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)에 따르면 전 세계 생성형 AI 시장 규모는 2022년 101억 달러(약 13조 1천억원)에서 연평균 34.7%씩 성장하여 2030년에는 1,093억 7천만 달러(약 141조 7천억 원)에 이를 것으로 전망된다.
- 생성형 AI가 가져올 미래 변화
새로운 기술이 나오면 그러했듯 챗GPT와 같은 생성형 AI 서비스의 정확도, 편향성, 비용 및 환경 문제 등은 반복적인 시행착오, 추가적인 학습, 전문적인 검증, 기술적인 보완 등을 통해 시간이 지나며 점차 개선될 것으로 기대한다. 생성형 AI 시대에 접어들며 산업, 노동, 공공에는 결코 작지 않은 변화가 나타날 것으로 전망되고, 주류가 될 것이다. 우선, AI산업은 ‘위기 속 기회’를 맞이할 것이다. AI가 본격적으로 보편화되면 산업 구조 변화에 따라 노동의 형태도 변화할 것이다. 특히 그간 AI는 기존 데이터를 분석하거나 분류하는 것이 핵심 역할이었다면 생성형 AI는 새로운 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등을 만들어 내는 역할을 수행함으로써 인간의 창의적 업무까지도 대신할 수 있게 되었다. AI에 의해 새로운 일자리가 생겨나기도 하고, 일자리가 없어지기도 하고, 일하는 방식이 변화하기도 할 것이다. 10년 뒤에는 확실하게 AI 서비스는 보편화될 것이고 AI를 잘하는 사람에게는 기회가 찾아올 것이기 때문에 하루 빨리 이 격동의 시장에 진입하여, 미래를 준비하고, AI 창작 방법론을 학교에서는 적극 교육하고, 창작영역의 학생들은 본인의 창작영역에 도입해야할 것이다.
- 타 대학 AI 이미지 생성 교육 상황에 따른 교내 도입 필요성.
이미 국민대학교에서는 정규학과로서 AI 디자인학과가 존재하며, 지난 가을의 디자인관련 학회의 주요테마는 모조리 AI 이미지 생성과 이의 교육과정 도입이었다. 모든 대학의 디자인학과들이 AI를 디자인교과에 어떻게 도입하느냐에 관심이 컸으며, 홍익대학교 산미대학원 브랜딩학과에서는 AI 이미지 생성을 1년전부터 수업에 도입하여, 그 과정과 결과물을 공유하였다. 항상 디자인 교육트렌드를 이끄는 홍익대의 교육사례가 공식적으로 학술대회에서 발표되었기에, 주요 디자인학과의 교육과정에 반영되는 것은 시간 문제가 되었다. 이에 세명대학교도 선제적으로 도입하고자 한다.
- 학과의 교육과정 변화 필요
기술 발달의 속도는 언제나 선형적이 아니라 가속적이다. 더구나 인공지능의 발전 속도는 이를 넘어서고 있다. 챗봇의 계산 능력이 2년마다 100배 향상되고 있다는 점을 감안할 때, 엔비디아의 젠슨 황이 10년 후 지금의 100만배가 될 것이라고 예측한 것도 충분히 가능하다(트랜드 코리아 2024). 초기에 준비하고 기술 속도에 동반하여, AI 이미지 생성 방법 교육을 시행하지 않으며, 이러한 가속화된 발전 속도를 1년, 2년, 3년 뒤에는 도저히 따라갈 수 없으며, 이러한 첨단 분야와 본교의 교육과정은 유리될 수밖에 없다. 아직 지적소유권, 창작 영역, 기술발전 등의 문제가 있어서 바로 현장에 적용되기에는 어려움이 예상되나, 초기부타 발맞춰서 준비하고 대비함으로써, 글로벌 콘텐츠 창작 경쟁과 기술발전에 동참하는 기회를 잡을 수 있을것이다.
- 미래의 생성형 AI 시대, 조형 이미지 창작자의 준비 필요성
AI 이미지 생성 방법론은 현재 그래픽 작업, 일러스트, 게임원화, 텍스타일 원화, 캐릭터 디자인 등의 이미지 작업외에도 패션, 건축, 제품디자인, 자동차디자인 등 다양한 디자인 분야의 작품들을 제작할 수 있음을 입증하고 있다. 이에 본 세명대학교 인문예술대학 모듈교육과정에, AI 이미지 메이커 모듈을 개설하고 4교과를 구성함으로써, 다양한 AI 이미지 생성방법론을 학습함으로써, 본 교과들은 ‘AI로의 조형 제작방법론’, ‘AI 제작과 인간의 창의성’, ‘AI 창작으로 범주 가능성’에 대한 교육도 이루어지리라 사료된다.