본 논문에서는 최근 미국과 EU의 생성형 AI 영역 협력과 경쟁에 관 하여 분석하였다. 미국 정부는 투명성 보장, 즉 생성형 AI에 의해 제작 된 창작물임을 표시하게 함으로써 표현의 자유를 보장한다. 플랫폼에 대 한 제어 또한 원칙 제시뿐, 유포에 대한 기업의 책임은 면책대상 조항으 로 다루고 있다. 반면, EU가 최종한 AI 규제는 AI 사용에 관한 세계 최 초의 포괄적 AI 규제법이다. EU는 디지털 전략의 일환으로 AI 산업을 규제하여 혁신적 기술 개발 및 사용을 위한 더 나은 조건을 보장하고자 포괄적 입법 과정을 거치고 있다. 본고에서는 양측의 규제는 미국의 경우 ‘원칙 제시 및 자발성’ 규제 유형이며, EU의 경우 ‘규칙 기반, 강제성’ 규 제 유형으로 구분될 수 있음을 제시한다.

본 논문에서는 미국 내 생성형 AI에 의한 선거 방해 행위 사례를 분석 하였다. 또한 본고에서는 이전 시기 신기술 등장 시 선거활용 및 악용에 의 문제점과 최근의 생성형 AI 활용 사례를 비교, 분석하였다. 미국사회 는 선거 및 정당과 관련한 생성형 AI 창작물의 투명성 확보에 집중하고 있다. 즉 ‘AI에 의해 제작되었음’ 혹은 창작물임을 알 수 있도록 하는 표 식에 대한 제도화가 필요함에 공감하고 있다. 하지만 정치와 민주주의에 관한 표현의 자유와 주장을 억제하기 위해, 생성형 AI에 의한 창작을 제 도적으로 제어해야 할 필요성에 관해 논의하지는 않는다. 이와 대조적으 로 군사, 안보와 관련한 생성형 AI 창작물 유포와 관련하여 미국 정부는 좀 더 강경한 입장이다. 군사, 안보와 관련한 생성 AI 창작물은 사회에 극 단적인 악의적 영향을 미칠 우려가 있기 때문이다. 군사, 안보와 관련한 생 성형 AI 창작물은 국제 수준에서 악의적 의도로 제작될 가능성을 배제할 수 없기 때문에, 투명성을 높이는 것만으로 대응할 수 없는 것이다.

최근 다양한 생성형 인공지능 프로그램 기술이 발전하며, 대중적으로 상용화되면서 생성형 인공지능을 활용 한 미디어아트의 창작사례가 늘어나고 있다. 사진의 등장이 기존의 회화 작품을 대체하지 않고 새로운 예술 형태로 존재한 것과 같이 생성형 인공지능 기술을 활용한 미디어아트 예술 표현 또한 새로운 방식과 형태로 존재할 수 있다. 논문에서 열거한 생성형 인공지능 프로그램을 활용하여 창작된 사례들과 같이 하나의 작품 으로 증명이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능의 의미와 역사적으로 형성된 생성형 인공지능을 활용 한 작품 사례들을 살펴보고, 다양한 형태로 존재하고 있는 생성형 인공지능 프로그램을 기반으로 형성된 미 디어아트 작품을 분석해보고자 한다. 이를 통하여 방대한 빅데이터를 기반으로 존재하고 있는 생성형 인공지 능의 기술을 자유롭게 창작자가 예술작품으로 사용하며 다채로운 형태로 전시된 미디어아트의 제작과 방법 론에 보탬이 되고자 한다.

현대 사회에서 첨단 기술의 발전은 예술의 양상을 빠르게 변화시키고 있다. 생성형 인공지능 기술의 발전은 인류의 전유물이라 여겨왔던 창작 행위에 기존에는 보지 못했던 색다른 표현을 제공했다. 또한, 전통적 기법 을 고수하던 예술인들에게 새로운 예술 창작의 발현 방식을 제시하였다. 하지만 나날이 발전하는 인공지능 기술에 비해, 이를 활용한 구체적인 미디어아트 제작 과정 연구는 아직 국내에서는 미비하다. 본 논문은 인 공지능 기술을 활용한 미디어아트 해외 사례를 탐구한다. 그리고 Text-to-Image 인공지능 생성 모델과 게임 엔진 Unreal Engine 5를 이용하여, 국내에 자리 잡지 않은 생성형 인공지능을 활용한 작품 제작 방법론과 창 작자들에게 인공지능 이미지 생성 모델의 확장성을 제시한다.

본 연구는 생성형 인공지능인 챗봇을 활용해서 핵심광물을 탐구하는 과정에서 나타나는 챗봇과 학생의 반응, 그 들 사이에서 일어나는 상호작용을 인식론적 측면에서 분석했다. 그 결과를 바탕으로 인공지능을 활용한 교수·학습 과정 에서 유의해야 할 문제들을 교사의 역할, 교육의 목표, 지식의 속성 측면에서 논의했다. 이 연구를 위해 고등학생 19명 을 대상으로 챗봇을 활용한 3차시 과학 교육 프로그램을 진행했고, 학생들이 작성한 보고서를 분석했다. 그 결과, 학생 의 질문은 형식적 측면에서 검색형 질문과 탈검색형 질문이 나타났고 내용적 측면에서는 대상에 대한 특성을 묻는 다 양한 질문 외에도 여러 자료를 종합해서 판단할 것을 요구하는 질문도 나타났다. 대체로 학생들은 지향해야할 것과 지 양해야 할 것을 구분한 질문 전략을 갖추고 있었다. 챗봇의 답변은 일정한 형태-서문, 본문, 결문 등의 3부분으로 이루 어져 있었고, 특히 결문에는 내용에 대한 의견을 곁들인 논평이나 의견 등이 포함되어 있어서 여기에는 가치 판단과 함께 과학의 본성이 나타났다. 챗봇과 학생의 상호작용은 학생이 챗봇의 답변에 대한 질문을 조직하는 과정에서 잘 드 러났다. 답변 근거 여부에 따라 독립형, 파생형 질문으로, 포괄성 수준의 변화에 따라 상위형, 하위형, 병렬형 질문이 나타나기도 했다. 학생들은 챗봇의 답변에 비판적 사고기술이 포함된 질문으로 반응하기도 했다. 이러한 결과를 바탕으 로 챗봇과 학생 사이에는 교사와 상호작용하는 일반적 수업과 달리 ‘제한된 상호작용’이라는 태생적 한계가 있음을 발 견하고 이를 보완할 교사의 역할을 논의했고, 아울러 AI를 활용한 학습의 목표 및 이들이 제공하는 지식의 속성을 함 께 논의했다.