“AI에 대해 어떻게 느끼시나요?”
이 간단한 질문 하나가 2024년 Microsoft Research에서 시작된 흥미로운 실험의 출발점이었습니다. AI 기술이 급속도로 발전하면서 우리는 종종 AI의 기능과 성능에만 집중하게 됩니다. 하지만 Microsoft의 Mosaic 프로젝트는 전혀 다른 접근을 시도했습니다. 바로 인간의 감정을 AI가 이해하고, 그것을 예술 작품으로 변환하는 실험이었죠.
Microsoft Mosaic 프로젝트의 메인 인터페이스 (출처: Fueled.com)
AI가 감정을 읽고 그림을 그리다
Mosaic은 단순한 소프트웨어 제품이 아니었습니다. 이것은 예술이자 연구이며, 동시에 실험이었습니다. Microsoft Research의 수석 연구원 Asta Roseway가 상상한 이 프로젝트는 “사람들이 AI에 대해 어떻게 느끼는지 시각화할 수 있다면 어떨까?”라는 질문에서 시작되었습니다.
Microsoft Research가 공식적으로 설명하는 바에 따르면, AI는 산업혁명만큼이나 사회에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 변화입니다. AI가 빠르게 발전하고 일상생활에 스며들면서, 사람들의 AI에 대한 인식과 그것이 삶에 미치는 변화에 대한 경험도 함께 진화하고 있습니다. 하지만 전통적인 설문조사 방법은 정적이고 포용성이 부족하며, AI라는 복합적 현상의 폭과 깊이를 정확하게 포착하기에는 적합하지 않았습니다.
살아있는 설문조사로서의 예술적 경험
Mosaic의 독특한 점은 단순히 데이터를 수집하는 것이 아니라, 수집 과정 자체를 예술적 경험으로 만들었다는 것입니다. 참가자들은 설문에 답하고 자신의 응답이 반응형 아트로 반영되는 것을 실시간으로 볼 수 있었습니다. 이는 더 포용적인 경험을 제공하면서 동시에 AI에 대한 공개 담론을 역동적으로 표시하는 시각적 기압계 역할을 했습니다.
Microsoft Research는 이 프레임워크를 “살아있는 설문조사 모델”이라고 설명합니다. 시간이 지남에 따라 질문을 제시하고 새로운 데이터 영역과 생성적 경험을 만들어내어 지속적인 사회적 참여와 연구를 위한 기반을 제공했습니다.
AI 오케스트레이터: 감정에서 예술로의 변환 과정
프로젝트의 작동 방식은 놀라울 정도로 정교했습니다. 참가자가 AI에 대한 자신의 감정을 텍스트로 입력하면, 시스템은 두 단계의 AI 모델을 거쳐 이를 시각적 초상화로 변환했습니다.
Microsoft Research의 기술적 접근법에 따르면, 이 전체 과정의 핵심에는 “AI 오케스트레이터”가 있었습니다. 이 오케스트레이터는 감정 분석과 아트 생성을 수행하는 여러 AI 서비스를 조정하고 실행하는 역할을 담당했습니다. 시스템은 Azure 클라우드 서비스를 활용한 모듈식 아키텍처로 구성되어 확장성과 안정성을 보장했습니다.
첫 번째 단계에서는 ChatGPT가 참가자의 답변을 분석했습니다. 단순히 긍정적인지 부정적인지만 판단하는 것이 아니라, ‘희망적’, ‘불안한’, ‘호기심 있는’ 같은 구체적인 감정을 파악하고, 그 감정의 강도까지 측정했습니다. 예를 들어 “조금 걱정된다”와 “완전히 두렵다”는 같은 부정적 감정이지만 강도가 다르며, 시스템은 이런 미묘한 차이까지 포착했습니다.
두 번째 단계에서는 이렇게 분석된 감정 데이터가 DALL·E에게 전달되어 각 감정에 맞는 시각적 초상화를 생성했습니다. 이 과정에서 Microsoft Research는 “플러그 앤 플레이 메커니즘”을 활용했는데, 이는 여러 멀티모달 감정 추출 및 이미지 생성 에이전트를 조정하는 시스템(예: Semantic Kernel)을 의미합니다. 같은 감정을 가진 사람들의 초상화가 똑같아지지 않도록 적절한 무작위성도 도입했죠.
전통적인 웹을 벗어난 몰입형 경험
기술적으로 더욱 인상적인 것은 이 모든 초상화를 하나의 거대한 살아있는 캔버스에 배치한 방식이었습니다. 개발을 담당한 Fueled팀은 전통적인 웹사이트의 스크롤이나 페이지 구조를 완전히 버렸습니다. 대신 사용자들이 자유롭게 탐색할 수 있는 하나의 큰 인터랙티브 공간을 만들어냈죠.
Microsoft Research에 따르면, 이 시스템은 연구 실험을 지원하기 위해 시각화, AI 모델, 데이터 스토리지의 세 영역에서 확장 가능하도록 설계되었습니다. 시각화는 대량의 아트워크와 메타데이터 아티팩트를 인터랙티브한 실시간 렌더링과 탐색을 위해 확장 가능한 콘텐츠 전달(CDN)을 제공하는 데이터 API로 구동되었습니다.
이를 위해 React와 Next.js 기반에 Three.js라는 고성능 WebGL 프레임워크를 활용했습니다. 수천 개의 AI 생성 이미지를 실시간으로 부드럽게 렌더링하는 것은 결코 쉬운 일이 아니었습니다. 팀은 성능을 디자인 요구사항으로 취급했습니다. 프레임 속도가 떨어지면 몰입감이 깨지고, 캔버스가 느려지면 감정적 임팩트가 사라지기 때문이었죠.
특히 인상적인 것은 사용자의 카메라 위치에 따른 맞춤형 지연 로딩 시스템이었습니다. 사용자가 캔버스를 탐색할 때마다 보이는 부분의 초상화만 렌더링하고, 필요한 이미지들을 Azure Blob Storage에서 seamlessly 로드해왔습니다. 스토리지 레이어는 문서 지향 스토리지와 Azure 스토리지를 결합하여 기본 정보 아키텍처에 큰 변경 없이도 새로운 데이터 포인트를 쉽게 추가할 수 있도록 지원했습니다.
단순한 실험을 넘어선 의미
결과적으로 Mosaic은 2,000개 이상의 AI 생성 초상화를 만들어냈습니다. 하지만 숫자가 중요한 것은 아니었습니다. 정말 중요한 것은 이 프로젝트가 만들어낸 ‘느낌’이었죠.
Microsoft 내부에서 이 프로젝트는 단순한 기술적 성취를 넘어 주목받았습니다. 엔지니어링으로 정의되는 회사에서 Mosaic은 완전히 다른 렌즈를 제시했습니다. AI가 생산성을 최적화하는 도구가 아니라 감정을 탐구하는 매체가 될 수 있다는 것을 보여준 것입니다.
Microsoft Research가 강조하는 바와 같이, Mosaic의 혁신적 접근법은 AI를 사용하여 개인의 응답을 시각화하고 인터랙티브 Mosaic 경험을 통해 시각적 스토리를 전달함으로써 독특한 인터랙티브 아트의 공개 전시를 만들어냈다는 점입니다. 이는 단순한 기술 데모가 아니라, 사회적 AI 영향을 측정하고 형성하는 데 도움이 되는 집단적 예측을 추론하는 역할도 했습니다.
우리가 배울 수 있는 것들
Mosaic 프로젝트에서 우리가 얻을 수 있는 인사이트는 여러 가지입니다.
첫째, AI의 창의적 활용 가능성입니다. 대부분의 AI 프로젝트가 효율성이나 자동화에 집중하는 가운데, Mosaic은 AI를 감정과 예술의 도구로 활용했습니다. ChatGPT의 텍스트 이해 능력과 DALL·E의 이미지 생성 능력을 결합하여 완전히 새로운 경험을 만들어낸 것이죠.
둘째, 사용자 경험에 대한 새로운 접근입니다. 웹사이트나 앱을 만들 때 우리는 종종 기존의 UI 패턴에 갇혀 생각합니다. 하지만 Mosaic은 전통적인 웹 인터페이스를 완전히 벗어나 하나의 살아있는 예술 작품 같은 경험을 만들었습니다.
셋째, 기술과 인문학의 융합입니다. 이 프로젝트는 고도의 기술적 구현과 인간의 감정에 대한 깊은 이해가 만나야만 가능했습니다. 단순히 코드를 잘 짜는 것만으로는 부족했고, 사람들이 어떻게 감정을 표현하고 예술을 경험하는지에 대한 통찰이 필요했습니다.
Three.js를 활용한 대규모 데이터 시각화 예시 – 수만 개의 데이터 포인트를 실시간 렌더링 (출처: Fast Forward Labs)
넷째, 실험적 프로젝트의 가치입니다. Mosaic은 상용 제품을 출시하기 위한 프로젝트가 아니었습니다. 하지만 바로 이런 실험적 접근이 AI 기술의 새로운 가능성을 열어주었습니다. 때로는 명확한 비즈니스 목표가 없는 순수한 호기심과 창의성이 가장 혁신적인 결과를 만들어내기도 합니다.
앞으로의 가능성
Mosaic 프로젝트는 AI 기술이 단순한 도구를 넘어 인간의 감정과 창의성을 증폭시키는 파트너가 될 수 있음을 보여주었습니다. 앞으로 우리는 더 많은 이런 실험들을 볼 수 있을 것입니다.
교육 분야에서는 학생들의 학습 감정을 시각화하여 더 개인화된 교육 경험을 만들 수 있을 것이고, 헬스케어에서는 환자들의 심리적 상태를 예술적으로 표현하여 치료에 활용할 수도 있을 것입니다. 기업에서는 직원들의 조직 문화에 대한 감정을 시각화하여 더 나은 워크플레이스를 만드는 데 활용할 수도 있겠죠.
중요한 것은 기술 자체가 아니라 그 기술을 어떻게 인간 중심적으로 활용하느냐입니다. Mosaic이 보여준 것처럼, 가장 인상적인 AI 애플리케이션은 종종 가장 인간적인 것들에서 나옵니다.
AI가 계속 발전해나가는 이 시점에서, 우리는 단순히 “AI가 무엇을 할 수 있는가?”가 아니라 “AI와 함께 우리는 어떤 새로운 경험을 만들어낼 수 있는가?”를 질문해야 할 때입니다. Mosaic 프로젝트는 그 질문에 대한 하나의 아름다운 답변이었습니다.
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