특히 인스타그램에 공유된 사진들은 작품과 유물, 건축적 공간에 초점을 두고 있으며, 셀피보다 객체 중심의 이미지가 주를 이루었다. 이는 관람객이 ‘의미 생성’보다는 자신이 그 공간에 있었음을 드러내는 ‘사회적 존재감’과 ‘장소성’을 더 중요하게 여긴다는 사실을 나타낸다. 이러한 방식은 감상의 기억이 몸으로 체험된 감각과 결합되어 저장된다는 점에서, 디지털 기록이 곧 감각적 기억의 확장이라는 해석도 가능케 한다.

또한 인스타그램의 이미지와 위치 정보는 관람객들이 어떤 작품 앞에서 오래 머무르고 어떤 콘텐츠에 관심을 보이는지를 파악하는 유용한 자료로 기능할 수 있어, 향후 전시 기획이나 해석 매체 설계에 데이터 기반의 정밀한 전략을 수립하는 데 기여할 수 있다.
--- 「01_AI가 스며든 미술관」 중에서

〈야경〉은 렘브란트의 대표작으로서, 빛의 활용과 인물 묘사에서 탁월한 기량을 보여 주는 작품이다. 이 작품은 1715년 시청으로 옮겨질 당시 원본보다 작은 벽면에 맞추기 위해 좌우가 잘렸다. 그 결과 약 60cm의 좌측, 7cm의 우측, 22cm의 윗부분, 12cm의 아랫부분이 손실되었다. 이러한 손상은 작품의 조형적 균형과 인물 배열에 큰 영향을 주었고, 레이크스미술관은 오랜 시간 동안 원형 복원을 위해 노력을 기울였다. 2019년부터 착수한 ‘야경 복원 프로젝트(Operation Night Watch)’는 이러한 손상된 부분을 디지털 기술을 통해 복원하기 위한 시도였다.

연구진은 17세기 화가 헤릿 륀던스(Gerrit Lundens)가 그린 복제본을 기반으로 AI를 학습시켰다. 이 복제본은 현재 레이크스미술관에서 소장하고 있는 작품의 좌측에 인물들이 존재하고 있었다는 사실을 확인해 주고, 원작의 전체 구성을 보여 주는 유일한 고증 자료였다. 이에 연구진은 헤릿 륀던스가 제작한 복제본과 다수의 렘브란트 작품을 활용해서 딥러닝 알고리즘을 훈련했다. 그 결과 렘브란트 특유의 구도, 붓 터치, 명암 표현 등이 반영된 정밀한 디지털 이미지가 완성되었다.
--- 「03_AI가 예술에 부여한 새 생명」 중에서

아나돌은 물질과 비물질, 가상과 현실의 경계가 중첩되는 지점을 예술적으로 탐색하는 미디어 아티스트다. 그는 AI와 초대규모 데이터를 예술적 표현의 본질적 매체로 삼으며, 예술과 공학의 경계를 재구성하고, 데이터 기반 서사와 기계 지능의 미학을 선도하는 작가로 자리매김했다. 특히 그의 작업은 단순한 데이터 시각화를 넘어서, 관람객이 데이터를 감각적으로 ‘경험’하고, 능동적으로 ‘상호작용’할 수 있는 몰입형 예술 환경을 구현한다는 점에서 주목할 만하다. 이러한 작업을 통해 그는 기술과 예술이 결합하여 새로운 감각적 언어를 창출하는 동시대 예술의 전위적 실험을 이끌고 있다.
--- 「06_미디어 아트에서 AI 예술 창작물로」 중에서

영국국립박물관은 단지 데이터를 수집하는 것을 넘어서, AI를 활용해 의미를 해석하고 반영하는 전략적 큐레이션을 지향한다. 예를 들어, 특정 전시에 대한 부정적 리뷰가 많을 경우, 큐레이터는 전시 설명을 보완하거나 작품 배치 순서를 바꾸는 등 즉각적인 대응을 할 수 있다. 또한 다문화 관람객을 고려해 언어 서비스 강화, 인터랙티브 콘텐츠 확대, 관람 시간 유연화 등의 맞춤 전략을 도입하고 있다. 결과적으로 이 실험은 AI가 단순히 숫자나 그래프만을 다루는 것이 아니라, 관람객이 어떤 감정과 경험을 통해 박물관을 기억하는지를 이해하고 반영하는 도구로서 기능할 수 있다는 점을 보여 준다.