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목차
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레프 마노비치, 재현에서 예측으로: AI 이미지를 이론화하기
하네스 바요어, 작동하는 에크프라시스 파비안 오페르트, 역사 개념에 대하여 (파운데이션 모델에서) 펠리 그리처, 바이브 이론 |
저자 소개 6
Lev Manovich
디지털 문화 이론 분야를 이끄는 세계적 이론가이자 시각 문화 분석에 데이터 과학을 적용한 선구자다. 『문화분석학』(Cultural Analytics, 2020), 『AI 미학』(AI Aesthetics, 2018), 『소프트웨어 문화 이론』(The Theories of Software Culture, 2017), 『소프트 시네마: 데이터베이스 항해』(Soft Cinema: Navigating the Database, 2005) 등 15권에 이르는 책을 저술, 편집했다. 특히 『뉴미디어의 언어』는 “마셜 매클루언 이후 가장 시사적이며 광범위한 미디어 역사를 다루었다”고 평가받는다.
디지털 문화 이론 분야를 이끄는 세계적 이론가이자 시각 문화 분석에 데이터 과학을 적용한 선구자다. 『문화분석학』(Cultural Analytics, 2020), 『AI 미학』(AI Aesthetics, 2018), 『소프트웨어 문화 이론』(The Theories of Software Culture, 2017), 『소프트 시네마: 데이터베이스 항해』(Soft Cinema: Navigating the Database, 2005) 등 15권에 이르는 책을 저술, 편집했다. 특히 『뉴미디어의 언어』는 “마셜 매클루언 이후 가장 시사적이며 광범위한 미디어 역사를 다루었다”고 평가받는다. ‘디자인의 미래를 실현하는 25인’(2013)과 ‘미래를 구현하는 흥미로운 50인’(2014)에 선정되기도 했다. 현재 뉴욕 시립대학교 대학원에서 교수로 재직 중이며, 뉴욕 현대미술관, 뉴욕 공공 도서관, 구글 등과 프로젝트를 진행한 문화분석연구소의 소장으로 활동하고 있다.
문학 연구자이자 작가. 독일 사상사와 문학이론, 미디어 연구를 가로지르며 기술이 언어와 글쓰기, 문학의 형식에 미치는 영향을 탐구한다. 알고리즘과 인공지능을 활용한 실험문학을 창작하는 한편, 생성형 인공지능 시대의 저자성과 의미, 문체의 문제를 연구하고 있다.
디지털 인문학 연구자. 인공지능의 인식론과 미학, 정치적 함의를 중심으로 기계학습 모델이 문화와 역사를 표상하는 방식을 연구한다. 특히 컴퓨터 비전과 생성형 이미지 기술이 시각적 지식과 문화적 기억을 구성하는 과정에 관심을 두고 있다. 레오나르도 임펫과 함께 『벡터 미디어』(2026)를 썼다.
문학 연구자이자 비평가. 수학과 기계학습 이론을 문학철학과 연결하며 스타일, 분위기, 바이브와 같은 미적 현상을 탐구한다. 신경망과 오토인코더의 수학적 구조를 통해 문학의 형식과 세계 경험의 관계를 설명하고자 한다. 주요 글로 「바이브 이론」, 「생활세계의 패턴들」 등이 있다.
미주 여러 도시를 오가며 패션 브랜드의 의류 수급과 협찬 업무를 맡고 있다. 일상에서는 옷의 흐름을 다루지만, 틈틈이 작은 예술 프로젝트에도 참여하고 있다. 또한, 책을 삶의 매체로 삼는 텍스트 프레스와 둘도 없는 번역 우정을 이어가고 있다.
작가, 북디자이너, 편집자. 출판사 텍스트 프레스를 운영하고 있다. 우정에 기반한 출판을 지향하며, 책을 완결된 결과물이 아니라 관계의 매개로 다룬다. 의미를 전달하기보다, 지속되고 머무르며 관계를 생성하는 텍스트의 존재 방식에 주목하며, 쓰기와 만들기라는 행위를 결단이 아니라 머묾으로 생각하고, 그것이 가능하도록 조건을 다듬는 위치에서 책을 만든다. 도래할 세계를 요청하고 끌어오는 예술, 새로운 시공간을 향해 움직이는 힘을 담지한 예술에 대해 생각하며 글을 쓰기도 한다.
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품목정보
- 발행일
- 2026년 11월 11일
- 쪽수, 무게, 크기
- 160쪽 | 135*225*10mm
- ISBN13
- 9791192023168
책 속으로
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겉으로만 보면 모더니즘의 논리는 생성형 AI 시스템을 훈련하는 방식과 정반대인 듯하다. 모더니즘 예술가들은
시각적 대칭, 위계적 구성, 서사적 내용 같은 고전 미술의 특징에서 벗어나려 했다. 적어도 선언문 속 이론의 차원에서 그들의 예술은 이전에 존재한 모든 것에 대한 근본적인 거부 위에 세워져 있었다. 반면 AI 모델은 역사적으로 축적된 문화와 예술을 학습하며 훈련된다. 그런 의미에서 AI 모델은 오직 과거의 예술만 소장한 ‘메타적인 벽 없는 미술관’에서 공부하는 지극히 보수적인 예술가를 닮았다. --- p.22, 본문「레프 마노비치」중에서 AI 이미지 도구는 낯설거나 드문 주제보다 대중적이고 흔한 주제와 미학을 훨씬 더 잘 생성한다. 현재의 AI 발달 단계에서는 훈련 데이터로 쓰이는 웹에 그러한 주제가 압도적으로 많기 때문이다. 그렇다면 충분히 고유한 것, 다시 말해 존재하지 않거나 드물거나 낯선 것을 만들라고 요구할 때 이 도구들은 어떻게 반응할까? --- p.40, 본문「레프 마노비치」중에서 텍스트로 이미지를 만들어 시를 구성하는 대신, 이 작품은 이미지로 텍스트처럼 보이는 시를 만든다. 세 작품은 모두 시각시라는 공통점을 지닌다. 그러나 내가 관심을 두는 것은 공통점보다 차이다. 세 작품이 서로 근본적으로 다른 기술을 사용하고, 그 기술마다 텍스트와 이미지 사이에 다른 관계를 만들어내기 때문이다. --- p.57, 본문「하네스 바요어」중에서 결국 DALL·E의 핵심은 의미 있는 언어적 설명을 이미지 파일로 바꿀 수 있다는 데 있다. 이것 역시 ‘말로 그림 그리기’다. 다시 말해 재현이 아니라 수행으로서의 그림 그리기다. 따라서 DALL·E 역시 ‘작동하는 에크프라시스’의 한 유형이라 부를 수 있다. 계산을 통해 이미지를 생산하는 텍스트로 작동하기 때문이다. --- p.75, 본문「하네스 바요어」중에서 그렇다고 AI 열풍에 휩쓸릴 필요는 없다. 기계에 의식 같은 특성을 덧씌우거나, 그 제작자들을 공정한 경기의 규칙 밖에 선 선지자의 지위에 올려놓아서도 안 된다. 하지만 이런 발전을 외면할 수도 없다. 문화적·철학적·미학적 범주는 현장에서 벌어지는 현실을 늘 뒤늦게 따라간다. 학문은 거리를 두고 지켜볼 수도 있고 직접 손을 대며 개입할 수도 있다. --- p.86, 본문「하네스 바요어」중에서 데이터셋은 선택과 배제의 과정에서 만들어진다. 그것들은 세계에 대한 특정하고 편향된 관점을 반영하는 것조차 아니다. 디지털 형태로 쉽게 이용할 수 있는 세계의 일부에 대한 특정하고 편향된 관점을 반영할 뿐이다. 데이터셋의 구성은 종종 착취적 관행과 사생활 및 저작권에 대한 의심스러운 해석에 기대고 있다. --- p.95, 본문「파비안 오페르트」중에서 그럼에도 최근 대형 시각 모델의 결과를 보면, 우리가 보는 것은 직관적으로 ‘역사적’이라고밖에 할 수 없다. 인공지능 연구와 과학소설의 오랜 친연성이 암시하는 것과 달리, 파운데이션 모델은 미래보다 과거를 다시 상상하는 데 쓰인다. 그중 특히 눈에 띄는 것은 만들어진 적 없는 허구적 영화의 스틸 이미지다. 이런 이미지는 특정 감독과 시대의 미학을 포착한다. --- p.97, 본문「파비안 오페르트」중에서 카프카의 독자는 은행에 가는 경험, 이별당하는 경험, 멍한 상태로 잠에서 깨어나는 경험, 낯선 도시에서 길을 잃는 경험, 경찰 심문을 받는 경험 속에서 일종의 카프카적(Kafkaesque) 미학이 작동하고 있음을 알아보는 법을 배운다. 이런 경험의 현실적 뉘앙스 가운데 놀랄 만큼 많은 부분이 카프카적 구성의 미적 규칙에 완전히 묶인 문학 세계 안에서 꽤 잘 근사될 수 있음을 배우기 때문이다. 다시 말해 우리는 현실의 특정 현상에서 카프카의 미학 논리를 알아보는 법을 배운다. 동시에 카프카의 문학 세계가 지닌 순수한 미학 논리가 현실 세계의 현상들과 놀랄 만큼 닮은 결과를 생성할 수 있음을 배우는 일이기도 하다. --- p.147, 본문「펠리 그리처|」중에서 문학작품의 ‘스타일’ 또는 ‘바이브’는 처음에는 작품의 서사·서정·수사 운동을 이루는 변형과 이행 속에서 유지되는 불변 구조다. 예를 들어 게오르크 뷔히너의 「렌츠(Lenz)」를 읽을 때 플롯은 움직이고, 렌츠의 정신이 겪는 서정적 과정은 톱니바퀴처럼 돌아가며, 렌츠는 물질적·사회적 장소들을 옮겨 다닌다. 그러나 모든 변화는 더 높은 차원의 기분이 변하지 않는다는 사실을 굳히고 선명하게 한다. 앞서 주장했듯, 주어진 문학작품의 불변하는 스타일 또는 바이브는 작품 내부 가능성 공간의 미적 상관물이다. --- p.153, 본문「펠리 그리처」중에서 |
출판사 리뷰
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이미지를 만드는 기술에서, 이미지를 감각하는 방식으로
우리는 이제 이미지가 나타나는 일에 그다지 놀라지 않는다. 몇 개의 문장을 입력하면 그럴듯한 풍경과 인물, 한 번도 본 적 없는 사물이 눈앞에 펼쳐진다. 만들어진 이미지가 마음에 들지 않으면 다시 생성하거나 다른 스타일로 바꾸면 된다. 생성형 인공지능은 이미지 제작의 가능성을 확장하는 동시에, 이미지를 경험하는 속도와 방식도 변화시키고 있다. 그러나 생성된 이미지가 무엇을 보여주는지, 그것이 왜 그럴듯해 보이는지, 우리가 어떤 조건에서 낯섦이나 아름다움을 느끼는지는 여전히 질문으로 남아 있다. 인공지능은 무엇을 학습하고, 어떤 관계를 바탕으로 이미지를 만들어낼까? 이미지를 쉽게 만들고 변형할 수 있게 된 시대에, 우리는 오히려 무엇을 놓치고 있을까? 「디자인 문예」 시리즈의 두 번째 책 『생성형 감각들』은 이러한 질문에서 출발한다. 네 편의 글은 인공지능을 하나의 독립적인 기술로 바라보기보다, 이미지와 예술의 역사, 언어와 매체의 관계, 기억과 세계 경험을 탐색하는 계기로 삼는다. |
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