Sad Boomers, Sober Zoomers, Sidelined Gen Xers (again), and No Avotoast for Millennials
인공지능(AI)이 각 세대를 어떻게 인식하고 있는지 보여주는 흥미로운 연구 결과가 발표됐다. 베이비부머부터 Z세대까지, AI가 그린 세대별 이미지에는 고정관념과 함께 예상 밖의 공통점도 드러났다.
AI포트(AIport)와 튜링포스트(Turing Post)가 지난달 공동으로 진행한 이번 연구는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 미드저니(Midjourney), 얀덱스ART(YandexART), 어니-빌지(ERNIE-ViLG) 등 4개의 AI 모델이 생성한 1200장 이상의 이미지를 분석했다. 그 결과 각 세대에 대한 고정관념이 여전히 존재하지만, 동시에 흥미로운 통찰도 제공했다.
베이비부머, 우울한 모습으로 그려져
전통적으로 보수적 가치관과 과거에 대한 향수로 연결되던 베이비부머 세대는 AI 이미지에서 의외로 우울한 모습으로 묘사됐다. 미드저니가 생성한 이미지의 약 80%에서 베이비부머들은 생각에 잠긴 채 옷을 껴입고 멍하니 먼 곳을 바라보는 모습이었다. 이는 편안한 은퇴 생활을 즐기는 세대라는 일반적인 인식과는 대조적이다.
반면 어니-빌지 모델은 90% 이상의 베이비부머를 웃는 모습으로 그려냈다. 이러한 극명한 차이는 AI 학습 데이터셋이 세대 정체성의 시각적 구성에 미치는 영향을 잘 보여준다.
Z세대와 밀레니얼, 다양성과 표현력 강조
Z세대와 밀레니얼 세대의 경우, AI 모델들은 이들을 더욱 다채롭고 다양하며 표현력 있는 모습으로 묘사했다. 특히 개성과 포용성을 중시하는 것으로 알려진 Z세대는 문화적 다양성을 강조하는 역동적이고 상세한 장면 속에서 표현됐다. 이는 세계와 연결되어 있고 대표성과 정체성을 중요시하는 인도의 젊은 세대와도 일맥상통한다.
직장을 자주 옮기거나 아보카도 토스트를 즐기는 밀레니얼이라는 고정관념이 인도의 밀레니얼에게 완전히 들어맞지는 않지만, 연구 결과 모든 AI 모델에서 다양성과 유동성에 대한 폭넓은 수용이 나타났다. 이는 인도의 밀레니얼과 Z세대가 더 큰 글로벌 내러티브의 일부임을 시사한다.
맥주, 모든 세대를 잇는 공통점으로 등장
이번 연구에서 가장 예상 밖의 결과는 모든 세대에서 맥주가 일관되게 등장했다는 점이다. 문화적 차이와 생활 방식의 변화에도 불구하고, AI 모델들은 베이비부머부터 Z세대까지 모든 세대의 이미지에 맥주를 공통 요소로 포함시켰다. 이는 일부 습관이 나이와 문화적 경계를 초월한다는 것을 시사하며, 인도의 소비 패턴과 완전히 일치하지 않더라도 흥미로운 통찰을 제공한다.
AI가 반영하는 사회적 기대
연구진은 AI 모델에 편향을 주지 않기 위해 “직장에서 일하는 밀레니얼” 또는 “휴식을 취하는 베이비부머”와 같은 중립적인 프롬프트를 사용했다. 이를 통해 생성된 이미지들은 AI가 사회적 기대를 어떻게 반영하는지 보여주며, 이는 종종 모델이 학습한 데이터셋과 문화적 뉘앙스에 의해 형성된다.
채프먼 대학교(Chapman University) 커뮤니케이션 스쿨 설립 학장이자 맥가우 행동과학 석좌교수인 리사 스파크스(Lisa Sparks) 박사는 “이러한 이미지들은 AI가 세대 정체성을 어떻게 해석하는지 살펴볼 수 있는 새로운 렌즈를 제공한다”며 “인도 관객들에게 이는 글로벌 AI 모델이 문화적 정체성을 어떻게 이해하고 있으며, 그들의 해석이 우리의 가치관이나 편견을 얼마나 반영하는지에 대한 논의를 열어준다”고 말했다.
이번 연구는 전 세계적으로 인정받는 4개의 생성형 AI 모델의 출력물을 검토했으며, 각 모델은 고유한 미학적, 문화적 뉘앙스를 가지고 있어 각 세대가 시각적으로 어떻게 묘사되는지에 대한 포괄적인 시각을 제공했다.
AI가 생성한 이미지는 기술이 세대 간 차이를 어떻게 해석하는지에 대한 흥미로운 창을 제공한다. 생각에 잠긴 베이비부머와 활기찬 Z세대와 같은 익숙한 고정관념이 나타나는 한편, 맥주에 대한 공통된 애정은 AI의 시각적 세계 표현에서 세대 간 연결을 보여주는 놀라운 통찰이다.
이 프로젝트에 대한 자세한 정보는 링크에서 확인할 수 있다.
기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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