예술하는 기계 AI와 시조 리듬의 가능성 ―ChatGPT와 Google Bard를 중심으로

김남규

doi:10.35610/keosls.2023.07.59.7

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김남규 (고려대학교)

저널정보: 한국시조학회 시조학논총 時調學論叢第59輯

발행연도: 2023.7

수록면: 7 - 32 (26page)

DOI: 10.35610/keosls.2023.07.59.7

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

초거대 AI 언어 모델인 Open AI사의 ChatGPT와 Google Bard의 등장은 모든 분야에서 새로운 혁명을 예고하고 있다. 이제 인간의 사상과 감정이 꼭 인간에 의해서만 표현되는 것도 아님을 인정해야 한다. 이와 같은 맥락에서 대화형 인공지능 ChatGPT와 Google Bard와 관련하여 현대시조(Modern Sijo)의 리듬을 살펴보았다.
이에 따라, ChatGPT와 Google Bard에게 시조의 리듬론과 관련한 다양한 질문을 한 결과 다음과 같은 시조 리듬과 관련한 문제점을 확인할 수 있었다. 첫째는 시조가 45자 내외의 음절수로 이뤄져 있다는 것이다. 둘째는 ‘3행시’와 ‘3장(章)’의 경계에서 시조가 3행시와 다른 점은 종장의 ‘극적인 대비(twist, surprising turn of events)’로서만 설명이 가능하다는 점이다. 셋째는 3행시와 다르게 6개의 구로 시조를 이루고 있는데, 구의 경계에 대한 명확한 정의가 필요하다는 점이다. 결국 시조가 3행시와의 차이 혹은 변별점을 갖는 요소는 크게 3가지로서, ‘45자 내외의 음절수로 구성, 종장의 극적인 대비, 6개의 구(句)’임을 확인할 수 있다. 또한 현재까지는 ChatGPT와 Google Bard는 가까스로 45음절을 맞추면서 마지막행(종장)의 극적인 대비(반전)까지는 실현해낸다고 할 수 있다. 그러나 6개의 구(句)로 나누는 것은 현재 불가능하지만, 이 또한 학습할 수 있다면 가능해질 것으로 보인다. 이에 따라 우리가 일반적으로 생각하는 시조를 AI가 온전하게 구현하려면 다음과 같은 시조 리듬의 조건을 명확하게 제시해야 함을 확인할 수 있다.
① 시조는 3행시가 아니라 3장(章) 구성이며, 각 장은 ‘특정한’ 역할이 있다. ② 시조는 각 장이 2개의 구(句)로 나뉘며 구는 ‘특정한’ 휴지(休止) 기준에 따라 나뉜다. ③ 시조의 각 음보(마디)는 3음절과 4음절 그리고 5음절 이상의 음보(마디) 등의 ‘특정한’ 조합이 있다. ④ 시조는 반드시 종장 첫 음절은 3음절, 그 다음 음절은 5음절 이상으로 ‘특정한’ 규칙이 있다. ⑤ 시조의 행과 연의 분절은 자유롭되 무조건 분절할 수는 없고 ‘특정한’ 마디 단위로 분절해야 한다.
만약 예술하는 기계 AI가 시조를 인간과 같이 모방할 수 있다면 시조 스스로 위의 다섯 가지 조건을 충족시켜야 한다. 만약 이 다섯 가지 조건이 여전히 논의 중이고 명확하지 않다면, 예술하는 기계 AI는 우리 인간이 일반적이라고 생각하는 시조를 쓰기 어려울 것이다. 따라서 이와 같은 시조 리듬론의 불분명함이 앞으로 다양한 논의를 통해 어느 정도 해소되기를 기대한다.

The emergence of super-large AI language models such as Open AI’s Chat GPT and Google Bard heralds a new revolution in all fields, requiring to acknowledge that human thoughts and emotions are not necessarily expressed only by humans. In this context, we investigated the rhythmof Modern Sijo in relation to interactive artificial intelligence ChatGPT and Google Bard.
As a result of asking ChatGPT and Google Bard various questions related to the rhythmtheory of Sijo, we identified the following problems related to this subject: (1) the Sijo consists of 45 syllables; (2) the difference between the three-line poem and the three-line poem is that the Sijo can only be explained as a “twist, surfacing turn of events” of the general; (3) unlike the acrostic poem, the Sijo consists of six districts, and a clear definition of the district’s boundaries is needed. Three are the main factors by which the Sijo differs from the acrostic poem: it is “composed of about 45 syllables, dramatic contrast of the bell, and six phrases.” In addition, until now, ChatGPT and Google Bard have managed to match 45 syllables and realize the dramatic contrast (reversal) of the last line. Although it is currently impossible for these technologies to divide the Sijo into six phrases, this is also likely if learned. Accordingly, for AI to fully implement the Sijo, the following conditions of the Sijo rhythm must be clearly presented: (1) Sijo is not an acrostic poem but a three-chapter composition, and each chapter has a “specific” role; (2) Sijo is divided into two districts in each chapter, and the district is divided according to “specific” criteria; (3) each note (bar) of the Sijo has a “specific” combination, such as a three-syllable, four-syllable, and five-syllable or more notes (bar); (4) Sijo must have a “specific” rule, with three syllables for the first syllable of the bell and five or more syllables for the next syllable; (5) the segments of the lines and kites of the Sijo are free but cannot be unconditionally segmented; they must be segmented into “specific” node units.
If the art machine AI can imitate the Sijo like a human, the Sijo must meet the above five conditions by itself. If these five conditions are still under discussion and unclear, it will be difficult for the art machine AI to write the progenitor that we think is common. Therefore, it is hoped that the uncertainty of the theory of the Sijo rhythmwill be resolved, to some extent, through various future discussions.

#현대시조 #리듬 #3장(章) #6구(句) #종장(終章) #Modern Sijo #Rhythm #ChatGPT #Google Bard #3Jang(章) #6Gu(句) #Jongjang(終章) of Sijo

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문의 저자 정보

김남규

소속기관 고려대학교

주요연구분야 인문학 > 어문학 > 한국어와문학

논문수 4 이용수 372

이 논문과 함께 이용한 논문

생성형 인공지능이 국어교육에 미치는 영향과 대응 방안 - ChatGPT는 국어교육의 도구인가, 위협인가?

오규설 국어교육연구 2023 .06

생성형AI를 적용한 수업 설계 연구

이문영 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 2023 .06

디지털 분석 기법을 활용한 시조 연구 방법 탐색 -『한국시조대사전』 수록 단형시조를 중심으로-

김성문 , 김바로 다문화콘텐츠연구 2020 .08

AI시대 예술과 창작자 정체성에 대한 연구 - 심층 인터뷰를 중심으로 -

박선영 한국방송학회 학술대회 논문집 2024 .04

생성형 AI 기반 영정 사진을 바탕으로 한 제사 문화 서비스 방안 연구

김경미 , 권민지 , 김도영 외 3명 한국HCI학회 학술대회 2024 .01

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-811-002019759

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)