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이 작품은 1855년 만국 박람회에 출품되었으며 베르사유 궁전, 뤽상부르 궁전, 입법부 청사 갤러리에 차례대로 전시되었다.
존 월시()라는 이름을 가진 사람은 다음이 있다.
알레테이아(aletheia; )는 철학에서 진리 또는 개시(開示)를 뜻한다. 고대 그리스 철학에서 유래한 이 용어는 파르메니데스가 그의 시 『자연론』에서 철학사상 처음으로 명시적으로 사용했는데, 그는 이 용어를 독사(doxa, 의견)와 대조시켰다.
이 용어는 20세기 철학자 마르틴 하이데거의 저작에서 다시 쓰였다. 종종 "진리"로 번역되지만, 하이데거는 이것이 일반적인 진리 개념과는 다르다고 주장했다.
알레테이아는 "감춰지지 않음", "개시", "드러냄", 또는 "숨겨지지 않음"으로 다양하게 번역된다. 라는 단어의 문자적 의미는 "숨겨지지 않은 상태, 증거가 있는 상태"이다. 또한 "현실"을 뜻하기도 한다. 이는 문자 그대로 "잊음", "망각"을 뜻하는 레테의 반의어이다.
그리스 신화에서 알레테이아는 진리의 여신인 그리스 여신 알레테이아로 의인화되었다. 그녀는 제우스의 딸이었다. 로마 신화에서는 베리타스와 동등하다.
하이데거와 알레테이아.
20세기 초중반, 마르틴 하이데거는 알레테이아라는 개념에 새로운 관심을 기울였다. 알레테이아를 개시의 개념, 즉 사물이 세상에 실체로 나타나는 방식과 연관지어 설명했다. 하이데거는 처음에는 알레테이아를 "진리", 특히 소크라테스 이전의 형태라고 지칭했지만, 결국 이러한 해석을 수정하여 다음과 같이 썼다:
하이데거는 알레테이아에 대한 어원적 분석을 제시하고, 이 용어를 "비은폐성"으로 이해하도록 이끌었다. 따라서 알레테이아는 사태를 정확하게 묘사하는 진술(상응)이나 전체로 간주되는 체계에 적절하게 들어맞는 진술(일관성)로 이해되는 진리 개념과는 구별된다. 하이데거는 존재론적 "세계"가 어떻게 드러나거나 열리는지, 즉 사물들이 인간에게 이해 가능하게 되는 방식을, 전체론적으로 구조화된 의미 배경의 일부로서 밝히는 데 집중했다.
하이데거는 그의 대작 『존재와 시간』(1927)에서 알레테이아의 재전유에 대한 담론을 시작했고, 『형이상학 개론』에서 이 개념을 확장했다. 그의 알레테이아 이해에 대해 더 자세히 알고 싶다면 『시, 언어, 사고』, 특히 『예술 작품의 기원』이라는 에세이를 참고하라. 이 에세이는 예술 작품이 세상 속 사물의 출현을 위한 "틈"을 열거나 인간에게 그 의미를 드러내는 수단으로서의 가치를 설명한다고 설명한다. 하이데거는 거의 40년 만에 『시간과 존재』에 실린 "철학의 종말과 사유의 과제"라는 에세이에서 알레테이아에 대한 자신의 견해를 수정하여 진리로 삼았다.
"다른 사람의 문제"(Someboody Else's Problem &amp; Someone Else's Problem)은 누군가 다른 사람에게 책임이 있다 생각하여 무시하는 것이다.
1976년 인간거주공학저널에 저소득층의 주택 문제에 대한 관료적 무관심을 주제로 이 문구를 사용하면서, 이 다른 사람의 문제라는 원칙이 진보를 방해하는 요소라고 설명했다. 복잡한 문제에 대한 책임이 여러 정부 부서에 걸친 경우, 이 문제를 해결하려는 기관도 이를 수행할수 없기 때문이다.
Alan F. Blackwell은 1997년에 컴퓨터 프로그래밍 프로젝트를 진행하는 팀을 언급하면서 "많은 하위 목표는 전문 프로그래머들 사이에 'SEP'로 알려진 것으로 연기될 수 있다" 고 적었다.
더글러스 애덤스의 다른 사람 문제 장.
1982년 더글러스 애덤스의 은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서의 3권인 '삶, 우주 그리고 모든 것' 에서는 일종의 클로킹 디바이스로 그려진다. 여기서 포드 프리펙트는 이렇게 말한다.
이어서 서술에서는 다음과 같이 서술한다.
애덤스의 다른 사람의 문제 장에 대한 설명은 "심리학적 투명성" 에서 가져왔으며, 여기서는 닥터 후의 지각 필터와 같은 다른 허구적 효과와 더불어 여럿 부주의적인 실명과 변화맹등과 같은 인지 편향들과 같이 비교되었다.
트로트 하이웨이는 TBN 대전교통방송, TBN 충남교통방송(대전·세종·충청 FM 102.9MHz, 충남 FM 103.9MHz, 천안·아산 FM 103.1MHz)에서 주말 오후 2시부터 3시 55분까지 DJ 멘트 없이 방송한 대전과 세종 충남권 지역의 7080 트로트, 최신 트로트 음악 프로그램이다.
존 에드워드 월시(John Edward Walsh, 1960년 11월 3일 ~ )는 미국의 정치인이다.
방글라데시-이란 관계는 방글라데시와 이란 간의 양자 관계를 의미한다. 양국 간에 주요 협정이나 두드러진 교역이 있는 것은 아니지만, 양국 대표들은 양자 간 경제 관계 확대를 촉구해왔다. 두 나라는 이슬람 협력 기구(OIC)와 개발 8개국(D-8)의 회원국이다.
역사적으로 많은 이란인들이 고용 기회를 찾거나 이슬람을 전파하기 위해 벵골로 이주하였다. 기록에 따르면, 바바 코트왈 이스파하니는 1204년 화레즘 제국에서 벵골로 이주한 최초의 이란인 가운데 한 명으로, 투르크-페르시아계 군사 지배자인 무함마드 바흐티야르 할지와의 인연으로 지역 정복 시기에 도착하였다.
벵골 술탄국은 이란계 이민자들의 거점이었다. 페르시아어가 공식 언어로 사용되던 벵골에는 페르시아계 학자, 법률가, 교사, 성직자들이 대거 유입되었다. 기야스 우드딘 아잠 샤 통치 시기에는 소나르가옹이 페르시아 문학의 중요한 중심지로 부상하였으며, 산문과 시 등 다양한 문학 작품이 출판되었다. 이 시기는 "벵골 페르시아 문학의 황금시대"로 묘사되며, 당시 술탄이 페르시아 시인 하피즈와 서신을 주고받았다는 사실에서도 그 위상을 엿볼 수 있다. 술탄은 하피즈에게 자신이 미완성한 가잘을 완성해 달라고 요청했고, 이에 하피즈는 술탄 궁정의 위엄과 벵골-페르시아 문학의 수준 높은 문학성을 칭송하는 답신을 보냈다.
페르시아의 황제 샤 루흐는 벵골 술탄국 잘랄 우드딘 무함마드 샤와 외교 관계를 유지하였다. 샤 루흐 황제는 자운푸르 술탄국의 술탄 이브라힘 샤르키에게 벵골 공격을 중단하라는 압박을 가함으로써 5년에 걸친 벵골 술탄국-자운푸르 술탄국 전쟁의 종식에 기여하였다. 샤 루흐는 이브라힘에게 "공격을 중단하지 않으면 그 결과를 스스로 감당해야 할 것"이라고 경고하였고, 이에 자운푸르의 지배자는 복종하여 벵골에 대한 공격을 멈추었다.
이란은 파키스탄의 분열이 임박하자 국가가 여러 조각으로 갈라질 것을 우려하였으며, 이는 궁극적으로 이란이 경쟁국들에 의해 포위되는 결과를 초래할 수 있다고 보았다. 1971년 12월, 미국의 리처드 닉슨 대통령은 이란에 파키스탄에 군사 물자를 지원해 줄 것을 요청하였다. 전투에서 많은 파키스탄 공군(PAF) 전투기가 격추된 이후, 살아남은 파키스탄 전투기들은 전투를 계속하기를 거부하고 이란 공군기지로 피신하였다.
1979년 이란 혁명으로 팔레비 왕조가 붕괴된 이후, 새롭게 수립된 이란 이슬람 공화국과 방글라데시 간의 관계에 새로운 국면이 열렸다. 이후 양국 관계는 점차 발전하였으며, 악바르 하셰미 라프산자니 대통령이 1995년 독립 이후 최초로 방글라데시를 방문한 이란 지도자가 되었다. 그에 이어 방글라데시의 셰이크 하시나 총리도 이란을 방문하여 모하마드 하타미 대통령과 회담을 가졌다. 2007년 방글라데시에 사이클론 시드르가 강타한 이후, 이란은 구호 물자를 지원하였다.
마무드 아마디네자드 대통령 시기에는 방글라데시 산업에 대한 이란의 투자를 통해 양국 간 유대를 심화하려는 노력이 이어졌다. 방글라데시는 이란의 핵 프로그램에 대해서도 평화적 목적이라는 입장을 지지하였다.
양국은 2006년 7월, 비관세 장벽 철폐를 포함한 선호무역협정을 체결하였으며, 이는 궁극적으로 자유 무역 협정(FTA) 체결을 목표로 하는 것이었다. 협정 체결 이전, 양국 간 연간 교역 규모는 미화 1억 달러 수준이었다.
2007년 중반, 방글라데시 정부는 전력 생산을 위한 가스 공급의 감소를 보완하기 위해 자국 내 원자력 발전소 건설에 있어 이란의 지원을 요청하였다. 방글라데시 전력, 에너지, 광물자원부 장관은 또한 방글라데시에 새로운 정유시설을 건설하는 데 있어서도 이란의 협력을 요청하였다.
안젤라 맥린(Angela McLean, 1970년 8월 19일 ~ )은 미국의 정치인이다.
미국–방글라데시 관계는 미국과 방글라데시 간의 양자 관계를 말한다. 미국에게 방글라데시는 38번째로 큰 상품 공급국이며 60번째로 큰 수출 시장이다. 방글라데시에게 미국은 최대 수출 시장이다. 양국은 1986년에 양자 투자 협정을 체결하였다. 미국 기업들은 방글라데시 내 최대 외국인 투자자이며, 미국 정부는 로힝야족 위기에 대응한 인도적 지원의 최대 공여국이다. 양국은 자유롭고 열린 인도 태평양 구상에 대해 유사한 입장을 표명하고 있다.
방글라데시는 워싱턴 D.C.에 대사관을, 뉴욕과 로스앤젤레스에 총영사관을 두고 있다. 미국은 다카에 대사관을 두고 있으며, 치타공, 제소르, 라지샤히, 실렛에 정보 센터를 운영하고 있다. 주방글라데시 미국 대사관은 다카에서 아처 K. 블러드 미국 도서관과 에드워드 M. 케네디 센터 운영하고 있다. 양국은 모두 유엔 회원국이다. 2014년 조사에서 방글라데시인의 76%가 미국에 대해 우호적인 시각을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 이는 남아시아 지역 조사 대상국 중 가장 높은 수치 중 하나였다. 미국이 도입하는 새로운 방위 장비는 방글라데시 내 유엔 평화유지 활동 및 기타 임무를 강화하는 데 기여할 것으로 예상된다. 미국 정부는 방글라데시군의 주권 수호 역량을 강화하기 위해 무기 및 장비를 추가로 지원하기로 약속하였다.
1971년 방글라데시 독립 전쟁 당시, 당시 다카 주재 영사 아처 블러드를 비롯한 미국 외교관들은 파키스탄군이 벵골인에게 자행한 잔혹 행위를 상세히 기록한 일련의 전보를 보냈다. 이들은 미국과 파키스탄 군사 정권 간 긴밀한 동맹 관계로 인해 집단학살을 무시하는 리처드 닉슨 행정부의 정책에 반대 입장을 표명하였다. 미국 내 여론 또한 닉슨의 방글라데시 정책에 반발하는 방향으로 전환되었다. 이후 헨리 키신저는 방글라데시 정책이 "오판"이었다고 인정하며, 베이징과 워싱턴 간 화해 국면에서 "방글라데시 위기가 터졌을 당시 파키스탄이 우리에게 중국으로 가는 유일한 통로였다"고 언급하였다.
현재 관계.
방글라데시는 남아시아 지역에서 미국의 주요 동맹국이다. 양국은 지역 및 글로벌 안보, 대테러, 기후변화 문제에 대해 폭넓은 협력을 진행하고 있다. 방글라데시는 버락 오바마 행정부의 주요 국제 개발 사업인 식량 안보, 보건, 환경 분야에 핵심 참여국으로 활동해왔다. 2021년 6월 이후 미국은 방글라데시 국민에게 1억 1,457만 820회의 안전하고 효과적인 코로나19 백신을 무상으로 제공하였다. 방글라데시는 미국의 코로나19 백신 기부 중 가장 큰 수혜국으로 1억 5천만 회분 이상의 백신을 받았다. 팬데믹이 시작된 이후 미국의 지원으로 64개 구역에서 5만 명 이상의 보건의료인력 및 기타 종사자들이 안전한 백신 접종 교육을 받았으며, 18대의 냉동 차량, 750대의 냉동고, 8,000개의 백신 운반 용기가 기부되어 7,100만 회분의 백신을 외딴 지역까지 운송하는 데 활용되었고, 직접 8,400만 회분의 백신 접종을 실시하였다.
조 바이든 행정부가 인권 문제 등을 이유로 방글라데시 관리들에 대해 비자 제재를 부과하자, 아와미 연맹 지도자이자 전 총리인 셰이크 하시나가 강도 높게 비판하였다.
주식회사 참프레는 전북특별자치도 부안군에 본사를 둔 육계 전문 기업으로, 동우팜투테이블의 계열사이다.
2010년 11월 24일 설립되었다.
로렌스 스페리(Lawrence Sperry, 1892년 12월 21일~1923년 12월 13일)는 미국의 항공 기술자다. 회전 나침반의 공동 발명가인 엘머 앰브로즈 스페리(Elmer Ambrose Sperry)와 줄라 스페리 사이에서 3남으로 태어나 오토파일럿과 인공 수평기를 개발했다. 1916년 비행기 내에서 도로시 라이스 심스(Dorothy Rice Sims)와 성관계를 가졌는데, 이는 처음으로 비행기 내에서 성관계를 가진 사례로 알려져 있다. 1918년 영화배우 위니프레드 앨런(Winifred Allen)과 결혼했는데, 뉴욕주 서퍽군 애미티빌(Amityville)에서 거버너스섬까지 비행했던 그들을 일컬어 플라잉 매거진에서는 '처음으로 비행 허니문을 한 커플'이라고 일컬었다. 1923년 12월 13일 영국에서 버빌-스페리 M-1 메신저(Verville-Sperry M-1 Messenger)를 타고 이륙을 했다. 그 당시 안개가 끼어 있었고 영국 해협을 건너 프랑스로 향하였지만 1924년 1월 11일 그의 유해가 발견됐다. 그의 이름을 딴 스페리상이 제정됐다.
이일(李逸, 1932년 1월 22일 ~ 1997년 1월 27일)은 대한민국의 미술 평론가이자 미술사학자이다. 부친은 정치인 이종극, 조카는 이상아이다. 한국 현대 미술비평과 미술사 연구에 혁신적 기여를 한 인물이다.
본명은 이진식(李鎭湜)으로 평안남도 강서군(지금의 남포시 강서구역) 출신이다. 평양중학교를 졸업하고 해방 후 가족과 함께 월남하여 경복중학교를 다시 졸업하였다. 파리 소르본 대학교에서 수학하며 《조선일보》에 미술 평론을 기고하기 시작했고, 1966년 귀국 후 홍익대학교 교수로 부임하여 본격적인 활동을 시작했다. 서울대학교 문리대 불문과 재학(후에 1957년 중퇴) 시절 '문리문학회'를 창립하고 《문리문학》지를 발간하는 등 문학적 소양도 겸비했다.
1975년 도쿄 화랑에서 열린 '5인 한국 작가, 5개의 하양' 전시는 한국 단색화(Dansaekhwa)가 국제적으로 알려지는 계기가 되었다. 이일은 이 전시 카탈로그 서문에서 "회화의 물성적 탐구"와 "정신적 명상성"을 강조하며 단색화의 미학적 기반을 제시했다. 1980년대에는 '환원(還元)'과 '확산(擴散)' 개념을 도입, 한국 추상미술의 이론적 체계를 정립하는 데 기여했다.
1986년부터 1992년까지 한국미술평론가협회 회장을 역임하며 《미술평단》 창간을 주도했다. 그의 평론은 시적 감수성과 날카로운 분석력이 결합된 특징을 지니며, 1970년대 실험미술의 이론적 지주 역할을 수행했다. 1994년 파리 퐌피두센터에서 열린 한국 현대미술전 기획에 참여하며 국제적 위상을 확립했다.
리이(李逸, Lee Yee, 1952년 2월 10일 ~ 1980년 7월 27일)는 말레이시아의 가수이다. 1970년대 말레이시아 화교 사회에서 인기가 많았다. 본명은 리킴표(李金標).
학창 시절부터 가창 대회에서 두각을 나타냈으며 음반 녹음 시 발음이 만족스럽지 않으면 두 시간 동안 재녹음하는 등 완벽주의적 태도를 보였다. 1978년 콘서트 도중 과도한 무대 몰입으로 인해 졸도한 적도 있을 정도로 예술에 대한 열정이 남달랐다.
1980년 7월 27일 자정, 쿠알라룸푸르 체라스 말루리(Maluri) 정원 인근에서 친구 집으로 향하던 중 대형 오토바이 "파산호"에 치여 중상을 입었다. 17시간 동안의 수술에도 불구하고 오후 6시 45분 생을 마감했다. 당시 28세의 젊은 나이에 세상을 떠난 그의 죽음은 동남아 음악계에 큰 충격을 주었으며, 장례식에는 5만 명 이상의 추모객이 모여들었다.
스티븐 데이비드 데인스(Steven David Daines, 1947년 1월 28일 ~ )는 미국의 정치인이다.
Veo는 구글 딥마인드에서 개발한 텍스트-비디오 모델이다. 모든 텍스트-비디오 모델과 마찬가지로, 생성형 인공지능을 사용하여 사용자 프롬프트 엔지니어링에 기반한 비디오를 생성한다.
2024년 5월, Google I/O 2024에서 Veo라는 멀티모달 비디오 생성 모델이 발표되었다. 구글은 1분이 넘는 1080p 비디오를 생성할 수 있다고 주장했다. 2024년 12월, 구글은 VideoFX를 통해 Veo 2를 출시했다. 4K 해상도 비디오 생성을 지원하며 물리 법칙에 대한 이해가 향상되었다. 2025년 4월, 구글은 Veo 2가 제미나이 앱(Gemini App)의 고급 사용자에게 제공된다고 발표했다. 2025년 5월, 구글은 비디오를 생성할 뿐만 아니라 영상과 일치하는 대화, 음향 효과, 주변 소음 등 동기화된 오디오도 생성하는 Veo 3를 출시했다. 구글은 또한 Veo와 Imagen으로 구동되는 비디오 제작 도구인 Flow도 발표했다.
2025년 5월 출시된 Veo 3의 주요 혁신은 비디오와 잘 어울리는 음악과 음성을 생성했다는 것이다. 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스는 이 출시를 AI 비디오 생성이 무성 영화 시대를 벗어난 순간이라고 설명했다.
기즈모도 기자는 Veo 3 출시에 대해 사용자들이 나 제품을 언박싱하는 사람들의 하울 비디오와 같은 저품질 콘텐츠를 생성하도록 모델을 지시한다고 관찰하며 반응했다. 다른 미디어 논평가는 이 도구가 다른 프롬프트에 대해 동일한 농담을 반복하는 경향이 있다고 보도했다.
논평가들은 구글이 유튜브 비디오 또는 레딧 게시물을 기반으로 서비스를 학습시켰을 것이라고 추측했다. 구글 자체는 학습 콘텐츠의 출처를 밝히지 않았다.
콜라미어(Kolami)는 인도 마하라슈트라주와 텔랑가나주에 분포하는 아디바시(부족) 집단인 콜람족이 사용하는 드라비다어족 언어이다. 나이키어(Naiki), 파르지어(Parji) 등과 함께 중부 드라비다어군으로 분류된다. 2011년 인구조사 기준으로 민족 인구의 약 절반인 128,451명의 화자가 있었다. 문자로 쓰는 경우, 상황에 따라 데바나가리 문자, 고이카나디 문자, 텔루구 문자를 표기에 사용한다. 크게 북서부 방언과 남동부 방언으로 나뉜다.
이마헨은 다음과 같은 뜻이 있다.
이마젠(Imagen)은 구글 딥마인드가 개발한 텍스트-이미지 모델 시리즈이다. 2023년 4월 딥마인드와 합병되기 전까지는 구글 브레인이 개발했다. 이매진은 주로 Stability AI의 스테이블 디퓨전, 오픈AI의 DALL-E, 또는 Midjourney와 유사하게 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하는 데 사용된다.
이 모델의 오리지널 버전은 2022년 5월 논문에서 처음 논의되었다. 이 도구는 고품질 이미지를 생성하며 제미나이, ImageFX, Vertex AI를 포함한 서비스를 통해 구글 계정을 가진 모든 사용자가 이용할 수 있다.
이매진의 오리지널 버전은 2022년 5월에 출판된 논문에서 처음 소개되었다. 이 모델은 자연어에서 높은 충실도의 이미지를 생성하는 기능을 특징으로 했다. 두 번째 버전인 이매진 2는 2023년 12월에 출시되었다. 주요 특징은 텍스트 및 로고 생성 기능이었다. 이매진 3는 2024년 8월에 출시되었다. 구글은 최신 버전이 생성된 이미지에서 더 나은 디테일과 조명을 제공한다고 주장했다. 2025년 5월 20일 구글 I/O 2025에서 회사는 개선된 모델인 이매진 4를 발표했다.
이매진은 두 가지 핵심 기술을 사용한다. 첫 번째는 텍스트를 이해하고 이미지 합성을 위해 텍스트를 인코딩하는 데 트랜스포머 기반 대형 언어 모델(T5가 대표적)을 사용하는 것이다. 두 번째는 높은 충실도의 이미지 생성을 제공하는 캐스케이드 디퓨전 모델을 사용하는 것이다. 이미지는 64x64 기본에서 시작하여 256x256 및 1024x1024로 업샘플링되는 세 단계를 거쳐 생성된다.
이매진은 텍스트 프롬프트에서 실사와 같은 이미지를 생성할 수 있다. 또한 시네마틱, 35mm 필름, 일러스트레이션, 초현실주의 등 다양한 스타일을 만들 수 있다. 이 모델은 9:16, 3:4, 1:1, 4:3, 16:9의 다섯 가지 종횡비로 이미지를 생성할 수 있다. 이매진은 기존 텍스트 프롬프트를 편집하여 이미 생성된 이미지를 개선할 수도 있다.
스태빌리티 AI(Stability AI Ltd)는 영국에 본사를 둔 인공지능 기업으로, 텍스트-이미지 모델인 스테이블 디퓨전으로 가장 잘 알려져 있다.
역사와 설립.
스태빌리티 AI는 2019년 에마드 모스타크와 사이러스 호즈가 설립했다.
2022년 8월, 스태빌리티 AI는 소스 코드와 가중치를 공개하는 텍스트-이미지 모델 스테이블 디퓨전을 출시하며 명성을 얻었다.
2024년 3월 23일, 에마드 모스타크는 CEO 직에서 사임했다. 이사회는 COO인 산 산 웡(Shan Shan Wong)과 CTO인 크리스티앙 라포르테(Christian Laforte)를 임시 공동 CEO로 임명했다.
2024년 6월 25일, 시각 효과 기업 웨타 디지털의 전 CEO였던 프렘 아카라주가 회사의 CEO로 임명되었다.
자금 조달 및 투자자.
회사의 자금 조달 역사에서 주목할 만한 이정표는 코투(Coatue)와 라이트스피드 벤처 파트너스(Lightspeed Venture Partners)가 주도하고 오쇼너시 벤처스 LLC(O’Shaughnessy Ventures LLC)도 참여한 1억 1백만 달러 투자 라운드였다.
2024년 6월 25일, 프렘 아카라주의 새 CEO 임명과 함께 스태빌리티 AI는 그레이크로프트, 코투 매니지먼트, 사운드 벤처스, 라이트스피드 벤처 파트너스, 오쇼너시 벤처스와 같은 세계적인 투자 그룹으로부터 초기 투자 라운드를 완료했다고 발표했다. 기업가, 자선가이자 전 페이스북 사장인 숀 파커가 스태빌리티 AI 이사회에 상임 회장으로 합류했다. 2024년 9월 24일, 스태빌리티 AI는 영화 제작자, 기술 혁신가, 시각 효과 선구자인 제임스 카메론이 이사회에 합류했다고 발표했다.
제품 및 응용.
스태빌리티 AI는 특히 스테이블 디퓨전을 통해 생성형 AI 분야에 기여했다. 이 AI 모델은 텍스트 설명으로부터 이미지를 생성할 수 있다. 스테이블 디퓨전 외에도 스태빌리티 AI는 비디오, 오디오, 3D 및 텍스트 모델을 개발한다. 스태빌리티 AI는 ARM 아키텍처와 협력하여 텍스트-오디오 모델인 Stable Audio Open을 Arm CPU로 구동되는 모바일 장치에 최적화했다.
2023년 7월, 스태빌리티 AI 공동 설립자 사이러스 호즈는 CEO 에마드 모스타크와 회사를 상대로 사기, 허위 진술, 신탁 의무 위반 혐의로 소송을 제기했다. 호즈는 모스타크가 스태빌리티 AI가 본질적으로 가치가 없다는 허위 진술을 통해 2021년 10월과 2022년 5월 두 차례에 걸쳐 회사 지분 15%를 100달러에 매각하도록 속였다고 주장했다. 최종 거래 후 불과 3개월 만에 스태빌리티 AI는 10억 달러의 가치로 1억 1백만 달러의 자금을 조달했다. 소송은 현재 가치로 호즈의 지분이 1억 5천만 달러 이상의 가치가 있을 것이라고 주장한다. 호즈는 또한 모스타크가 호화로운 런던 아파트 임대료, 명품 쇼핑, 모스타크의 아내가 회사 자금으로 구매한 9만 달러 다이아몬드 반지 등 개인 경비를 지불하기 위해 회사 자금을 횡령했다고 비난했다.
별개로, 스태빌리티 AI는 게티 이미지가 자사의 AI 이미지 생성 시스템인 스테이블 디퓨전을 훈련시키기 위해 게티 이미지 컬렉션의 1,200만 장 이상의 사진을 오용했다고 비난하며 법적 문제에 직면했다. 델라웨어 연방 법원에 제기된 이 소송은 AI 훈련 데이터세트에서 저작권 자료 사용에 대한 광범위한 우려의 일부이다. 게티 이미지는 스태빌리티 AI가 사용자 프롬프트에서 정확한 묘사를 생성하는 스테이블 디퓨전의 능력을 향상시키기 위해 적절한 라이선스 없이 이 이미지들을 복사했다고 주장한다.
제임스 가이 터커 주니어(James Guy Tucker Jr., 1943년 6월 13일 ~ 2025년 2월 13일)는 미국의 정치인이다.
텍스트-이미지 모델(Text-to-image model)은 자연어 설명을 입력받아 그 설명에 맞는 이미지를 생성하는 기계 학습 모델이다.
텍스트-이미지 모델은 심층 신경망의 발전에 힘입어 AI 붐이 시작되던 2010년대 중반부터 개발되기 시작했다. 2022년에는 OpenAI의 DALL-E 2, 구글 브레인의 이매진, Stability AI의 스테이블 디퓨전, Midjourney와 같은 최첨단 텍스트-이미지 모델의 결과물이 실제 사진과 인간이 그린 예술에 버금가는 품질로 평가받기 시작했다.
텍스트-이미지 모델은 일반적으로 입력 텍스트를 잠재 표현으로 변환하는 언어 모델과 그 표현을 조건으로 이미지를 생성하는 생성 모델을 결합한 잠재 확산 모델이다. 가장 효과적인 모델은 일반적으로 웹에서 스크래핑한 방대한 양의 이미지 및 텍스트 데이터로 학습되었다.
딥 러닝이 등장하기 전에는 텍스트-이미지 모델을 구축하려는 시도가 클립 아트 데이터베이스에서 기존 구성 이미지들을 배열하여 콜라주를 만드는 것에 국한되었다.
그 반대 작업인 이미지 캡셔닝은 더 다루기 쉬웠으며, 첫 텍스트-이미지 모델 이전에 여러 이미지 캡셔닝 딥 러닝 모델이 등장했다.
최초의 현대적인 텍스트-이미지 모델인 alignDRAW는 2015년 토론토 대학교 연구원들이 소개했다. alignDRAW는 이전에 소개된 DRAW 아키텍처(어텐션 메커니즘이 있는 순환 변분 오토인코더 사용)를 확장하여 텍스트 시퀀스에 조건화되도록 했다. alignDRAW로 생성된 이미지는 작은 해상도(크기 조정을 통해 얻은 32×32 픽셀)였으며 '다양성이 낮다'고 여겨졌다. 이 모델은 훈련 데이터에 없는 객체(빨간색 스쿨버스 등)로 일반화할 수 있었고, "파란 하늘을 나는 정지 신호"와 같은 새로운 프롬프트를 적절히 처리하여 훈련 세트의 데이터를 단순히 "기억"하는 것이 아님을 보여주는 결과물을 나타냈다.
2016년, Reed, Akata, Yan 외 연구진은 텍스트-이미지 작업에 생성적 적대 신경망을 처음으로 사용했다. 제한된 특정 도메인 데이터 세트에서 훈련된 모델로 "뚜렷하고 두꺼운 둥근 부리를 가진 완전히 검은 새"와 같은 텍스트 캡션에서 새와 꽃의 "시각적으로 그럴듯한" 이미지를 생성할 수 있었다. 보다 다양한 COCO (Common Objects in Context) 데이터 세트에서 훈련된 모델은 "멀리서 보면... 고무적인" 이미지를 생성했지만, 세부 사항의 일관성이 부족했다. 이후의 시스템에는 VQGAN-CLIP, XMC-GAN, GauGAN2 등이 있다.
광범위한 대중의 관심을 끈 최초의 텍스트-이미지 모델 중 하나는 오픈AI의 DALL-E로, 2021년 1월에 발표된 트랜스포머 시스템이다. 더 복잡하고 현실적인 이미지를 생성할 수 있는 후속 모델인 DALL-E 2는 2022년 4월에 공개되었고, 이어서 2022년 8월에는 스테이블 디퓨전이 공개되었다. 2022년 8월에는 텍스트-이미지 개인화를 통해 텍스트-이미지 기반 모델의 훈련 세트에 포함되지 않은 새 객체의 작은 이미지 세트를 사용하여 모델에 새로운 개념을 가르칠 수 있게 되었다. 이는 텍스트 역변환, 즉 이러한 이미지에 해당하는 새로운 텍스트 용어를 찾는 방식으로 이루어진다.
다른 텍스트-이미지 모델에 이어, 언어 모델 기반의 텍스트-비디오 플랫폼인 Runway, Make-A-Video, Imagen Video, Midjourney, Phenaki 등이 텍스트 및 텍스트/이미지 프롬프트에서 비디오를 생성할 수 있다.
아키텍처 및 훈련.
텍스트-이미지 모델은 다양한 아키텍처를 사용하여 구축되었다. 텍스트 인코딩 단계는 장단기 메모리 (LSTM) 네트워크와 같은 순환 신경망으로 수행할 수 있지만, 그 이후로는 트랜스포머 모델이 더 인기 있는 옵션이 되었다. 이미지 생성 단계에서는 조건부 생성적 적대 신경망 (GAN)이 일반적으로 사용되었으며, 최근 몇 년 동안 확산 모델도 인기 있는 옵션이 되었다. 텍스트 임베딩에 조건화된 고해상도 이미지를 직접 출력하도록 모델을 훈련하는 대신, 저해상도 이미지를 생성하도록 모델을 훈련하고 하나 이상의 보조 딥 러닝 모델을 사용하여 업스케일링하여 더 미세한 세부 사항을 채우는 인기 있는 기술이 있다.
텍스트-이미지 모델은 종종 웹에서 스크래핑한 (텍스트, 이미지) 쌍의 대규모 데이터 세트에서 훈련된다. 2022년 이매진 모델에서 구글 브레인은 텍스트 전용 코퍼스에서 별도로 훈련된 대형 언어 모델을 사용하는 것으로부터 긍정적인 결과를 보고했으며(가중치는 이후 고정됨), 이는 그때까지의 표준 접근 방식에서 벗어난 것이다.
텍스트-이미지 모델을 훈련하려면 텍스트 캡션과 쌍을 이루는 이미지 데이터 세트가 필요하다. 이러한 목적으로 일반적으로 사용되는 데이터 세트 중 하나는 COCO 데이터 세트이다. 마이크로소프트가 2014년에 출시한 COCO는 인간 주석자가 생성한 이미지당 5개의 캡션이 있는 다양한 객체를 묘사하는 약 123,000개의 이미지로 구성된다. 원래 COCO의 주요 초점은 이미지에서 객체와 장면을 인식하는 것이었다. Oxford-120 Flowers와 CUB-200 Birds는 각각 약 10,000개의 이미지로 구성된 더 작은 데이터 세트로, 각각 꽃과 새로 제한된다. 이러한 데이터 세트는 주제 범위가 좁기 때문에 고품질 텍스트-이미지 모델을 훈련하기가 덜 어렵다고 여겨진다.
텍스트-이미지 모델 훈련을 위한 가장 큰 공개 데이터 세트 중 하나는 50억 개 이상의 이미지-텍스트 쌍을 포함하는 LAION-5B이다. 이 데이터 세트는 웹 스크래핑과 고품질 예술 작품 및 전문 사진과의 유사성을 기반으로 자동 필터링하여 만들어졌다. 그러나 이로 인해 논란의 여지가 있는 콘텐츠도 포함되어 있어 사용 윤리에 대한 논의가 이루어지고 있다.
일부 최신 AI 플랫폼은 텍스트에서 이미지를 생성할 뿐만 아니라 합성 데이터 세트를 생성하여 모델 훈련 및 미세 조정을 개선한다. 이러한 데이터 세트는 저작권 문제를 피하고 훈련 데이터의 다양성을 확대하는 데 도움이 된다.
품질 평가.
텍스트-이미지 모델의 품질을 평가하고 비교하는 것은 여러 바람직한 속성을 평가하는 문제이다. 텍스트-이미지 모델에 특정한 바람직한 점은 생성된 이미지가 생성에 사용된 텍스트 캡션과 의미적으로 일치한다는 것이다. 이러한 품질을 평가하기 위해 자동화된 방식과 인간 판단을 기반으로 하는 방식 등 여러 가지 방법이 고안되었다.
이미지 품질과 다양성을 평가하기 위한 일반적인 알고리즘 메트릭은 인셉션 점수 (IS)로, 텍스트-이미지 모델이 생성한 샘플 이미지에 대해 사전 훈련된 인셉션v3 이미지 분류 모델이 예측한 레이블 분포를 기반으로 한다. 이 점수는 이미지 분류 모델이 단일 레이블을 높은 확률로 예측할 때 증가하며, 이는 "뚜렷한" 생성 이미지를 선호하도록 설계된 방식이다. 또 다른 인기 있는 메트릭은 관련 프레쳇 인셉션 거리로, 사전 훈련된 이미지 분류 모델의 최종 레이어 중 하나에서 추출한 특징에 따라 생성된 이미지와 실제 훈련 이미지의 분포를 비교한다.
사사리어(, 사사리어: sassaresu)는 이탈리아 사르데냐섬 북부의 해안 지역(사사리 지방)에서 쓰이는 로망스어군 언어이다. 인접한 사르데냐어와 달리 주로 이탈리아달마티아어군으로 분류되며, 코르시카어 및 갈루라어와 밀접한 연관이 있다. 코르시카어의 한 방언으로 여겨지기도 한다.
역사적인 연결과 지리적 근연성으로 인해 대체로 중세 토스카나 방언에 뿌리를 두고 있으며 기원이 같은 이탈리아어와도 유사점이 많으나, 어휘, 음운, 구문의 측면에서 사르데냐어의 영향도 크게 받았다. 중세에 도시 지역에서 사르데냐어, 코르시카어, 리구리아어 등이 섞이며 링구아 프랑카로서 등장하기 시작한 혼성 언어이다.
사사리어는 이 지역의 인구 175,000명 중 약 10만 명이 사용한다. 갈루라어와의 점이지대에서는 카스텔라네시(Castellanesi)로 불리는 중간적 방언들이 쓰인다.
음악과 인공지능 또는 음악과 AI은 AI를 사용하여 음악을 생성하는 음악 소프트웨어 프로그램의 개발이다. 다른 분야의 응용 프로그램과 마찬가지로 음악에서의 AI도 정신적 작업을 시뮬레이션한다. 두드러진 특징은 AI 알고리즘이 과거 데이터를 기반으로 학습하는 기능이다. 예를 들어 컴퓨터 반주 기술에서는 AI가 인간 연주자의 연주를 들으면서 반주를 수행할 수 있다. 또한 인공지능은 라이브 공연에 반응하여 컴퓨터가 음악을 작곡하는 대화형 작곡 기술을 구동한다. 음악 작곡, 제작 및 연주뿐만 아니라 음악이 마케팅되고 소비되는 방식에 관한 다른 AI 응용 프로그램이 있다. 또한 여러 음악 플레이어 프로그램이 음악 음성 제어를 위해 음성 인식 및 자연어 처리 기술을 사용하도록 개발되었다. 현재 연구에는 음악 작곡, 연주, 이론 및 디지털 음향 처리 분야에서의 AI 응용이 포함된다. 제니퍼 왈셰나 홀리 허든과 같은 작곡가/아티스트는 몇 년 동안 공연 및 음악 작품에서 음악 AI의 측면을 탐구해왔다. 인간이 AI를 "모방"하는 또 다른 독창적인 접근 방식은 조르주 렌츠의 43시간 사운드 설치물인 현악 사중주에서 찾을 수 있다.
20세기 미술사학자인 에르빈 파노프스키는 모든 예술에는 세 가지 수준의 의미가 있다고 제안했다. 즉, 제1차 의미(자연적인 주제), 제2차 의미(관습적인 주제), 제3차 의미(주제의 본질적인 내용)이다. AI 음악은 이 중 가장 앞선 의미를 탐구하여, 일반적으로 음악 뒤에 있는 "의도" 없이 음악을 생성한다. 이로 인해 기계 생성 작품을 듣는 작곡가들은 명백한 의미의 부족으로 불안감을 느낀다.
1950년대와 1960년대에는 인공지능으로 만든 음악이 완전히 독창적인 것은 아니었고, 사람들이 미리 정의하고 AI에게 제공한 템플릿에서 생성되었다. 이것이 규칙 기반 시스템으로 알려져 있다. 시간이 지나면서 컴퓨터 성능이 향상되면서 기계 학습 및 인공 신경망은 미리 정의된 템플릿 대신 AI에게 대량의 데이터를 제공하여 음악 제작 방법을 학습하도록 음악 산업을 지원할 수 있게 되었다. 2000년대 초반까지 인공지능 분야에서는 더 많은 발전이 이루어졌으며, 생성적 적대 신경망(GAN)과 딥 러닝이 AI가 이전보다 더 복잡하고 다양한 독창적인 음악을 작곡하는 데 사용되었다. 오픈AI의 뮤즈넷과 구글의 마젠타와 같은 주목할 만한 AI 기반 프로젝트는 다양한 음악 스타일을 모방하는 작곡을 생성하는 AI의 능력을 입증했다.
인공지능이 음악에서 시작된 것은 전사 문제, 즉 연주되는 대로 정확하게 악보에 기록하는 문제에서 비롯되었다. 연주 시간과 음 길이를 자동적으로 기록하여 손으로 적절한 악보로 쉽게 옮길 수 있는 "피아노 롤"의 스케치인 마리 도미니크 조제프 앵그라멜 신부의 제안은 1952년 독일 엔지니어 J.F. 웅거와 J. 홀필드에 의해 처음 구현되었다.
1957년, 일리악 1호(일리노이 자동 컴퓨터)는 완전히 컴퓨터가 생성한 음악 작품인 "현악 4중주를 위한 일리악 모음곡"을 제작했다. 이 컴퓨터는 작곡가 레너드 아이작슨과 수학자 레자렌 힐러가 이 작업을 수행하도록 프로그래밍했다.
1960년, 러시아 연구원 루돌프 자리포프는 우랄-1 컴퓨터를 사용한 알고리즘 음악 작곡에 관한 세계 최초의 논문을 발표했다.
1965년, 발명가 레이 커즈와일은 음악 패턴을 인식하고 이를 통해 새로운 작곡을 합성할 수 있는 소프트웨어를 개발했다. 이 컴퓨터는 같은 해 퀴즈 프로그램 아이브 갓 어 시크릿에 처음 등장했다.
1983년, 야마하의 칸세이 음악 시스템이 추진력을 얻었고 1989년에 개발에 관한 논문이 발표되었다. 이 소프트웨어는 음악 정보 처리 및 인공지능 기술을 활용하여 간단한 멜로디에 대한 전사 문제를 기본적으로 해결했지만, 고수준의 멜로디와 음악적 복잡성은 오늘날에도 여전히 어려운 딥러닝 작업으로 간주되며 거의 완벽한 전사는 여전히 연구 주제이다.
1997년, Experiments in Musical Intelligence (EMI)라는 이름의 인공지능 프로그램이 바흐 스타일을 모방하는 작곡 작업에서 인간 작곡가보다 뛰어난 성능을 보인 것으로 나타났다. EMI는 나중에 창작자의 이름을 딴 더 정교한 알고리즘인 에밀리 하웰의 기반이 되었다.
2002년, 프랑스 작곡가이자 과학자인 프랑수아 파셰가 이끄는 소니 컴퓨터 과학 연구소 파리의 음악 연구팀은 라이브 음악가가 연주를 멈춘 후에도 작곡을 이어갈 수 있는 독특한 알고리즘인 Continuator를 설계했다.
에밀리 하웰은 음악 인공지능 분야에서 계속 발전을 거듭하여 2009년에 첫 앨범인 "From Darkness, Light"를 발표했다. 그 이후로 인공지능과 다양한 그룹이 더 많은 작품을 발표했다.
2010년, Iamus는 자신만의 스타일로 독창적인 현대 클래식 음악의 일부를 생성한 최초의 AI가 되었다. "Iamus' Opus 1"로 알려져 있다. 스페인 말라가 대학교에 위치한 이 컴퓨터는 다양한 음악 스타일로 완전히 독창적인 작품을 생성할 수 있다. 2019년 8월, 각 곡마다 가사와 멜로디가 포함된 12,197개의 MIDI 곡으로 구성된 대규모 데이터셋이 생성되었으며, 이는 딥 컨디셔널 LSTM-GAN 방식을 사용하여 가사에서 신경 멜로디 생성이 가능한지 여부를 조사하기 위해 만들어졌다.
생성형 인공지능의 발전으로 단순한 텍스트 설명에서 전체 음악 작곡(가사 포함)을 만들 수 있는 모델이 등장하기 시작했다. 이 분야에서 주목할 만한 두 가지 웹 애플리케이션은 2023년 12월에 출시된 스노 AI와 2024년 4월에 출시된 Udio이다.
소프트웨어 응용.
처크.
프린스턴 대학교에서 Ge Wang과 Perry Cook에 의해 개발된 ChucK는 텍스트 기반의 크로스 플랫폼 언어이다. 이 소프트웨어는 음악 작품에서 발견되는 이론적 기술을 추출하고 분류하여 학습한 기술로부터 완전히 새로운 작품을 합성할 수 있다. 이 기술은 스탠퍼드 노트북 오케스트라(SLOrk)와 프린스턴 노트북 오케스트라(PLOrk)에서 사용된다.
주크덱.
Jukedeck은 사람들이 인공지능을 사용하여 비디오에 사용할 원본 로열티 프리 음악을 생성할 수 있는 웹사이트였다. 이 팀은 2010년부터 음악 생성 기술을 구축하기 시작했으며, 2012년에 회사를 설립하고 2015년에 웹사이트를 공개적으로 출시했다. 사용된 기술은 원래 규칙 기반 알고리즘 작곡 시스템이었으나, 나중에 인공 신경망으로 대체되었다. 이 웹사이트는 100만 곡 이상의 음악을 만드는 데 사용되었으며, 코카콜라, 구글, UKTV, 런던 자연사 박물관과 같은 브랜드들이 이 기술을 사용했다. 2019년, 이 회사는 바이트댄스에 인수되었다.
모르페우스.
모르페우스(MorpheuS)는 퀸 메리 런던 대학교의 도리엔 헤레만스와 일레인 츄의 연구 프로젝트로, 마리 스크워도프스카 퀴리 EU 프로젝트의 자금 지원을 받았다. 이 시스템은 가변 이웃 탐색 알고리즘 기반의 최적화 방식을 사용하여 기존 템플릿 조각을 조각 전체에서 동적으로 변화하는 특정 수준의 조성 긴장을 가진 새로운 조각으로 변형한다. 이 최적화 방식은 패턴 감지 기술의 통합을 통해 생성된 음악에 장기 구조와 반복적인 주제를 강제할 수 있게 한다. 모르페우스가 작곡한 작품들은 스탠퍼드와 런던에서 열린 콘서트에서 연주되었다.
아이바.
2016년 2월 룩셈부르크에서 탄생한 아이바는 모든 종류의 미디어를 위한 사운드트랙을 제작하는 프로그램이다. 아이바 뒤에 있는 알고리즘은 딥 러닝 아키텍처에 기반한다. 아이바는 또한 온 더 엣지라는 록 트랙을 작곡하는 데 사용되었으며, 타린 서던과의 협업을 통해 팝곡 러브 식을 만들기도 했다. 이를 통해 그녀의 2018년 앨범 "I am AI"가 제작되었다.
구글 마젠타.
구글의 마젠타 팀은 2016년 출범 이후 여러 AI 음악 애플리케이션과 기술 논문을 발표했다. 2017년에는 NSynth 알고리즘과 데이터셋을 발표했으며, 음악가들이 이 알고리즘을 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 오픈 소스 하드웨어 악기도 발표했다. 이 악기는 그라임스 (음악가)와 YACHT와 같은 저명한 아티스트들이 자신의 앨범에서 사용했다. 2018년에는 Piano Genie라는 피아노 즉흥 연주 앱을 출시했다. 이후 Magenta Studio라는 5개의 MIDI 플러그인 모음이 출시되었는데, 이를 통해 음악 프로듀서들은 DAW에서 기존 음악을 발전시킬 수 있다. 2023년에는 자신들이 개발한 비공개 텍스트-음악 생성기인 MusicLM에 대한 기술 논문을 GitHub에 발표했다.
스파이크 AI.
스파이크 AI는 스파이크 스텐트가 아들 조슈아 스텐트 및 친구 헨리 램지와 협력하여 개발한 AI 기반 오디오 플러그인으로, 트랙을 분석하고 믹싱 중에 명확도 및 기타 측면을 향상시키는 제안을 제공한다. 통신은 스파이크 스텐트의 개인 데이터로 훈련된 챗봇을 사용하여 이루어진다. 이 플러그인은 디지털 오디오 워크스테이션에 통합된다.
음악적 응용.
인공지능은 제작자가 제공한 프롬프트에 따라 트랙의 반복을 제공함으로써 프로듀서가 음악을 만드는 방식에 영향을 미칠 수 있다. 이 프롬프트를 통해 AI는 아티스트가 추구하는 특정 스타일을 따를 수 있다. AI는 또한 음악 분석에서 사용되어 피처 추출, 패턴 인식 및 음악 추천에 사용되었다. 인공지능 기반의 새로운 도구들이 개발되어 AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) 및 Udio와 같은 독창적인 음악 작곡 생성에 도움을 주고 있다. 이는 AI 모델에 이미 존재하는 음악 데이터를 제공하고 딥 러닝 기술을 사용하여 데이터를 분석하여 클래식 음악이나 전자 음악과 같은 다양한 장르의 음악을 생성함으로써 이루어진다.
윤리적 및 법적 고려 사항.
두아 리파, 엘튼 존, 닉 케이브, 폴 매카트니, 스팅 등 여러 음악가들이 음악에서의 AI 사용을 비판하며 영국 정부에 이 문제에 대한 조치를 촉구하고 있다.
그라임스 (음악가)와 같은 일부 아티스트는 음악에서 AI 사용을 장려했다.
새로운 음악을 생성하는 데 도움이 되지만, 인공지능이 음악을 만들기 시작한 이후 많은 문제가 발생했다. 주요 우려 사항으로는 AI가 음악 제작을 대체하면서 경제에 미치는 영향, AI가 생성한 음악의 소유권 문제, 인간이 만든 음악 작곡에 대한 수요 감소 등이 있다. 일부 비평가들은 AI가 인간의 창의성을 감소시킨다고 주장하는 반면, 지지자들은 AI가 인간 음악가를 대체하기보다는 예술적 가능성을 확장하는 보조 도구로 본다.
또한, AI가 음악을 획일화할 수 있다는 우려도 제기되었다. AI 기반 모델은 종종 기존 트렌드를 기반으로 작곡을 생성하며, 이는 음악적 다양성을 제한할 수 있다는 우려가 있다. 이 우려를 해소하기 위해 연구자들은 더 미묘한 창의적 요소를 통합하여 더 큰 스타일적 다양성을 허용하는 AI 시스템을 개발하고 있다.
음악에서의 인공지능에 대한 또 다른 주요 우려 사항은 저작권법이다. AI가 생성한 음악 및 제작물의 소유권에 대한 많은 질문이 제기되었는데, 오늘날의 저작권법은 저작권 보호를 받기 위해서는 인간의 승인을 받아야 하기 때문이다. 한 가지 제안된 해결책은 창작물을 생성한 인공지능과 창작물에 기여한 인간 모두를 인정하는 하이브리드 법률을 만드는 것이다.
미국에서 현재의 법적 틀은 AI와 인간의 창작 과정의 차이에도 불구하고 전통적인 저작권법을 AI에 적용하는 경향이 있다. 그러나 AI가 전적으로 생성한 음악 결과물은 저작권 보호를 받지 못한다. 미국 저작권청 실무 편람에서 저작권청은 "인간 저작성이 부족한 작품"과 "인간 저작자의 창의적인 입력 또는 개입 없이 무작위적으로 또는 자동으로 작동하는 기계 또는 단순한 기계적 과정으로 제작된 작품"에 대해 저작권을 부여하지 않을 것이라고 밝혔다. 2022년 2월, 저작권 검토 위원회는 AI 생성 작품에 대한 저작권 신청을 거부했는데, 그 이유는 "저작권 주장 유지에 필요한 인간 저작성이 부족"하기 때문이었다. AI 학습에 저작권이 있는 음악을 사용하는 것도 논란의 주제가 되었다. 한 예로 작곡가, 작곡가, 음악 출판사의 전문 조직인 SACEM은 AI 음악 생성 스타트업인 Pozalabs에게 학습 모델에 자신들과 관련된 어떤 음악도 사용하지 말 것을 요구했다.
유럽 연합에서의 상황은 미국과 유사한데, 법적 틀이 저작권 보호를 받는 저작물에 인간 참여의 역할을 강조하기 때문이다. 유럽 연합 지식재산권 사무소와 유럽 연합 사법재판소의 최근 판례에 따르면, 독창성 기준은 저작물이 저작자의 지적 창작물이어야 하며, 제작 과정에서 이루어진 창의적인 선택을 통해 저작자의 개성을 반영해야 하며, 이는 명확한 수준의 인간 참여를 요구한다. 유럽 연합의 Horizon 2020 연구 및 혁신 프로그램의 자금 지원을 받는 reCreating Europe 프로젝트는 음악을 포함한 AI 생성 콘텐츠가 제기하는 도전을 탐구하며, 혁신을 장려하면서도 저작권 규범을 존중하는 법적 확실성과 균형 잡힌 보호를 제안한다. 아이바의 인정은 음악 작곡 분야에서 전통적인 저작자 및 저작권 개념에서 벗어난 중대한 변화를 의미하며, AI 아티스트가 음악을 발표하고 로열티를 받을 수 있게 한다. 이 수용은 아이바를 AI가 음악 제작 분야에서 공식적으로 인정받은 선구적인 사례로 기록한다.
스태빌리티 AI, 오픈AI, 구글과 같은 그룹이 인공지능에서 이룬 최근의 발전은 AI 음악을 포함한 생성 기술에 대한 막대한 양의 저작권 주장을 야기했다. 이러한 소송이 성공한다면, 이러한 기술 뒤에 있는 기계 학습 모델은 데이터셋이 퍼블릭 도메인으로 제한될 것이다. 윤리적 문제를 해결하려는 노력도 진행되고 있으며, Sound Ethics(음악 산업에서 윤리적 AI 사용을 홍보하는 회사)와 UC 어바인 간의 협력과 같이 윤리적 틀과 AI의 책임 있는 사용에 중점을 두고 있다.
음악 딥페이크.
음악 AI의 더 새로운 발전은 딥페이크#오디오 딥페이크를 적용하여 기존 곡의 가사나 음악 스타일을 다른 아티스트의 목소리나 스타일에 적용하는 것이다. 이는 기술의 합법성 및 사용 윤리에 대한 많은 우려를 불러일으켰으며, 특히 예술적 정체성의 맥락에서 그렇다. 또한 이러한 작품의 저작자가 누구에게 귀속되는지에 대한 의문도 제기되었다. AI는 자체적으로 저작권을 가질 수 없으므로, 현재의 추측에 따르면 기계 학습 기술 전반에 대한 추가적인 판결이 내려지기 전까지는 명확한 답이 없을 것으로 보인다. 가장 최근의 예방 조치는 구글과 유니버설 뮤직 그룹에서 개발하기 시작했으며, 프로듀서가 아티스트의 목소리와 스타일을 복제할 수 있도록 로열티와 크레딧 귀속을 고려하고 있다.
"Heart on My Sleeve".
2023년, ghostwriter977로 알려진 아티스트가 "Heart on My Sleeve"라는 음악 딥페이크를 제작했는데, 이 곡은 드레이크와 위켄드의 목소리를 복제했다. 이는 각 아티스트의 보컬만 있는 다양한 트랙을 딥 러닝 알고리즘에 입력하여 각 아티스트의 목소리의 인공 모델을 만들고, 이 모델을 원곡 가사가 있는 참고 보컬에 매핑하여 이루어졌다. 이 트랙은 그래미 최우수 랩 노래 및 올해의 노래 후보로 제출되었다. 이 곡은 입소문을 타며 틱톡에서 인기를 얻었고 관객들로부터 긍정적인 반응을 얻어 2023년 4월 애플 뮤직, 스포티파이, 유튜브에 공식 출시되었다. 많은 사람들은 이 트랙이 AI 소프트웨어로 완전히 작곡된 것으로 생각했지만, 프로듀서는 작사, 작곡, 프로듀싱, 그리고 원래의 보컬(변환 전)은 여전히 자신이 했다고 주장했다. 이 곡은 그래미 어워드 후보에 오르기 위한 필수 지침을 따르지 않아 나중에 모든 그래미 심사에서 철회되었다. 이 트랙은 유니버설 뮤직 그룹에 의해 모든 음악 플랫폼에서 결국 삭제되었다. 이 곡은 AI 음성 복제에 대한 중대한 순간이었으며, 이후 수백, 아니 수천 명의 인기 가수와 래퍼를 위한 모델이 만들어졌다.
"Where That Came From".
2013년, 컨트리 가수 랜디 트래비스는 뇌졸중으로 노래를 부를 수 없게 되었다. 그동안 가수 제임스 두프레는 그를 대신하여 그의 노래를 부르며 투어를 했다. 트래비스와 오랜 프로듀서인 카일 레닝은 2024년 5월 "Where That Came From"이라는 새 곡을 발표했다. 이는 트래비스의 뇌졸중 이후 첫 새 곡이다. 이 녹음은 AI 기술을 사용하여 트래비스의 노래 목소리를 재현했는데, 이는 두프레의 목소리와 함께 40개 이상의 기존 보컬 녹음을 합성하여 만들어졌다.
인공지능 음악은 음악 작곡, 분석, 분류 및 추천에 사용되는 다양한 기술적 접근 방식을 포함한다. 사용되는 기술은 딥 러닝, 기계 학습, 자연어 처리 및 신호 처리에서 파생된다. 현재 시스템은 전체 음악 작곡을 작곡하고, 감정적 내용을 분석하며, 실시간으로 인간 연주자와 함께 연주하고, 사용자 및 맥락에 따른 선호도 패턴을 습득할 수 있다.
기호 음악 생성.
기호 음악 생성은 MIDI와 같이 음표와 타이밍이 정확하게 정의된 이산적인 기호 형식으로 음악을 생성하는 것이다. 초기 시스템은 규칙 기반 시스템과 마르코프 모델을 사용했지만, 현대 시스템은 상당 부분 딥 러닝을 사용한다. 순환 신경망(RNN)과 더 정확하게는 장단기 메모리(LSTM) 네트워크는 음악 시퀀스의 시간적 종속성을 모델링하는 데 사용되었다. 이들은 다양한 음악 장르에서 멜로디, 화성, 대위법을 생성하는 데 사용될 수 있다.
Music Transformer 및 MuseNet과 같은 트랜스포머 모델은 장거리 종속성 모델링 능력과 확장성으로 인해 기호 생성에서 더 인기를 얻었다. 이러한 모델은 멀티 인스트루먼트 폴리포닉 음악 및 스타일 모방을 생성하는 데 사용되었다.
오디오 기반 음악 생성.
이 방법은 기호 표기법 대신 원본 오디오 파형으로 음악을 생성한다. DeepMind의 WaveNet은 고음질 오디오를 생성하기 위해 자기회귀 샘플링을 사용하는 초기 예이다. 생성적 적대 신경망(GAN)과 변분 오토인코더(VAE)는 새로운 오디오 텍스처 합성 및 다양한 악기의 음색 조합에 점점 더 많이 사용되고 있다.
구글 마젠타 프로젝트인 NSynth(Neural Synthesizer)는 WaveNet과 유사한 오토인코더를 사용하여 잠재 오디오 표현을 학습하고 이를 통해 완전히 새로운 악기 소리를 생성한다.
음악 정보 검색(MIR).
음악 정보 검색(MIR)은 오디오 녹음에서 음악적으로 관련된 정보를 추출하여 장르 분류, 악기 인식, 분위기 인식, 비트 감지 및 유사성 추정과 같은 응용 프로그램에 활용하는 것이다. 스펙트로그램 특성에 대한 CNN은 이러한 작업에서 매우 정확한 성능을 보여왔다. 멜주파수 켑스트럴 계수(MFCC)와 같은 특성에 대한 분류에는 SVM과 k-최근접 이웃(k-NN)도 사용된다.
하이브리드 및 대화형 시스템.