전시는 기획 의도에서 시작하지만, 그 의도가 사람들에게 어떻게 전달되는지도 중요합니다. 2024년 탐구의 다섯 번째 글에서는 AI가 전시 준비와 홍보를 어떻게 지원할 수 있을지 살펴봅니다.

큐레이터는 작품, 역사, 논점을 다룹니다. AI는 소장품 정보를 정리하고 설명을 검색하며 조사할 만한 연관성을 제안할 수 있습니다. 하지만 그럴듯해도 근거 없는 연결을 만들어내기도 합니다. 두 작품의 관계에 대한 제안은 조사 출발점이지 맥락과 출처에 관한 지식을 대신하지 않습니다.

전시는 비슷한 이미지를 모아 놓은 것 이상입니다. 무엇을 포함하고 제외하는지, 어떤 순서로 작품을 만나게 하는지가 의미를 만듭니다. 그 결정에는 기획자의 입장이 담깁니다. 시스템에 소장품 접근 권한을 준다고 기관의 이야기에 대한 책임까지 넘어가는 것은 아닙니다.

홍보도 같은 이야기에서 출발할 수 있습니다. 도시의 변화를 다룬 전시는 주민, 건축 전공 학생, 여행객에게 다르게 설명할 수 있습니다. AI는 글의 여러 버전을 작성하고 이용 정보를 번역하며 소개 방식을 탐색하도록 돕습니다. 다만 광고의 약속은 실제 전시와 일치해야 합니다.

방문자 수, 예약 추이, 지역 행사 일정은 홍보 시점과 한정된 예산의 배분을 판단하는 자료가 됩니다. 수요를 보장하지는 않습니다. 학사 일정, 교통, 입장료와 기관 밖의 사건도 방문에 영향을 줍니다.

관객 반응을 보면 설명이 모호한 부분이나 예약을 중단하는 지점을 찾을 수 있습니다. 메시지 수정이 도움이 될 수 있지만 클릭 수가 예술에 대한 몰입과 같지는 않습니다. 홍보하기 쉬운 작품이 가장 중요한 전시 대상인 것도 아닙니다. 마케팅 지표가 어느새 전시 정책을 결정해서는 안 됩니다.

실무적 한계도 있습니다. 관객 조사에는 개인정보 처리 원칙이 필요하고 생성한 글에는 편집과 검증이 필요합니다. 번역은 핵심 단어뿐 아니라 전시의 의미를 전달해야 합니다. 규모가 크거나 눈에 잘 띄는 관객층만 보면 작은 문화 공동체가 시야에서 사라질 수 있습니다.

제가 보는 가능성은 기획 의도와 대중을 향한 설명을 더 가깝게 잇는 데 있습니다. AI는 반복 작업을 줄이고 기관이 자신의 활동을 알리도록 도울 수 있습니다. 성공은 관객이 전시의 중요성을 이해하고, 방문해서 주의를 기울일 만한 것을 발견하는 데 있습니다.