Deep Learning Image Excess and the Ethics of Design from Fredric Jameson’s Perspective

본 논문은 딥러닝 이미지 생성 구조가 시각문화에 초래한 감각 중심 표현과 윤리적 해석의 문제를 프레드릭 제임슨의 후기자본주의 문화이론을 통해 분석한다. 제임슨이 제시한 ‘깊이의 상실’, ‘정동의 쇠퇴’, ‘패스티시’ 개념은 딥러닝 이미지가 감각적 표면만을 반복하며 비판적 거리와 해석 주체를 배제하는 문화적 증상을 설명하는 핵심 이론으로 작동한다. 특히 지브리 스타일 딥러닝 이미지 생성 사례를 중심으로, 원작의 정서와 서사가 제거된 채 시각적 스타일만 소비되는 과정을 비판적으로 고찰한다. 딥러닝 이미지는 언어적 지시만으로 이미지를 자동 생성하지만, 그 과정에서 의미의 맥락이 불분명해지고 책임의 주체가 불투명해지는 윤리적 문제가 발생한다. 이에 따라 디자인 윤리는 결과물의 완성도가 아니라, 이미지가 생성되는 조건과 해석 가능성, 프롬프트 입력 주체의 철학적 태도에 기반해야 한다. 본 논문은 미르조프의 ‘시각적 사건’개념과 히토 슈타이얼의 ‘빈곤한 이미지’ 이론을 보완적으로 활용하여, AI 시대의 이미지 과잉에서 시각문화의 윤리적 재구성을 위한 기준을 제시한다. 특히 딥러닝 이미지의 디자인 윤리를 위한 실천적 방향으로 ‘맥락 존중’, ‘해석 가능성 보장’,‘언어적 지시의 투명성’ 등을 포함한 디자인 핵심윤리 6가지 기준을 제안하고, 이미지 생산자가 딥러닝 이미지 제작 과정의 의미와 책임을 인식할 주체로 확립할 수 있도록 제안한다.