생성적 예술의 기호학적 기반 해석적 평가에 관하여
On Semiotic-Grounded Interpretive Evaluation of Generative Art
April 9, 2026
저자: Ruixiang Jiang, Changwen Chen
cs.AI
초록
해석은 예술의 언어를 해독하는 데 필수적입니다: 관객은 시각적 작품에서 의미를 복원함으로써 예술가와 소통합니다. 그러나 현재 생성 예술(GenArt) 평가 도구들은 표면적인 이미지 품질이나 프롬프트에 대한 문자적 충실도에만 집중하여, 창작자가 의도한 더 깊은 상징적 또는 추상적 의미를 평가하지 못하고 있습니다. 우리는 이러한 격차를 해소하기 위해 퍼스(Peirce)의 계산 기호학 이론을 정형화하여 인간-생성예술 상호작용(HGI)을 계단형 기호작용으로 모델링합니다. 이 프레임워크는 예술적 의미가 아이코닉(iconic), 상징적(symbolic), 지표적(indexical)이라는 세 가지 모드를 통해 전달됨을 보여주지만, 기존 평가 도구들은 주로 아이코닉 모드 내에서 작동하여 나머지 두 모드에 구조적으로 맹목적입니다. 이러한 구조적 맹목성을 극복하기 위해 우리는 SemJudge를 제안합니다. 이 평가 도구는 프롬프트부터 생성된 작품에 이르는 의미 생성 과정을 재구성하는 계층적 기호작용 그래프(HSG)를 통해 HGI에서의 상징적 및 지표적 의미를 명시적으로 평가합니다. 대규모 정량적 실험 결과, SemJudge가 해석 중심의 미술 벤치마크에서 기존 평가 도구들보다 인간의 판단과 더 밀접하게 일치함을 보여줍니다. 사용자 연구를 통해 SemJudge가 더 깊고 통찰력 있는 예술적 해석을 생성함을 추가로 입증하여, GenArt가 "예쁜" 이미지 생성의 차원을 넘어 복잡한 인간 경험을 표현할 수 있는 매체로 나아갈 길을 열어줍니다. 프로젝트 페이지: https://github.com/songrise/SemJudge.
English
Interpretation is essential to deciphering the language of art: audiences communicate with artists by recovering meaning from visual artifacts. However, current Generative Art (GenArt) evaluators remain fixated on surface-level image quality or literal prompt adherence, failing to assess the deeper symbolic or abstract meaning intended by the creator. We address this gap by formalizing a Peircean computational semiotic theory that models Human-GenArt Interaction (HGI) as cascaded semiosis. This framework reveals that artistic meaning is conveyed through three modes - iconic, symbolic, and indexical - yet existing evaluators operate heavily within the iconic mode, remaining structurally blind to the latter two. To overcome this structural blindness, we propose SemJudge. This evaluator explicitly assesses symbolic and indexical meaning in HGI via a Hierarchical Semiosis Graph (HSG) that reconstructs the meaning-making process from prompt to generated artifact. Extensive quantitative experiments show that SemJudge aligns more closely with human judgments than prior evaluators on an interpretation-intensive fine-art benchmark. User studies further demonstrate that SemJudge produces deeper, more insightful artistic interpretations, thereby paving the way for GenArt to move beyond the generation of "pretty" images toward a medium capable of expressing complex human experience. Project page: https://github.com/songrise/SemJudge.