UX 디자인

[데이터 드리븐 서비스 기획] 생성형 AI와 디자인

김디니 2023. 12. 19. 15:16

현재 IT 시장을 중심으로 생성형 AI라는 키워드는 매일 볼 수 있다.

그만큼 AI는 우리 일상에 있어서 중요한 존재가 되었고, 우리의 직업에 있어서 이제는 이를 떼놓고 볼 수 없어졌다.

생성형 AI에 대해서 이해하고 이를 기획에 어떻게 적용할지 살펴보자!

 

생성형 AI란?

출처: 산업일보

 

생성형 AI는 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 및 3D 모델과 같은 다양한 데이터를 생성할 수 있는 일종의 인공지능이다.

 

기존 데이터에서 패턴을 학습한 다음 지식을 사용하여 새롭고 고유한 결과를 생성한다.

인간의 창의성을 모방하는 매우 사실적이고 복잡한 콘텐츠를 제작할 수 있어 게임, 엔터테인먼트, 제품 디자인과 같이 중요한 도구로 사용된다.

 

GPT 및 Midjourney 와 같은 혁신은 생성형 AI의 기능을 크게 향상시켰다. 이러한 발전으로 생성형 AI를 사용할 수 있는 새로운 가능성이 열렸다.

 

생성형 AI의 한계와 위험성

AI의 답이 정확하지 않을 수 있다.

AI가 제공하는 답은 언제나 정확하지 않다.

물론 생성형 AI는 데이터 학습과 질문 의도 분석을 바탕으로 가장 정확한 답변을 내놓도록 설계되어 있어 자연스러운 응답을 제시하지만 정확도는 낮을 수 있다.

 

잘못된 정보도 그럴듯하게 설명한다.

챗GPT의 특징은 ‘진짜 사람이 말하는 것처럼 그럴듯하게 설명한다’는 것이다.

잘못된 정보라도 마치 사실인 것 처럼 지어내고, 출처도 부정확하거나 조작하는 경우가 있다.

전문가들은 이를 ‘환각’이라고 표현한다.

 

데이터 보안과 윤리, 저작권 분쟁에서의 문제 발생

생성형 AI에게 개인 정보나 기밀 정보, 지적 재산을 입력하면 공개 정보로 취급되어 본의 아니게 민감한 정보가 다른 사람에게 유출 될 수 있다.

 

 

가트너 하이프 사이클로 살펴보는 생성형 AI

가트너 하이프 사이클의 기술 단계는 5가지로 기술의 출현에서 시작하여 안정 단계를 찾아가게 된다.

  • 기술 촉발 단계
  • 부풀려진 기대의 정점 단계
  • 환멸단계
  • 계몽 단계
  • 생산성 단계

 

어떤 미래를 가져올 것인가?

가장 큰 변화를 맞이하고 잇는 분야는 마케팅이다.

광고 소재 제작과 카피라이팅, 콘텐츠 기획 등에 기여하고 있다.

 

 

Chat GPT란?

 

구글 등 기조의 검색 서비스가 정보를 보여주는 것에 그쳤다면, 챗 GPT를 정제된 텍스트로 만들어준다.

하지만 2021년까지의 지식만 학습하였기 때문에 부정확한 정보를 알려줄 확률이 높다.

 

주의사항

일부 임직원이 핵심 기밀 같은 대외비 자료를 입력하는 사례가 급증하고 있어 기업 보안이 취약해져가고 있다.

한계점

  • 정확성과 신뢰성
  • 판단력 부족: 도덕적이거나 윤리적인 문제에 대한 적절한 답변을 제공하지 못할 수 있다.
  • 문맥 인식의 한계: 연속적인 질문에서 일관성이 떨어지는 답변을 제공할 수 있다.
  • 질문에 대한 완전한 답변이 아닌 경우: 인종, 성별, 종교 등과 관련하여 편견이 있는 답변이 있을 수 있다.
  • 데이터 편향
  • 완전한 언어 지원 부족

 

신뢰성

다양한 도메인과 데이터셋에서 5,695개의 밀준을 사용하여 실험을 수행하였을 때 전체적으로 55.6%의 정확도를 보였다.

일부 도메인에서는 성능이 떨어졌는데 법률과 과학 분야에서는 정확도가 29.4%, 36.8%로 낮았다.

 

전망

인공지능 기술은 자연어 처리 분야에서도 큰 역할을 수행할 것으로 예상된다.

자동 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 기술을 활용하여 고객 응대나 마케팅 분석에 기여할 것으로 기대할 수 있다.

 

입력 팁

  • 영어로 질문하는 것이 좋다.
  • 상황을 구체적으로 설명해야 한다.
  • 역할을 부여한다.

 

UX/UI 활용방법 요약

  1. 글쓰기
  2. 검색
  3. 리서치
  4. 영감 얻기
  5. 창작하기
  6. 개인화
  7. 롤플레잉
  8. 요약하기 분석하기
  9. 합성하기
  10. 조언하기

 

생성형 인공지능 시대 디자이너가 갖추어야 할 역량

인공지능 도입 이전의 프로세스

정보수집 → 정보구조화 → 패턴발견 → 인사이트 도출 → 제품제작과 배포 
→ 고객, 시장 피드백 수집(의미있는 피드백으로 바꾼 후 반영) 
→ 피드백 반영 후 업데이트 (반복 실행을 통한 서비스 고도화)

 

 

⇒ 부분적, 전체적으로 계속해서 반복하여 고도화한다.

 

 

인공지능 도입 이후의 프로세스

인공지능의 역할 [정보수집 → 정보구조화 → 패턴발견 → 인사이트 도출]
(인공지능이 좋다고 판단하여 수집한 결과물을 선별하여 제안한다.)

→ 인간의 역할 [인간 디자이너가 결정, 어떤 디바이스 및 채널에 어떻게 적용할지 결정]

→ 인공지능의 역할 [제품제작과 배포 → 고객, 시장 피드백 수집 → 피드백 반영 후 업데이트]

 

AI가 적용되는 분야가 엄청나게 늘어날 것이고, 인간의 업무를 대신 실행한다.

네이버, KT, 엔씨, SKT 등과 같이 생성형 AI를 기업 내부에서 만들고 사용하는 것이 추세이다. 업무 자동화에 대해 고도화 작업을 진행하고 있다.

 

결국 생성된 정보를 선별할 때 맥락을 파악하여 하나의 주제로 관통할 수 있는 나의 미적 판단 기준이 필요하다.

 

인공지능 시대의 디자인 인재상

  • 아름다운 것에 대한 집착과 탐구력을 지닌 인재
  • 반복적인 시도와 실행을 통해서 표현력을 추구하는 인재
  • 디자이너 x 엔지니어 = 디자인엔지니어링형 인재

→ 디자이너와 엔지니어의 경계가 모호해진다.

 

인공지능 생성형 AI ↔ 인간 리더 ↔ 팀원

 

  • 인공지능과 원할한 소통을 위한 알고리즘과 원활한 소통이 가능한 멀티 스킬셋이 필요하다.
  • 사람과의 원활한 소통을 위한 역량은 인공지능 시대에 최적화된 리더십과 업무에 효율성을 높여줄 도구를 적응 활용하는 역량이 필요하다. (시각화 툴: 피그마 등)

 

기획자는 더욱 소통이 중요해졌다. 인공지능과 사람과의 양방향 소통 역량이 더욱 중요해 질 것이다.

인공지능의 도움으로 무한한 가능성을 가진 기획자가 될 수 있는 것이다.