AI와 디자인

  • 2025-03-23

AI와 디자인. “AI의 도움으로 디자인하기”와 “AI가 가미된 제품/서비스를 디자인하기”라는 두 측면이 있다.

AI의 도움으로 디자인하기

ToDo

AI가 가미된 제품/서비스 디자인

도구가 만들어내는 결과물이 아니라, 결과물을 만드는 과정에서의 경험이 가장 중요한 산출물인 경우가 있다. 이 경우 과도한 자동화는 오히려 단점일 수 있다. 참고: 과정에 담긴 가치

자동화는 인간의 단점을 보완하고 장점을 증강하는 방향으로 적용해야 한다. 내가 읽은 뉴스와 유사한 뉴스를 추천해주는 알고리즘은 단점(선택적 노출 편향)을 강화하는 방식이다.

자동화는 강화하는 피드백(Reinforcing feedback loop) 뿐 아니라 견제하는 피드백(Balancing feedback loop)도 제공해야 한다.

좋은 사례:

Publications

Books:

Papers:

각종 메모

  • 2023-12 AI-인간 상호작용 루프에서의 병목
  • 2023-12-12 - Designing for AI: Panel Notes by LukeW
    • Chat is a very flexible interface, people can define how they want to use it and when they want to use it. But it is a very direct interaction with the model itself. There’s few affordances to help people understand the capabilities and limitations they are interacting with.
    • Text is a very imprecise medium, it’s good for general direction but more controls are needed for specific use cases. In the future, we’ll have a lot more powerful interfaces to AI models.
  • 2023-12 - Google Gemini 데모. 즉석에서 UI를 만드는 방식
  • 2023-03 - Building humane UI with LMs
    • 현재 방식이 “Text-in / Text-out” 위주이지만 사실은 “Anything-you-can-turn-into-text in / Anything-you-can-create-from-text out” 방식이 가능하다는 주장.
    • 내 생각엔 현재 방식은 “Text-in / Text-out”보다는 “Natural language-in / natural language-out”이라고 해야 좀 더 정확한 것 같다. “Text-in / Text-out”은 전통적인 Unix CLI. LLM 덕분에 가능해진 “NL-in / NL-out” 방식의 장점은 (전통적 UNIX CLI에 비해) 컴포지션이 더 유연하다는 점. “Anything-you-can-turn-into-text in / Anything-you-can-create-from-text out” 방식은 자칫 유연한 컴포지션을 해칠 수 있겠다. Google Gemini 데모 중 즉석에서 UI를 만드는 방식은 결과로 만들어진 UI와 인터랙션을 할 수 있지만 “NL-in / NL-out”에 비해 컴포지션이 어려운 느낌이 든다.

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