AI 디자인, 개념과 과제

디자이너, 디자인의 미래를 만들어라
AI가 디자인의 미래에 어떤 영향을 끼치는지 소개한다. AI를 통해 디자이너는 창의적 사고방식과 접근법을 근본적으로 확장할 수 있다. 이 책은 실무와 교육 현장에서 적용할 수 있는 가이드라인을 제공하며, 제너레이티브 디자인을 포함해 AI가 창출하는 다양한 솔루션 중 최적의 결과물을 선택하는 방법을 제시한다. AI가 디자인 프로세스에서 어떤 역할을 하는지 실무자와 연구자 관점에서 구체적으로 설명하며, 소셜미디어, UX 디자인, 디자인 싱킹 등 실질적 디자인 도구와 AI의 통합 방안을 다루어 현장에서 즉각 활용할 수 있는 실무 중심의 접근법을 담고 있다.
이 책은 AI를 기반으로 한 새로운 교육 모델을 제시하면서 미래 디자이너가 갖춰야 할 데이터 분석, 프로그래밍 등 다학제적 역량을 강조하며 AI 시대의 창의적 인재 양성을 위한 교육적 통찰을 제공한다. 또한 AI가 생성한 디자인이 초래할 수 있는 편향, 프라이버시 이슈 등 윤리적 문제를 다루며 신뢰성과 투명성을 갖춘 디자인의 미래를 논해 AI와 함께 사회적 가치를 실현하는 디자이너의 역할에 대해 고민할 수 있다. AI와 디자인의 융합을 통해 혁신적이고 인간 중심적인 디자인을 창출하고자 하는 디자이너와 관련 업계 종사자, 학생들에게 의미 있는 정보를 제공한다.

AI와 디자인의 융합을 다루며 창의적 사고 확장과 실무 적용 방안을 제시한다. 제너레이티브 디자인, UX, 소셜미디어 등 실제 사례로 실무 중심의 가이드를 제공하며 AI 시대에 디자이너가 갖춰야 할 역량과 윤리적 문제까지 포괄한다.

박신희
용인대학교 미디어디자인과 초빙교수이자 경복대학교 시각디자인학과 겸임교수다. 홍익대학교 광고홍보과에서 브랜드매니지먼트를 전공으로 석사학위를 받았으며, 같은 대학원에서 시각디자인 전공으로 미술학 박사학위를 취득했다. 홍익대학교 미술디자인·공학연구소에서 선임연구원으로 근무했으며, (사)한국브랜드디자인학회 광고 홍보 부문의 상임이사이자 다수의 학회에서 논문 심사위원으로 활동하고 있다. 융합 디자인 연구소 ‘메타필리아’ 대표로, 주요 연구 분야는 디자인, 브랜드, AI, 장소, 미디어다. 박사학위 논문은 “트랜스미디어 스토리텔링을 통한 장소 만들기 연구: 앙리 르페브르의 [공간의 생산] 중심으로”(2021)다.

AI 디자인, 개념과 과제

01 AI와 디자인의 핵심 개념
02 AI 디자인 프로세스
03 제너레이티브 디자인
04 이미지 생성 디자인
05 AI와 경험 디자인
06 AI와 디자인 싱킹 프로세스
07 AI와 소셜미디어 플랫폼
08 AI 시대의 디자인 ‘교수법’
09 AI와 사회적 디자인
10 AI와 디자인의 미래

피그마의 연례 디자인 콘퍼런스인 ‘Config 2024’가 샌프란시스코의 모스코니센터(Moscone Center)에서 6월 26일부터 이틀간 개최되었다. 주요 발표 중 하나는 새로운 피그마에디터인 UI3에 AI 기능을 통합한 것이다. 이 기능들은 이미지 생성, 배경 제거, 텍스트 재작성 및 상호작용 프로토타이핑 도구를 포함하며, 디자인 과정을 간소화하고 효율성을 높이는 것을 목표로 한다.
－01_“AI와 디자인의 핵심 개념” 중에서

전통적 제품 디자인 과정은 소비자 조사, 개념 개발, 프로토타입 제작, 테스트와 피드백, 생산 준비, 양산과 수정, 리뉴얼 또는 신제품 개발의 단계를 거친다. 여기에 제너레이티브 디자인을 도입하면 AI 알고리즘을 활용해 수천 가지 디자인 옵션을 자동으로 생성하고 평가할 수 있다. 이는 개념 개발과 프로토타입 제작 단계에서 특히 효율적이며, 설계 주기를 단축하고 최적의 디자인을 신속하게 선택할 수 있게 한다. 또한 제조 가능성을 고려한 최적화된 디자인은 생산 준비와 양산 과정에서 시간과 비용을 절감하는 데 도움이 된다.
－03_“제너레이티브 디자인” 중에서

환자가 치료를 받는 동안 왓슨포온콜로지는 실시간으로 치료 효과를 모니터링하고, 필요에 따라 치료 계획을 조정한다. 예를 들어, 특정 약물에 대한 환자의 반응이 예상보다 좋지 않으면 AI는 대체 약물을 추천하거나 추가 검사를 권장할 수 있다. 이를 통해 치료 과정의 유연성과 효과성을 극대화할 수 있다. 의료진은 왓슨포온콜로지를 사용해 진단과 치료 계획 수립에 도움을 받았으며, 환자들의 치료 경과를 면밀히 관찰했다.
－06_“AI와 디자인 싱킹 프로세스” 중에서

AI 챗봇은 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 활용해 환자의 질문을 이해하고 정확한 답변을 제공해 환자 만족도와 참여도를 높인다. 그리고 복잡한 의료 개념을 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 제공하며, 알림 기능으로 약물 복용, 증상 추적 등을 지원해 환자의 건강 관리를 돕는다. 마지막으로 알림 기능은 약물 복용, 증상 추적, 건강한 행동을 유도하고, 진행 상황 모니터링과 동기 부여 피드백을 제공한다. 이처럼 AI 기술과 사회적 디자인의 융합은 문제 해결의 새로운 방향을 제시한다. 다만, AI 기술은 특정 문제에 대한 최적의 해결책을 제공하기보다 다양한 가능성을 제시하는 도구로 인식되어야 한다. AI 기술과 사회적 디자인을 융합하는 과정에서 사용자 경험과 사회적 맥락을 반영해 최종 솔루션을 도출하는 디자이너의 역할이 중요하다.
－09_“AI와 사회적 디자인” 중에서