An Intent of Collaboration: On Agencies between Designers and Emerging (Intelligent) Technologies

이 논문은 생성형 AI 와의 협업 과정에서 디자이너가 창의적 주체성을 상실하지 않고 회복하기 위해서는 내적 성찰, 기술에 대한 구조적 이해, 그리고 인간과 기술 간의 관계 역학을 의도적으로 조정하는 것이 필요함을 강조합니다.

핵심

🎨 이야기의 핵심: "AI 는 마법사일까, 아니면 단순한 도우미일까?"

최근 생성형 AI(챗봇, 이미지 생성 AI 등) 가 등장하면서 "이제 AI 가 예술가와 디자이너를 대신할까?"라는 질문이 생겼습니다. 이 연구는 세 명의 디자이너가 직물 (천) 을 만드는 전통 공예에 AI 를 도입하며 겪은 3 개월간의 실험을 기록했습니다.

그들은 AI 를 '함께 일하는 파트너'로 생각했지만, 결과는 처음엔 매우 좌절스러웠습니다.

1. 시작: "AI 는 모든 걸 아는 마법사일 거야!" (실망)

세 디자이너는 AI 를 마치 모든 것을 알고 있는 현명한 마법사처럼 대했습니다.

• 상황: "이 그림을 보고 천을 짜는 방법을 알려줘!"라고 요청했습니다.
• 결과: AI 는 엉뚱한 소리를 하거나 (예: 해 질 녘 그림을 보고 '고양이'라고 말함), 같은 말만 반복하거나, 실제로 손으로 짤 수 없는 복잡한 패턴을 제안했습니다.
• 감정: 디자이너들은 **"내가 왜 이걸 해야 하지?"**라며 무기력해졌습니다. AI 가 지시하는 대로 따라 했지만, 결과물은 엉망이었고 자신들의 창의성은 사라진 것 같았습니다. 마치 조종사가 아닌 조종석에 앉은 승객이 된 기분이었죠.

2. 전환점: "잠깐, 내가 이걸 지휘해야 해!" (각성)

좌절 끝에 디자이너들은 깨달았습니다. "AI 는 마법사가 아니라, 내가 잘 가르쳐야 하는 '초보 조수'일 뿐이다."

• 변화: 그들은 AI 에게 "네가 다 해줘"라고 기대하는 대신, **"나는 이렇게 생각하는데, 너는 이 부분만 도와줘"**라고 명확하게 지시하기 시작했습니다.
• 비유: 마치 **유명 요리사 (디자이너)**가 **도움꾼 (AI)**에게 "이 요리는 내가 만든 레시피야. 너는 채소만 다듬어 줘"라고 지시하는 것과 같습니다. 요리사의 맛을 살리면서 도우미의 도움을 받는 거죠.
• 결과: AI 가 다시 유용한 도구가 되었고, 디자이너들은 다시 **"내가 이 작품을 만든다"**는 자부심 (창의적 주체성) 을 되찾았습니다.

3. 결론: "창의력은 AI 와의 '춤'이다"

이 연구의 핵심 메시지는 다음과 같습니다.

• AI 는 스스로 생각하지 않습니다: AI 는 우리가 기대하는 대로만 반응할 뿐, 스스로 '파트너'가 되려는 의지가 없습니다. 우리가 얼마나 AI 에게 권한을 주느냐에 따라 AI 의 역할이 바뀝니다.
• 디자이너의 '내면'이 중요합니다: AI 가 아무리 똑똑해도, 디자이너가 자신의 생각과 과정을 명확히 인지하지 못하면 AI 에게 끌려다닐 뿐입니다. **자신의 창의적 주체성 (Agency)**을 지키기 위해서는 AI 의 능력을 정확히 이해하고, 관계를 조절하는 것이 필수입니다.
• 새로운 협업 방식: AI 와 일할 때는 "AI 가 다 해줄 거야"라고 기대하는 게 아니라, **"내가 AI 를 어떻게 활용해서 내 꿈을 실현할까?"**라고 생각하는 태도가 필요합니다.

💡 한 줄 요약

"AI 는 훌륭한 '악기'일 뿐, 연주자는 바로 당신입니다. 악기 소리에 맞춰 춤추지 말고, 당신이 원하는 멜로디를 연주하기 위해 악기를 다스리는 법을 배워야 합니다."

이 논문은 기술이 발전할수록, 오히려 우리가 '누구인가'와 '무엇을 원하는가'에 대해 더 깊이 생각해야 함을 일깨워줍니다. AI 가 우리를 대체하는 것이 아니라, 우리가 AI 를 어떻게 '조율'하느냐에 따라 우리의 창의성이 더 빛날 수 있다는 희망을 줍니다.

기술 요약

1. 연구 배경 및 문제 제기 (Problem)

• 배경: 생성형 AI(LLM, 텍스트 - 이미지 AI 등) 가 급부상하면서 디자이너들은 창의적 과정을 강화할 수 있는 강력한 도구를 얻었지만, 동시에 이러한 '외부 디지털 파트너'와 협업할 때 자신의 창의적 주체성 (Creative Agency) 을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
• 문제점:
  • 목적 불일치: 엔지니어링 관점 (최적화, 완벽함, 현실성) 에서 개발된 기술은 디자이너의 탐구적 접근 (실수, 놀라움, 새로운 미학) 과 충돌합니다.
  • 구현 불가능성: 특히 직물 제작 (Textile Making) 과 같은 물리적, 촉각적, 구체화된 (Embodied) 작업 영역에서는 AI 가 물리적 맥락과 재질에 대한 이해가 부족하여 실제 제작에 도움이 되지 않거나 오히려 디자이너의 창의성을 억압합니다.
  • 권력 역학: 디자이너와 AI 간의 권력 관계가 불균형하여, 디자이너가 AI 에 지나치게 의존하거나 반대로 AI 의 한계로 인해 좌절하며 창의적 주체성을 상실하는 현상이 발생합니다.

2. 연구 방법론 (Methodology)

• 연구 접근법: 디자인을 통한 연구 (Research through Design, RtD) 및 실천 기반 연구 (Practice-based Research).
• 실험 설계:
  • 참여자: 에인트호벤 공과대학교 (TU/e) 의 산업디자인 전공 석사 과정 학생 3 명 (2, 3, 4 저자).
  • 작업 내용: 3 개월간 구글의 LLM(바드, Bard) 을 '지능적 파트너'로 간주하고, 자수 (Embroidery), 크로셰 (Crochet), 직조 (Weaving) 의 3 가지 직물 제작 기법을 사용하여 협업 프로젝트 수행.
  • 프로세스:
    1. Midjourney 나 Canva Image Generator 로 생성된 이미지 (일몰, 사과 등) 를 Bard 에 입력.
    2. Bard 의 아이디어, 기술 제안, 피드백을 받아 직물 제작.
    3. 제작 과정 기록 및 Bard 와의 대화 내용 문서화.
    4. 1 주일마다 회의를 통해 반성 및 조정.
• 데이터 분석:
  • 3 단계 분석: 제작 직후 (1 차), 12 개월 후 (2 차), 15 개월 후 (3 차) 에 걸쳐 수행.
  • 방법: 1 인칭 관점의 작업 일지 (First-person working diaries) 를 정성적으로 분석. '좌절 (Frustration)'을 앵커로 하여 디자이너의 정서적, 인지적 변화를 추적.
  • 새로운 파라미터 도입: '수용 (Acceptance)', '협업 (Collaboration)', '좌절 (Frustration)'을 거쳐, 최종적으로 **'주체성 (Agency)'**을 핵심 파라미터로 도출. 디자이너와 Bard 의 주체성 비율을 주관적으로 점수화하여 역동적인 관계를 시각화.

3. 주요 결과 (Results)

연구는 디자이너와 AI 간의 상호작용이 정적인 것이 아니라, **4 단계의 권력 역학 (Power Dynamics)**을 거치며 변화하는 과정임을 발견했습니다.

1. 1 단계 (초기 기대 및 종속): 디자이너는 Bard 를 '전지전능한 협력자'로 간주하고 높은 주체성을 부여함. Bard 의 지시를 맹목적으로 따름.
2. 2 단계 (좌절 및 인식): Bard 의 기억력 부족, 반복적 답변, 이미지 오해 등 한계를 발견. 디자이너는 좌절감을 느끼며 Bard 의 주체성을 낮추기 시작함.
3. 3 단계 (주체성 회복 및 조정): 디자이너가 Bard 의 역할을 '기술적 보조'나 '영감 제공자'로 재정의. "틀렸다"고 지적하거나 구체적인 지시를 내리며 주도권을 되찾음. 이 단계에서 디자이너의 창의적 만족도가 높아짐.
4. 4 단계 (권력 재퇴화): 피로감으로 인해 다시 Bard 에게 주도권을 넘겨주지만, 이는 반복적인 답변으로 인해 다시 좌절로 이어짐.

• 핵심 발견:
  • 주체성의 관계성: AI 의 주체성은 AI 고유의 속성이 아니라, 디자이너의 기대와 인지에 의해 위임 (Delegated) 된 관계적 개념임.
  • 인지적 각성: 디자이너가 자신의 창의적 과정 (인지 활동) 을 깊이 이해하고, AI 의 구체적인 능력과 한계를 구조적으로 파악할 때 비로소 창의적 주체성을 회복할 수 있음.
  • 과정 vs 결과: 최종 산출물의 만족도보다 프로세스 내에서의 주체성 유지 여부가 디자이너의 창의성 경험에 더 중요함.

4. 주요 기여 (Key Contributions)

1. 인지적 민감성 (Cognitive Sensitivity) 의 강조: 신흥 기술과 작업할 때 디자이너는 기술 자체의 기능뿐만 아니라, 자신의 내면적 인지 과정과 AI 와의 관계적 위치 (Positionality) 에 대한 민감성을 가져야 함을 제안.
2. 주체성의 역동적 모델: 인간과 비인간 (AI) 간의 협업에서 '주체성'은 고정된 것이 아니라, 상호작용을 통해 지속적으로 협상되고 재구성되는 역동적 구성체임을 규명.
3. 실천적 프레임워크 제안: 디자이너가 AI 와 효과적으로 협업하기 위해 필요한 3 가지 측면 제안:
   • 인지 활동으로서의 창의적 과정에 대한 민감성.
   • 특정 기술의 능력에 대한 능동적 조사.
   • 디자이너와 기술 간의 적절한 작업 관계 조정.

5. 의의 및 시사점 (Significance)

• HCI 및 디자인 교육: 생성형 AI 시대에 디자이너가 '비창의적 노동자'로 전락하지 않고, 오히려 AI 와의 협업을 통해 새로운 창의적 실천을 확장하기 위해서는 **내면적 성찰 (Introspection)**과 관계적 주체성 관리가 필수적임을 강조.
• 디자인 방법론: 결과물 중심의 평가에서 벗어나, 디자인 과정의 미묘한 인지적, 정서적 변화를 포착하는 '디자인 저널링' 및 '자기 성찰'의 중요성을 부각.
• 미래 연구 방향: AI 의 발전과 함께 인간 - 기술 협업의 복잡성이 증가할수록, 디자이너의 내면 세계와 기술 간의 '관계적 주체성'을 연구하는 것이 미래 디자인 교육과 실천의 핵심 과제가 될 것임을 시사.

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요약: 본 논문은 디자이너가 LLM 과 같은 신흥 지능 기술과 직물 제작 과정에서 겪는 좌절과 주체성 상실을 사례 연구로 분석하며, 기술과의 협업 성공 여부는 기술의 성능이 아닌, 디자이너가 자신의 인지 과정을 이해하고 기술과의 관계적 주체성을 의식적으로 조정하는 능력에 달려있다는 결론을 도출했습니다.