Rehearsing Urban Futures: Generative Agents and Daily Life Narratives

도시 계획은 오랫동안 서로 다른 두 가지 언어 사이의 대화였습니다. 한쪽에서는 전문가들이 도시가 어떻게 성장할지 예측하는 기술적 지도, 용도 지역 규정, 수학적 모델을 사용하여 이야기합니다. 이러한 도구들은 계산에는 강력하지만, 일반 사람들이 읽거나 이해하기에는 어려운 경우가 많습니다. 다른 한쪽에서 주민들은 자신들의 일상에 대한 이야기, 즉 기다리는 버스, 식료품점에 가는 지름길, 혹은 어두운 길을 걸을 때 느끼는 두려움 등을 이야기합니다. 이 두 집단이 지역 사회 회의에서 만날 때, 기술적 도구들이 논의를 지배하게 되어 주민들이 동네 전체가 다음 세대에 걸쳐 어떻게 변할지를 상상하기보다는 고장 난 가로등과 같은 즉각적이고 작은 문제들에 반응하게 만듭니다. 이러한 격차는 주거, 기후, 형평성에 관한 많은 중요한 질문들을 논의의 장 밖으로 밀어냅니다. 매사추세츠 공과대학교(MIT)의 연구진은 사람의 이야기를 듣고 이를 가상 도시에서 실행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 사용하여, 모두가 미래가 실제로 건설되기 전에 이를 보고 토론할 수 있게 함으로써 이 간극을 메우는 새로운 방법을 개발했습니다.

이 연구의 핵심 아이디어는 도시 시뮬레이션을 단순한 예측의 장이 아닌 '리허설(rehearsal)'의 장으로 바꾸는 것입니다. 정확히 어떤 일이 일어날지 추측하는 대신, 이 시스템은 주민들이 자신의 아이디어를 테스트하고 그 결과를 확인할 수 있는 공간을 만듭니다. 연구진은 사람들이 이 시스템과 어떻게 상호작용하는지 알아보기 위해 두 가지 다른 버전의 시스템을 구축했습니다. 첫 번째 버전인 '네이버후드 플랫폼(Neighborhood Platform)'은 샌프란시스코의 이너 리치먼드(Inner Richmond) 지구에 설치되었습니다. 여기서 팀은 지역 주민들의 실제 인터뷰를 바탕으로 교사, 소상공인, 오래 거주한 이웃이라는 세 가지 뚜렷한 캐릭터를 만들었습니다. 각 캐릭터는 연구진에게 말한 내용을 바탕으로 구체적인 일과를 가지고 있었습니다. 시스템은 이들의 움직임을 보여주기 위해 동네의 디지털 지도를 만들고 이 캐릭터들로 채웠습니다. 이 설치물은 두 개의 화면을 나란히 배치하여 보여주었는데, 하나는 현재의 동네 모습을, 다른 하나는 더 나은 교통수단이나 더 많은 상점을 원하는 주민들의 바람이 반영되었을 때의 모습을 보여주었습니다. 이를 통해 사람들은 한 거리의 변화가 자신이 전혀 알지 못했던 이웃의 일상에 어떤 영향을 미치는지 관찰함으로써, 정책이 서로 다른 사람들에게 어떤 영향을 미치는지에 대한 더 깊은 이해를 가질 수 있었습니다.

두 번째 버전인 '레지던트 플랫폼(Resident Platform)'은 관점을 뒤집었습니다. 타인의 이야기에 기반한 캐릭터를 관찰하는 대신, 사용자가 직접 캐릭터가 되는 방식입니다. 주민은 컴퓨터 앞에 앉아 자신의 통근 경로와 일상적인 습관에 관한 질문에 답하면, 시스템은 그 사람의 디지털 버전인 '에이전트(agent)'를 구축합니다. 이 에이전트는 단순히 정지된 이미지가 아니라 생각하고 움직일 수 있는 프로그램입니다. 사용자는 에이전트의 보행 경로 중 어느 지점에서든 멈추게 한 뒤, "자동차를 없애줘" 또는 "카페를 추가해줘"와 같이 평이한 영어 문장으로 변화를 제안할 수 있습니다. 그러면 시스템은 즉시 해당 거리의 사진을 편집하여 변화된 모습을 보여준 뒤, 에이전트가 어떻게 반응하는지 관찰합니다. 만약 새로운 거리가 더 안전하거나 쾌적해 보인다면, 에이전트는 평소의 우회로 대신 그 길을 선택할 수도 있습니다. 사용자는 에이전트의 판단 근거가 적힌 글을 볼 수 있으며, 그 논리에 동의하거나 반박할 수 있습니다. 이 과정은 주민이 컴퓨터가 자신의 요구를 오해했을 경우 이를 바로잡을 수 있는 대화의 장으로 변모했습니다.

이 방법이 얼마나 효과적인지 테스트하기 위해, 연구진은 샌프랜시스코와 보스턴에서 지역을 잘 아는 30명의 주민과 함께 레지던트 플랫폼 워크숍을 진행했습니다. 연구진은 컴퓨터가 무언가를 틀렸을 때 가장 가치 있는 순간들이 발생한다는 것을 발견했습니다. 디지털 에이전트가 불가능하거나 안전하지 않은 선택을 했을 때, 주민들은 멈춰 서서 그 이유를 설명했습니다. 예를 들어, 에이전트가 조명이 어두운 길을 걸어갈 때, 주민은 과거의 사건 때문에 결코 그 길로 가지 않을 것이라고 지적했습니다. 이러한 수정 작업은 단순한 설문조사로는 절대 포착할 수 없는 깊고 미묘한 지식을 연구진에게 제공했습니다. 연구는 컴퓨터가 완벽하게 정확할 필요는 없으며, 반응을 유발할 수 있을 만큼 충분히 근접하기만 하면 된다는 것을 보여주었습니다. 에이전트는 주민의 기억과 설계자의 모델 사이를 잇는 가교, 즉 '공유된 대상' 역할을 했습니다. 그것은 논쟁할 수 있는 도구였으며, 시스템이 인간의 구체적인 경험으로부터 배우도록 강제했습니다.

결과는 이러한 접근 방식이 대중 참여를 수동적인 불만 토로의 장에서 능동적인 디자인 과정으로 전환할 수 있음을 시사합니다. 주민들이 자신의 아이디어가 시각화되고 다른 사람들의 일상과 대조되어 테스트되는 것을 보았을 때, 그들의 대화는 벤치를 놓는 것과 같은 작은 해결책을 넘어섰습니다. 그들은 자동차가 완전히 사라진다면 동네가 어떻게 될 것인가와 같은 복잡하고 장기적인 미래에 대해 논의하기 시작했습니다. 연구진은 디지털 에이전트가 사람들이 무엇을 중요하게 여기는지는 잘 이해하지만, 사람들이 정확히 어떻게 행동할지를 예측하는 데는 덜 완벽하며, 개인의 특이점보다는 일반적인 가정을 따르는 경향이 있다고 언급했습니다. 그러나 이러한 불완전함은 과정의 일부였습니다. 시스템은 최종 판결이 아닌 '초안(draft)'으로 설계되었으며, 주민들이 자신들의 현실을 편집하도록 초대하는 것이었습니다. 시뮬레이션을 전문가 지식의 '블랙박스'가 아닌 토론의 장으로 만듦으로써, 이 도구들은 주민들이 복잡한 도시 시스템을 형성하는 데 더 많이 참여하고 역량을 갖추었다고 느끼게 도와주었습니다. 이 연구는 도시 계획의 미래가 더 완벽한 예측에 있는 것이 아니라, 공동체가 자신들이 살고 싶은 미래를 더 잘 리허설하고 다듬는 방법에 달려 있다는 결론을 내립니다.