[김태형의 디자인싱킹Ⅱ]<50>생성형 AI와 디자인싱킹의 상호작용(1)

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전에 따라 응용 분야도 확대되고 있다. 특히 '생성형 AI'(Generative AI)는 인간 지능을 모방해 데이터 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들어내는 기술로 주목받는다. 최근 챗GPT를 시작으로 이미지, 사운드, 텍스트 등 다양한 분야로 확장되며 관심이 높아지고 있다. 생성형 AI의 발전으로 우리가 만드는 콘텐츠나 제품, 서비스는 점점 더 AI에 의해 만들어질 가능성이 커지고 있으며, 기술 발전에 따라 AI가 인간의 능력을 대체할 것이라고 우려도 존재한다.

이러한 기술의 발전에도 디자인 싱킹의 중요성은 여전하다. 디자인 싱킹은 문제해결과 창의력, 사용자 중심의 접근 방식을 강조하는 것으로, 이는 AI의 한계와 문제점을 극복하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

그렇기에 생성형 AI와 디자인 싱킹의 관계와 중요성에 대해 함께 고민해 보는 것이 필요하다.

일반적으로 디자인 싱킹은 문제 해결과 창의적 아이디어 도출에 중점을 둔 방법론으로, 사용자 중심 접근 방식을 통해 문제를 해결하고 창의 아이디어를 찾아가는 과정이다. 디자인 싱킹은 사용자 요구와 공감을 기반으로 아이디어를 도출함으로써 기업이 직면한 새로운 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 그러므로 디자인 싱킹은 '창의력'과 '문제해결 능력'이라는 점에서 생성형 AI와 공통점을 갖고 있다.

일반적으로 창의적 문제해결에는 혁신 아이디어와 발상력이 필요하다. 이것은 생성형 AI와 디자인 싱킹이 모두 가진 공통된 능력이다. 두 분야 모두 사용자 참여를 지원하는 방식으로 접근해 변화와 혁신을 이끌어낸다. 이를 통해 사용자 요구에 초점을 맞춰 문제를 해결할 수 있다.

먼저 창의력 관점에서 살펴보자. 생성형 AI는 대량의 데이터를 학습하고 기계학습 알고리즘을 통해 새로운 아이디어나 결과물을 만들어낸다. 이 과정에서 AI는 기존의 패턴이나 경험에 국한되지 않고, 독창적 솔루션을 제안할 수 있다. 그러나 생성형 AI의 창의력은 학습한 데이터와 알고리즘에 영향받기 때문에 완전한 창의력을 발휘하기는 어렵다.

반면에 디자인 싱킹은 다양한 아이디어 도출과 실험으로 창의적인 문제해결을 추구한다. 디자인 싱킹은 인간의 감성과 직관에 의존해 독특한 아이디어를 만들어내며, 사용자 요구와 가치를 고려한 창의적인 해결책을 제시하는 접근 방식이기 때문이다.

따라서 두 접근 방식이 결합한다면 생성형 AI의 데이터 기반 창의력과 디자인 싱킹의 인간 중심적 창의력이 상호작용해 더 큰 창의력을 발휘할 것으로 기대된다. 일례로 생성형 AI가 디자인 싱킹 과정에서 아이디어 후보군을 제공하고, 생성형 AI의 결과물에 디자인 싱킹이 인간의 감성과 사용자 경험을 더하면 더욱 창의적인 해결책을 만들어낼 수 있다. 이러한 시너지를 통해 두 분야가 서로 보완하며 더 나은 결과물을 창출한다.

결국 앞으로 생성형 AI와 디자인 싱킹의 상호작용은 혁신적인 결과물을 만들어내는 데 결정적인 역할을 할 것으로 보인다. 그리고 이미 이 둘의 결합은 융합 서비스를 통해 창의력과 기술의 경계를 넘어 더 나은 방식으로 우리의 삶을 변화시키는 데 다양한 제품과 서비스를 제공할 수 있다는 가능성을 보여주고 있다.

우리에게 중요한 것은 단순히 '창의적인 문제해결'이 아니라 인간의 직관과 감성을 기반으로 한 디자인 싱킹이 생성형 AI와 함께 더욱 가치있는 결과물을 만들도록 이끌어주는 것 아닐까. 그리고 이 과정에서 인간과 기술이 상호보완적으로 발전하며 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있도록 생성형 AI와 디자인 싱킹이 함께 성장하고 발전하는 방향을 적극 모색해야 한다.

김태형 단국대 교수(SW디자인융합센터장) kimtoja@dankook.ac.kr