"제자"라는 단어는 다소 구식이며 오늘날의 기준에 따라 약간 경건합니다. 대부분의 사람들은 제자도를 한 무리의 신자들이 믿음을 따르기 위해 시간과 에너지를 바치는 기독교의 성경적 가르침과 연관시킬 것입니다. 이 글의 나머지 부분이 영적인 문서가 된다고 생각하기 전에, 그럴 수도 있지만 이 연습에서 배운 내용을 추출하여 디자이너로서의 우리 직업에 적용할 생각임을 선언하겠습니다.
결국 우리는 쾌락주의적 쾌락이 고통과 고된 노동보다 선호되는 빠른 소비주의의 세계에 살고 있기 때문입니다. 걸작을 만들기 위해 큰 블록을 깎아내는 조각가의 비유는 무의미해지고 있습니다. 대신 더 빠르고 저렴하지만 실체 없는 결과에 대한 열망이 더 큽니다. 내 말을 믿지 못한다면 인공 지능(AI)으로 삶을 개선하는 방법에 대한 빠른 팁을 공유하는 기사의 양을 관찰하십시오. 비디오 편집에서 배경 제거, 웹 사이트 및 기본 앱 구축에 이르기까지 자동화를 통합하는 GPT-4 이상의 도구 모음입니다. 우리는 지금 먹는 패스트푸드 문화뿐만 아니라 만드는 패스트푸드 문화도 있는 시대에 살고 있습니다.
특이?
그리고 지금은 위험한 시기입니다. 부분적으로는 삶의 매혹적인 힘이 더 쉬워졌습니다. Chat GPT 덕분에 더 빠른 답변으로 더 큰 발견을 하게 되었다고 개인적으로 고백합니다. 동시에 잠재적으로 더 나은 아이디어로 이어질 수 있는 것은 고뇌를 통해서입니다. 인공 지능을 미끄러운 슬로프 논쟁으로 만드는 것은 심지어 "교사"로 인식될 수 있다는 것입니다. 우리는 질문과 답변을 가지고 그들에게 다가가서 은유적인 대리석 블록을 조금씩 깎아내립니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 성숙도와 정교함에 따라 우리가 실제로 다른 형식으로 말하고 있다는 사실을 거의 알지 못했습니다. 자동 완성, 아동 또는 청소년일 수 있습니다.
인공지능이 인간의 지능을 능가할 것인가? 의심할 여지 없이 "특이점"과 같은 개념은 급격한 기술 성장에 기반한 인류 문명을 상상하게 합니다. 실제로 Google의 엔지니어링 이사인 Ray Kurzweil은 AI가 유효한 Turing 테스트를 통과하여 인간 수준의 지능을 달성하는 해가 2029년이 될 것이라고 예측합니다. 그 후 특이점은 2045년까지 집단 지성의 병합을 통해 우리의 효과적인 지능을 배가시킬 것입니다. 그것은 특히 인터넷 시대에 태어난 사람들의 경우 우리 생애의 대부분에 해당합니다.
선택이 가능하다
그렇더라도 타임머신이 없다면 디자이너로서 우리는 이제 인공 지능을 사용하는 방법을 결정하는 시점에 있습니다. 신기술에 대한 절대적인 의존으로 뛰어넘기보다 인간성에 매달리고 인간 존재의 가치 있는 측면을 인식해야 합니다. 인간이 되는 것과 다른 인간으로부터 더 나은 인간이 되는 법을 배우는 것의 복잡성은 똑같이 가치가 있습니다. 좋은 소식은 지금 우리가 내리는 현재의 선택이 미래를 위한 우리의 궤적을 형성하겠지만 이러한 선택은 여전히 우리가 해야 할 일이라는 것입니다.
UX 연구원처럼 Smart에게 스마트해지도록 요청
2023년 인공 지능의 경계를 알아라. 그것이 당신을 위해 무엇을 할 것인지에 대한 추상적인 생각이 아니다. 신화 속 지니에게도 규칙이 있습니다. 세 가지 소원만 있으면 됩니다. 불행히도 규칙은 인공 지능에서 명확하지 않습니다. 특히 모델이 가장 자연스러운 방식으로 응답을 이해하고 생성할 때 생각에 잠기기 쉽습니다. 인간으로서 우리는 개념을 파헤치는 자연스러운 경향이 있습니다. 그리고 LLM 내에 윤리가 유지되도록 보장하기 위한 난간이 있지만 AI는 단일 질문에 대한 답을 찾기 위한 다년생 검색에서 탈선하지 않을 것입니다. 별도의 지시가 없는 한 다른 관점을 제시하는 것은 너무 예의 바른 행동입니다.
고맙게도 학습자가 새로운 AI 기술을 습득할 수 있는 가이드가 점점 더 많이 제공되고 있습니다. Microsoft의 디자인 및 인공 지능 부사장인 John Maeda는 Microsoft의 Semantic Kernel 문서를 통해 이를 지원하고 있습니다. 사실 시맨틱 AI의 Schillace Law 로 알려진 몇 가지 적용 가능한 원칙이 있습니다 . 다음은 9가지 원칙 중 하나입니다.
Smart에게 Smart가 되라고 요청
Emerging LLM AI 모델은 믿을 수 없을 정도로 유능하고 "충분히 교육을 받았지만" 컨텍스트와 주도권이 부족합니다. 그들에게 간단하거나 개방형 질문을 하면 간단하거나 일반적인 답변을 얻을 수 있습니다. 더 자세하고 세련되게 하려면 질문이 더 지능적이어야 합니다. 이것은 AI 시대의 "Garbage in, Garbage out"의 메아리입니다.
단순하고 폐쇄형 질문은 단순하고 폐쇄형 답변을 생성합니다. 선행 질문은 일방적인 답변을 낳습니다. 이러한 생각은 경험이 풍부한 UX 연구원에 의해 실행되는 경우가 많습니다. 심층 인터뷰에서 최고의 답변을 얻으려면 훌륭한 질문을 하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 맥락, 도발적인 탐구, 관점 취하기와 함께 일련의 연결된 질문을 사용하는 것입니다. UX 연구원의 기술은 프롬프트를 디자인하는 우리의 능력을 반영합니다. 그리고 그것은 하룻밤 사이에 일어나지 않습니다.
성장 지표로서의 고통
"경험은 가장 잔인한 교사이지만 배웁니다. 맙소사, 배웁니다." — CS 루이스
인간이 된다는 것은 보상을 즐기는 것뿐만 아니라 그에 대한 고통도 의미합니다. 디자인 분야에서 우리는 사용자 만족을 만들기 위해 노력하는 동시에 창작 과정에 수반되는 도전과 어려움을 간과해서는 안 됩니다. 예, 열정과 결과는 우리를 무수한 흐름과 끝없는 화면 반복을 생산하는 갈기로 몰아갈 수 있지만 그에 따른 고통과 노력이 있습니다.
핵심 질문은 이것입니다. 당신은 어떤 고통을 감내할 의향이 있습니까? 역설적으로 들릴지 모르지만 우리가 경험하는 고통은 더 크고 더 가치 있는 결과로 이어지는 경향이 있습니다. 문제를 해결하는 것은 디자이너가 하는 일 아닙니까? 그렇다면 AI를 사용하여 문제 없이 일을 하는 것은 우리 안에 필요한 성격을 구축하는 데 도움이 되지 않습니다.
마크 맨슨(Mark Manson)은 이렇게 말했습니다. 그의 New York Times 베스트 셀러 책 에서 다른 많은 지혜 덩어리를 찾을 수 있습니다 .
디자이너들 사이의 핵심 지표는 내가 얼마나 똑똑한지 또는 얼마나 많은 좋은 아이디어를 가지고 있는지가 아닙니다. 더 나은 지표는 다음과 같을 수 있습니다. "내가 얼마나 많은 아이디어나 시도에 실패했는가?" 또는 "나는 성장하는 동안 얼마나 많은 고통을 겪었습니까?" 그렇게 함으로써 이러한 아이디어 중 일부는 진정으로 성공할 수 있는 기회를 갖게 될 것입니다. 바로 거기에 창의성이 있습니다.
슈하리 마스터링
배움은 종종 더 많은 경험과 지혜를 가진 사람들로부터 지도를 구해야 합니다. "제자"라는 단어로 돌아가면 무술에서도 유사점을 찾을 수 있습니다. 많은 스승-제자 관계 중에서 가장 유명한 예는 전설적인 무술가이자 홍콩에서 영춘권 마스터 입만 밑에서 공부한 배우 이소룡의 관계입니다. Bruce Lee는 공연자들에게 영감을 주었을 뿐만 아니라 절권도를 통해 자신만의 무술 철학을 공식화했습니다. 그의 제자들은 단순한 학생이 아닌 그의 가르침을 구현하고 공유합니다. 그것은 연습, 인내, 그리고 때로는 박해(무술이 생계를 유지합니까?)를 요구했습니다. 반면에 학생은 특정 직업에 들어가기 위해 기관에서 학위를 취득하도록 동기를 부여받을 수 있습니다.
디자인계에는 석사인 Massimo와 Lella Vignelli, 그리고 그래픽 강국인 Pentagram의 파트너이자 저명한 그래픽 디자이너인 학생인 Michael Bierut가 있었습니다 . Bierut는 그들을 "양부모"라고 부를 정도로 부부가 10년 이상 그들과 함께하면서 그의 디자인 감각을 키운 공로를 인정했습니다. Bierut는 Vignelli의 의사 결정, 감정적 반응, 기술적 디자인 기술을 넘어 개인적인 가치에서 배웠습니다. 멘토로서 Vignelli는 베이루트의 창의적인 경계를 넓혀 단순함, 명료함, 오래 지속되는 디자인에 대한 인식을 높였습니다. 오늘날 둘 다 그래픽 디자인 분야에서 "역대 최고"로 간주될 수 있습니다.
제자도를 채택하는 한 가지 방법은 기존의 정신 모델에서 배우는 것입니다. 일본 무술에서 영감을 받은 Shu-Ha-Ri는 학습 프레임워크입니다.
세 단계는 다음과 같습니다.
슈(守) : 전통의 지혜를 '수호'하고 '순종'하는 단계입니다. 마스터의 기본, 기술, 휴리스틱을 배우고 따르십시오.
하(破) : 룰에서 '탈출'하는 단계다. 기본 기술이 달성되면 학습자는 실험하고 자신의 접근 방식을 형성합니다. Bruce Lee는 Wing Chun으로 새로운 기술을 시도하기 시작했고 Michael Bierut는 그래픽 디자인에서 다양한 매체를 사용하기 시작했습니다.
리(離) : '떠나' 초월에 도달하는 단계다. 이 단계에서 학습자는 마스터가 되어 자신의 동작을 형성합니다. 그들은 차례로 그들의 보살핌 아래 새로운 제자들을 갖게 되고 주기가 반복됩니다.
베이루트에게는 궁극적으로 훌륭한 디자인을 창조하는 유산을 이어가도록 이끈 여정이었습니다.
"제자"는 시대에 뒤떨어진 것처럼 보일 수 있지만, 급변하는 디자인 세계에 적용할 수 있는 헌신의 실천에서 배워야 할 교훈이 있습니다. 자동화 및 인공 지능(AI)은 빠른 답변과 결과를 제공할 수 있지만 인간의 개입과 함께 제공되는 컨텍스트 및 이니셔티브가 부족합니다. 디자이너는 인간 존재의 가치를 인식하고 AI에 전적으로 의존하기보다는 도구로 AI를 사용해야 합니다. 디자이너는 AI 기술을 배우고 UX 연구원과 유사한 기술을 실습할 수 있습니다. 통증은 디자인 프로세스의 일부이며 디자이너는 원하는 결과를 얻기 위해 기꺼이 견딜 수 있는 고통을 선택해야 합니다. 그리고 주인에게서 무형의 가치를 배워 스스로 주인이 될 수 있습니다.
궁극적으로 AI가 계속 진화함에 따라 디자이너의 마음도 진화해야 합니다. 우리는 AI를 사용하여 창의성과 이해력을 향상시킬 수 있지만 그에 수반되는 고통과 고통을 버리지 맙시다.
