20231121_AI에 대한 VC 관점에 대한 생각

Q. 여러분들은 어떤 VC 관점이 인상깊으셨나요? 아니면 본인만의 관점이 있으신가요?

세콰이어의 'Generative AI: A Creative New World'을 읽고 받은 인상을 정리해보자 합니다.

👉🏻 Summary : Generative AI에 interaction이 더해지면 창조적인 업무에 AI 기술이 적용될 수 있을 것

시장에서 인프라 레이어가 구축되고 있고, 어플리케이션 레이어가 익어가고 있다며 AI 생태계를 자연에 비유한 표현이 흥미로웠습니다. 그리고 세콰이어의 글에서 GenerativeAI를 단계별로 정리한 것과 더불어 예상되는 앱 구조 방식에 대한 내용이 인상적이었습니다. 앱 구조 예시로 거대 모델의 일부인 작은 뇌, 플러그인, 독자 앱, 상호작용, 피드백 루프 적용 방식 등을 언급했는데요, 그중 상호작용에 관한 카테고리(Paradigm on interaction)이 가장 인상 깊었습니다. 왜냐하면 이미지를 활용하는 창조적인 분야에 깊은 영향을 미칠 것이라 생각했기 때문이빈다.

관련 글에서 저자는 현재 대부분의 generative AI 데모들은 input을 넣으면 output만 나오는 interaction이 없는 방식이라 그 한계점을 지적했습니다. 초안 작업 정도에 활용할 수 있죠. 하지만 미래에는 수정하고, 정교화하고, 변수 등을 생성하는 등 좀 더 interactive한 형태의 AI가 나올 것이라 이야기했습니다.

이에 대해 처음 공감한 부분은 현재 GenerativeAI 제품들이 interaction이 빠져있다는 점입니다. 최근 디자인 분야의 사람들을 관찰하면 테크 업계와 달리 AI를 극히 제한적으로 사용하고 있습니다. 그들이 기술적 지식이 부족해서가 아니라 input -> output과 같은 기초적인 작업을 작업 완성도가 낮은 AI의 힘을 굳이 빌릴 필요가 없기 때문입니다.

interaction의 유무라는 관점에서 디자인 산업의 업무 방식을 좀 더 생각해보았습니다.

기능 중심으로 역할을 보았을 때, 조직에서 디자이너라는 컴포넌트는 리서치라는 input을 넣으면 디자인이라는 output을 만드는 기능을 수행합니다. 이를 추상적인 관점에서 볼 때, '이미지를 넣으면 디자인을 만드니 디자이너를 AI로 대체하면 되겠네?'라는 생각이 들 수도 있습니다. 작은 규모의 비즈니스의 디자인 요소라면 가능할 지도 모르겠지만, 브랜드 자산의 가치를 중시하는 기업은 회의적으로 바라볼 것입니다. 왜냐하면 그들은 이미지 생성이라는 단순 업무보다 이미지를 해석하고 변환하는 복잡한 업무에 더 많은 리소스를 투입하기 때문입니다.

이미지를 해석하고 변환하는 복잡한 업무는 interactive한 과정을 통해 달성할 수 있습니다. 왜냐하면 고도의 디자인 작업은 하나의 디자인을 수 많은 결과물 샘플을 만들어서 그중 하나를 선택하는 샷건 방식보다는, 수 많은 정교한 선택들을 통해 완벽한 결과물을 만드는 저격총 방식에 가깝다고 생각합니다. 여기서 interactive는 여러 이해관계자들이 모여 의사결정을 하는 것이 아니라 기계와 인간 간의 상호작용을 의미합니다. none-interactive한 AI 제품은 이미지 누끼따기, 단순 이미지 생성 등 업무의 작은 부분에 도움을 줄 수 있지만 그 이상은 한계가 존재합니다. 그런 점에서 복잡한 디자인 업무에 AI를 적용하기 위해서는 interactive한 GenerativeAI가 필요하다고 생각했습니다.

패션 디자인 프로젝트를 예로 들면, 디자인 컬렉션을 만들기 위해 필요한 디자인 기술들은 여러가지 있습니다. 방대한 고퀄리티 이미지를 수집하는 기술, 리서치한 이미지들을 디자인으로 변환하는 기술, 디자인을 의류 패턴으로 구체화시키는 기술 등이 있습니다. 여기서 중요한 것은 이 기술들이 일련의 chain으로 연결되어 있어야 한다는 점입니다. 예를 들어, 리서치의 핵심 내용은 디자인에서 드러나야 하고, 디자인은 패턴으로 구현했을 때 잘 표현되어야 합니다. 이런 유기적인 과정이 실현되기 위해 디자이너가 작업 프로세스에 끝없이 피드백을 주어야합니다. 문제는 이런 피드백 과정을 위해 새로 샘플을 만드는 등 고된 일이 함께 따라온다는 점입니다.

만약 피드백을 주는 일에 고된 일들을 기계의 힘으로 대체한다면 남은 인간이 할 일은 무엇일까요? 저는 '선택'만이 남을 것이라 생각합니다. 이 디자인을 디벨롭하기 위해선 어떤 디테일을 강조할 지 선택해야하고, 이를 위해 어떤 리서치를 더 무게감있게 참조할지 선택해야 합니다. 그리고 좋은 디자인 결과물을 위해서는 높은 취향이 필요할 것입니다. 만약 '선택', '취향'이 중요해진다는 가정이 맞다면, 어떠면 미래에는 패션 디자인 능력보다는 패션 디렉팅 능력이 더 중요해지지 않을까라는 상상을 해보았습니다.

그 외 생각할 것 -> 디자인 스쿨에서 가르치는 기술의 유형과 AI로 대체될 기술들의 관계

여기서 디자이너의 역량들을 단계별로 정리해보겠습니다

• 레벨 1. 이미지 수집, 드로잉, 도식화 그리는 기술
• 레벨 2. 이미지를 결과물로 변환하는 디자인 기술
• 레벨 3. 프로젝트 비전에 맞춰 디자인 여정을 설계하고 조정할 수 있는 디렉팅 기술

만약 가까운 미래에 디자이너는 리서치, 이미지, 샘플 등을 다루는 잡다한 업무에서 벗어나 선택과 취향에만 집중할 수 있는 시대가 온다면 어떨까요.

• Generative AI: A Creative New World

수집 아이디어

AI 활용 방안

인덱스벤처스 글에서 향후 AI서비스는 단순히 SaaS와 같이 사용량에 따라 비용을 지불하는 것이 아닌, 개인화 수준에 맞게 미세 조정된 모델에 따라 차등적으로 비용을 받을 것이라는 점이 인상적이었습니다.
공유해주신 'Character.ai'서비스를 범용이 아닌 개인화 시켜서 특정 IP(애니메이션/게임 캐릭터, 위인, 스포츠 선수 등등)를 개인에 맞게 발전하는 생성형 AI에 접목 시킨다면 개인화 된 유저 경험을 제공하는 만큼 높은 ASP를 청구할 수 있겠다는 생각이 들었네요.

AI 활용 방안

건축업을 예로 들자면, AI를 활용해 건축법으 검색하고 적용하는 과정을 상상해 볼 수 있습니다. 딱 한달 전만 하더라도 이를 만들기 위해 데이터 수집 및 벡터 데이터베이스 구축이 필요했는데요. 이제 OpenAI Asisstants를 사용해 법규 파일만 올리면 바로 봇이 만들어집니다. 이런 발전은 개발자와 사용자 모두에게 편리함을 제공하고 있고, 버티컬 영역에서 AI 도입을 더욱 빠르게 가속화할 것이라고 봅니다. 더 많은 개발자들이 AI 기술을 손쉽게 도입할 수 있게되며 이 추세가 이어질 것이라고 봅니다. 추세는 더 가속화되고 있다고 보고요.

특히 제가 관심 많은 엔터테인먼트 산업과 테크의 결합에서 생각해보면, 유튜브나 SNS에서 인플루언서들이 등장했듯이, Character.ai 처럼 새로 만들어진 AI 캐릭터 자체가 인플루언서가 될 수 있고 창작자가 수익의 일부를 가져가고 이들이 성장하면 더 많은 %를 떼어주면서 생태계를 발전시키면 향후 인간 인플루언서들은 AI 인플루언서와 경쟁할 것이라고 봅니다. 또한 위버스, 버블 등 플랫폼이나 콘서트, 공연에서 연예인들이 사용할 수 있는 물리적인 시간에는 한계가 있습니다. 해당 시간을 이용하여 많은 부가 가치를 만들어내고 있는데, 이러한 비즈니스에 들어가는 비용이 장기적으로는 0에 가까운 수준으로 낮아지며 복제되며 산업을 키울 수 있을 것이라고 생각합니다. 그 밖에도 누구나 본인의 이야기를 영상 콘텐츠, 픽사 애니메이션처럼 만들 수 있게 되는 등.. 다양한 방법으로 확장될 엔터테인먼트 산업이 기대됩니다.