프롬프트로 프로토타입은 만들 수 있어도, 안목까지 만들 수는 없다

생성형 AI로 누구나 빠르게 완성품처럼 보이는 결과물을 만들 수 있게 됐지만, 무엇을 만들고 무엇을 버릴지 결정하는 안목과 판단력은 오랜 비평과 반복적인 교정을 통해 형성됨 AI도 피드백을 통해 개선되지만, 점수를 높이는 방향으로 학습하는 것과 낯선 문제에서도 판단 근거를 찾는 내적 감각을 갖추는 것은 서로 다름 44명이 AI와 인간의 그림 20점을 구분한 실험에서는 정답률이 동전 던지기보다 조금 높은 수준이었고, 같은 AI 그림도 인간의 작품이라고 알려주면 복잡성·새로움·모호성 평가가 유의하게 높아졌음 AI 프로토타이핑은 아이디어를 작동하는 결과물로 바꾸는 장벽을 크게 낮췄지만, 그룹화·정보 계층·간격·빈 상태·엣지 케이스처럼 작동하는 것과 제대로 된 것의 차이까지 판단하지는 못함 생성 능력이 보편화될수록 실행보다 큐레이션이 희소해지며, 안목은 수많은 그럴듯한 결과 가운데 대부분을 거부하고 언제 탐색을 멈출지 결정하는 기준으로 작동함 AI 시대의 차별점으로 떠오른 안목 지난 1년간 안목(taste) 이 창업자와 경영진 사이에서 주요 화두가 됨 성장 최적화에 10년을 보낸 창업자들이 이제 미적 판단에 관한 글을 쓰고 있음 Paul Graham은 누구나 무엇이든 만들 수 있게 되면 무엇을 만들기로 선택하는지가 차별점이 된다고 봄 Sam Altman은 AI가 나머지 일을 수행할 수 있게 된 뒤에도 안목이 사람의 고용 가능성을 지켜줄 수 있다고 봄 자주 인용되는 기준점은 기술적인 음악 능력이 없어도 자신이 무엇을 좋아하는지 알고 확신 있게 말하는 프로듀서 Rick Rubin임 이 사례는 안목을 가리키는 관용적인 예시가 됐지만, 안목의 실체가 무엇인지는 충분히 보여주지 못함 안목을 새로운 채용 기준으로 이야기하는 사람들은 대부분 창업자나 경영진이며, 자신의 결과물이 아직 충분히 좋지 않다는 평가를 수년간 받아 본 경험은 논의에서 빠져 있음 비평과 반복 교정으로 형성되는 판단력 12세부터 받은 미술 교육에서는 수십 년 더 많은 경험을 가진 사람이 작업이 아직 제대로 되지 않은 이유를 매번 구체적으로 짚어줬음 수백 번의 작은 교정이 반복되면서 결국 지적을 소리 내어 들을 필요가 없어졌음 건축학교에서는 자신의 작업을 다른 사람들의 결과물 옆에 걸고, 혼자서는 발견하지 못했던 문제를 직접 확인해야 했음 프로젝트를 처음 본 비평가가 “왜”라는 단순한 질문을 반복하면 설계 전체가 흔들리기도 했음 UX 디자인·인간 인지·통계를 함...