2023 iF Design Awards에서 신시어리의 스타트 시드키트가 수상하게 되었습니다.
이번의 수상으로 세계 3대 디자인 어워드인 iF Design Awards를 다시 한번 받으며
세계적인 디자인 어워드를 10번째로 수상하게 되었네요.
배송사고를 제외하면 한 번의 실패 없이 매번 수상을 할 수 있도록 함께 해 주신
모든 Sincerer 분들과 오늘날의 신시어리를 있게 해 주신 고객분들께 감사의 말씀을 드립니다.
*만약 디자인 어워드를 수상하는 방법이 궁금하시다면 지난 아티클, “Red Dot, iF Award 9번 수상하기” 를 참고하여 주세요.
사실 현재 시점에서 디자인 어워드를 수상하는 것은 여러가지 생각이 듭니다.
세계적인 디자인 어워드를 수상작한 디자인의 제품만을 학습한 AI를 손쉽게 만들 수 있는 시대에,
사람이 직접 디자인을 하고 독창성 있는 제품을 만드는 일은 어떤 의미를 갖을까요.
AI의 디자인 방식
우선 이해를 위해 요즘 가장 많이 사용되고 있는 AI의 2가지 이미지 생성모델에 대하여 간단히 알아보겠습니다.
실사에 가까운 사진을 만드는 스테이블 디퓨전(Diffusion)은 이미지를 낮은 해상도에서 높은 해상도로
점진적으로 디퓨전(Diffusion)하는 방식으로 작동하기 때문에 실사에 가까운 정교한 질감을 생성할 수 있습니다.
하지만 고해상도 이미지를 만들 수 있는만큼 많은 컴퓨팅 리소스가 소비되지요.
달리(DALL-E)는 OpenAI가 개발한 GPT 아키텍처에 기반하기 때문에 텍스트와 이미지간의 관계를 이해하고 있습니다.
그렇기 때문에 독창적인 텍스트를 입력하여 새로운 이미지를 생성하는데 강점이 있습니다.
이러한 이미지 생성형 AI 모델의 공통점은 머신러닝을 통해 사람들이 보기에
거의 무한한 수에 가까운 이미지를 계속 학습시키고 결과를 만드는 방식에 있습니다.
하지만 가만히 생각해 보면 이러한 학습방법에는 문제가 있습니다.
AI가 만든 이미지를 다시 학습하여 만든 이미지를 다시 학습하여 만든 이미지를 다시 학습하는 것을…
계속 반복하게 되면 과연 그 끝에 나타난 이미지들은 어떤 표준적인 이미지에 수렴하게 되지 않을까요?
그리고 그 순간부터 이미지의 “독창성”은 사라지게 되는 것이 아닐까요?
“ChatGPT는 인터넷의 흐릿한 이미지이다”
휴고상, 로커스상, 네뷸러상을 모두 수상하며 이 시대를 대표하는 SF작가로 유명한 테드 창(Ted Chiang)도 비슷한 생각을 했던 것 같습니다.
그가 New Yorker에 기고하며 많은 사람들의 논쟁을 촉발시킨 “ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web” 라는 아티클에서 설명한 내용은 이렇습니다.
디지털 사진기가 찍은 JPEG 사진은 현실의 모습에 대한 손실압축이고, MP3는 특정한 주파수를 제거한 손실압축이듯,
AI가 만들어낸 결과물 역시 인터넷의 수많은 자료들을 손실시켜 압축한 ‘흐릿한 이미지’ 입니다.
특히 AI 모델이 더 보편화되고 사용이 많아질수록 AI는 다른 AI가 생성한 결과물을 다시 학습하게 될텐데,
이렇게 결과물을 학습한 AI의 결과물은 원본처럼 독창적이며 선명할 수 없고, 결국 흐릿하게 평균에 수렴할 것이라는 우려를 하고 있습니다.
테드 창의 마지막 질문은 아래와 같습니다.
“So just how much use is a blurry jpeg, when you still have the original?
원본이 있는데, 우리는 흐릿한 JPEG를 얼마나 쓰게 될까요?”
저는 이 질문이 사람들이 사진원본인 Raw 파일보다 JPEG을 많이 쓰고, 영화를 보거나 게임을 직접 플레이하는 대신
Youtube로 압축된 경험을 하고, 음악을 FLAC이 아닌 MP3로 듣는 것처럼
결국 세상의 텍스트와 이미지를 압축하는 AI가 수많은 원본을 대체할 미래에 대한 자조적인 질문이라고 생각합니다.
신시어리라는 선명한 이미지
신시어리의 굿즈들을 반복적으로 따라하며 다소 흐릿하지만
대중들이 쉽게 소비할 수 있는 그런 브랜드와 제품들은 꼭 AI가 아니라도 지금도 많이 있습니다.
이들이 시간이 지나며 아주 많은 수의 제품과 디자인을 학습하기를 반복하다보면
마치 사람들이 다소 부정확하지만 효율적인 ChatGPT의 결과를 받아들이는 것처럼
‘흐릿하지만 압축된 제품’을 원본보다도 더 많이 찾게 될 수 있습니다.
그렇다면 이 모든 사실에도 불구하고 왜 신시어리는 굳이 독창적인 제품과 디자인을 계속 만들려고 하는 것일까요.
이유는 간단합니다.
신시어리의 제품과 디자인이 이 시대 굿즈의 수준을 높일 수 있는 선명한 원본이 되고 싶기 때문입니다.
스케치를 할 때 선형원근법을 발전시킨 레오나르도 다빈치를 생각하거나,
전기차를 충전할 때 전류량과 전기분해 반응법칙을 만든 패러데이를 떠올리진 않습니다.
(물론 아이폰을 쓸 때 가끔 스티브 잡스를 떠올리긴 합니다)
하지만 신시어리의 디자인과 제품이 모든 굿즈의 가장 앞(Avant-garde)에 선명하게 서서 학습의 대상이 된다면,
이 세상의 다른 많은 제품들 역시 조금 더 아름다워지지 않을까요?
Sincerely Yours,
이 아티클을 학습한 인공지능이 작성한 글을 학습한 인공지능의 글이 궁금한 신시어리.
Article
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2023 iF Design Awards에서 신시어리의 스타트 시드키트가 수상하게 되었습니다.
이번의 수상으로 세계 3대 디자인 어워드인 iF Design Awards를 다시 한번 받으며
세계적인 디자인 어워드를 10번째로 수상하게 되었네요.
배송사고를 제외하면 한 번의 실패 없이 매번 수상을 할 수 있도록 함께 해 주신
모든 Sincerer 분들과 오늘날의 신시어리를 있게 해 주신 고객분들께 감사의 말씀을 드립니다.
*만약 디자인 어워드를 수상하는 방법이 궁금하시다면 지난 아티클, “Red Dot, iF Award 9번 수상하기” 를 참고하여 주세요.
사실 현재 시점에서 디자인 어워드를 수상하는 것은 여러가지 생각이 듭니다.
세계적인 디자인 어워드를 수상작한 디자인의 제품만을 학습한 AI를 손쉽게 만들 수 있는 시대에,
사람이 직접 디자인을 하고 독창성 있는 제품을 만드는 일은 어떤 의미를 갖을까요.
AI의 디자인 방식
우선 이해를 위해 요즘 가장 많이 사용되고 있는 AI의 2가지 이미지 생성모델에 대하여 간단히 알아보겠습니다.
실사에 가까운 사진을 만드는 스테이블 디퓨전(Diffusion)은 이미지를 낮은 해상도에서 높은 해상도로
점진적으로 디퓨전(Diffusion)하는 방식으로 작동하기 때문에 실사에 가까운 정교한 질감을 생성할 수 있습니다.
하지만 고해상도 이미지를 만들 수 있는만큼 많은 컴퓨팅 리소스가 소비되지요.
달리(DALL-E)는 OpenAI가 개발한 GPT 아키텍처에 기반하기 때문에 텍스트와 이미지간의 관계를 이해하고 있습니다.
그렇기 때문에 독창적인 텍스트를 입력하여 새로운 이미지를 생성하는데 강점이 있습니다.
이러한 이미지 생성형 AI 모델의 공통점은 머신러닝을 통해 사람들이 보기에
거의 무한한 수에 가까운 이미지를 계속 학습시키고 결과를 만드는 방식에 있습니다.
하지만 가만히 생각해 보면 이러한 학습방법에는 문제가 있습니다.
AI가 만든 이미지를 다시 학습하여 만든 이미지를 다시 학습하여 만든 이미지를 다시 학습하는 것을…
계속 반복하게 되면 과연 그 끝에 나타난 이미지들은 어떤 표준적인 이미지에 수렴하게 되지 않을까요?
그리고 그 순간부터 이미지의 “독창성”은 사라지게 되는 것이 아닐까요?
“ChatGPT는 인터넷의 흐릿한 이미지이다”
휴고상, 로커스상, 네뷸러상을 모두 수상하며 이 시대를 대표하는 SF작가로 유명한 테드 창(Ted Chiang)도 비슷한 생각을 했던 것 같습니다.
그가 New Yorker에 기고하며 많은 사람들의 논쟁을 촉발시킨 “ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web” 라는 아티클에서 설명한 내용은 이렇습니다.
디지털 사진기가 찍은 JPEG 사진은 현실의 모습에 대한 손실압축이고, MP3는 특정한 주파수를 제거한 손실압축이듯,
AI가 만들어낸 결과물 역시 인터넷의 수많은 자료들을 손실시켜 압축한 ‘흐릿한 이미지’ 입니다.
특히 AI 모델이 더 보편화되고 사용이 많아질수록 AI는 다른 AI가 생성한 결과물을 다시 학습하게 될텐데,
이렇게 결과물을 학습한 AI의 결과물은 원본처럼 독창적이며 선명할 수 없고, 결국 흐릿하게 평균에 수렴할 것이라는 우려를 하고 있습니다.
테드 창의 마지막 질문은 아래와 같습니다.
저는 이 질문이 사람들이 사진원본인 Raw 파일보다 JPEG을 많이 쓰고, 영화를 보거나 게임을 직접 플레이하는 대신
Youtube로 압축된 경험을 하고, 음악을 FLAC이 아닌 MP3로 듣는 것처럼
결국 세상의 텍스트와 이미지를 압축하는 AI가 수많은 원본을 대체할 미래에 대한 자조적인 질문이라고 생각합니다.
신시어리라는 선명한 이미지
신시어리의 굿즈들을 반복적으로 따라하며 다소 흐릿하지만
대중들이 쉽게 소비할 수 있는 그런 브랜드와 제품들은 꼭 AI가 아니라도 지금도 많이 있습니다.
이들이 시간이 지나며 아주 많은 수의 제품과 디자인을 학습하기를 반복하다보면
마치 사람들이 다소 부정확하지만 효율적인 ChatGPT의 결과를 받아들이는 것처럼
‘흐릿하지만 압축된 제품’을 원본보다도 더 많이 찾게 될 수 있습니다.
그렇다면 이 모든 사실에도 불구하고 왜 신시어리는 굳이 독창적인 제품과 디자인을 계속 만들려고 하는 것일까요.
이유는 간단합니다.
신시어리의 제품과 디자인이 이 시대 굿즈의 수준을 높일 수 있는 선명한 원본이 되고 싶기 때문입니다.
스케치를 할 때 선형원근법을 발전시킨 레오나르도 다빈치를 생각하거나,
전기차를 충전할 때 전류량과 전기분해 반응법칙을 만든 패러데이를 떠올리진 않습니다.
(물론 아이폰을 쓸 때 가끔 스티브 잡스를 떠올리긴 합니다)
하지만 신시어리의 디자인과 제품이 모든 굿즈의 가장 앞(Avant-garde)에 선명하게 서서 학습의 대상이 된다면,
이 세상의 다른 많은 제품들 역시 조금 더 아름다워지지 않을까요?
Sincerely Yours,
이 아티클을 학습한 인공지능이 작성한 글을 학습한 인공지능의 글이 궁금한 신시어리.