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초록·키워드
최근 들어, 여러 창의적 문제 해결 방법론에 디지털화가 진행되면서 디자인씽킹 프로세스도 변화를 겪고 있다. 이러한 디지털화의 중심에는 생성형 AI의 발전이 중대한 영향을 미치고 있다. 인공지능 기술이 발전하면서 생성형 AI는 인간의 학습 능력과 지각 능력, 추론 능력이 필요한 분야뿐만이 아니라 창의성의 분야에도 적용되고 있는데. 그 영향을 적극적으로 받아들이는 분야 중 하나가 디자인씽킹이기 때문이다.
이에 본 연구에서는 디자인씽킹 수행 과정에 생성형 AI를 도구로 사용할 경우, 어떤 효과가 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위해 가상의 공간디자인 프로젝트를 진행하여 디자인씽킹 단계별로 적합한 생성형 AI 프로그램을 확인하고 특장점을 파악하였다.
디자인씽킹 프로세스에서 생성형 AI를 사용할 경우, 전반적으로 프로세스의 진행 속도에 영향을 미침을 확인했다. 또한 자료 수집을 용이하게 도왔으며, 자료의 정확도를 높일 수 있음을 확인했다. 그리고 아이디어의 실행 과정에서 다양한 아이디어를 제안받았으며, 프로토타입의 조형적 수준을 높일 수 있었다.
그러나 디자인씽킹을 통해 전문적인 결과물을 제작할 경우에는 한계를 보였다. 전문적인 디자인을 위해서는 디자이너의 역할이 중요함을 알 수 있었고, 이런 이유로 생성형 AI의 역할이 아직은 보조적인 수준에 머물러 있음도 확인했다.
이를 기반으로 디자인씽킹 프로세스에서 디자이너와 생성형 AI의 역할을 분류했을 때, 디자이너는 ‘운영’, ‘공감’, ‘선택’의 역할로, AI는 ‘수집’, ‘분석’, ‘생성’의 역할로 구분되었다.
본 연구를 통해, AI 시대가 다가올수록 디자인씽킹의 중요성은 더욱 강조될 것을 확인할 수 있었다. AI의 기능이 문제 해결 과정에서 상대와 마주하고 공감하는 역할까지 아직은 할 수 없기 때문이다. 공감은 인간만이 할 수 있는 장점인 것이다. 이에 디자인씽킹은 AI와 상호 보완적으로 공존하며 발전할 것으로 예상된다.
이에 본 연구에서는 디자인씽킹 수행 과정에 생성형 AI를 도구로 사용할 경우, 어떤 효과가 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위해 가상의 공간디자인 프로젝트를 진행하여 디자인씽킹 단계별로 적합한 생성형 AI 프로그램을 확인하고 특장점을 파악하였다.
디자인씽킹 프로세스에서 생성형 AI를 사용할 경우, 전반적으로 프로세스의 진행 속도에 영향을 미침을 확인했다. 또한 자료 수집을 용이하게 도왔으며, 자료의 정확도를 높일 수 있음을 확인했다. 그리고 아이디어의 실행 과정에서 다양한 아이디어를 제안받았으며, 프로토타입의 조형적 수준을 높일 수 있었다.
그러나 디자인씽킹을 통해 전문적인 결과물을 제작할 경우에는 한계를 보였다. 전문적인 디자인을 위해서는 디자이너의 역할이 중요함을 알 수 있었고, 이런 이유로 생성형 AI의 역할이 아직은 보조적인 수준에 머물러 있음도 확인했다.
이를 기반으로 디자인씽킹 프로세스에서 디자이너와 생성형 AI의 역할을 분류했을 때, 디자이너는 ‘운영’, ‘공감’, ‘선택’의 역할로, AI는 ‘수집’, ‘분석’, ‘생성’의 역할로 구분되었다.
본 연구를 통해, AI 시대가 다가올수록 디자인씽킹의 중요성은 더욱 강조될 것을 확인할 수 있었다. AI의 기능이 문제 해결 과정에서 상대와 마주하고 공감하는 역할까지 아직은 할 수 없기 때문이다. 공감은 인간만이 할 수 있는 장점인 것이다. 이에 디자인씽킹은 AI와 상호 보완적으로 공존하며 발전할 것으로 예상된다.
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