figma·2025년 2월 12일·3분 읽기큐레이션 요약

기술의 다음 장을 정의

AI와 자동화가 창작과 기술 경험을 바꾸는 가운데, Figma의 Config 2025는 기술을 더 인간적이고 사려 깊은 방향으로 이끄는 제작자들을 소개한다. Meta의 차세대 컴퓨팅, YouTube의 창작자 도구, Anthropic의 AI 인터페이스, 로봇과 인간의 관계를 탐구하는 연구가 주요 주제다. 이들은 기술의 발전뿐 아니라 접근성, 공감, 창의성, 새로운 상호작용 방식의 중요성을 강조한다. ### 차세대 컴퓨팅 플랫폼을 만드는 Andrew “Boz” Bosworth - Andrew Bosworth는 하버드에서 Mark Zuckerberg의 AI 수업을 가르친 뒤 Facebook의 10번째 엔지니어가 됐다. - 소셜 네트워크의 핵심 기능인 News Feed를 만든 인물로, 초기 반대에도 불구하고 소셜미디어 사용 방식을 크게 바꿨다. - 현재 Meta의 CTO이자 Reality Labs 책임자로서 다음 기술을 이끌고 있다. - AR 안경 - 혼합현실 헤드셋 - 메타버스 - AI 기반 기기와 개인화된 AI 비서 - Config에서는 Meta가 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 구축하는 과정과 AI 네이티브 기기의 미래를 소개할 예정이다. ### 창작자를 위한 도구를 설계하는 Ebi Atawodi - YouTube Studio의 제품 관리 책임자인 Ebi Atawodi는 문학상 설립 경험을 바탕으로 창작자의 스토리텔링을 돕는 제품을 개발하고 있다. - YouTube Studio는 아이디어 생성과 새로운 시청자 도달을 지원하는 AI 기능을 확대하고 있다. - Atawodi는 제품이 특정 사용자만을 위해 만들어졌다고 느꼈던 경험을 바탕으로, 기술은 누구나 이용할 수 있어야 한다고 강조한다. - 그녀의 접근 방식은 제품의 기능적 완성도뿐 아니라 다음 요소를 중시한다. - 다양한 사용자의 경험 반영 - 접근성 - 창작자의 개성과 목소리 존중 - 사용자가 제품에 소속감을 느끼도록 하는 설계 ### AI에 맞는 새로운 인터페이스를 설계하는 Joel Lewenstein - Anthropic의 제품 디자인 책임자 Joel Lewenstein은 Claude와 같은 AI 시스템에 적합한 인터페이스를 탐구한다. - AI가 기존 소프트웨어보다 훨씬 유동적이고 예측하기 어려운 결과를 제공하면서, 전통적인 화면과 상호작용 방식만으로는 충분하지 않다는 문제의식이 있다. - 그는 AI의 능력이 성장하는 모습을 아이가 새로운 능력을 발견하는 과정에 비유하며, AI를 설계할 때 열린 태도와 관찰이 필요하다고 본다. - 뛰어난 디자이너는 특정 산업 경험의 양보다 문제를 바라보고 사고하는 방식으로 평가해야 한다고 주장한다. - 핵심 관심사는 AI의 복잡한 기능을 사용자가 자연스럽게 이해하고 활용할 수 있도록 만드는 것이다. ### 로봇에 생명감을 불어넣는 Madeline Gannon - 로봇공학자 Madeline Gannon은 연구 스튜디오 Atonaton을 통해 산업용 로봇을 살아 있는 기계적 생명체처럼 표현한다. - Knight Foundation의 창작 로봇공학 지원을 받아 자율 시스템과 인간의 관계를 예술적·감정적 관점에서 탐구하고 있다. - 그녀는 로봇이 생명감을 갖게 하려면 인간의 마음을 정교하게 모델링해야 한다는 통념에 의문을 제기한다. - 사람은 복잡한 인지 모델 없이도 움직임, 형태, 반응만으로 무생물에 의도와 감정을 부여할 수 있다는 점을 실험한다. - 이를 통해 로봇을 단순한 산업 장비가 아니라 공감과 상상력을 자극하는 존재로 바라보게 한다. ### Config 2025가 제시하는 공통된 방향 - AI와 자동화의 발전을 기술 성능만으로 평가하지 않고, 사람에게 어떤 경험을 제공하는지 함께 고려한다. - 새로운 제품과 인터페이스는 인간의 창의성, 접근성, 공감 능력을 강화해야 한다. - 기술의 미래는 거대한 시스템을 만드는 일뿐 아니라 사용자가 이해하고 신뢰하며 감정적으로 연결될 수 있는 방식을 설계하는 데 달려 있다. - Config 2025는 2025년 5월 샌프란시스코와 런던에서 열리며, 온라인 참석은 무료로 제공된다. 기술을 설계할 때는 “무엇을 만들 수 있는가”와 함께 “누구를 위해, 어떤 경험을 만들 것인가”를 물어야 한다. 이 글이 소개하는 연사들은 AI와 로봇의 발전 속에서도 접근성, 공감, 창의적 해석을 제품 설계의 중심에 둬야 한다는 점을 보여준다.

원문 읽기(새 탭에서 열림)

roboticsAIaugmented-realityvirtual-reality+4

figma·2024년 6월 25일원문

우리는 마침내 안 (새 탭에서 열림)

최근 AI 기술의 비약적인 발전은 SF 영화 속의 상상과 현실 사이의 간극을 좁히며 본격적인 안드로이드 시대를 열고 있습니다. 아메카(Ameca)와 아폴로(Apollo) 같은 현대의 휴머노이드 로봇들은 단순한 노동력을 넘어, 인간의 심리적 본성을 이용한 직관적인 인터페이스로서 우리와 상호작용하기 시작했습니다. 결국 로봇 기술의 핵심은 기계적인 완성도를 넘어 인간과 기술이 어떻게 공존하고 소통할 것인가를 설계하는 디자인의 영역으로 확장되고 있습니다. **지능의 투영과 인터페이스로서의 로봇** - 인간은 사물에 생명력을 부여하는 '애니미즘'과 '의인화' 본능이 있어, 로봇의 움직임과 표정만으로도 지능이 있다고 믿는 경향이 있습니다. - 아메카(Ameca)는 화면(스크린)이라는 장벽을 넘어 몸짓과 표정을 사용하는 인터페이스를 제공하며, 이는 VR 헤드셋과는 반대로 기술을 인간의 공간으로 끌어들이는 역할을 합니다. - 거대언어모델(LLM)과 결합된 로봇은 자연스러운 대화뿐만 아니라 상황에 맞는 표정을 지을 수 있어, 사용자에게 단순한 도구를 넘어선 강력한 정서적 경험과 유대감을 제공합니다. **심미성과 사회적 수용성을 고려한 디자인** - 로봇 디자인의 핵심은 인간과 닮았으면서도 불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)를 피하는 것으로, 아메카는 의도적으로 금속성 외형을 유지하여 로봇임을 분명히 하면서도 표정의 정교함을 살렸습니다. - 범용 노동 로봇인 아폴로(Apollo)는 인간의 작업 환경에 최적화된 휴머노이드 형태를 취하면서도, 친근감을 주기 위해 눈 대신 카메라와 LED 디스플레이를 활용한 얼굴 디자인을 채택했습니다. - '페르소나 아키텍트'와 같은 전문가들은 로봇에 특정 성격을 부여하여, 로봇이 상황에 맞게 언어 코드를 전환하거나 사용자와 더 깊은 유대감을 형성할 수 있도록 설계합니다. **기계와의 관계 설정을 위한 시스템의 가독성** - 로봇의 움직임은 일종의 '바디 랭귀지'이며, 사용자가 로봇의 다음 행동이나 의도를 예측할 수 있게 하는 '가독성(Legibility)' 확보가 중요합니다. - 복잡한 AI 시스템과 이를 사용하는 인간 사이의 언어적 격차를 줄이기 위해, 디자이너들은 산업용 로봇에 생명력을 불어넣어 통제가 아닌 '연결'의 대상으로 재정의하고 있습니다. - 로봇이 인간의 공간에 들어올 때 사회적으로 수용 가능한 형태와 행동 양식을 갖추는 것은 기술적 진보만큼이나 중요한 설계 요소입니다. 휴머노이드 로봇은 이제 특정 목적만을 수행하는 고정된 기계에서 벗어나, 인간과 함께 생활하며 소통하는 다재다능한 동반자로 진화하고 있습니다. 성공적인 안드로이드 시대를 맞이하기 위해서는 기술의 고도화와 더불어, 인간의 심리를 깊이 이해하고 기술과 인간 사이의 접점을 예술적·윤리적으로 조율하는 디자인적 접근이 필수적입니다.

roboticsAI대규모 언어 모델자동화+3

figma·2024년 6월 25일·3분 읽기큐레이션 요약

더 프롬프트에

AI가 디자인과 제작 방식을 바꿀 가능성은 크지만, 그 잠재력을 어떻게 실현할지는 아직 열려 있다. Figma의 잡지 《The Prompt》는 디자인·엔지니어링·제품 개발·건축 분야의 전문가들에게 질문을 던져 AI의 현재 가능성과 한계, 앞으로의 방향을 탐구한다. 글은 좋은 결과를 얻으려면 AI 자체보다 맥락과 의도를 담은 질문, 즉 잘 설계된 프롬프트가 중요하다고 강조한다. ## 《The Prompt》의 기획 의도 - 《The Prompt》는 Figma의 Story Studio와 Brand Studio가 만든 매거진이다. - 2024년 Config에서 인쇄판이 공개됐으며, Figma Store에서 구매할 수 있다. - 다양한 분야의 전문가 인터뷰와 에세이를 통해 AI가 복잡한 시스템을 더 이해하기 쉽게 만드는 방법을 살펴본다. - 참여자들은 AI를 활용하는 동시에, AI가 더 나은 결과를 내도록 설계하고 질문하는 방법도 탐구한다. ## 프롬프트 엔지니어링과 질문의 힘 - 프롬프트 엔지니어링은 원하는 답을 얻기 위해 올바른 질문을 설계하는 일이다. - 좋은 인터뷰어가 질문의 맥락과 방향을 조절하듯, AI에게도 다음 요소를 명확히 제공해야 한다. - 충분한 배경 정보 - 문제를 바라보는 관점과 프레임 - 결과물의 목적과 제약 - 기대하는 답변의 형태와 수준 - 창작이나 문제 해결의 출발점에는 항상 일종의 프롬프트가 있으며, 창의성은 질문을 통해 구체화된다. - LLM은 뛰어난 능력을 갖고 있어도 입력이 불명확하면 잠재력을 제대로 발휘하기 어렵다. ## AI와 좋은 디자인의 관계 매거진은 “AI 시대의 좋은 디자인이란 무엇인가”라는 질문에서 출발한다. - AI가 디자인 과정에 참여하더라도 문제 정의와 목적 설정은 여전히 중요하다. - 좋은 디자인은 단순히 빠르게 결과를 만드는 것이 아니라, 사람과 맥락에 적합한 해결책을 찾는 과정이다. - AI를 활용할수록 디자이너는 결과물을 평가하고 방향을 조정하는 역할을 더 명확히 수행해야 한다. ## 코드와 자동화의 재평가 “코드가 상품화되는 것을 왜 두려워하는가”, “디자인 시스템의 잠재력을 자동화로 끌어낼 수 있는가” 같은 질문을 통해 제작 방식의 변화를 다룬다. - 코드 작성 자체보다 어떤 문제를 해결할지 정의하는 능력이 중요해질 수 있다. - 자동화는 반복 작업을 줄이고 디자인 시스템의 일관성과 확장성을 높일 수 있다. - 그러나 자동화가 창의적 판단이나 인간의 책임을 완전히 대체하는 것은 아니다. ## 데이터와 실험의 새로운 기준 - “최소 실행 가능 데이터”라는 질문은 AI 시스템에 반드시 필요한 데이터의 범위를 고민하게 한다. - 많은 데이터를 모으는 것보다 목적에 맞는 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 일이 중요하다. - “0.5에서 시작한다”는 주제는 완성된 계획을 기다리기보다 불완전한 초기 단계에서 실험하고 개선하는 태도를 시사한다. ## AI를 신뢰할 수 있게 만드는 방법 - 사람들이 원하는 AI 기능과 실제로 신뢰하는 기능 사이에는 차이가 있다. - 유용한 AI 기능은 명확한 문제를 해결하고, 결과의 근거와 한계를 이해할 수 있어야 한다. - 효율성을 높이더라도 창의적 탐색과 예상 밖의 발견을 지나치게 줄여서는 안 된다. - AI가 만든 결과를 검토하고 수정할 수 있는 인간의 통제권이 필요하다. ## 기술의 범위를 넓히는 질문 매거진은 기술 업계 내부의 관점에 머무르지 않고 사회와 물리적 환경으로 논의를 확장한다. - AI가 업계 내부의 ‘에코 챔버’를 넘어 다양한 사용자와 관점을 반영할 수 있는지 질문한다. - 제조업과 주거 건축 같은 산업에서 AI가 복잡한 문제 해결에 어떻게 기여할 수 있는지 살펴본다. - 로봇이 주택을 건설할 수 있는지, 인간형 로봇의 시대가 실제로 다가오고 있는지도 탐구한다. - AGI뿐 아니라 인간의 증강된 지능(ADI)이 어떤 의미를 갖는지도 함께 묻는다. ## 실용적인 결론 AI를 효과적으로 활용하려면 도구의 성능만 기대하기보다 문제의 맥락, 목표, 제약 조건을 구체적으로 정의해야 한다. 좋은 프롬프트를 작성하고, AI의 결과를 비판적으로 검토하며, 작은 실험을 반복하는 접근이 현재 가장 현실적인 활용법이다.

원문 읽기(새 탭에서 열림)

roboticsAI디자인 시스템대규모 언어 모델+4

figma·2024년 6월 25일·3분 읽기큐레이션 요약

로봇이 우리의 집을 지어야

Icon 공동창업자 Jason Ballard는 로봇과 AI를 활용한 3D 프린팅이 주택 건설을 더 빠르고 저렴하며 지속 가능하게 만들 수 있다고 주장한다. Icon은 벽체를 콘크리트 기반 재료로 층층이 출력해 기존의 골조·단열·벽체 마감 공정을 대체하고, AI 시스템 Vitruvius로 설계부터 예산·일정·시공 지침까지 자동화하려 한다. 장기적으로는 지구의 주거 문제뿐 아니라 달의 인프라 건설에도 이 기술을 적용하는 것이 목표다. ## 주거 문제 해결을 향한 창업 배경 - Jason Ballard는 원래 성공회 사제를 준비했지만, 노숙인 보호시설 운영과 지속 가능한 건축 분야에서 일하며 주거 문제에 관심을 키웠다. - 그의 관심사는 단순한 주택 공급이 아니라 주거의 **경제성, 존엄성, 아름다움, 편안함**을 함께 개선하는 것이었다. - 우주 자원 석사 과정에서 우주 로봇과 주거 건설을 연구한 경험도 Icon 설립의 배경이 됐다. - 주택과 우주 인프라를 모두 해결하려면 기존의 수작업 중심 건설 방식보다 소프트웨어와 로봇이 필요하다고 판단했다. ## 벽체 중심의 3D 프린팅 건설 - Icon은 건설 과정에서 가장 느리고 복잡하며 재료와 노동력이 많이 필요한 부분으로 벽 시스템을 선택했다. - 대형 로봇이 시멘트 기반 재료를 여러 층으로 압출하고, 철근으로 보강해 벽을 만든다. - 이 벽체는 기존의 다음 공정을 하나의 시스템으로 대체하는 것을 목표로 한다. - 목재 또는 금속 골조 - 단열재 - 석고보드 - 외벽 sheathing - 마감재와 사이딩 - 3D 프린팅은 현장에서 필요한 공정을 줄이고 자재 공급망을 단순화해 건설 자동화에 적합하다는 설명이다. ## 3D 프린팅 주택의 성능과 비용 - 3D 프린팅 주택은 전통적인 방식보다 빠르고 저렴하게 건설할 수 있다고 주장한다. - Icon의 벽 시스템은 다음과 같은 내구성 성능을 제시한다. - 2시간 57분의 내화 성능 - 시속 250마일의 강풍을 견디는 내풍 성능 - 압축 강도와 3점 굽힘 시험 통과 - 에너지 효율, 홍수, 허리케인, 흰개미 저항성 검증 - Icon은 세계 최초의 3D 프린팅 주거 단지를 완공했다. - 일부 입주자는 월 에너지 비용이 17달러에 불과하다고 전했다. - 자동화 기술이 비용 절감뿐 아니라 기존 공법으로는 구현하기 어려운 형태와 아름다운 디자인도 가능하게 한다고 설명한다. - 이러한 성능이 축적되면 장기적으로 전통적인 목조 골조 주택이 규제 대상이 될 수도 있다고 Ballard는 농담 섞어 말한다. ## Vitruvius: 건축 설계를 자동화하는 AI - Icon은 설계, 인허가, 비용 산정, 일정 계획을 자동화하는 AI 시스템 **Vitruvius**를 오픈 베타로 공개했다. - 건축은 지역별 법규와 환경 조건이 달라 자동화가 특히 어려운 분야다. - 세계 곳곳에 수천 가지 건축 법규가 존재한다. - 인허가 절차는 지역마다 다르다. - 설계 변경이나 규정 해석 오류가 공사 지연과 예산 초과로 이어질 수 있다. - 초기에는 자동화 소프트웨어를 개발했지만, 계산량이 많고 결과 정확도가 충분하지 않아 제품으로 출시하지 못했다. - 생성형 AI의 발전으로 대규모 데이터를 더 빠르고 정확하게 분석할 가능성이 생기면서 약 2년 전부터 데이터 학습 중심으로 방향을 전환했다. - Icon은 평면도, 건축 설계, 인허가 자료 등을 수집해 대규모 건축 데이터 세트를 구축했다. - Vitruvius의 목표는 다음 단계까지 연결되는 것이다. - 사용자의 요구를 반영한 건축 설계 생성 - 시공 가능한 건축 도면과 계획 작성 - 예산 및 일정 산출 - 최종적으로 3D 프린팅 로봇이 실행할 시공 명령 생성 ## 지구와 달을 잇는 건설 자동화 - Icon은 AI와 로봇이 비용 효율적인 주택을 더 많은 사람에게 제공할 수 있다고 본다. - 지구에서는 주택 부족과 건설 비용 문제를 해결하는 수단으로 기술을 활용하려 한다. - 동시에 NASA와 협력해 달에 인프라를 건설하는 연구도 진행하고 있다. - 지구에서 멀리 떨어진 환경에서는 인력과 자재를 지속적으로 보내기 어렵기 때문에, 자율 로봇과 현지 재료를 활용한 건설 기술이 특히 중요하다. 건설 자동화는 단순히 집을 출력하는 기술이 아니라, 설계·인허가·예산·시공을 하나의 데이터 흐름으로 통합하려는 시도다. 다만 실제 적용에서는 지역별 법규, 장기적인 구조 안전성, 비용 검증, AI 설계의 책임 소재를 함께 확인해야 하므로, 성능 주장과 상용 사례를 독립적으로 검증하며 도입하는 것이 바람직하다.

원문 읽기(새 탭에서 열림)

roboticsAI생성형 AI자동화+4