무형의 것에 집중하기, 노유경 Google UX Design Lead

 

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들어가기전에
이 글은 Wanted Con: 디자이너의 성장 강연중 노유경 디자이너님의 무형의 것에 집중하기 편을 보고 작성하게된 글입니다.

 

무형의 것에 집중하기, Invisible user interface
AI의 발전으로 인해서 우리는 스크린 베이스의 유형의 것들 보다 경험 베이스의 무형의 것에 더 많은 시간을 들이게 되었습니다. 디바이스가 스마트폰, 스마트 스피커, 스마트 디스플레이, 스마트 티비, 웨어러블 디바이스로 다양화됨에 따라 디바이스의 인풋 역시, 목소리, 얼굴, 제스쳐, 감정 등 인간에게 더 자연스러운 형태로 변화하게 되었습니다. 여기서 우리가 신경써야할 점은 보이지 않는 UI와 데이터 & 알고리즘 입니다. 즉, 디바이스와 사람간의 인터렉션은 점점 더 보이지 않는 형태로 진화하고 있으며, 이 변화의 시작점인 AI의 핵심은 데이터와 알고리즘입니다.

 

왜 지금 AI가 대두되고 있는가?
최근 몇년동안 AI가 폭발적으로 성장한 이유는 모바일 컴퓨팅의 발전으로 인해서 스마트폰 사용량이 급격하게 늘어나고, 이로 인해서 수집할 수 있는 데이터도 많아졌기 때문입니다. 그렇기 때문에 많은 양의 데이터를 확보할 수 있게 되었고, 이렇게 많은 양의 데이터를 기게가 처리하고 학습할 수 있는 하드웨어가 함께 발전하게 되었습니다.

우리가 마주하는 인터페이스는 자연어 처리, 음성 인식을 통해서 기계가 인간에게 점점 더 익숙한 인터페이스로 발전해나가고 있습니다. 하나의 예시로 처음엔 키보드로 모니터를 보며 인풋을 넣었다면, 그 다음에는 스마트폰의 스크린을 터치하여, 그리고 현재에는 스마트 스피커에 음성으로 명령어를 말해 인터렉션을 하고 있습니다. 이처럼 AI 기술의 발전으로 사람이 기계에 맞춰서 사용법을 습득하는 것이 아니라 기계가 사용자에게 맞춤형으로 진화하게 된 것이 커다란 흐름이 되었습니다. 같은 맥락에서 스마트 스피커는 키보드와 터치 스크린과 같이 부가적인 인터페이스가 사라진 형태로, 기계가 인간에게 가장 자연스러운 형태인 대화 형태로 진화한 형태임을 알 수 있습니다.

 

새로운 인터렉션 형태: 페이스 아이디, 자율주행 자동차, 제스쳐 인식, AR
새로운 인터렉션의 형태로 페이스 아이디와 자율주행 자동차의 예시를 들어주셨으나, 이미 많이 사용되고 있기 때문에 따로 정리를 하지는 않았습니다. 제스쳐 인식과 AR과 같은 경우에는 이미 많이 대두된 기술들이지만, 아직 우리의 삶에 깊게 스며들지는 못하고 있는 것 같습니다. 제스쳐 인식은 사람의 몸 자체를 인터페이스로 쓸 수 있는 예시로 이러한 기술로 인해서 사람의 몸이 인터페이스로 변화하는 시대에 어떤 것들이 없어질 수 있는지에 대한 생각을 해보는 것이 중요할 것 같습니다. AR은 오프라인과 온라인이 결합된 새로운 경험 요소지만 아직 사용자들에게 매력적으로 다가오지는 못하고 있는 중입니다.

새로운 인터렉션에 관련해서는 제가 2018년에 적은 글이 있는데 함께 첨부합니다. 넷플릭스 드라마 블랙미러를 보고나서 사람의 눈이 인터페이스가 되는 형태가 정말 미래에 새로운 인터페이스가 될 수도 있겠다는 생각을 하게되었고, 다른 아티클들을 읽고 뇌파를 읽어서 생각만으로 디바이스와 인터렉션 할 수 있는 방식 등에 대한 생각도 짧게 적어놓은 글입니다. (2020년에 다시 보는 지금, 비공개된 동영상이 많아 아쉽네요.)

The Best Interface is No Interface

 

데이터가 중요한 이유 데이터와 알고리즘
데이터가 중요한 이유는 데이터 없이 인공지능을 만들 수 없기 때문입니다. 기계가 사람처럼 말하고, 판단하고 할 수 있기 위해서는 많은 데이터를 가지고 학습을 시켜야 합니다. 그렇기 때문에 굉장히 방대한 양의 데이터가 필요하고, 또 어떠한 데이터를 가르쳐줬느냐에 따라서 기계가 판단하는 것들이 다 달라지게 됩니다. 어린아이에게 좋은 교육을 시켰을 때 이 어린이가 좋은 어른으로 성장하는 것과 비슷합니다. 그렇기 때문에 기계에게 주입해주는 데이터의 퀄리티가 아주 중요한 역할을 하게 됩니다.

 

알고리즘에 의해 만들어진 경험, Experience drive by algorithm
AI는 결국 사람이 선별해서 가르쳐주는 데이터를 통해서 결과물을 만들어 냅니다. AI 사용은 먼 이야기가 아니고 우리는 이미 이 알고리즘에 의해 만들어진 경험을 많이 사용하고 있습니다. SNS 첫화면에 보여지는 게시물, 교통상황을 예측해주는 지도 서비스, 넷플릭스 유튜브 등의 취향에 맞춰서 제공되는 미디어 서비스들, 테슬라와 같은 자율주행 자동차 등 알고리즘을 통해서 우리에게 많은 경험을 전달해주고 있습니다.

 

데이터와 알고리즘이 왜 디자이너에게 중요한가?
우리는 이미 많은 데이터를 만들어 냈습니다. 과거의 데이터를 통해서 기계는 알고리즘을 통해서 학습을 하고 아웃풋을 만들어내고 이는 사용자에게 개인화된 경험을 주게 됩니다. 그리고 이를 통해서 사람은 기계에게 피드백을 주게 되는데 여기서 피드백이란 제품을 사용하는 다양한 인터렉션입니다. 예를 들어 어떤 게시물을 좋아한다고 버튼을 눌렀거나, 아니면 친구에게 이 게시물을 공유한다던가하는 것들이 피드백이 될 수 있습니다. 이 피드백이 다른 또 하나의 데이터 포인트가 되고 이 데이터는 또 기계에 주입이 되는 이 전체의 순환의 과정을 거치게 됩니다. 그리고 이것이 중요한 디자인 프로세스의 하나로 변해가고 있습니다.

 

사용자의 경험이라는 것은 이 순환되는 과정에서 결정이 되는 것이다.
예전에는 디자인한 화면이 사용자에게 어떻게 보여질지 상상하는 것은 어렵지 않았습니다. 하지만 이렇게 인풋 > 피드백 > 반영의 순환 구조에서는 어떤 아웃풋이 나올지 예상하기 어렵습니다. 기계는 인간이 예상한 것 처럼 움직이지 않을 수 있고, 또 항상 여러가지 변수가 있습니다. 그렇기 때문에 기계로서는 사용자의 모든 컨택스트를 알고 예측하는 것이 불가능합니다. 그리고 취향이 다양한 개인에 따라 다양한 아웃풋이 나올 수 있습니다. 그렇기 때문에 디자이너들은 가상 시나리오를 통해서 새로운 디자인 경험을 지속적으로 생각해야합니다.

Explicit Feedback 기계에게 직접적으로 강한 시그널을 주는 것 > High confidence output
Implicit Feedback 사용자의 사용패턴에서 피드백을 얻는 것 > Low confidence output

 

 

이러한 경험을 만들 때 디자이너는 어떤 것을 고려해야 하나?
1. 사용자가 기계에게 피드백을 주는 인터페이스를 어떻게 디자인할 것인지.
2. 컨피던스 레벨에 따른 결과물이 유저에게 어떤 형태로 보여질 것인지.
3. 기계가 알고 있는 사용자의 데이터는 어떻게 관리될 수 있는지.
- 아래의 영상은 구글 어시스턴트가 사용자와 인터렉션할때 프라이버시를 지켜주기 위해 어떻게 뒷단에서 인풋을 처리하는지를 잘 보여주는 영상입니다. 사용자에게 데이터의 안정성을 보장하는 것 역시 좋은 사용자 경험을 주기 위해 고려해야할 필수적인 요소라고 생각합니다.

출처: Google Youtube

 

기술의 변화는 UX 디자이너의 변화를 의미합니다.
많은 데이터가 필요하고 중요해진 만큼, 사용자에게 알고리즘이 어떤 데이터를 가지고 어떠한 목적으로 사용할 것인지에 대한 경험을 쉽게 전달해주는 것이 UX 디자이너의 하나의 중요한 역할입니다. 안전하게 유저가 믿고 쓸 수 있는 그러한 경험들을 만들어내는 것이 데이터 프로텍션, 프라이버시가 중요해진 시대가 열리게 되었습니다. 대부분 테크기업들이 사용자가 데이터를 어떻게 보호할 수 있는지에 대한 정책을 세우고 있으며 ,사용자들을 대변하는 디자이너인 만큼 AI 시대에는 보여지는 디자인 뿐만 아니라 이런 프라이버시를 기본 요소로 고려해야만 합니다.

 

 

Design + Technology = The Future