Vercel팀의 Vibe coding our way to design homogenization를 번역한 글입니다.

우리는 ‘바이브 코딩(vibe coding)’의 확산으로 인해 디자인의 획일화로 이어질 위험에 처해 있는 걸까요? 최근 매트 웹(Matt Webb)은 이렇게 말했습니다.

…바이브 코딩이 부상하고 기존 앱의 시대가 저물면서, 사람들은 AI를 활용해 자신만의 마이크로 앱을 만들고 공유하게 될 것이다. 그리고 이 앱들은 각자의 ‘이상하고도 개인적인 미감’으로 차별화될 것이다.

하지만 문제는, AI가 만들어낸 이런 ‘집밥식(home-cooked)’ 앱들 중 상당수가 정작 ‘이상하고 개인적인 미감’을 전혀 갖고 있지 않다는 데 있습니다. 대부분의 결과물은, 솔직히 말해, 지루하고 기업적입니다. 그리고 단순히 ‘지루하고 기업적’일 뿐만 아니라, 모두 똑같은 방식으로 지루하고 기업적입니다.

실제로 Claude나 ChatGPT에게 특별히 기술적·미적 취향을 구체적으로 지정하지 않은 채 “작은 맞춤형 앱 하나 만들어줘”라고 요청하면, 결과물의 대부분은 React로 만들어지고 Tailwind로 스타일링될 확률이 아주 높습니다. 그 앱은 전형적인 ‘Tailwind스러운’ 미감을 가질 것입니다 — 평평한 보라색 버튼, 산세리프 시스템 폰트, 둥근 모서리들.

그리고 레이아웃 또한 당신이 이미 수없이 봐온 형태일 것입니다. 가령, 데스크톱에서는 가로형 내비게이션 바를 두고, 모바일에서는 그것이 햄버거 메뉴로 접히는 그런 구조 말입니다.

이런 식으로 보이거나 작동하지 않는 무언가를 얻고 싶다면, 사실상 시스템의 결을 거슬러야 합니다. 당신은 자신의 미적 취향을 꽤나 구체적으로, 세세하게 설명해야 합니다. 그리고 LLM이 그 설명을 존중해주길 바랄 수밖에 없습니다. 문제는 LLM은 당신의 미감을 학습한 적이 없다라는 점입니다.

나는 AI가, 엥겔바트(Douglas Engelbart)와 케이(Alan Kay) 같은 이들이 오랫동안 꿈꿔왔지만 아직 완전히 실현되지 못한 ‘컴퓨팅의 약속’을 드디어 이뤄낼지도 모른다는 점에서 낙관적입니다. LLM이 자연어를 코드로 변환하는 ‘컴파일러’로 작동함으로써, 더 많은 사람들이 컴퓨터를 사고와 표현의 매체로 다룰 수 있게 될지도 모릅니다.

사실 이미 그 조짐은 보이고 있습니다. 코딩 경험이 없는 사람들조차, 매트 웹이 묘사했듯 각자의 필요와 취향에 맞춘 작은 마이크로 앱들을 스스로 만들고 있습니다. 심지어 사이먼 윌리슨(Simon Willison) 같은 전문 개발자들은 LLM을 활용해 만든 이런 마이크로 앱 모음을 공개하기도 했습니다.

그러나 LLM은 결국 산업적 도구입니다. 이 말을 하다 보니, 이반 일리치(Ivan Illich)가 오래전에 Tools for Conviviality에서 썼던 문장이 떠오릅니다.

산업적 도구의 사용은, 각기 다른 역사와 문화를 지닌 도시의 풍경마저도 똑같은 형태로 찍어낸다. 고속도로, 병동, 교실, 사무실, 아파트, 상점 — 그 모든 곳이 어디서나 동일하게 보인다. 동일한 도구는 결국 동일한 성격 유형의 인간을 길러낸다.

LLM은 명백히 ‘반(反)공생적(anti-convivial)’입니다. 아마 일리치는 그것들을 싫어했을 것입니다. 다만, 일리치가 말한 ‘산업적 도구’는 지금보다 훨씬 오래된 것들입니다. 그는 도구의 과도한 보급뿐 아니라, 결과물을 스스로 조정하거나 개인화할 수 없는 한계 때문에 세상이 획일화된다고 지적했습니다. 그런 점에서 보면, LLM은 꼭 그 정의에 들어맞지는 않을 수도 있습니다. 이론적으로는, 우리는 LLM의 출력을 얼마든지 다양한 방향으로 이끌어갈 수 있으니까요.

하지만, 현실에서는 그렇게 되지 않습니다. 우리는 이미 LLM이 강력한 ‘균질화 장치(homogenizer)’라는 사실을 알고 있습니다. 그리고 그 이유는 단지 훈련 데이터나 알고리즘의 단일성 때문만이 아닙니다. 바로 ‘고착 효과(fixation effect)’ 때문입니다. 고착 효과란, LLM이 제시하는 초기 해답이 지나치게 완성도 높고 그럴듯해 보여서, 사용자가 너무 일찍 하나의 결론으로 수렴하게 되는 현상을 말합니다. 결국, 우리는 AI가 내놓은 답을 — 깊이 따져보거나 의심하기보다는 — 그냥 받아들이는 경향이 있습니다.

좋은 UX 디자인을 만드는 일은 어렵습니다. 그리고 LLM으로 앱을 만드는 대부분의 사람들은 숙련된 디자이너가 아닙니다. 앱이 그럴듯하게 보이고, UX 패턴이 익숙하기만 하다면 — 사람들은 AI가 ‘결정해준’ 방식을 그대로 따를 가능성이 높습니다. 결국 그 말은, 더 많은 사람들이 더 비슷한 앱을 만들게 된다는 뜻입니다.

물론, 디자인을 균질화하는 힘은 새삼스러운 것이 아닙니다. 인디애나 대학교 블루밍턴 캠퍼스의 연구진은 「웹 디자인의 균질화 조사: 혼합 연구 접근법(Investigating the Homogenization of Web Design: A Mixed-Methods Approach)」이라는 논문에서, 웹이 점차 동일한 레이아웃 스타일과 색상 선택으로 수렴해왔음을 보여주었습니다. 특히 2007년 무렵부터 이러한 경향이 눈에 띄게 가속화되었다고 합니다. 연구는 그 원인으로 모바일 친화적 디자인의 확산과 아이폰 출시(연도를 주목하라!) 등을 들지만, 내가 주목한 부분은 이것입니다. 점점 줄어드는 공통 라이브러리 의존도 증가, 즉 Bootstrap이나 jQuery 같은 오픈소스 라이브러리가 디자이너들을 해당 라이브러리가 가장 잘 지원하는 형태로 몰아넣었다는 점입니다. 그것이 2007년 이후 초창기의 이야기였다면, 오늘날의 jQuery와 Bootstrap은 — 짐작했겠지만 — React와 Tailwind입니다.

솔직히, 여기에 대해 뾰족한 해결책이 있는지는 잘 모르겠습니다. 하지만 분명한 건 하나 있습니다 — 직접 코드를 배우고, 개입해야 한다는 것.

나는 컴퓨팅 속에 더 이상하고, 더 개인적인 미감이 깃들길 진심으로 바랍니다. 그러나 그렇게 하려면, AI로부터 ‘페이스북’이 아닌 ‘마이스페이스’를 끌어내고 싶다면, 우리는 의식적으로, 의도적으로 ‘이상함’을 주입해야 합니다.