SQLDoom - 오리지널 Doom을 SQL로 포팅하기

• 당시 건축은 단순한 기하학적 형태, 장식 없는 표면, 단색 계열을 특징으로 하는 1920년대 모더니즘의 영향을 받음
• Villa Savoy에는 철학적 비전이, Bauhaus에는 확립된 원칙이 있었지만, 전후의 시급한 건설 수요 속에서 양식만 반복적으로 복제됨

• 신뢰와 안정성을 드러내던 은행 건축도 구별하기 어려운 외형으로 바뀜
• 이러한 ‘좀비 건물’은 수십 년이 지난 지금까지 이어짐

가장 그럴듯한 답이 고유한 답은 아님

• 대규모 언어 모델은 과거 또는 현재에 흔한 답을 잘 내놓지만, 특정 브랜드와 사용자 맥락에 맞는 독창적 답에는 덜 능숙함
• 한국식 바비큐 식당 사이트가 소프트웨어 회사 사이트처럼 보이는 사례는, 외형이 좋아도 업종과 이용 맥락에 맞는 개성이 없을 수 있음을 보여줌

빠른 결과와 세련된 외형이 품질 판단을 흐림

• 냉동 부리토를 전자레인지에 90초 돌려 식사를 해결하면, 속도에 만족한 나머지 심각한 품질 결함을 감수하기 쉬움
• AI도 한 문장과 버튼 클릭만으로 모서리와 그림자가 잘 다듬어진 인터페이스를 만들지만, 실제 문제 해결과 차별성까지 보장하지는 않음

쉽고 빠른 제작이 결과물을 소모품처럼 다루게 함

• 결정에 대한 책임과 장기적 관리를 소홀히 하고, 누가 유지보수할지조차 충분히 생각하지 않을 수 있음
• 세 위험이 겹치면 튀르키예의 획일적인 건축 단지처럼, 현재 맥락에 맞지 않는 단조롭고 공허하며 방치된 ‘좀비 UI’가 늘어날 수 있음

• Grok 로봇의 움직임과 생동감은 제품에 개성을 더함
• 캘린더 탭에 실제 날짜를 표시하는 작은 장치도 사용자를 신경 썼다는 흔적이 됨
• 에이전트용 지갑은 온라인 구매 중 에이전트가 겪을 문제를 예상하고 해결 도구를 내장함

• 사용자에게 어떤 존재가 되고 싶은지, 사용자가 무엇을 중요하게 여기는지가 품질 기준의 토대가 됨
• 이를 정하지 않으면 AI가 대신 결정하며, 결과는 일반적이고 과거의 패턴에 머물 가능성이 큼

• 더 많은 사람이 제품에 기여하고 변화도 많아지는 상황에서는 AI에 책임을 넘기기 쉬움
• Stripe는 낙관주의를 색상, 문체, 다루는 주제, 창업자를 지원하는 제품까지 크고 작은 결정에 반영함

AI로 만들었다는 이유로 품질 기준을 낮출 수는 없음

• Stripe의 평행사변형 브랜드 요소와 사용자 이미지를 넣은 광고 검토에서, 빠른 출시를 원하는 협업 파트너가 AI 결과물의 품질 기준을 질문함
• 사용자는 제작 방식보다 결과물이 좋은지를 중요하게 여기므로, 기준 역시 최종 결과에 맞춰야 함
• 팀은 합의를 거쳐 가장자리를 부드럽게 하고 작은 원형 요소의 크기를 줄이는 등 17개 개선점을 찾았으며, 이런 세밀한 다듬기를 사내에서 “popping Pepsi”라고 부름
• 목표는 완벽주의가 아니라 고객이 직접 알아차리는 수준보다 한 단계 깊게 다듬는 것임
• 사용자에게는 그 세심함이 전체적인 품질로 전달됨
• 관찰력과 안목을 길러 개인의 기준을 높이고, 이를 조직으로 확장해야 함
• 사용자가 말하는 것뿐 아니라 실제로 필요로 하고 원하는 것을 살펴야 함
• 사용하는 제품과 주변 세계에서 평범함, 좋음, 탁월함을 구분하고, 예술과 과학 등에서도 영감을 얻어야 함

• 디자이너 없이 인터페이스가 만들어지고, 사람이 자는 동안 에이전트가 문제를 찾아 수정하며, 사용자에게 실시간으로 생성형 UI가 제공됨
• 과거에는 디자이너가 문서의 빈틈을 채웠지만, 분산된 제작과 자동화된 구현에서는 더 명시적인 결정 기준이 필요함

• Gutenberg는 소문자와 대문자 26개씩만 만든 것이 아니라, 변형 글자와 약자, 연결 형태 등을 포함한 290개의 고유한 활자를 만듦
• 정렬된 본문에 보기 싫은 공백이 생기지 않도록 세밀한 선택지를 마련해, 기계로 인쇄해도 수작업 같은 품질을 유지하려 했음

• 처음에는 디자인 문서를 이해하는 MCP 기반 접근을 시도했지만, 정확도가 부족하고 세 사람이 같은 명령을 입력해도 서로 다른 결과가 나왔음
• 이후 개발자가 작업하는 환경에서 AI가 기준을 더 잘 따르도록 하는 CLI로 발전시킴
• 문서를 필요한 시점과 위치에서 활용하게 해 불필요한 맥락으로 주의가 분산되는 일을 줄임
• 기본 컴포넌트뿐 아니라 완전한 템플릿과 작업 흐름을 포함해, 제품의 동작 방식과 요소 간 결합까지 시스템에 담음

• Christopher Alexander의 말처럼, 시스템은 모든 규칙을 충족하고도 생명력이 없을 수 있음

• 과거에는 20개 아이디어 중 하나에만 자원을 배분하고, 개발 중에도 시험과 검토를 반복함
• 이제는 일주일에 20개를 만들 수 있어 가상의 제품을 논의하는 대신 실제 결과물을 경험할 수 있음
• 다만 이전에 과정 전반에서 이뤄지던 선별이 제작 이후로 밀리면서, 이미 만들어진 결과물에 “아니오”라고 말하기가 더 어려워짐

• ‘구현됨’이 ‘완성됨’을, ‘완성됨’이 ‘좋음’을 뜻하지는 않음
• 사용자처럼 직접 사용하며 문제를 해결하는지, 사용자의 사고방식에 맞는지, 전체 경험이 일관적인지 확인해야 함
• 개별적으로 좋아 보이는 요소도 사용자 여정으로 연결하면 어색할 수 있음
• 단순 승인이나 거절을 넘어, 무엇이 미완성이고 어떻게 완성도를 높일지 판단해야 함

• Nabil Kureishi가 다룬 이러한 요소는 AI가 잘하지 못하는 영역이며, 그 빈틈을 알아야 보완할 수 있음
• Nabil이 지적한 저품질 AI 결과물의 불쾌함에는 “세부 사항은 중요하지 않다”는 느낌이 있음
• 컵이 초록색이어도 파란색이어도 상관없다는 식이 아니라, 편집자는 모든 결정과 픽셀에 책임을 져야 함

• Stefan과 팀은 3D 장면을 만든 뒤 AI로 여러 애니메이션을 시도함
• 첫 결과는 재미있고 움직임도 귀여웠지만, 자세히 보면 동작이 끊기고 풍경도 충분히 보여주지 못했음
• 반복 수정 후 더 자연스럽고 생동감 있는 결과에 도달함
• AI가 없었다면 그만큼 복잡한 장면이나 다양한 시점을 시도하지 않았을 가능성이 있으며, 큰 노력과 검토가 필요했어도 탐색 가능한 범위는 넓어짐

• 누구나 무언가를 만들수록 차별화는 더 어렵고 중요해짐
• 현재의 채팅, 차트, 명령 인터페이스가 상호작용의 정점은 아님

• 더 생성적이고 생동감 있으며 반응적이고 역동적인 경험을 탐색할 여지가 있음
• 멀티터치가 새로운 상호작용을, 신시사이저가 새로운 소리를 가능하게 했듯 AI도 새로운 창작을 가능하게 함
• 모범 사례는 아직 정해지지 않았으며, 지금 만드는 사람들이 이를 구축하게 됨

• 《Built to Grow》 잡지 표지는 사람이 색채 작업과 반복 시안을 주도함
• AI는 색과 선이 원하는 위치에 놓이도록 세부 요소를 정교하게 다듬는 데 활용함
• 인간의 판단을 대체하기보다 그 판단을 확장하는 방식임

• “한국식 바비큐 식당 웹사이트가 필요하다”에서 멈추지 말고, 브랜드가 믿는 것과 품질의 정의, 중요하게 여기는 가치를 전달해야 함
• 자신만의 기준을 세울 때 활용한 원자료를 제공하고, AI가 다른 방식으로 사고하도록 도와야 함

• 빠르게 나왔다는 이유로 품질 결함을 받아들이는 ‘부리토 딜레마’를 피하고, 항상 한 단계 더 다듬어야 함
• 반대 입장에서 비평하는 에이전트로 결과물을 검토하고 수정할 수 있지만, 더 나은 결과를 추구하는 기준은 유지해야 함

• 익숙한 패턴을 따르는 일은 안전하고 편하지만, 기존 수준을 넘어서는 독특한 결과물을 만드는 일은 훨씬 어려움
• 리더는 AI 사용을 지시하는 데 그치지 말고 탐색할 여유를 주고, 낯설고 특이한 시도를 보호해야 함

• 기존 작업을 더 빨리 수행하는 데만 AI를 쓰면 가장 흥미로운 가능성을 놓치게 됨
• AI는 최소 수준뿐 아니라 목표와 야심의 수준도 높이는 데 활용할 수 있음
• 이를 위해 지향점, 시스템, 품질 기준, 실현하려는 목표를 의식적으로 정해야 함

• John Ruskin은 1850년 품질과 장인정신을 다루며 고딕 건축을 높이 평가함
• 같은 건물도, 같은 기둥도 없을 만큼 세부가 고유했고, 제작자의 손길과 생각이 드러남

• 3js와 Blender로 30분 만에 만들었다는 사실보다, 자신의 문제를 해결하고 필요를 미리 헤아린 디테일과 브랜드 고유의 개성에 감동함

• 제작자의 손길과 관심이 드러나는 더 탄탄한 제품을 만드는 선택이 필요함