(영상) 사회에서 디자인 연구가 미치는 영향에 대한 성찰 - 조디 포를리치. 2025.3.6.

디자인은 단순한 미학적 활동을 넘어 아직 존재하지 않는 선호되는 상태를 실현하기 위한 '목적을 가진 계획'이자 성찰적 실천이며, 디자인 연구는 이러한 과정을 통해 새로운 지식을 창출하고 사회적 고약한 문제(Wicked Problems)를 해결하는 학문적 토대를 제공한다. 기술 결정론이 지배하는 현대 사회에서 환대 산업 노동자들의 사례와 같이 기술이 노동자의 자율성을 박탈하는 문제를 해결하기 위해, 디자인 연구는 노동자의 목소리를 설계 과정에 직접 반영하여 주체성을 회복하고 정책적 변화를 이끌어내는 역할을 수행한다. AI와 자동화 상황에서 디자인 분야가 지속되려면 인간의 가치와 맥락을 우선시하고 우리가 만드는 지식에 책임을 지는 사회적·협력적 활동으로서 디자인의 가치를 재정립해야 한다.

사회에서 디자인 연구가 미치는 영향에 대한 성찰
조디 포를리치
프린스턴 켈러 센터. 2025년 3월 6일. 

Reflections on the Impact of Design Research in Society - March 6 2025
Princeton Keller Center
원본 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=MHmsNmrVzgU
번역 : 제미나이 (오역, 생략이 있을 수 있습니다. 원본을 봐주세요)
영상 게시일 : 2025. 5. 17. (이 세션은 2025년 3월 6일에 녹화되었습니다.)

연사 소개

조디 포를리치(Jodi Forlizzi)는 카네기 멜런 대학교 컴퓨터 과학 대학의 인간-컴퓨터 상호작용 연구소 및 컴퓨터 과학과의 허버트 A. 사이먼 교수입니다. 그녀는 또한 컴퓨터 과학 대학의 다양성, 형평성 및 포용성 책임자입니다. 그녀는 디자인 연구를 HCI(인간-컴퓨터 상호작용) 분야에서 과학 및 인문 과학 연구와는 다르지만 동일하게 중요한, 정당한 연구 형태로서 확립한 책임이 있습니다. 조디는 모든 형태의 디자인 연구를 옹호해 왔으며, 동료, 동료 연구자 및 학생들에게 그 구조와 실행에 대해 멘토링해 왔으며, 오늘날 디자인 연구는 HCI 커뮤니티의 중요한 부분이 되었습니다. 그녀의 현재 연구 관심 분야는 노인 간호, 접근성, 인간 보조 및 전반적인 웰빙 도메인에서의 서비스로서의 인간-로봇 상호작용 디자인과 인간-AI 협업을 포함합니다.

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칼 디살보 : 

와주신 여러분 모두에게 감사드립니다. 저는 칼 디살보(Carl DiSalvo)입니다. 저는 올해 켈러 센터의 제임스 웨이 객원 교수입니다. 오늘 오후의 연사인 조디 포를리치 박사를 소개하게 되어 기쁩니다. 흥미로운 점은 제가 조디를 위해 무엇인가를 소개한 적이 한 번도 없었다는 사실을 깨달았다는 것인데, 조디와 제가 꽤 오랫동안 알고 지냈기 때문에 이는 인상적인 일입니다. 조디는 카네기 멜런의 교수이며, 그곳의 컴퓨터 과학 대학과 인간-컴퓨터 상호작용 연구소에 소속되어 있으며 허버트 사이먼 석좌 교수입니다.

조디는 그곳에 약 20년 동안 재직했습니다. 중요한 점은 조디가 디자인 배경을 가지고 있으며, 인간-컴퓨터 상호작용을 통해 디자인을 컴퓨터 과학 분야로 가져오는 최전선에 있었다는 사실입니다. 그래서 우리가 프린스턴이나 혹은 그 어느 곳에서든 디자인이 무엇인지, 그리고 디자인이 무엇이 될 수 있는지에 대한 이해를 넓히기 위해 초청할 연사에 대해 논의했을 때, 조디는 제 리스트의 최상단에 있었습니다. 그녀는 수많은 업적과 찬사를 보유하고 있습니다. 지금 여기서 그것들을 모두 나열하지는 않겠습니다.

그녀가 지금 하고 있는 일 중 정말 흥미로운 것 하나는 AFL-CIO(미국노동연맹-산별조직협의회)와 함께 임베디드 디자인 연구자로서 협업하며, 현대 기술에서 자동화가 현장에 적용될 때 발생하는 문제들을 살펴보고 이것이 노조의 관점 내부에서 어떻게 작동하는지 연구하는 것입니다. 또한, 조디가 저의 지도교수였다는 사실을 고백해야겠습니다. 그래서 우리는 긴 관계를 맺어왔으며 저는 당신의 강연이 기대됩니다. 강연 후에는 안드레스 몬로이-헤르난데스(Andrés Monroy-Hernández)가 시작을 도와줄 것입니다. 안드레스는 이곳 컴퓨터 과학과 교수진이며 또한 자동화와 긱 노동(gig labor)에 관한 연구를 하고 있어 중첩되는 부분이 있습니다. 저는 그에게 미리 준비된 질문으로 질의응답을 시작하고 대화를 이끌어달라고 부탁했습니다. 감사합니다, 조디.

조디 포를리치 : 

감사합니다. 감사합니다. 자, 여러분 안녕하세요. 칼이 말했듯이, 제 이름은 조디 포를리치이며 피츠버그에 있는 카네기 멜런 대학교 컴퓨터 과학 대학에서 왔습니다. 우리는 컴퓨터 과학 대학 내 7개 학과 중 하나이며, 인지 심리학, 사회 심리학, 사회학, 인류학, 학습 과학, 컴퓨터 과학, 그리고 디자인 배경을 가진 학제 간 교수진을 보유하고 있습니다. 그리고 우리의 연구에서 우리는 공학, 과학, 인문학, 디자인의 탐구 방식을 통합하며, 학생들을 실무 측면에서는 예를 들어 UX 디자이너로, 또한 세계적인 수준의 HCI 연구자로 훈련시킵니다.

그래서 저는 디자인 연구자이며 다양한 형태의 AI와 자동화의 영향을 연구합니다. 저는 로봇, 학습 시스템, 그리고 사물을 추적하고 관리하는 알고리즘을 연구해 왔습니다. 어떤 면에서 저는 사람들이 '우발적 방랑자(accidental vagrant)'라고 부르는 존재입니다. 저는 컴퓨터 과학 대학에 있는 디자이너이며, 우발적 방랑자란 바다에서 육지 새를 발견하는 것과 같이 원래 의도되지 않은 맥락에서 번성하는 동물을 의미합니다. 하지만 그것은 시스템을 밀어붙이고 창의적이며 혁신적인 것들을 만드는 방식이기도 합니다. 그리고 컴퓨터 과학 대학에서 일하는 디자인 학자인 저 또한 그러합니다.

그래서 오늘 강연에서는 디자인에서 시작하여 디자인과 디자인 연구에 관해 이야기하겠습니다. 그다음 칼이 언급했듯이 우리 실험실의 사례인 노조와의 작업을 제시하고, 다시 돌아와 디자인의 미래에 대한 몇 가지 추측과 그것이 어디로 가고 있는지에 대한 개인적인 우려를 조금 말씀드리겠습니다.

먼저 디자인이라는 학문에 대해 이야기해 봅시다. 많은 정의가 있습니다. 넬슨과 스톨터만은 디자인을 아직 존재하지 않는 것을 상상하는 능력이라고 설명했습니다. 다행히 제가 석좌 교수직을 맡고 있는 허브 사이먼은, 기존의 상황을 더 선호하는 상황으로 바꾸기 위해 일련의 행동 과정을 고안하는 모든 사람이 디자인을 하는 것이라고 말합니다. 그리고 다니엘 폴만은 무언가를 만들고, 창조하며, 형태를 부여하는 문제라는 제가 좋아하는 정의를 내렸습니다. 이 모든 정의는 행동, 형태 부여, 미래 상태, 새로운 것을 창조하는 것을 시사합니다. 따라서 우리가 아직 존재하지 않는 것을 창조할 때 디자인이 좋다는 것은 꽤 분명합니다.

저는 또한 성찰적 실천으로서의 디자인에 관한 도널드 쇤(Donald Schon)의 연구를 좋아합니다. 그는 재즈 뮤지션들을 연구하여 비판적 디자인인 이러한 행동들을 도출했습니다. 첫째는 행동 중 성찰(reflection in action)입니다. 이것은 재즈 뮤지션이 연주하면서 음을 듣고 즉흥적으로 연주하는 것, 즉 즉석에서 결정을 내리는 때입니다. 그다음 그는 행동에 대한 성찰(reflection on action)에 대해 이야기했습니다. 이것은 우리가 만든 것에서 한 걸음 물러나 해결책에 도달하는 데 있어 어떤 중요한 단계들이 있었는지 생각하는 것입니다. 디자인 과정에서 이것은 전통적으로 크리틱(critique)의 형태로 수행됩니다.

또한 '백토크(back talk)'라는 개념이 있는데, 이것은 재료가 디자이너에게 말을 거는 방식입니다. 제가 디자인 학생을 교육한다면, 저는 그들을 작업실로 보내 합판이나 점토, 혹은 픽셀을 가지고 작업하게 하며 그 재료가 무엇을 제공(afford)하는지 보게 합니다. 집합적으로 이러한 행동들은 재료와의 대화, 즉 우리가 사물을 만들고 비평하며 해결책에 도달하도록 돕는 행동들이라고 불립니다.

따라서 디자인은 미래에 관한 것입니다. 사물을 더 좋게 만드는 것에 관한 것입니다. 그것은 미래를 상상하고, 재료와의 대화를 통해 형태를 부여하며, 많은 가능한 해결책으로 문제를 반복적으로 재정의(reframe)하는 디자인 프로세스를 사용하여 이루어지는 조사입니다.

예를 들어, 제가 디자인 강좌를 가르치면서 학생들에게 신선한 식수를 디자인하라는 과제를 준다면, 사람들은 매우 다양한 것들을 디자인할 것입니다. 그들은 우물을 디자인할 수도 있고, 물병을 디자인할 수도 있습니다. 그들은 신선한 물에 관한 정책을 디자인할 수도 있습니다. 이 중 어느 것도 더 맞거나 틀린 것은 없습니다. 그것들은 그저 더 좋거나 나쁠 뿐입니다.

따라서 우리가 문제를 재정의하고 최종 해결책에 도달하는 이러한 디자인 해결책들은, 단순한 문제, 복잡한 문제, 또는 '고약한 문제(wicked problem)'로 알려진 문제를 다룰 때도 유효합니다. 고약한 문제란 옳고 그름이 없고, 더 나은 결과도 없으며, 단지 디자이너의 판단에 따라 주어진 상태에서 최선의 해결책이 무엇인지 파악하려고 노력하는 거대한 사회적 문제를 의미합니다.

이제 디자인 연구에 관해 이야기해 봅시다. 디자인 연구에서 우리는 디자인 실무자들이 하는 일을 수행하지만, 제품이나 해결책을 만드는 것이 목적이 아니라 새로운 지식을 창출하는 것을 목적으로 합니다. 또한 디자인 연구에서 우리는 현재 상태를 이해하고, 그 지식을 개선된 미래 상태를 제안하는 미래의 제품, 서비스, 시스템 및 환경의 디자인으로 체계화(codify)합니다.

일찍이 1990년대에 HCI 커뮤니티는 디자인 연구의 사례들을 보기 시작했습니다. 이 이미지들은 메이폴(Maypole) 프로젝트에서 가져온 것인데, 이는 여러 대학교에 걸쳐 진행된 2년 기한의 유럽 연합 연구 프로젝트였으며, 이 프로젝트의 목표는 8세에서 12세 사이의 어린이들과 그들의 사회적 네트워크를 위한 통신 기기를 개발하는 것이었습니다. 그래서 이 프로젝트는 사용자 연구, 참여형 디자인 연구, 프로토타이핑을 포함한 많은 디자인 활동을 활용했습니다.

실제로 그들은 이 작동하는 프로토타입을 제작했습니다. 이것은 휴대폰이 나오기 전이었으며, 오른쪽에서 소년이 실제로 배낭에 연결된 프로토타입을 메고 사용하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 이 프로토타입은 오늘날 우리가 항상 사용하는 멀티미디어 메시징을 실연하거나 심지어 예견하는 데 도움이 되었습니다. 저는 이것이 연구자들이 새로운 지식을 생성하기 위한 접근 방식으로서 '무언가를 만드는 디자인 프로세스'를 어떻게 사용할 수 있는지 보여주는 디자인 연구의 훌륭한 예라고 생각합니다.

한편, 카네기 멜런으로 돌아와서, 저는 HCI에서의 디자인 연구를 공식화하기 시작한 연구자 그룹의 일원이었습니다. 일련의 워크숍과 인터뷰를 통해 우리는 디자인의 방법과 관행을 사용하여 학술 연구를 수행하는 방식인 '디자인을 통한 연구(Research through Design)'라고 불리는 이 접근 방식에 관해 이야기했습니다. 그것은 디자인 탐구를 공학적 탐구나 과학적 탐구와는 뚜렷하게 다른 활동으로 규정했습니다. 그리고 '디자인을 통한 연구'에서 우리는 현재 상태를 이해하고 개선된 미래 상태를 제안하고 있었습니다.

그래서 우리는 이 모델을 구축하여 2007년 CHI(컴퓨터-인간 상호작용 학회)에 발표했습니다. 이 모델에서 디자인 연구자들은 '디자인을 통한 연구' 접근 방식을 따라 새로운 사물을 디자인할 때 세 가지 유형의 지식인 '어떻게(how)', '진실(true)', '실제(real)'를 통합합니다. 공학자로부터 디자인 연구자들은 기술적 능력의 형태인 '어떻게'에 관한 지식을 취합니다. 행동 과학자로부터는 인간 행동의 모델과 이론인 '진실' 지식을 취하며, 인류학자로부터는 세상이 현재 어떻게 작동하는지에 대한 두터운 묘사인 '실제' 지식을 취합니다.

그리고 이러한 입력값들을 바탕으로 디자인 연구자들은 올바른 것, 즉 선호되는 미래 상태에 대한 많은 가능한 버전들을 아이디어화하고 프로토타입으로 만듭니다. 그리고 이러한 인공물(artifacts)로부터 나온 지식은 결과적으로 HCI 실무에 다시 공급됩니다.

따라서 디자인 연구는 사회에서 우리가 한 번도 본 적 없는 것들을 실연하는 비기능적 프로토타입을 포함하여 많은 형태를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 이 작품은 '드리프트 테이블(Drift Table)'이라 불립니다. 이것은 빌 게이버(Bill Gaver)에 의해 제작되어 2004년 CHI에 단편 논문으로 발표되었습니다. 실제로 작동하지는 않고 단지 실연용이었던 이 작품에서, 사람들은 테이블에 몸을 기댄 채 가운데에 보이는 포털을 통해 지도를 내려다보며, 단지 몸과의 이러한 상호작용을 통해 여러 장소를 여행할 수 있었습니다. 이 작품은 내비게이션과 탐험의 투기적(speculative) 미래를 진정으로 살펴보았습니다.

어떤 디자인 연구자들은 감정, 즐거움, 재미 및 사용자 경험의 다른 측면들과 관련된 상호작용 개념을 탐구했습니다. 이 작업은 '친절한 자판기(friendly vending)'라고 불리며, TU 에인트호번의 케이스 오버베케(Kees Overbeeke) 연구실에서 나온 것으로, 자판기가 엄격하거나 친절한 상호작용을 제공할 수 있는지 탐구했습니다. 이것은 사람들이 못된 자판기, 재미있는 자판기, 친절한 자판기 등 다양한 유형의 자판기를 연기해 본 일련의 워크숍에서 비롯되었습니다. 저는 이 작품이 매우 좋아서 지금 재생해 보겠습니다.

(음악 재생 중)

이제 디자인 실무와 디자인 연구, 특히 '디자인을 통한 연구'를 모두 설명했으므로, 기술과 기술이 디자인 실무와 디자인 연구를 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 디자이너와 디자인 연구자가 작업하는 대상을 어떻게 바꾸고 있는지로 화제를 돌리고 싶습니다.

기술이 디자인을 정말로 변화시키고 있다는 것은 명백합니다. AI 도구들은 디자인 실무를 수정하고 더 많은 사람이 사물을 만들 수 있게 하고 있습니다. 그래픽 디자인에서 인쇄물은 거의 사라졌습니다. 산업 디자인에서 우리가 수십 년 동안 디자인해 온 기계 장치들이 사라지고 있습니다. 인터랙션 디자인에서는 모바일 앱이 정점에 도달한 것처럼 보입니다. 그리고 서비스 디자인에서 대부분의 서비스는 데이터 중심으로 움직입니다. AI 도구가 진화하고 실무를 변화시킴에 따라, 우리가 전통적인 디자이너로서 공부했던 것들은 정말이지 거의 사라졌습니다.

기술은 또한 '디자인을 통한 연구(Research through Design)'에 영향을 미치고 있으며 학계는 이러한 변화가 일어나고 있다는 점에 동의하지만, 이를 무엇이라 불러야 할지는 정확히 모릅니다. 딕 뷰캐넌(Dick Buchanan)은 환경과 시스템에 초점을 맞춘 '4차 디자인(fourth order design)'에 관해 이야기했습니다. 해롤드 넬슨(Harold Nelson)은 디자인에 대한 포괄적인 접근 방식인 '시스템적 디자인(systemic design)'을 말합니다. 테리 어윈(Terry Irwin)은 더 지속 가능한 미래를 만들기 위해 시스템 차원의 변화에 집중하는 '전환 디자인(transition design)'에 관해 이야기했습니다. 존 마에다(John Maeda)는 기술의 현재 패러다임과 보조를 맞추는 데 중점을 둔 '컴퓨테이셔널 디자인(computational design)'을 언급해 왔고, 존 케인(John Kane)은 데이터를 디자인의 재료로 사용하는 '데이터 기반 디자인(data enabled design)'을 말합니다.

그리고 저의 연구에서 저는 디자인 연구에 필요한 것을 캡슐화하려는 또 다른 시도로서 '제품 생태계(product ecology)'에 관해 이야기해 왔습니다. 이는 환경과 사회적 공간 내의 다수 이해관계자 간에 일어나는 제품과의 상호작용을 묘사하기 위해 시스템적이고 생태학적인 관점을 제공합니다. 우리가 디자인을 시스템적으로 바라본다면, AI 기술의 여러 변화하는 힘을 통합하기 시작할 수 있습니다.

이제 디자인에서의 기술적 변화를 엿보았으니, '디자인을 통한 연구' 작업의 한 가지 사례로 들어가 보고 싶습니다. 제 실험실에서 우리가 다루어 온 문제들은 칼(Carl)의 시절부터 지금까지 계속 확장되어 왔으며 더 복잡한 사회적 문제에 적용되어 왔습니다. 제가 지금 제시하려는 환대(Hospitality) 산업 및 AI와 자동화에 대비하는 노동자들에 관한 이 작업은 제 경력을 통틀어 '디자인을 통한 연구'가 가장 광범위하게 적용된 사례 중 하나입니다.

노동 산업 전문가들은 기술이 다른 어떤 산업보다 환대 산업에서 더 많은 과업을 자동화할 잠재력이 있다고 예측합니다. 수많은 환대 산업 노동자들이 이러한 기술적 변화에 의해 일자리를 잃고 있으며, 팬데믹 기간이나 직후에 호텔에 머물렀던 사람이라면 누구나 비대면 시스템으로의 급격한 변화를 보았을 것입니다. 우리는 더 이상 사람과 상호작용하지 않았습니다. 우리는 휴대폰을 스캔하고, QR 코드를 스캔했으며, 그중 많은 부분이 그대로 남아 있습니다. 사실, 이제 서비스 노동자를 전혀 볼 수 없는 호텔들도 존재합니다. 그래서 이 산업에서 실업률은 이러한 비대면 서비스의 지속적인 사용으로 인해 계속 높게 나타나고 있습니다.

우리 연구팀은 이러한 변화를 조사하고 노동자, 고용주, 기술이 이 변화 전반에 걸쳐 성공할 수 있도록 돕기 위한 개입과 조치를 연구하고 있습니다. 오늘날 환대 산업에서 로봇은 사람을 맞이하고, 인사하고, 청소하고, 감시를 보조하며, 제품과 서비스를 운송하고 배달합니다. 플리피(Flippy), 치피(Chippy), 샐리(Sally), 시피(Sippy)를 소개합니다. 이들은 음식을 만들고, 테이블로 배달하며, 심지어 테이블을 치우는 로봇들입니다. 하지만 로봇은 환대 산업 기술 지형의 아주 작은 부분일 뿐입니다.

로봇 외에도 우리는 AI, VR 및 AR, 사물인터넷(IoT), 스마트 룸, 센서, 빅데이터와 스몰 데이터, 생체 인식, 안면 인식, 대화형 UI, 챗봇을 봅니다. 이러한 시스템은 수요, 예약, 물량, 가격, 재고, 고객 등급, 투숙객 및 직원을 추적하는 데 사용됩니다. 기술이 고객 경험을 변화시키는 동안, 저는 그것이 노동자의 경험을 훨씬 더 많이 변화시키고 있다고 주장하고 싶습니다.

환대 산업에서 매우 중요한 '서비스'의 정의가 변하고 있습니다. 노동자가 수행하는 과업, 워크플로, 업무량, 기술 요구 사항의 측면에서 노동자의 경험이 변하고 있습니다. 하지만 안타깝게도 이러한 시스템 중 다수는 성급하게 고려된 디자인이며, 노동력에 대한 조달, 구현, 배포 및 교육에 대한 고려는 훨씬 더 적습니다. 따라서 우리의 작업은 노동자들이 자동화의 미래에 대해 노동자 지향적인 연구와 교육을 구상하고, 디자인하고, 참여할 기회를 모색하고 있습니다.

우리는 미국 최대의 환대 산업 노조이자 AFL-CIO의 일부인 '유나이트 히어(UNITE HERE)'와 협력하여, 기술이 전진함에 따라 노동자의 목소리를 높이고 그들의 만족도, 소유권, 주체성을 보장하기 위해 노력하고 있습니다. 다른 영상을 하나 재생하겠습니다. 너무 시끄럽지 않기를 바라며, 이 영상은 프로젝트를 소개하는 영상입니다.

(음악 재생 중)

방금 보신 것은 노동 서밋에서 이 작업의 위치를 AFL-CIO 내에서 설명하기 위해 만든 짧은 소개 영상이었습니다. 저는 NSF(미국 국립과학재단)의 '미래의 업무(Future of Work)' 이니셔티브로부터 자금을 지원받은 프로젝트를 개발하는 과정에서 HCI 디자인, 환대 산업, 노동 및 인사 전문가들과 '유나이트 히어' 회원들로 구성된 팀의 형성을 이끌었습니다.

우리는 이 작업에서 네 가지의 중첩된 목표를 가지고 있습니다. 첫 번째는 노조 소속 환대 산업 노동자, 환대 업무, 그리고 자동화 기술의 현재 상태를 이해하는 것입니다. 두 번째는 기술 배치 모델의 반복적인 공동 디자인(co-design)입니다. 세 번째는 노동자와 관리자를 준비시키기 위한 직무 기술, 인력 요구 사항 및 교육 자료를 식별하는 것이며, 네 번째는 이러한 결과물이 미래의 업무에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해 성과를 평가하는 것입니다.

이것은 우리가 지금까지 수행한 연구의 로드맵입니다. 우리는 지속적인 문헌 검토를 수행해 왔습니다. 객실 관리원(GRA)들과 워크숍 및 프로토타이핑 세션을 진행했고, 두 곳의 호텔에서 관찰 조사를 수행했으며, 그 두 곳 모두에서 가로막기 인터뷰(intercept interviews)와 관찰을 병행했습니다. 그리고 현재 우리는 디지털 리터러시(literacy)와 디지털 업무량에 관한 두 가지 추가 연구를 실행 중이며, 이에 대해 오늘 말씀드리고자 합니다.

여러분도 들으셨다시피, 환대 산업은 보이지 않는 노동입니다. 이것은 대부분 나이가 많고, 주로 이민자이며, 상당수가 유색인종 여성이자 글을 읽지 못하는 사람들에 의해 수행되는 육체적으로 고된 직업입니다. 힘든 일입니다. 고용주들이 비대면 서비스 때문에 매일 수행하던 객실 청소에서 멀어지면서, 그들의 업무는 더 힘들어지고 있습니다. 퇴실 객실 청소(checkouts)는 녹초가 되는 작업입니다. 단순히 진공청소기를 돌리고 비품을 보충하는 숙박 중 청소(stay over)와 달리, 객실 정밀 청소는 몇 시간이 걸립니다.

전통적으로 객실 배정은 종이 위에서 이루어졌으며, 이는 노동자들이 명단을 보고 자신의 건강과 안전을 위해 어떻게 일하고 속도를 조절할지 결정하는 통제권을 부여했습니다. 하지만 알고리즘 관리자(algorithmic manager)를 통해 환대 산업을 디지털화하는 것은 하우스키퍼들의 자율성을 박탈하는데, 이는 알고리즘이 수익을 우선시하여 많은 퇴실 객실을 연달아 배정하기 때문입니다. 그것은 알고리즘에 기반하여 노동자에게 다음에 할 방이 어디인지 알려줍니다. 그들은 항상 자신의 전체 명단이나 상황판을 볼 수 있는 것은 아닙니다. 이는 어느 정도의 기술 리터러시를 요구하며, 상황판은 하루 동안 계속 변할 수 있습니다. 하지만 하우스키퍼와 관리자, 엔지니어 등 다른 운영 주체 간의 더 빠른 의사소통을 가능하게 한다는 일부 이점도 있습니다.

우리는 환대 산업에서 항상 이렇게 말하곤 합니다. 당신이라면 의사에게 먼저 묻지도 않고 알고리즘을 적용하지는 않을 것입니다. 하지만 환대 산업에서는 노동자들에게 항상 그런 일이 일어납니다. 자동화가 노동자의 웰빙에 미치는 영향에 대해서는 엇갈린 문헌들이 존재합니다. 초기 사회과학 문헌은 제조 및 로봇 공학과 같은 분야의 자동화에 초점을 맞추어 일자리 대체를 살펴보았습니다. 경험적 증거는 많지 않습니다. 최근 문헌은 특히 서비스 부문에서 더 많은 복잡성을 강조합니다. 이는 보이지 않는 노동이 많고 특정 기술은 자동화하기 어려울 수 있기 때문입니다.

실제로 재교육(reskilling)을 지적하는 최근 연구도 있습니다. 로봇 스타트업에 대한 한 연구에서는 게이머들을 고용했는데, 그들은 가장 실행 가능한 로봇 배달 제품을 개발하면서 실제로 AI와 UX 디자인 기술을 쌓았습니다. 따라서 단순히 일자리를 자동화로 대체하는 일대일 매칭이 아니라는 점은 분명합니다. 기술은 업무 경험을 진정으로 변화시키며, 조직의 맥락이 중요한 역할을 합니다. 이는 특히 호텔이 최대 세 개의 서로 다른 조직에 의해 소유, 브랜드화, 관리될 수 있기 때문에 환대 산업에서 매우 중요합니다. 따라서 이는 기술이 어떻게 조달되고 배치되는지, 그리고 그것이 단순히 서둘러 이루어지는 '저숙련 경로(low road)' 자동화인지 혹은 변화 관리 팀이 활용되는 '고숙련 경로(high road)' 자동화인지에 큰 영향을 미칩니다.

이제 디자인 연구가 이 작업에서 어떻게 작용하고 있는지 몇 가지 방식을 언급하고자 합니다. 생태학적 디자인의 개념으로 돌아가 사물을 시스템적으로 바라보는 것입니다. 워크숍, 관찰, 인터뷰 및 공동 디자인을 통해, 우리는 '디자인을 통한 연구(Research through Design)'를 사용하여 노동자의 입력을 바탕으로 건강과 웰빙을 보존하는 방식으로 미래에 자동화가 전개될 수 있는 모습을 구상하고 있습니다. 하우스키퍼들과 대화하는 것은 개인적인 관점을 제공합니다. 관리자들과 대화하는 것은 조직적인 관점을 제공합니다. 소프트웨어 제조사와 대화하는 것은 때때로 상충되는 추가적인 관점을 드러냈으며, 호텔 매니저들과 대화하는 것은 또 다른 관점들을 드러냈습니다. 그리고 '디자인을 통한 연구'는 이러한 것들을 통합적으로 바라보는 데 사용됩니다.

종종 기술이 나쁘다는 일반적인 관념에 맞서기 위해, 연구 현장에 접근하는 것조차 어렵습니다. 왜냐하면 그들은 우리가 그들이 돈을 낭비했다고 말하거나 그들을 감시하러 왔다고 생각하기 때문입니다. 그래서 우리는 이러한 통합적인 관점을 사용하여 오해를 바로잡고, 불균형한 교육을 살피며, 제품의 일관성 없는 구성을 살펴볼 수 있습니다. 다시 '재정의(reframing)'의 개념으로 돌아가서, 우리는 종종 연구를 진전시키기 위해 재정의를 할 수 있습니다. 예를 들어, 기술이 나쁘다는 이 관념에 대해, 아마존 배송 기사와 UPS 배송 기사를 비교한 사례가 훌륭한 예시입니다. 두 기사 모두 동일한 역할을 수행하고 두 기사 모두 업무 중에 모니터링을 받지만, 대우는 상당히 다릅니다. UPS 기사들은 시스템 내에서 가치 있는 데이터 수집가로 간주되는 반면, 아마존 기사들은 쉽게 해고될 수 있는 상품처럼 간주되는 것으로 보입니다.

몇 년 전 아마존 기사가 해고된 사례가 있었습니다. 그는 회사에서 4년 동안 일했습니다. 그는 자신이 업무를 제대로 수행하지 못했다고 판단한 알고리즘에 의해 해고되었다고 주장했으며, 이 문제에 인간의 감독은 없었던 것으로 보입니다. 반면, UPS는 기사들에게 실질적으로 더 많은 권한을 부여하고 정보를 제공합니다. 그들은 인간 관리자가 있습니다. 불만이 있으면 인간에게 제기할 수 있고, 자신의 업무가 어떻게 진행되고 있는지, 어떤 데이터가 수집되고 있는지에 대해 설명을 듣고 검토를 받으며, 스스로 권한을 강화할 수 있는 프로세스를 갖추고 있습니다.

그래서 우리는 이해관계자들이 사회적, 문화적 규범과 함께 이상적인 미래를 상상할 수 있도록 돕기 위해 프로토타입과 다른 유형의 디자인 기술 및 프로세스를 계속 사용합니다. 예를 들어, 우리는 알고리즘 관리자가 일상 업무에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해 객실 관리원, 즉 하우스키퍼들과 일련의 워크숍 및 인터뷰를 진행했습니다. 그다음 왼쪽에서 보시는 것처럼 피그마(Figma)를 사용하여 노동자들과 함께 새로운 디자인을 스케치했습니다. 이 프로토타입에서 표면화된 것은 하우스키퍼들이 드래그 앤 드롭으로 자신의 객실 배정 순서를 정할 수 있는 능력이었습니다. 그것은 '자기 순서 결정(self-sequencing)'에 집중했으며, 이는 그들이 청소하는 방식에 있어 많은 주체성을 부여했습니다. 알고리즘 관리자 하에서의 현재 임시방편은 모든 것을 진행 중으로 표시해 두고 자신의 일과를 진행하는 것입니다. 우리가 이 프로토타입과 그것의 영향을 연구하면서 발견한 것은, 노동자들의 이러한 참여가 자기 효능감과 투명성을 높였으며 실제로 자신의 업무량을 관리할 수 있다는 감각을 높였다는 점입니다.

이 프로토타입은 라스베이거스 로컬 226의 요리 부문 회원들이 노조 대의원과 관리자들에게 가서 자기 순서 결정을 요구하게 만들었기 때문에 계속해서 의미가 있었습니다. 그리고 이는 실제로 알고리즘 관리자에서 활성화할 수 있는 하우스키퍼들의 자기 순서 결정 능력에 관한 새로운 언어와 정책으로 이어졌습니다. 그리고 이제 이것은 미국의 다른 지부들로 퍼져나가고 있습니다. 이러한 변화는 우리 프로젝트의 추가 연구들로 이어졌습니다. 현재 우리는 하우스키핑 교육과 함께 디지털 및 AI 리터러시 교육을 바로 결합하는 디지털 리터러시 연구를 진행 중입니다. 저는 이것이 요리 아카데미, 우리 연구팀, 노조, 그리고 소프트웨어 개발사 간의 첫 번째 협력 사례라고 생각합니다. 우리는 우리의 기술을 요리 아카데미로 직접 가져갑니다. 그래서 그들이 침대를 만들고 청소하는 법을 배우는 동안, 실제로 소프트웨어의 측면들에 대해서도 배우고 있습니다.

이제 이러한 초기 데이터 수집의 결과로(우리는 약 8개월 동안 이 일을 해왔습니다), 우리는 소프트웨어 회사의 애자일(Agile) 개발 팀 회의에 참여하며 노동자들이 원하는 것을 표면화하고 소프트웨어 회사가 더 나은 제품을 제공할 수 있도록 돕는 목표를 가지고 소프트웨어 디자인의 수정을 즉시 탐색할 수 있습니다. 또한 우리는 업무량 시각화 연구를 진행 중인데, 이는 데이터 과학이 노조에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 정말 흥미로운 시도입니다. 우리는 이러한 알고리즘 관리자로부터 나오는 데이터를 살펴보고 있으며, 그것이 노동자들과 관리자들이 업무량을 더 잘 평가하는 데 어떻게 도움이 될지 보고 있습니다. 노조는 두 명의 데이터 과학자를 영입했습니다. 그들은 파이썬(Python) 백엔드를 구축했습니다. 그들은 완료된 객실, 객실당 시간, 시작 및 종료 시간과 같은 데이터를 수집합니다. 제가 자세히 설명하지 않을 정교한 포인트 시스템도 있습니다. 하지만 그들은 누군가에게 너무 많은 업무가 배정되는 시점을 파악할 수 있습니다. 그들은 이 데이터를 사용하여 이를 위반한 특정 사업장에 포스터를 게시하고, 노동자들에게 너무 많은 업무를 받고 있음을 알리는 평문 메시지를 생성했습니다. 이것은 우리가 이 데이터를 생산적인 방식으로 사용하는 방법을 이해하는 새로운 길입니다.

이 프로젝트는 더 큰 영향력도 가지고 있습니다. 불행히도 이들 중 대부분은 지난 대통령 행정부 기간에 일어났습니다. 상황이 급격히 변하고 있다고 말씀드려야 해서 슬프지만, 어쨌든 말씀드리겠습니다. 이 작업은 먼저 새로운 기술 전략으로 이어졌습니다. 그것은 우리 국가의 경제적, 기술적 발전에 노동자들의 목소리가 포함되는 것이 필수적이라는 것을 깨달은 정책 개발자들의 관심을 끌었습니다. 그래서 이 작업으로부터 NSF는 칩스 및 과학법(Chips and Science Act)과 기술 혁신 및 파트너십 부서(TIP)를 창설했으며, 이는 대학, 산업체, 정부, 그리고 노동 단체를 연구의 네 가지 핵심 이해관계자로 명시했습니다. 저는 AI와 혁신에 관한 미국 상원의 비공개 브리핑 중 하나에서 증언할 기회가 있었고, 이 프로젝트에 기반하여 몇 가지 권고안을 전달했습니다. 첫째, 기술의 디자인, 개발, 교육 및 배치 프로세스에 노동자들을 참여시킬 것, 둘째, 제품 개발 프로세스의 아주 초기부터 지속 가능한 AI를 디자인할 것, 셋째, 모든 노동자가 디지털 및 AI 리터러시 교육을 쉽게 받을 수 있도록 할 것입니다. 이러한 권고 사항은 2023년 말에 발표된 바이든의 AI 행정 명령 문구에 반영되었습니다.

이 프로젝트를 통해 저는 디자인 연구가 진정으로 새로운 경계를 넓힐 수 있음을 입증했기를 바라며, 이는 AFL-CIO의 모델이 되었습니다. 그래서 올해 저는 CMU를 휴직하고 AFL-CIO가 마이크로소프트와 파트너십을 맺는 것을 돕고 있습니다. 이는 AI의 발전이 노동자들의 요구를 예상해야 하며 개발 및 구현 과정에 그들의 목소리를 포함해야 함을 이해하기 위함입니다. 그래서 우리는 이제 노동 지도자 및 노동자들과 AI 기술 동향에 대한 심층적인 정보를 공유하고 있습니다. 우리는 AI 기술 개발에 노동자들의 관점과 전문 지식을 반영하고 있으며, 노동자들의 기술적 역량과 요구를 지원하는 공공 정책을 수립하는 데 도움을 주고 있습니다.

말씀드렸듯이, 제 연구실에서의 '디자인을 통한 연구'에 대한 노력과 저에게 있어 매우 흥미로운 시간이었습니다. 하지만 저는 오늘 우리 중 많은 이들이 목격하고 있는 디자인 분야에 대한 몇 가지 경고 신호를 공유하며 강연을 마치고자 합니다. 저는 사회와 학계에서 디자인의 가치가 점점 더 의심받고 있는 것을 우려합니다. 이에 대한 많은 증거가 있습니다. 작년에 필라델피아에서 갑자기 폐교된 제 모교인 예술대학교(University of Arts)를 포함하여 다수의 학부 디자인 교육 기관들이 붕괴되었습니다. 우리는 대면 네트워킹이 일어나던 AIGA, IDSA 등과 같은 디자인 조직들의 영향력이 감소하는 것을 봅니다. 우리는 더 이상 그런 식으로 활동하지 않기에, 이 그룹들은 자신들이 무엇을 해야 하는지 모르고 있습니다. 앞서 말했듯이 AI는 많은 디자인 작업을 자동화하고 있으며, 제 주장에 따르면 이를 형편없이 수행하고 있습니다.

'디자인을 통한 연구' 관점에서도 몇 가지 경고 신호가 있습니다. 저는 HCI 연구에서 디자인의 중요성이 줄어들고 있다고 생각합니다. 학문에 대한 깊은 기초(grounding)가 상실되고 있습니다. 많은 사람이 자신이 디자인 연구를 하고 있다고 믿는 것 같습니다. 그들은 디자이너가 무엇을 하는지에 대한 교육이나 깊은 이해 없이 디자인의 방법과 관행을 모방하고 있습니다. 또 다른 문제는 디자인 교육을 받지 않은 다른 이들이 이러한 학술적 결과물을 평가하도록 요구받고 있으며, 그들은 그럴 준비가 되어 있지 않다는 점입니다. 물론 우리는 디자인 연구에 대한 자금 지원이 줄어들고 있는 것을 계속 보고 있으며, 전통적인 디자인 연구(즉, AI에 관한 것이 아닌 연구) 중 남은 것들은 학제 간 협력이 활발하지 않거나 자금 지원을 받기가 매우 어려워 보입니다. 디자인 연구는 예산 삭감 시 가장 먼저 삭감되는 대상인 것 같습니다.

우리는 또한 HCI가 이러한 풍부한 디자인 관점들을 채택하는 데 느렸다는 점을 주목했습니다. 우리는 이것을 무엇이라 부르고 어떻게 끼워 맞출지 갈팡질팡하고 있습니다. 그래서 우리는 현재 단계에서 디자인 중인 시스템에 대한 한 명의 사용자 또는 한 명의 고객인 UX 수준에 머물러 있는 것으로 보입니다. 하지만 새로운 유형의 '디자인을 통한 연구'가 필요하다는 증거는 늘어나고 있습니다. 예를 들어, 저와 제 연구실의 연구를 포함하여 AI가 디자인을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 많은 연구가 있습니다. 불행하게도 페르소나, 개념 또는 시나리오 개발과 같은 디자인 프로세스의 측면과 방법들을 자동화하는 연구를 하는 사람들이 많습니다. 우리는 계속해서 경계를 넓혀야 합니다. 그래서 '디자인을 통한 연구'의 미래를 보장하기 위해, 오늘 여러분께 몇 가지 제안을 남기고 싶습니다.

첫째는 디자인 연구가 무엇이며 어떻게 가치를 창출하는지에 대해 더 성숙한 이해를 만드는 것입니다. 저는 디자인 연구가 무엇을 해야 할지 모르고, 존재하는 제품이 없으며, 사회적 규범도 없고, 본보기도 없는 상황에 탁월하다고 생각합니다. 이런 상황들은 공학이나 과학에는 어려운 지점들이지만, 디자인에는 어려운 지점이 아닙니다. 그래서 저는 제 연구나 다른 연구에서 보셨을 정책과 같은 더 많은 사례 연구와 응용이 필요하다고 생각합니다. 둘째, 저는 우리 분야에 대해 대화할 수 있는 새로운 방법들을 개발해야 한다고 생각합니다. 여기에는 연구가 디자인 방법이나 디자인 사고를 언제 고용하고 있는지에 대한 더 나은 명료화가 포함될 것이며, 물론 이러한 대화가 일어날 수 있도록 더 많은 자금 지원이 필요합니다. 마지막으로, 어쩌면 급진적인 의미에서, 우리는 우리가 하는 일을 진정으로 재정의해야 합니다. 아마도 '디자인'이라는 단어는 장식이나 나중에 덧붙이는 것이라는 개념에 너무 많이 묶여 있는지도 모릅니다. 때때로 그것은 '돼지 입술에 루즈 바르기'라고 불리기도 합니다. 전통적인 디자인 학교에 있는 사람들은 디자인 연구가 무엇인지 인식하거나 디자인 연구자들이 하는 일과 연결되는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이에 비해 경영학이나 의사결정 과학 분야의 사람들은 심리학적 방법론을 사용할 수 있지만 스스로를 심리학자라고 부르지는 않습니다. 아마도 우리에게는 디자인에서의 이러한 프레이밍(framing)이 필요할 것입니다.

결론적으로 오늘 저는 기술에 대응하여 디자인 분야가 어떻게 변하고 있는지 설명했습니다. 무엇이 작동하고 무엇이 그렇지 않은지, 그리고 '디자인을 통한 연구'에서 우리가 잃을 위험이 있는 것이 무엇인지 예를 들어 설명하려고 노력했습니다. 또한 우리 분야의 미래 단계를 위한 몇 가지 우려 사항을 언급했습니다. 하지만 마치면서, 디자인은 우리가 만드는 것과 우리가 창출하는 지식에 대해 책임을 지는 사회적이고 협력적인 활동으로서의 작업을 전문으로 하며 이를 계속해야 한다는 점을 상기시켜 드리고 싶습니다. 들어주셔서 감사합니다. (박수)

[질의응답]

안드레스: 질문으로 시작하겠습니다. 학문적 분야로서의 디자인과 실무적인 것으로서의 디자인 사이의 긴장에 대해 조금 성찰해 주실 수 있을지 궁금합니다. 예를 들어 학부생들과 디자인에 대해 이야기할 때, 어떤 사람들은 "오, 저는 피그마 사용법을 배우고 앱을 디자인하고 싶어요"와 같은 것에 흥분합니다. 그러고 나면 우리는 "자, 디자인에 관한 기초적인 주제들에 대한 이 연구에 대해 말해줄게"라고 하는데, 이는 마치 영화 제작자가 되고 싶은데 영화사를 읽고 있는 것과 같습니다. 저는 영화를 만들고 싶단 말이죠. 그래서 당신이 노조와 협력하고 디자인의 미래를 생각할 때 그 긴장을 어떻게 해결하시나요?

조디: 물론입니다. 질문을 반복하자면, 실무로서의 디자인과 디자인 연구 사이의 갈등을 어떻게 다루느냐는 것이죠? 감사합니다. 저는 다시 '성찰적 실천가'로 돌아가서, 우리가 기초적인 것을 가지고 작업하기 전까지는 디자인의 더 높은 차원의 행동을 할 수 없다고 생각합니다. 디자인이 무엇인지, 그 방법이 무엇인지에 대한 깊은 이해 없이는 디자인 연구를 할 수 없습니다. 그래서 저는 매우 전통적인 디자이너입니다. 제 방식대로라면, 모든 사람이 디자인 연구를 시작하기 전에 하루 8시간 동안 디자인 스튜디오에서 이러한 방법들에 깊이 몰입해야 할 것입니다. 모든 사람이 저에게 동의하는 것은 아니지만, 이것이 제 생각입니다. 저는 우리가 디자인의 방법들과 우리가 문제 공간을 어떻게 이동하고 있는지에 대해 정통해야 한다고 느낍니다. 그것이 2D 레이아웃처럼 단순한 것이든 노조를 위한 무엇인가를 디자인하는 것이든, 우리가 취한 행동들을 뒤돌아보고 성찰하기 전에 그 단계들을 알아야 합니다. 청중에게 질문을 열어보겠습니다.

청중1: 당신이 노조 및 호텔 노동자들과 함께 진행 중인 프로젝트의 구체적인 내용에 대해 질문이 있습니다. 이것은 노동자들을 위한 소프트웨어를 만드는 회사에서 일했던 제 경험과도 조금 연결됩니다. 저는 마이크로소프트에서 수년간 일했습니다. 네. 마이크로소프트에 입사하기 전 저는 항상 제품의 사용자였고, 제품 디자인의 일부 결정들이 얼마나 엉망인지에 대해 짜증이 났었습니다. 제가 마이크로소프트 직원이 되고 나서야 우리가 판매하기 위해 제품을 만들고 있었으며, 그것을 구매하는 사람들은 노동자가 아니라 대학이나 회사의 최고 정보 책임자(CIO)라는 것을 깨달았습니다. 그래서 우리는 그들에게 팔기 쉬운 기능을 만들고 있었습니다. 실제로 사용하는 사람들이 어떻게 느끼든 상관없이 말이죠. 그래서 실제 소프트웨어 비용을 지불하는 집단이 노동자가 아니라 호텔이나 회사들일 때, 예를 들어 호텔 노동자들을 위한 시스템 디자인을 어떻게 구상하시는지 궁금합니다. 현장의 사람들에게 사용되는 것과 사람들이 구매하는 것 사이의 그 긴장을 어떻게 해결하시나요?

조디: 좋습니다. 질문은 소프트웨어를 사용하는 환대 산업 노동자와 기능을 보고 구매하는 사람 사이에 서로 다른 전략적 목표와 욕구가 있다는 것이군요. 네, 그것은 큰 문제이며 우리는 지금 마이크로소프트와 그 한복판에 있습니다. 우리가 인식하는 한 가지 기회는 교육(training)을 할 수 있는 능력이라고 생각합니다. 우리는 아주 화려한 기능들을 가질 수 있지만, 노동자들이 그것을 사용할 수 없다면 그 기능들은 열리지 않을 것입니다. 이것은 우리가 본 알고리즘 관리 소프트웨어에서 결정적인 문제였습니다. 사람들은 불평했고, 무언가 바뀌기를 원했습니다. 알고리즘 관리자를 다른 언어로 설정하는 것처럼 간단한 것조차 말이죠. 이 모든 것들은 소프트웨어에서 가능하지만, 아무도 이러한 기능들이 노동자들을 위해 쉽게 구성될 수 있다는 것을 깨닫지 못합니다. 교육과 변화 관리 팀 같은 것들이 그 과정을 헤쳐 나가는 큰 단계라고 생각합니다. 하지만 마이크로소프트와의 제 프로젝트가 조금 더 진행될 6개월 뒤에 이 대화를 다시 해야 할 것 같습니다. 지금은 그들이 교육에 대해 매우 열정적인 것으로 보인다고 말씀드리겠습니다. 좋은 질문 감사합니다. 좋습니다.

청중2: 청중 중에 질문 있나요? 네, 저기요. 언급하신 문제 중 일부가 초기에 기술 리터러시를 다룸으로써 선제적으로 해결될 수 있을까요? 지금 다루고 있는 문제들이 10년, 20년 뒤 유입되는 인력이 좀 더 리터러시를 갖추게 되면 그렇게 널리 퍼지지 않을 수도 있지 않을까요?

조디: 네, 좋은 의견입니다. 질문은 기술 리터러시를 조기에 다룸으로써 이러한 문제 일부를 해결할 수 있느냐는 것이었죠? 평균적인 하우스키퍼의 연령이 40세에서 60세 사이라는 점을 기억하십시오. 그녀는 영어를 못 할 수도 있고, 글을 못 읽을 수도 있습니다. 우리는 지금 거대한 디지털 리터러시 문제를 안고 있습니다. 이 노동자 중 일부는 마이크로소프트 워드 파일을 열거나 웹페이지를 로드하거나 이력서를 만드는 법조차 모릅니다. 그들은 요리 아카데미 교육에서도 이러한 기술들을 훈련하며, 이제 우리는 이 알고리즘 관리자에 관한 몇 가지 기능들을 추가하고 있습니다. 네, 그것은 변할 것이라고 생각하며, 네, 그것이 긴 꼬리의 시작이 될 것이라 생각하며, 네, 기술 또한 변할 것이라고 생각합니다. 예를 들어 결국 우리는 이러한 시스템에 그저 말을 하게 될 수도 있겠죠. 감사합니다.

청중3: (부분적으로 들리지 않음) 긱 노동(gig work)에 관한 디자인에 대해 궁금합니다. 의사, 엔지니어, 변호사 같은 사람들 말이죠. 일부 경제학 연구에 따르면 그들이 AI의 영향으로부터 더 면역력이 있을 수 있다고 하는데, AI의 특성을 고려할 때 시스템의 역할이 무엇이라고 생각하시는지 궁금합니다.

조디: 네. 질문은 화이트칼라 노동자들과 비교했을 때 이 문제를 어떻게 생각할 수 있느냐는 것이군요. 구체적인 답은 아니더라도 몇 가지 의견이 있습니다. 하나는 맥킨지(McKinsey) 같은 회사들이 생성형 AI가 업무의 관계적, 사회적 측면을 진정으로 도울 것이라고 예측하고 있다는 점입니다. 그것이 화이트칼라 노동자 인력에게 정말 중요할 수 있다고 생각합니다. 그것이 한 가지 생각입니다. 또 다른 것은, 오늘 말하지는 않았지만, 저는 SAG-AFTRA(배우 조합)와 함께 그들의 AI 파업과 관련하여 무대 기술 분야에서 일할 기회가 있었습니다. 그 분야는 AI가 그들의 정체성, 목소리를 복제하거나 그들이 만든 것을 복제하거나 변경할 수 있기 때문에 매우 해로울 수 있다고 예고된 분야입니다. 이 노동자들과 함께 일하는 것은 매우 흥미로웠습니다. 그들은 기술의 장단점에 대해 훨씬 더 많은 지식을 가지고 있었습니다. 노동자의 목소리를 표면화하는 측면에서 기초 지식은 매우 다를 것입니다. 그들이 알고 있는 것과 원하는 것은 매우 다를 것입니다. 저는 모든 경우에, 그것이 블루칼라 노동자이든 화이트칼라 노동자이든 맞춤형(bespoke)인 것들이 있으며, 이것이 디자인이 정말 중요한 또 다른 이유라고 생각합니다. 마이크로소프트는 "글쎄요, 플레이북(지침서)이 있지 않나요? 환대 산업과 똑같지 않나요?"라고 묻지만, 대답은 "아니요"입니다. 항상 다른 것들이 있습니다. 사람들이 일하는 맥락, 협업하는 방식, 사회적 측면들이 있습니다. 그래서 AI가 그런 것들을 침해하기 시작할 때, 정말 흥미로운 연구 질문들이 많아질 것이라고 생각합니다. 좋은 질문입니다. 감사합니다.

청중4: 사실 질문은 아니지만, 당신으로부터 구체적으로 도움과 조언을 얻고 싶습니다. 당신은 물(water)에 대해 언급하셨죠. 그것은 맥락의 실제 문제이며, 맥락을 이해하는 것, 특히 미래에 AI를 활용하는 것에 관한 것입니다. 사실 당신의 강의를 듣고 AI의 영향을 이해하게 되어 매우 흥분됩니다. 그리고 저는 제가 대학원생 때 토양 과학 분야에서 했던 연구를 계속하고 싶습니다. 저는 토양을 인류를 위한 위대한 자원으로서 진정으로 가치 있게 여기고 싶습니다. 그리고 구체적으로 저는 AI와 검색 증강 생성(RAG)을 활용하고 싶습니다. 당신의 강의를 실무, 연구 및 기술로서 생각하면서 말이죠. 그리고 저는 이것이 마치 세 개의 다리를 가진 문어 같다고 생각합니다. (조디: 좋은 비유네요) . 그래서 저는 이 기술 AI를 활용하여 토양을 정의하고 싶습니다. 당신이 언급했듯이 우리는 맥락을 이해합니다. AI를 활용할 때 어떤 종류의 데이터를 조직하고 있는지, 그리고 이 조직의 결과가 무엇인지, 이 데이터의 시각화가 무엇인지, 그리고 LLM 같은 기계에 들어갔을 때 어떤 관련 맥락을 얻게 될지 알아야 합니다. 농업과 토양 과학 디자인 문제에서 이 기술을 활용하는 데 저를 가이드 해주십시오.

조디: 글쎄요, 제가 RAG나 토양 과학 전문가는 아니지만 최선을 다해보겠습니다. 디자인은 문제의 맥락과 토양 과학을 둘러싼 사회적, 경제적, 기술적 이슈들을 깊이 이해하는 데 사용될 수 있다고 생각합니다. 아주 거시적인 관점에서 보자면, AI는 토양 과학에 대해 사일로화된(고립된) 지식을 모으는 데 사용될 수 있을 것입니다. 분석이나 예측의 측면들을 자동화하는 데 사용될 수도 있겠죠. 디자이너들은 그 작업이 맥락에 적절한지 확인할 수 있습니다. 연구가 어디에서 수행되고 있나요? 그것이 누구에게 영향을 미치나요? 이해관계자는 누구인가요? 이 새로운 지식의 생성에 의해 누가 영향을 받게 될까요? 그래서 디자이너들은 연구가 어떻게 수행되는지뿐만 아니라 그 결과물이 사회에 어떻게 적용될지라는 측면에서 변화를 관리하는 데 기여할 수 있다고 생각합니다. 더 구체적인 말씀을 드리지 못해 죄송하지만, 매우 흥미로운 문제인 것 같습니다. 아주 흥미롭네요.

청중4: 말씀하신 대로, 제가 산화 반응 연구를 할 때 왜 문어가 파란 피를 가졌는지 이해해야 합니다. (부분적으로 들리지 않음) . 이제 문어는 파란 피를 가졌는데, 왜냐하면 우리는 산소를 쉽게 얻어 생명을 유지할 수 있기 때문입니다.

조디: 다음 질문으로 넘어가겠습니다. 감사합니다. 감사합니다.

청중5: 조디, 디자인 분야에서 일어나고 있는 일들, 특히 이 새로운 버전의 AI와 관련된 새로운 치료법(?) 및 AI에 참여하는 회사들의 재구성, 디자인 관련 전문 조직들 등에 대한 당신의 통찰에 감사드립니다. 만약 향후 10년 혹은 15년을 내다본다면, 디자인의 변화에 있어 이 분야가 어디로 향하고 있다고 보시는지, 혹은 자원과 자금 지원의 변화, 그리고 AI라는 반짝이는 물체를 항해하려 노력하는 과정에서 이 분야가 어디로 향하기를 선호하시는지 궁금합니다.

조디: 좋습니다. 아주 좋은 질문입니다. 빠르게 분류해 보겠습니다. 첫째로 우리는 AI 기반 디자인 도구들을 가지고 있으며, 그것은 조사의 영역입니다. 둘째로 우리는 이 프로젝트가 속한 카테고리인, AI를 활용하는 성공적인 것들을 디자인하는 영역이 있습니다. 왜 AI 혁신이 실패하는지, 책임감 있게 AI를 개발하기 위해 우리가 무엇을 해야 하는지, 그리고 사회에서의 사물들에 대한 평가를 연구해야 합니다. 우리 팀에는 많은 사람이 있습니다. 인사, 노동 연구자들이 있고, 제품 중심에 관심이 있는 HCI 연구자들이 있습니다. 그들은 사람과 기술 사이의 인터페이스를 보고 있습니다. 그래서 저는 그 모든 것들을 카테고리로 두겠습니다. 그리고 AI는 현재 거대한 하이프 사이클(hype cycle) 속에 있으며, 어느 시점에는 평준화될 것이라고 믿습니다. 정확히 말할 수는 없지만, 사회적, 경제적 힘과 아마도 현 행정부에 의해 주도될 것입니다. 어느 쪽이든 저는 모릅니다. 하지만 이것은 우리가 정말로 예측할 수 없는 일입니다. 그래서 우리는 준비가 되어 있어야 한다고 생각합니다. 네, 감사합니다.

청중6: 훌륭했습니다. 제가 엘론 머스크에게 묻고 싶은 질문이 있는데, 이 강연에도 적용될 것 같습니다. 바로 "무엇을 위한 효율성인가?"라는 질문입니다.
대학이 우리 교수들에게 새로운 소프트웨어를 던져줄 때마다 우리는 그것을 배워야 합니다. 저는 스스로 생각합니다. 왜 그냥 사람을 한 명 고용하지 않는 거지? 그러면 저는 이 새로운 것을 배울 필요도 없고 여러 시스템을 거칠 필요도 없는데 말이죠. 소프트웨어 업데이트를 살 필요도 없고 그냥 사람을 재교육하면 되잖아요. 저는 계속 생각합니다. 왜 우리는 이 기술에 계속 투자하는 걸까요? 어떤 목적을 위해서요? 모든 노동력을 없애려고 하는 건가요? 그러면 제품을 살 곳도 없을 텐데요. 효율성을 가지고 우리가 어디로 가고 있는지 모르겠습니다. 그것이 AI와 함께 일어날 일의 일부라고 생각하시는지 궁금합니다. 우리가 이 모든 것을 무엇을 위해 하고 있는지 이해가 안 가네요.

조디: 맞습니다. 엘론 머스크와 저는 서로 다른 대답을 하겠지만, 제 의견은 이렇습니다. 제 환대 산업 사례로 돌아가서, 우리가 현장에 갔을 때 우리는 10개 혹은 11개의 시스템이 중복된 일을 하고 있는 것을 보았습니다. 아마도 2개나 3개만으로도 충분했을 것입니다. 기술의 현실은 깔끔하지 않으며, 항상 새로운 것들이 들어오고 사람들은 자신이 편안해하는 기존 시스템(legacy systems)을 사용하겠다고 고집하는 연속체 위에 있습니다. 
이것은 우리가 결코 이길 수 없을 것 같은 전투입니다. 그냥 사람을 써서 하게 하자는 당신의 시나리오에 대해서는, 정말 흥미롭다고 생각합니다. 훌륭한 아이디어라고 생각합니다. 우리는 기술이 항상 문제를 해결할 것이라는 기술 결정론을 가지고 있는 것 같습니다. 하지만 인류학자와 디자이너로서의 우리 연구를 통해 우리는 그렇지 않다는 것을 압니다. 알고리즘 관리자 같은 시스템을 둘러싼 많은 언어와 수사학은 "돈을 아낄 것이다", "노동력을 절감할 것이다", "수익을 보존할 것이다"라는 식입니다. 그것은 노동자들의 목소리를 포함하지 않는 정말 좁은 수사학입니다. 
그래서 여기 계신 이해관계자로서 당신에게 드리는 제 조언은, 목소리를 내라는 것입니다. 당신의 목소리가 들리게 하십시오. "이건 안 된다", "캔버스는 나에게 맞지 않는다", "이런 이유로 구글 서비스가 싫다", "마이크로소프트 오피스가 나를 힘들게 한다"라고 말하십시오. 목소리를 높이십시오. 그것이 당신이 할 수 있는 가장 중요한 일이라고 생각합니다. 감사합니다. 감사합니다. (박수)