Where are we now?

데이터는 오랫동안 소비자 행동을 이해하는 데 사용되어 왔으며, 아마 다른 산업보다 리테일의 브랜드들은 다양한 데이터와 인공 지능 프로젝트를 활용해 공격적으로 발전해가고 있다. 워크샵 디자이너들이 준비한 도발 매개체와 토론은 다음과 같은 발전을 강조했다.

• 일부 패션브랜드의 정기적으로 배달되는 박스 (Subscription Box)는 새로운 의상을 선택하기 위해 인공 지능과 스타일 전문가를 함께 사용한다.

• 영국 내 개인이 소유한 일부 사이트들에는 얼굴 인식 감시 기술의 "유행성"이 있는데, 이러한 기술이 어떠한 인종과 성별의 편견을 영구화할 수 있는지, 특히 이것이 유색인종에게 어떤 영향을 미칠지에 대한 논의는 거의 없다.

• 디자인 발명 스튜디오 COMUZI는 컴퓨터 비전 모델들을 혼동시키고 사용자의 얼굴을 식별 할 수 없게 하기 위해 "보이지 않는 마스크"를 발명했다.

• 아마존의 셀프 서비스 소포 배달 서비스의 이용은 AI 주도 개선 (AI-driven enhancements)이 소개됨에 따라 꾸준히 증가하고 있다.

• 이러한 것들이 한 단계 더 나아가 소비자가 필요로 할 수 있는 니즈를 예측하기 위해 비지도형 기계 학습 (데이터 레이블이 주어지지 않고 스스로 입력된 구조를 찾는 머신 러닝 알고리즘 유형) 이 가능할까?

Where do we want to go?

한 디자이너가 친환경적 신제품 개발을 위해 기계 학습을 사용하고 있다. 디자이너는 부품과 재료, 분해방법, 업그레이드 방법, 재활용 방법 등의 기능을 입력하고,알고리즘은 이에 따라 디자이너에게 이러한 복잡성을 관리하고 보다 지속 가능한 제품을 생산하는데 도움을 주는 옵션을 제공하고 있다.

ⓒ Cristina Guitian  

이 시나리오에서는 :

• 이윤 마진의 크기보다 품질이 우수한 제품을 장려하는 것이 좋은 디자인으로 재정의 되었다.

• 리테일 브랜드는 사람들이 더 지속 가능한 선택을하도록 고무한다.

• AI는 제품 디자인, 오퍼레이션, 인프라 최적화를 실질적으로 개선하기위한 도구로 사용된다.

• 소비자는 폐기물이 전혀 없고 재사용과 수리가 가능한 제품을 찾고 있다.

시나리오 #1: 원점으로 돌아오기

2020 년대 초반 사회적 반발로 촉발된 AI 겨울* 이 있었다. 당시만해도 AI는 여전히 딥 러닝과 머신 러닝을 통해 발전해 왔으며, 데이터 시스템에 대한 교육을 통해 시스템을 밑바닥부터 구축해왔다. 이러한 데이터에 굶주린 수집 시스템 (data-hungry systems)은 우리를 윤리적 도덕적 딜레마로 이끌었고 2022년에 그 절정에 달했다. 그 당시 멸종의 반란과 함께 테크 자이언트 기업들에 대한 반발인 '테크 래쉬 (Techlash)' 는  지구를 위협하고 있는 상승세인 기술 강도의 역행을 강요했다. 그 결과는 극심했다. 경제는 폐기물을 제거하고 자원의 지속적인 사용을 목적으로 선형이세 순환 시스템으로 전환되었다. 리테일 브랜드들은 기업가가 생각하는 제품의 수명이 끝날 때 제품과 포장을 간단히 반환 할 수 있게 촉진하면서 지속가능성을 위한 노력을 정비했다. 재활용은 표준이 되었으며 소매 업체는 상업 비즈니스의 일환으로 신제품 개발에 재료를 재사용했다. 기업들이 원치 않는 물질을 떠넘기는 것은 용납 할 수 없는 일이 되었다. 소비자 행동도 완전히 바뀌어서, 더 이상 지구 온난화에 기여하지 않는 제품들을 '쿨' 하다고 보았다. 2028 년, AI가 우리를 더 효과적으로 도울 수 있다는 것을 깨달았을 때 비로소 AI 의 겨울은 해빙되었다. AI의 힘과 순환 경제에 대한 비전을 결합한 것은 우리 시대의 위대한 기술 개발 중 하나를 활용할 수 있는 중요한 기회가 되었다. 하지만, AI를 만드는 것이 자동차를 만드는 것보다 5 배나 더 환경오염에 영향을 미치기때문에 더 나은 디자인과 적은 소비량을 유도하는 방향으로AI를 더 현명하게 적용하기로 결정했다.

History of the AI Winter ⓒ Sebastian Schuchmann

* AI Winter: AI 이니셔티브는 1950년대 처음 시작된 이래로 수년간 많은 활동과 비활동 사이클을 거쳤다. ‘겨울’ 이라는 비유는 인공지능 연구개발에 대한 펀딩과 관심이 감소된 기간을 뜻하며, ‘Nuclear winter’ 개념의 비유에서 파생되었다. 지난 몇년간 AI는 길고 강한 상승세를 보였지만, 몇년간 과대 선전, 진보, 구현을 거치면서 일부 분석가들은 또 다른 AI 겨울을 예측하고 있다.

리포터_이보연

Reference:

https://www.designcouncil.org.uk/news-opinion/ai-data-and-design-skills-outputs-design-council-workshop

Schuchmann, Sebastian. 2019. History of the first AI Winter. Available at: https://towardsdatascience.com/history-of-the-first-ai-winter-6f8c2186f80b

 영국 리포터_이보연.