AI 시대, 디자이너는 AI에게 무엇을 맡길지 결정해야 한다.

AI 에이전트(AI Agent)의 발전 단계에 따라 디자이너의 역할이 인터페이스 설계(Interface Design)에서 책임·윤리·거버넌스 설계(Responsibility, Ethics, Governance Design)로 확장됨

스케일링 법칙(Scaling Law)과 공짜 점심은 없다(No Free Lunch) 원칙을 통해 AI 성능 향상에 따른 비용과 트레이드오프(Trade-off)를 설명

준결정적, 확률적, 적응형 에이전트(Agents) 유형별 디자인 고려 사항 제시, 특히 불확실성 관리(Uncertainty Management)의 중요성 강조

AI 시스템 설계 시, 디자이너는 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 비즈니스 리더와 협력하여 기대 수준과 기술적 현실(Technical Reality)을 조율해야 함

AI 에이전트(AI Agent) 유형별 디자인 전략

본문은 AI 에이전트를 준결정적, 확률적, 적응형 세 가지 유형으로 분류하고, 각 단계별 디자인 전략을 제시한다.

준결정적 에이전트: 사용자 니즈(User Needs)와 작업 흐름(Workflow)을 중심으로 설계하며, 사용자 테스트(User Test)를 통해 검증

확률적 에이전트: 불확실성(Uncertainty)을 숨기지 않고, AI의 확신 여부를 명확히 표시하여 신뢰(Trust)를 유지

적응형 에이전트: 개인화(Personalization)와 프라이버시(Privacy) 사이의 균형을 맞추고, AI의 행동에 대한 설명 가능성(Explainability) 확보

스케일링 법칙(Scaling Law)과 AI 시스템 설계

스케일링 법칙은 AI 모델의 성능이 학습 데이터(Training Data) 양, 연산 자원(Computational Resources), 모델 크기(Model Size)에 비례하여 향상됨을 설명한다. 하지만 성능 향상은 무한하지 않으며, 더 나은 AI(Better AI)를 위해서는 항상 비용이 따른다.

정확도(Accuracy) 개선: 학습 데이터의 양과 품질(Data Quality)을 늘려야 함

반응성(Responsiveness) 향상: 더 많은 에너지와 처리 시간(Processing Time) 필요

디자이너는 프로젝트 초반부터 시스템의 목표를 명확히 정의하고, 정확도, 성능, 자원(Resources) 사이의 현실적인 기준을 설정해야 한다.