AI를 쓰지 않는 디자인 선언의 의미

수작업 선언이 던진 질문

Mass-Driver의 글은 제목 그대로 사람의 손에서 나온 작업을 선언한다. 이 타입 파운드리는 2026년 7월 5일 글에서 디자인과 생산 과정 어디에도 AI를 쓰지 않는다고 밝혔다. 단순한 취향 고백처럼 보일 수 있지만, 글이 겨냥하는 쟁점은 더 깊다. 타이포그래피는 수천 년에 걸친 손의 흔적, 도구의 저항, 언어 공동체의 필요가 축적된 결과인데, 생성형 AI가 그 과정을 데이터셋의 평균으로 굳힐 수 있다는 우려다.

흥미로운 점은 이 주장이 기술을 모른다는 식의 반발이 아니라는 데 있다. 글은 문자 A의 기원, 붓과 손목의 각도, 세리프의 발생 같은 제작 마찰을 품질의 원천으로 본다. Edward Catich의 세리프 기원 연구나 sinistral hand에 관한 Undercase 글을 연결해 보면, 글꼴은 추상 벡터가 아니라 몸과 도구가 만든 관습의 압축이다. 생성 모델이 결과물의 표면을 흉내 낼 수 있어도 그 마찰을 경험하지는 않는다.

AI 디자인 도구가 나쁘다는 결론으로 급히 가면 논점이 흐려진다. 핵심은 어떤 영역에서 자동화가 발명 능력을 줄이는가다. 광고 배너의 반복 변형, 썸네일 초안, 색상 조합 탐색은 AI가 빠르게 도울 수 있다. 그러나 새로운 문자 체계 지원, 지역 언어의 미세한 가독성, 손글씨 전통의 변형처럼 데이터가 적고 몸의 지식이 중요한 영역에서는 자동화가 오히려 다양성을 줄일 수 있다.

훈련 데이터가 부족한 문화는 누가 대표하나

Mass-Driver의 가장 실무적인 문제 제기는 지원 언어다. 영어권 라틴 글꼴은 데이터와 시장이 크지만, 세계의 많은 언어와 문자에는 좋은 디지털 글꼴이 부족하다. 생성형 AI가 기존 웹 데이터에서 배운다면 데이터가 적은 문화는 더 적게 보이고, 적게 보이는 문화는 다시 더 적게 생성된다. 이것은 단순한 저작권 논쟁이 아니라 표현 인프라의 불균형이다.

미국 저작권청의 AI 보고서와 WIPO의 AI와 지식재산 논의가 보여주듯 창작 AI의 법적 쟁점은 아직 정리 중이다. 하지만 법보다 빠른 것은 시장의 기본값이다. 기업이 빠른 시안을 위해 AI를 쓰기 시작하면 발주 예산은 줄고, 장기 훈련이 필요한 신진 타입 디자이너의 생태계는 약해질 수 있다. 한 번 약해진 생태계는 데이터가 더 부족해져 다시 AI 품질도 떨어지는 순환에 들어간다.

생산성보다 문화적 선택의 문제

디자인 조직에서 AI를 쓰느냐 마느냐는 이제 브랜드 포지셔닝이 된다. 어떤 회사는 AI를 적극 써서 빠르고 저렴한 실험을 제공할 것이고, 어떤 회사는 AI 비사용을 품질 보증과 문화적 책임의 언어로 삼을 것이다. Mass-Driver의 선언은 후자다. 이는 "AI가 만든 것은 모두 나쁘다"가 아니라 "우리의 제품 정의에는 사람이 도구와 부딪히며 얻는 판단이 포함된다"는 말에 가깝다.

한국 기업에도 비슷한 선택지가 있다. 특히 한글 타이포그래피, 게임 아트, 웹툰, 브랜드 디자인은 글로벌 생성 모델이 충분히 이해하지 못하는 지역 맥락을 품고 있다. AI를 금지하자는 이야기가 아니다. 어디까지 초안이고 어디부터 창작 책임인지, 어떤 데이터가 문화적 대표성을 훼손하는지, 납품물에 AI 사용 여부를 어떻게 표시할지 정해야 한다. LinkedIn AI 글 범람과 신뢰 시장이 말한 신뢰 문제는 디자인에도 똑같이 온다.

Kagi AI 토글이 검색의 기본값을 사용자가 고르게 했듯, 디자인 서비스도 AI 사용 여부를 숨기기보다 계약 조건과 품질 기준으로 공개해야 한다. Running Train의 수작업 밀도가 주목받은 이유도 비슷하다. AI 시대에는 느린 제작이 오히려 차별화 신호가 될 수 있다.

실무팀을 위한 운영 원칙

첫째, AI 사용 금지와 허용을 이념이 아니라 범주로 나눠야 한다. 리서치 요약, 반복 내보내기, 접근성 체크처럼 판단을 보조하는 일과, 최종 형태를 생성하는 일을 분리한다. 둘째, 고객에게 AI 사용 여부를 표시한다. 셋째, 지역 문자나 문화 자산을 다룰 때는 데이터 출처와 검수자를 기록한다. 넷째, 신입 디자이너가 손으로 배우는 시간을 줄이지 않는다. 생산성 도구가 학습 사다리를 제거하면 장기 품질이 줄어든다.

Adobe의 생성형 AI 접근처럼 상업 도구는 점점 권리와 워크플로를 제품화하고 있다. 따라서 독립 스튜디오의 선택은 더 선명해야 한다. AI를 쓴다면 왜 안전한지 설명하고, 쓰지 않는다면 그 비용이 어떤 품질로 돌아오는지 설명해야 한다. Mass-Driver의 글은 후자를 택한 사례이며, 시장에는 둘 다 필요하다.

자주 묻는 질문

Q1: AI를 쓰지 않는 디자인은 비효율적인가요?

A: 일부 작업에서는 그렇다. 그러나 폰트처럼 장기 자산성과 문화 맥락이 중요한 작업에서는 느린 과정 자체가 품질 관리일 수 있다.

Q2: 생성형 AI가 새로운 글꼴을 만들 수 없나요?

A: 만들 수는 있다. 다만 데이터가 많은 스타일의 평균으로 수렴하기 쉽고, 데이터가 적은 문자와 지역 관습에서는 사람의 검증이 더 중요하다.

Q3: 기업은 AI 사용 여부를 공개해야 하나요?

A: 창작물의 권리, 품질, 브랜드 신뢰가 걸린 경우 공개하는 편이 안전하다. 특히 납품 계약에서는 도구 사용 범위를 명시하는 것이 좋다.

Q4: 한국어 디자인에는 어떤 시사점이 있나요?

A: 한글은 형태 조합과 가독성 조건이 독특하다. 글로벌 모델의 결과를 그대로 쓰기보다 한글 디자이너의 검수와 실사용 테스트가 필요하다.

Q5: AI와 수작업은 공존할 수 있나요?

A: 가능하다. 반복 작업과 검증 자동화에는 AI를 쓰고, 최종 형태와 문화적 판단은 사람이 책임지는 식의 분업이 현실적이다.