- 최근의 AI 인터페이스는 텍스트 박스 기반 상호작용에 지나치게 의존하며, 사용자가 의도를 명확히 표현해야 하는 높은 상호작용 비용을 초래
- Vitaly Friedman은 버튼, 슬라이더, 체크박스 등 기존 UI 컨트롤을 활용해 사용자가 더 쉽게 맥락을 제공할 수 있도록 해야 한다고 강조
- Consensus, Elicit 같은 사례는 필터, 정렬, 직접 소스 링크 같은 전통적 기능을 AI 경험에 도입해 신뢰성과 효율성을 강화
- 사용자는 출력 결과를 편집·정리하는 데 많은 시간을 쓰므로, 출력 레벨에서 직접 수정·재구성할 수 있는 기능이 필요
- 궁극적으로 중요한 것은 ‘AI 우선’이 아니라 인간 중심 경험이며, AI는 이를 보완하는 조용한 도구(Quiet AI) 로 작동해야 함
AI 디자인의 현재 상태
- 초기 AI 사용 경험은 마치 마법 상자와 같았지만, 실제로는 단순한 텍스트 박스에 불과하며 사용자가 의도를 정확히 전달하기 어렵다는 문제가 있음
- 사용자들은 대기 시간, 반복 요청, 망각, 오류 때문에 불만을 가지며, 왜 인간이 AI 언어를 배워야 하냐는 질문 제기
- 단순 텍스트 입력 대신 버튼·라디오 버튼·체크박스 등 전통적 인터페이스 요소로 상호작용을 보완할 필요성
유용한 AI 인터페이스 패턴 사례
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Perplexity는 AI가 응답을 준비하는 동안 사용자에게 추가 맥락을 입력하도록 유도해 효율성을 높임
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Task Builder 패턴: 사용자가 ‘Slack 요약 후 Word 문서 생성’ 같은 자주 쓰이는 작업을 클릭 기반으로 정의
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Consensus는 필터, 출처 신뢰도 색상 표시, 결과 분포 그래프 등을 제공하여 단순 답변 이상의 검증 가능한 맥락을 제시
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Elicit은 논문 인용의 특정 구간으로 직접 연결하는 기능을 제공해 신뢰성과 생산성을 강화
전통적 UI 요소의 재발견
- 필터링, 정렬, 포맷 선택 같은 구식 UI 컨트롤이 오히려 AI 경험을 크게 개선
- 출력물 편집 시 직접 텍스트 일부를 제거·확장하거나 표·목록 변환 버튼을 제공하면 효율 증가
- 로딩 중 대기 시간을 활용해 추가 질문이나 테마 선택을 받는 것도 좋은 접근
신뢰를 위한 디자인
- 신뢰 확보를 위해서는 출처·스코프 공개가 중요하며, 단순히 답을 제시하는 것이 아니라 맥락을 함께 제공해야 함
- 사용자의 개인화 메모리를 반영하고, 그 근거를 시각적으로 피드백해 이해도를 높일 필요
- 사용자가 결과를 세밀하게 체크박스 단위로 수정·제외할 수 있는 구조적 편집 경험 필요
조용한 AI(Quiet AI) vs. 눈에 띄는 AI
- Quiet AI: DoveTail 같은 도구처럼 기존 사용자 흐름 속에서 부드럽게 기능 강화
- Loud AI: 반대로 스파클 아이콘과 함께 과장되게 노출되는 경우 신뢰 저하 위험
- 사용자는 AI 기능 자체보다 잘 작동하는 기능을 원하며, AI라는 꼬리표는 때때로 부정적 효과를 초래
미래 전망과 인간의 역할
- 프롬프트 엔지니어링은 장기적으로 사라지고, UI에 자연스럽게 통합된 맥락 제공 방식이 표준이 될 가능성
- AI는 점차 자동완성처럼 곳곳에 숨어드는 보조 기술이 될 전망
- 디자이너와 인간은 단순 실행이 아니라 전략적 조율자와 경험 설계자로서의 역할이 강화될 것
- 진정한 목표는 인간 중심 경험이며, AI는 이를 보완하는 조력자로 작동해야 함