AI가 창의적으로
만드는 부분은 없다.

디자인팀이 넘긴 것은 Claude 플러그인이다. 그래서 "AI가 디자인을 만든다"고 읽히기 쉽다. 안을 열어보면 지시서 5개와 파이썬 54개로 되어 있고, 일을 셋이 나눠 한다.

정확한 표현은 AI 지원 공정이다. AI는 조사하고 후보를 내지만 무엇 하나 스스로 확정하지 못한다. 한계가 아니라 규칙으로 못 박은 설계다. 공정 문서에 규칙 번호까지 붙어 있다.

AI가 규칙 완화로 확정하지 않는다(R8) — 지금은 완화한 쪽으로 두고 담당자 판단을 받는다.

파이썬이 맡은 쪽은 판단이 필요 없는 일이다. 사진 자리 좌표 계산, 여백·간격·재단 규칙 검사, 마주보는 쪽의 사진 수 제약 판정, 책 전체 리듬 분포 맞추기, 편집기 투입 게이트. 여기에는 언어 모델이 개입하지 않는다.

직접 실행해 확인했다. 책 한 권(64칸)에 23초, 비어 있는 특정 조합을 지정해 변형 8개를 뽑으라고 하면 0.01~0.12초에 끝난다. 계산은 사실상 무료다.

생성기가 쓰는 구조 풀 2,111개의 출처를 세어봤다. 이게 "창의적으로 새로운 것이 아니다"의 직접 근거다.

구조 풀 안에 옛 디자인 세트 코드가 그대로 남아 있다. 즉 생성기는 새 디자인을 상상하는 장치가 아니라 검증된 구조를 재조합하는 장치다. 컬러도 카탈로그 440종에서 고르고, 테마는 기존 카탈로그 테마로 매핑하고, 문구는 사람이 쓴다.

왜 이렇게 만들었는지는 인계 문서에 적혀 있다. "이 공정의 핵심 설계는 AI가 창작하지 않는다는 것이다. 배치는 구조 풀에서 가져오고, 문구는 사람에게 받고, 색은 카탈로그에서 고른다." 반복되는 실수를 문서가 아니라 코드와 검증으로 막는다는 원칙이 따라붙는다.

디자이너가 인계 문서 마지막에 남긴 말이 이 설계를 요약한다. "AI가 잘하는 것은 규격을 틀리지 않는 것과 같은 품질을 반복하는 것이다. 잘 못하는 것은 그 배치가 예쁜지 판단하는 것이다. 그래서 공정 안에 사람 게이트를 다섯 군데 남겼다."

실제 한 권을 관통하는 데 사람이 결정하는 지점이 여덟 곳이고, 정사각 확정부터 가로·세로 파생까지 이틀이 걸렸다. 디자이너가 편집기에서 문구를 23개에서 18개로 직접 줄인 기록도 남아 있다.

먼저 실시간의 진짜 강점을 인정해야 한다. 매번 새로 만들면 중복 회피 폴백이 원천적으로 사라진다. 그게 전체 폴백의 51%다. 같은 디자인이 반복될 일이 없으니 회피할 것도 없다. 사전 생성으로는 장수를 늘려 확률을 낮추는 것이 최선인데, 실시간은 구조적으로 없앤다. 이 점은 분명한 이득이다.

그런데 세 가지가 막는다.

• 정작 필요한 것을 못 만든다. 실시간으로 만들 수 있는 것은 사진 자리 배치인데, 그건 이미 20가지 조합이 전부 갖춰져 있다. 폴백이 실제로 잃는 것은 장식과 문구 자리다. 실제 디자인 90장을 뜯어보니 장식이 61%, 문구 자리가 59%에 붙어 있었고, 장식의 3분의 1은 사진 위에 일부러 겹쳐 있었다. 미적 판단이다.
• 저장이 깨진다. 추천 응답에는 디자인 데이터가 실려서 화면에는 보인다. 그런데 사용자가 저장하고 주문할 때 편집기가 디자인 코드를 데이터베이스에서 찾는다. 즉석에서 만든 코드는 거기 없다. 등록은 설계상 6분 주기 배치로 돌아간다.
• 같은 결과가 안 나온다. 지금은 같은 사진으로 다시 요청하면 항상 같은 디자인이 나온다. 사용자가 새로고침해도 흔들리지 않는 것이 현재 보장이다. 실시간 생성은 이걸 깬다.

참고로 응답 시간 여유도 넉넉하지 않다. 전권 추천이 이미 중앙값 3.5초이고, 페이지의 94.6%를 차지하는 편집기 재추천이 232밀리초에 20페이지를 처리한다.

실시간을 접고 나면 남는 것은 디자인팀이 지금 수동으로 하는 공정을 반자동화하는 쪽이다. 그리고 여기에 좋은 소식이 하나 있다.

추천기가 조합의 순서를 따지지 않는다. 가로·세로를 뒤바꾼 변형은 같은 조합으로 취급한다. 그래서 필요한 것은 62가지가 아니라 20가지다. 디자인팀 물량 부담이 3분의 1로 줄어든다.

• 조합당 한 장으로는 부족하다. 지금 디자인 한 세트는 21장이고 조합은 20가지라 조합당 한 장씩이다. 한 장짜리는 중복 회피에 반드시 걸린다. 조합당 4장은 되어야 이 몫이 사라진다.
• 목표는 세트당 21장에서 80장으로. 20가지 × 4장이다. 신규 세트에 이 브리프를 적용하는 것이 가장 저렴하다.
• 물량 4배가 사람 시간 4배는 아니다. 배치 A·B 택1, 컬러 택1 같은 결정은 세트당 한 번이고, 늘어나는 것은 파이썬이 뽑는 장수와 육안 검수 분량이다. 정확한 비율은 80장 브리프로 한 세트를 실제로 돌려봐야 나온다.
• 효과는 계산된다. 폴백률 60%를 넘는 여덟 조합을 순수 조합 수준(30%)까지만 내려도 전체 폴백률이 46.5%에서 33.3%로 떨어진다. 그중 HV와 HVV 두 조합만 먼저 해도 40.5%가 된다.

실시간 생성이 정말 필요하다면 중간 단계가 있다. 맨 배치로 나가는 페이지의 여백에 규칙으로 장식을 얹는 것이다. 장식의 3분의 2가 여백에 작게 놓인다는 실측이 있으니, 여백을 찾아 테마에 맞는 장식을 배치하는 정도는 규칙으로 가능하다. 사진 위에 겹치는 것까지 흉내내려 하지 않는 것이 요령이다.

여기부터는 위 결론을 받치는 상세 데이터다. 결론만 필요하면 읽지 않아도 된다.

포토북 한 페이지에 사진을 넣는 것은 액자에 사진을 끼우는 일과 같다. 사진 두 장을 넣으려면 구멍 두 개짜리 액자가 필요하고, 그 두 장이 하나는 세로 하나는 가로라면 세로 구멍 하나 + 가로 구멍 하나인 액자가 있어야 한다. 그게 디자인 템플릿이다.

맞는 액자가 없으면 추천이 실패하지는 않는다. 대신 장식 없는 맨 배치로 조용히 넘어간다. 사진은 제대로 들어가지만 배경 장식과 문구 자리가 사라진다.

아래는 가능한 조합 20가지 전부와 각 조합의 실제 폴백률이다. 왼쪽 끝은 가로만, 오른쪽 끝은 세로만이고 가운데로 갈수록 섞인 조합이다.