핵심 비유
'내비게이션' 비유 — 자동차 내비게이션은 길을 똑똑하게 추천해 준다. 하지만 가끔 막다른 길로 안내하거나, 공사 중인 도로를 모르거나, 더 좋은 지름길을 놓치기도 한다. 그래서 운전자는 내비를 '참고'하되, 눈앞 상황을 보고 운전대는 자기가 잡는다. design-sense 분석 탭의 AI 피드백도 똑같다. AI는 색·대비·정렬을 빠르게 짚어주는 유능한 조언자지만, '정답'을 내려주는 심판이 아니다. AI의 말을 원리로 되묻고, 최종 판단은 사람이 내린다 — 이게 AI를 잘 쓰는 디자이너의 태도다. (E2의 '비판적 수용'과 이어진다.)
핵심 포인트
- AI 피드백은 '정답'이 아니라 '한 명의 조언자' — 여러 의견 중 하나로 듣고, 받아들일지 말지는 내가 정한다.
- 비판적 수용: "왜 그렇게 말했지?"를 배운 원리로 되묻는다. "대비를 높이라"고 하면 → '대비 4.5:1' 원리에 비춰 진짜 안 읽히는지 내 눈으로 확인한 뒤 따른다.
- 프롬프트로 방향 잡기: 막연히 "어때?"보다 "고등학생용 메모 앱인데, 색 개수와 대비만 봐줘"처럼 목적·기준을 주면 더 쓸모 있는 피드백이 온다.
- AI는 틀리거나 지어낼 수 있다(날조): 없는 규칙을 그럴듯하게 말하거나, 맥락(누가·왜 쓰는 앱인지)을 모르고 일반론을 줄 수 있다. 사실인지 원리로 검증한다.
- 다크패턴 경계: "더 눈에 띄게 하려면 동의 버튼을 거대하게, 거절 버튼을 숨겨라" 같은 조언은 매출엔 좋아도 사용자를 속이는 나쁜 디자인이다. AI가 권해도 거른다.
- 최종 판단·책임은 사람: 내 디자인의 이유는 내가 말로 설명할 수 있어야 한다 — "AI가 그러래서"는 이유가 아니다.
교사 팁
도입은 "AI가 '이렇게 고쳐'라고 하면 그냥 따라야 할까요? 틀린 적은 없을까요?"로 연다. design-sense 분석 탭에 학생 작품(또는 좋아하는 앱) 스크린샷을 올려 AI 피드백을 받은 뒤, 항목마다 '납득됨 / 모르겠음 / 동의 안 함' 세 칸으로 분류하게 한다. '모르겠음·동의 안 함' 항목을 골라 "왜 AI가 이렇게 말했을지"를 배운 원리(대비·계층·여백)로 되짚으면, 무비판 수용도 무조건 거부도 아닌 '비판적 수용'을 연습하게 된다. 시간이 되면 프롬프트를 "색 개수만 봐줘"처럼 좁혔을 때 피드백이 어떻게 달라지는지 비교한다.
좋은 예 vs 나쁜 예
- ✅ 분석 탭이 "본문 글자 대비가 낮다"고 하면 → 배운 4.5:1 기준으로 직접 확인하고, 정말 안 읽히면 색을 조정한다. AI 지적을 원리로 검증한 뒤 수용하는 태도.
- ❌ AI가 "이 색이 더 트렌디하다"고 하니 이유도 모른 채 팔레트를 통째로 바꾸기. 또는 AI가 "거절 버튼을 회색으로 작게 숨기면 전환율이 오른다"는 다크패턴을 권할 때 비판 없이 따르는 것 — 둘 다 운전대를 AI에 넘긴 셈.
실습·평가
- 실습: design-sense 분석 탭에 내 디자인(또는 앱 스크린샷)을 올려 AI 피드백을 받는다. 피드백 항목을 표로 옮겨 ① 납득됨 ② 모르겠음 ③ 동의 안 함으로 나누고, ②③ 중 하나를 골라 "내 생각과 이유"를 2~3줄로 쓴다(7분). 핵심은 'AI 말을 그대로 베끼지 않고, 원리로 되묻기'.
- O/X 퀴즈: "AI 분석 탭이 내놓은 피드백은 전문가가 만든 도구의 결과이므로, 이유를 따지지 말고 그대로 다 반영하는 것이 가장 좋다." → X (AI는 정답이 아닌 조언자 — 원리로 되묻고 검증해 비판적으로 수용하며, 최종 판단은 사람이 한다)