메종메타, AI 의류디자인과 인간의 창의성 대결
연세대 경영혁신학회 32기 최혜원
누군가는 스케치북을 꺼내 마치 내가 디자이너인 것처럼 나만의 옷을 그려본 적이 있을 것이다.
누군가는 또 나만의 옷을 만들고 좋아하는 사람에게 어울리는 옷을 제작해주고, 직접 만든 옷을 판매 할 수 있는 세상을 꿈꿨을 것이다. 본 아티클은 그런 세상의 시작을 알리는 기업을 소개한다.
인간 고유 영역으로 지켜지던 창의성
전통적으로 디자인은 인간의 고유한 영역으로 인식되어 왔다. 단순 육체노동 또는 사무작업 등 기계화가 용이한 다른 산업과는 달리 디자인은 창의성과 독창성이 요구되는 지성과 예술의 영역이기 때문이었다. 그러나 빅데이터와 AI의 급격한 발전으로 인해 디자인 산업에도 인간의 지성을 모방하여 창작의 영역에 발을 들여놓는 고성능의 인공지능이 도입되고 있다. 이러한 변화는 기계가 단순히 인간의 창의성을 모방하는 것을 넘어 소비 데이터 등을 취합하여 보다 빠르고 경제적인 디자인을 가능케 하고 있다. 이에 따라 기존의 디자인 산업계에도 AI와 관련된 기술이 요구되며 일자리 지형의 변화가 불가피하게 되었다.
AI 디자인 (이미지 제공: MASION META)2022 환경변화에 따른 디자이너패션산업 연구 보고서에 따르면 현재 국내 의류 디자인 산업 규모는 21년 기준 약 1조 1천억 원으로 약 330여 개 기업이 의류를 디자인하고 제작하여 판매하고 있다. 기업 별 평균 고용 인원수는 약 1.8명으로 영세한 편이나, 기업 중 디자인,기획,생산 인력의 비중이 약 56.4%인 것으로 나타났다. 이렇듯 패션 디자인 업계에서 디자인 및 기획 인력의 중요성과 지출이 증가하고 있지만, 4차 산업혁명으로 인한 일자리 생태계의 변화가 가속되고 있는 것 또한 사실이다. 전통적으로 의류 디자인 산업은 특유의 패션 감각을 지니고 패션 스쿨 등에서 학습한 디자이너들의 안목을 중심으로 이루어져 왔다.
현대 패션 시장을 이끄는 대부분의 명품 기업들이 그러하듯 의류 디자인 산업은 디자이너의 역량을 바탕으로 선제적으로 의복을 디자인하고, 수요를 예측하여 생산을 맡긴 후 판매하는 방식으로 이루어져 왔다. 그러나 미래 시장의 불확실성이 증대되고, 디지털 전환으로 인한 오프라인 매장의 부진으로 패션 기업들의 재고 문제가 확대되고 있으며, 개개인의 의류 취향이 군소화 되는 등 소비 패턴 변화로 인해 기존 방식의 한계가 드러나고 있다. 특히 기존 디자인 산업의 한계는 대부분 재고 문제로 귀결되는데, 인간의 창의성 및 분석력만으로는 빠르게 다각화되는 소비자들의 수요를 온전히 포괄할 수 없게 되면서 여러 의류 기업들은 기존 방식에 따라 선제적으로 디자인되고 생산된 의류 재고들이 창고에 쌓 결국 산업 경쟁에서 밀리게 되는 문제에 직면하게 되었다.
생성형 AI, 인간의 한계를 넘어서다.
이러한 기존 디자인 산업의 한계를 극복하기 위해 AI 기술이 디자인 산업에 도입되기 시작했다. AI는 인간의 고유 영역으로 여겨졌던 창작과 창조에 강력한 능력을 발휘하며 인간을 영역을 크게 대체해 나갈 것으로 보인다. 비록 과거의 데이터를 기반으로 하지만, 인건비의 지출 없이 이른 시일 내에 트렌드에 맞춰 수천수만 가지의 디자인을 제안하고 있으며, 과거 높은 상품성을 가진 제품들의 특성을 취사선택하여 내놓는 디자인은 압도적인 판매율을 기록하였다.
(이미지 제공: Wired)또한 데이터 자체의 신선도 및 정확성 또한 데이터 기술 발전을 통해 빠르게 개선되면서 AI 디자인 기술의 트렌디함과 정확도는 더욱 높아질 것으로 보인다. 전 세계 패션 디자인 산업 중 AI가 창출하고 있는 가치는 2022년에 약 7천만 달러로 평가되었으며, 2023~2031년 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 36%를 보이며 2031년 14억 달러에 이를 것으로 예상되고 있다. 해당 비중은 0.1% 미만으로 아직 미미한 수준이나, 빠른 성장속도를 보이고 있으며, 기획 및 디자인 단계에서 작업 시간의 60%를 단축하고 있기 때문에 앞으로 활용 범위가 확대될 가능성이 매우 클 것으로 보인다.
메종 메타가 주도하는 AI 의류 디자인 시장 변화
(1) AI를 활용해 누구나 도전할 수 있는 디자인의 기회
그중 해당 아티클이 집중한 기업은 최첨단 생성형 AI 스튜디오, 메종 메타이다.
메종 메타는 ‘고객을 위한 최상의 결과를 얻기 위해 최첨단 AI 도구를 사용자 정의하고, 미세 조정하고, 교육하고 작업’을 기업의 방향성과 모토로 삼고 운영하는 기업이다. 디자인과 관련된 생성형 AI 기술의 경우 상품화, 공급망 및 물류, 마케팅, 매장 운영 등 다양한 분야에서 생성형 AI 가 운영되고 있다. 메종 메타가 지향하는 방향성은 이중 어느 분야에 대해서만 특화하기보다는, 고객 기업이 현재 시점에서 필요한 능력을 생성형 AI 기술력을 통해 구현해 주는 임무를 수행하는 것이다. 이를 통칭하여 ‘크리에이티브 디렉션’이라는 이름으로 부르고 있으며, Moncler, , L`Oreal, Victoria`s Secret, Mugler, Pandora 등 유수의 기업과 협력하며 AI를 활용한 방법으로 기업을 운영하는 방식을 고민하였다.
크리에이티브 디렉션 (이미지 제공: Masion Meta)구체적인 크레이티브 디렉션은 AI 컨설팅 및 교육 및 워크숍의 방식으로 구현되기도 한다. 단순히 기발한 AI 캠페인을 제공하는 것만을 넘어서, 급변하는 AI 환경에서 의류기업이 성장할 방향성을 제시한다. 생성형 AI를 활용한 운영 및 마케팅을 진행하기도 하며, 데이터에 기반한 트렌드 분석 및 소비자 파악을 통해 신뢰할 수 있는 기업 운영을 위해 노력한다. 대표적인 사례로 제시할 수 있는 것이 AI 패션위크이다. 메종 메타의 창립자 시릴 푸아레(Cyril Foiret)는 포브스와의 인터뷰에서 “현재 온라인에 존재하는 디지털 패션 커뮤니티를 모아 잠재적으로 (실제) 패션 디자이너가 될 기회를 제공”하는 자리라고 밝혔다. 그는 생성형 AI를 사용함으로써 “미학과 아이디어를 표현할 수 있다면 누구든지 패션계에 진입할 수 있는 세상”에 대한 기대를 표현했다.
메종 메타가 주도하는 AI 의류 디자인 시장 변화
(2) 의류 생성 벨류체인의 간소화
메종 메타의 성장 그리고 생성형 AI가 패션 디자인 영역에 불러올 변화는 상당하다. 가장 큰 영향력으로는 의류를 제작하는 과정의 벨류체인에 지금과는 다른 결과를 일으킬 것이다. 메종 메타가 선보인 것처럼 가상 패션위크를 구상하는 것과 같은 AI 디자인은 지금의 수작업 노동이 불러일으킨 노동의 과부하를 해소할 것이다. 또한 의류 디자인의 영역에서, 공식화된 알고리즘의 결괏값을 제시한다면, 그 합리성은 우리가 무한하게 치부하던 창의성의 가치를 격하시킬 수 있다.
Ai FASHION WEEK (Masion Meta)그동안 예술의 한 분야로 존중받던 패션 디자인은 ‘창의성’이라는 모방불가능한 인간의 능력에 의해 창출되는 결과물로 판단되었다. 하지만 이제는 AI가 규격화된 알고리즘을 통해 창출해 낸 디자인이 높은 가치를 받는 사회가 도래하는 것이기에, 인간의 창의성보다는 합리적인 알고리즘에 의존하는 경향성이 높아질 것이다.. 또한 개인 맞춤형 의류 개발의 용이성이 상승하고, 취향에 맞게 의류를 제작할 가능성과 소비자의 데이터를 정리 및 적용할 수 있는 방법 또한 다양해질 것이다. 패션기업의 운영을 넘어서 고객에게 생성형 AI로 제공할 수 있는 새로운 가치에 대한 가능성도 무궁무진하다.
그럼에도 아직 넘어설 수 없는 일부 인간의 영역
하지만 동시에 AI 기반 프로그램을 활용하여 도출한 디자인은 기술적, 윤리적으로 많은 한계를 가진다. AI는 학습하는 데이터에 따라 완전히 다른 결과물을 보여줄 뿐만 아니라, 학습하는 정보를 능동적으로 검토하는 기능이 없기 때문이다.
이미지 생성 AI 미드저니(Midjourney) 생성자 제이슨 M. 앨런은 자신의 패션 디자인 작업 과정이 “단순히 키워드 몇 개 던져 넣어서" 이루어지는 것이 아니라, 적극적으로 자신이 추구하는 이미지를 얻기 위해 900번 이상 명령문을 바꿔야 했으며, 결과물이 만들어진 이후에도 AI로 포토샵과 화질 개선 등의 추가 보정을 거친 후에야 만족하는 작업 결과물을 얻을 수 있었다”라고 밝혔다. 이처럼 AI 프로그램을 통해 도출된 디자인은 아직 AI 프로그램 홀로 온전히 도출한 결과라 하기는 어려운 단계에 있다.
핀가이아 SUMMER 23 캠페인 (이미지 제공: Masion Meta)더 나아가 다양한 문화권의 취향 및 가치, 규범을 존중해야 하는 현대의 패션 디자인 산업 구조는 단순히 프로그래밍 및 코딩의 지식을 이해하고 있는 것 이상의 것을 요구한다. 잘못된 데이터 학습으로 인한 편향적인 디자인 결과 도출을 막기 위해 AI 기술 개발 단계에서 AI에 학습시킬 데이터를 검수하고 기준을 명확히 선정하는 역할이 중요해지고 있다.
구체적인 의미의 잘못된 데이터값이란 특정 디자이너의 디자인 특정을 반복적으로 인풋 데이터로 기입하거나, 이미 완성된 작품의 데이터값과 유사도 측정에서 오류가 발생하여 최종적으로 복제품이 발생하는 경우가 있을 수 있다. 이는 AI 영역과 디자인 영역 둘 중 어느 하나만 아는 기술자가 수행하기 어려운 분야이며, 인간과 AI의 협력을 통해 탄생할 수 있는 미래이다. 앞서 언급한 것처럼 AI 기술은 이미 빠른 성장을 이루고 있고, 지금 언급한 한계들을 머지않아 뛰어넘어 의류 디자인에 대한 새로운 인식을 형성할 수도 있다. 미래의 메종 메타, 그리고 AI 디자인의 영역이 지금의 상상을 넘어서 어떤 또 다른 혁신을 이룰 수 있을지 기대할 만할 이유이다.
연세대 경영 최혜원
christine2135 @yonsei.ac.kr
참고자료
Masion Meta . (2023). https://maisonmeta.io/about.
ALFW WINNERS . (2023). https://fashionweek.ai.
「FASHION AI가 옷 만드는 시대 패션 디자이너로 살아남기」 . (n.d.). https://oncuration.com/ai-%ED%8C%A8%EC%85%98-%EB%94%94%EC%9E%90%EC%9D%B4%EB%84%88-%EC%82%B4%EC%95%84%EB%82%A8%EA%B8%B0/.
「내 일자리 뺏기는거야? 한 달새 4만벌 옷 디자인한 이 기술」, 『매일경제』, 2023.02.25.
「AI디자이너 나왔다!...의류 디자인부터 모델생성, 영상구현까지」, 『인공지능신문』, 2021.04.01.
「기술은 패션산업을 어떻게 바꾸고 있는가」, 『Byline Network』, 2022.03.30.
「AI의 활성화, 디자인은 어떻게 변화할 것인가?-디자이너라는 직업은 어떤 변화를 맞이할 수 있을까」, 『디자인정글』, 2023.03.11.
「의류지식 없는 1인 인플루언서도 AI 통해 옷 제작 맡길 수 있어요」, 『조선일보』, 2022.01.19.
「AI패션디자이너 시대 온다」, 『아주경제』, 2018.05.14.
｢"이런 디자인이 잘 팔립니다" 패션산업 파고든 AI｣, 『SBS 뉴스』, 2020.11.16
｢패션 산업의 미래...인공지능 활용 디자인｣, 『YTN 뉴스』, 2020.11.16
