「AI 티」는 어디서 오나
AI에게 아무렇게나 페이지를 만들라고 하면, 열에 아홉은 보라 그라데이션·프로스티드 글래스·가운데 큰 제목 3종 세트입니다. 이 획일성에는 수학적 이유가 있고, 알면 피하는 법도 보입니다.
아래는 전형적인 AI 생성 랜딩 페이지입니다. 자주 나오는 「AI 티」 특징 5개가 숨어 있으니, 페이지에서 하나씩 누르세요. 맞힐 때마다 그 특징이 왜 AI의 기본 동작이 됐는지 알려 줍니다.
전 세계 10,000+ 팀의 신뢰
「AI 티」에는 더 이른 학명이 있습니다. Cooper는 《About Face 4》 17장에서 이런 것을 시각 노이즈라 부릅니다. 정보를 실어 나르는 대상에서 주의를 빼앗는 여분의 시각 요소죠. 일곱 가지 형태 목록도 적어 두었습니다. 아래 「팀 주간 리포트 관리」는 일곱을 다 품고 있으니, 체크리스트에 맞춰 하나씩 진단하세요.
일곱 가지 노이즈 중 「색이 너무 많음」에는 고유 이름이 있습니다. 《About Face 4》의 말: 색이 팔레트처럼 빽빽하면 사용자가 감당하기 어렵고, 이를 카니발 효과라 합니다. 채도까지 최대로 올리면 소음이 배가되어 콘텐츠와 경쟁합니다. 같은 주말 마켓 홍보 페이지, 배색 두 가지—읽히기 더 쉬운 쪽을 누르세요.
AI가 디자인을 생성할 때 고르는 것은 학습 데이터의 고확률 구역, 즉 전 웹 디자인의 「평균」입니다. 언어 환각과 같은 메커니즘입니다. 대화를 이을 때는 매끄러운 것이 맞는 것을 이기고, 디자인을 생성할 때는 흔한 것이 좋은 것을 이깁니다. 보라 그라데이션 3종 세트를 내놓는 것은, 존재하지 않는 책 제목을 진지하게 지어내는 것과 같습니다. 둘 다 「여기 나올 법한」 답을 고르는 것이죠.
좋은 소식은, 이 메커니즘에 문이 하나 남아 있다는 점입니다. 확률 분포는 입력에 따라 바뀝니다. 설명이 구체적일수록 모델이 고를 구역은 좁아지고, 어느 정도 좁아지면 평균 밖으로 끌어낼 수 있습니다.
같은 요청, 구체성 세 단계—결과물이 어떻게 변하는지 보세요.
AI 티에는 출처가 있습니다: 모델은 학습 데이터의 고확률 구역, 즉 전 웹 디자인의 평균을 기본으로 내고, 보라 그라데이션 3종 세트는 그 구역의 간판입니다.
시각 노이즈에는 병리 목록이 있습니다: 과한 장식, 정보량 없는 3D, 과한 구분, 요소 과밀, 색·텍스처 대비 과밀, 색이 너무 많음, 위계 약함—일곱 항목은 《About Face 4》에서. 색이 팔레트처럼 뭉치면 학명도 있습니다. 카니발 효과.
메커니즘은 환각과 같습니다: 대화를 이을 때는 매끄러운 것이 맞는 것을 이기고, 디자인을 생성할 때는 흔한 것이 좋은 것을 이깁니다. 지시가 없는 곳은 가장 흔한 답으로 채웁니다.
해법은 구체성을 높이는 것: 레퍼런스에 검수 가능한 하드 제약(주색 하나, 그라데이션 금지)을 더하세요. 한 단계 올릴 때마다 결과물은 기본 티에서 한 걸음 멀어집니다. 다음에 AI에게 페이지를 만들기 전에, 이 다섯 특징을 금지 목록에 넣으세요.
콘텐츠 출처: 샤오산 아카데미 「미학 엔지니어링」 특집 오리지널. 일부 디자인 원칙은 《About Face 4》 17장에서 정리했습니다.