카카오 AI, 나만의 카나나 프롬프트 만들기 밋업 후기

KANANA 앰배서더 활동으로 나만의 프롬프트 만들기 밋업에 다녀왔습니다.

저는 밋업 가기 전부터 살짝 기대를 하고 있었어요. 그냥 기능 소개 듣고 끝나는 자리라기보다는 AI 모델이 실제 서비스 안에 들어갈 때 어떤 고민이 필요한지, 그리고 그걸 사용자 경험으로 만들려면 어떤 선택들이 필요한지 볼 수 있지 않을까 싶었습니다.

막상 가보니까 분위기는 생각보다 훨씬 편했습니다. 발표도 듣고, Q&A도 하고, 직접 프롬프트 템플릿을 만들어보는 활동도 있었는데 전체적으로 엄청 딱딱한 세미나 느낌보다는 AI에 관심 있는 사람들이 모여서 이것저것 듣고 만들어보는 자리였어요.

저번 밋업보다는 좀 샤이한 분들이 많은 느낌이 나긴 했습니다 ㅎ....

 

AI 모델이랑 AI 서비스는 생각보다 다르더라

이번 밋업에서 제일 많이 생각한 건 AI 모델을 잘 만드는 것과 AI 서비스를 잘 만드는 것은 생각보다 다른 문제라는 점이었습니다.

모델 관점에서는 결과물이 얼마나 자연스럽게 나오는지, 얼마나 빠르게 생성되는지, 얼마나 안정적인지가 중요하잖아요. 그런데 서비스로 들어가면 질문이 조금 더 현실적으로 바뀝니다.

사용자는 몇 초까지 기다릴 수 있을까
결과가 매번 조금씩 달라지는 걸 어떻게 받아들일까
사진이나 대화 맥락처럼 개인적인 입력이 들어갈 때 사람들은 어디까지 안심하고 쓸 수 있을까

기대한 결과가 안 나왔을 때 이걸 "AI니까 그럴 수 있지"라고 느낄지, 아니면 "이 기능 별로네"라고 느낄지도 중요하고요.

이런 얘기를 들으면서 AI 모델의 속도는 그냥 성능 지표가 아니라 사용자가 느끼는 기다림이라는 생각이 들었습니다. 결과물의 품질도 그냥 샘플 퀄리티가 아니라 서비스에 대한 신뢰가 되는 거고요.

안전장치나 템플릿도 단순한 제한이 아니라 사용자가 더 편하게 시도할 수 있게 만드는 UX일 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

AI 전문가 포지션으로 활동하다 보니까 이런 부분을 더 의식하게 되는 것 같아요. 예전에는 AI 기능을 보면 "모델이 뭘 썼을까?", "어떤 방식으로 최적화했을까?" 같은 생각을 먼저 했다면, 요즘은 "사용자는 이걸 언제 켤까?", "처음 써보는 사람도 결과를 이해할 수 있을까?", "재밌어서 다시 쓰고 싶어질까?" 같은 생각도 같이 하게 됩니다.

영상 생성 AI는 확실히 체감 난이도가 높았다

특히 영상 생성 AI 이야기가 기억에 남았습니다.

텍스트 생성이나 이미지 생성도 어렵지만 영상은 확실히 다른 차원의 어려움이 있는 것 같아요. 이미지는 한 장면이 그럴듯하면 일단 눈에 들어오는데, 영상은 시간이 흐르면서 계속 자연스러워야 하니까요.

인물이 갑자기 달라지면 안 되고, 손이나 옷이나 배경이 이상하게 흔들려도 바로 티가 나고, 움직임이 어색하면 아무리 첫 장면이 예뻐도 결과물이 깨져 보입니다.

게다가 서비스에서는 "엄청 멋진 결과물 하나"보다 "사용자가 기다릴 수 있는 시간 안에 꽤 괜찮은 결과를 안정적으로 주는 것"이 더 중요할 때가 많다고 느꼈어요. 이게 진짜 어려운 포인트인 것 같습니다.

연구 데모에서는 오래 걸려도 최고 품질을 보여주는 게 의미가 있지만, 실제 서비스에서는 사용자가 사진을 보다가 자연스럽게 기능을 눌렀을 때 흐름이 끊기지 않는 게 중요하니까요.

결국 좋은 AI 서비스는 모델의 가능성을 그대로 던져주는 게 아니라 사용자가 부담 없이 써볼 수 있는 형태로 잘 정리해주는 일에 가깝다고 느꼈습니다. 자유도가 너무 높으면 오히려 뭘 해야 할지 모르고, 제약이 너무 많으면 재미가 없어지고, 그 사이에서 적당한 템플릿과 선택지를 주는 게 생각보다 큰 설계 포인트인 것 같아요.

 

프롬프트 템플릿 만들다가 갑자기 사극으로 빠짐

그리고 이번 밋업에서 직접 프롬프트 템플릿을 만들어보는 활동이 있었는데 여기서 저는 갑자기 사극 컨셉으로 빠졌습니다 ㅋㅋ

다른 사람들은 여행 영상이나 감성 브이로그, 캐릭터 콘셉트 같은 걸 생각했을 수도 있는데 저는 뭔가 너무 평범하게 가면 재미없을 것 같아서 조선시대 신분제 사회의 하층민, 그러니까 옛날 노비나 천민 느낌의 캐릭터 이미지를 먼저 만들었습니다.

그리고 그 이미지를 다시 "그 인물이 직접 카메라를 들고 찍는 셀카 영상"처럼 바꾸는 프롬프트를 써봤어요.

말로 쓰면 진짜 이상하죠. 조선시대 노비 셀카 영상이라니, 이게 뭔 조합인가 싶은데 

근데 이런 이상한 조합이 오히려 생성형 AI에서 재밌는 지점이라고 생각했습니다. 현실에서는 절대 같이 붙기 어려운 콘셉트들을 한 장면 안에 섞어볼 수 있고, 그 과정에서 AI가 어떤 요소를 잘 이해하고 어떤 부분에서 헷갈리는지도 볼 수 있으니까요.

낡은 한복
흙길
낮은 초가집 배경
살짝 긴장한 표정
그런데 카메라는 현대식 셀카처럼 가까운 거리에서 살짝 흔들리는 느낌

사극의 시대감과 셀카 영상의 구도가 동시에 있어야 하는 장면이었어요. 어떻게 보면 말도 안 되는 조합인데 그래서 더 프롬프트를 구체적으로 써야 했습니다.

이 활동을 해보면서 느낀 건 프롬프트가 단순히 "예쁜 이미지 만들어줘" 수준의 명령문이 아니라는 점이었습니다. 거의 짧은 연출문에 가까웠어요.

어떤 인물이 나오고, 어디에 서 있고, 어떤 표정을 하고, 카메라가 어떻게 움직이고, 분위기가 어떤지까지 정리해야 했습니다. 특히 이미지에서 영상으로 넘어갈 때는 더 그렇더라고요.

첫 이미지는 기준점이 되고, 프롬프트는 거기에 시간과 움직임을 붙이는 역할을 합니다. 이미지 생성에서는 의상, 배경, 얼굴 분위기, 시대감 같은 정적인 요소가 중요했다면, 영상으로 바꾸는 순간 시선 처리, 손의 움직임, 카메라 흔들림, 인물이 화면을 바라보는 방식, 짧은 순간의 표정 변화까지 들어갑니다.

그러니까 프롬프트를 잘 쓴다는 건 그냥 멋있는 키워드를 많이 넣는 게 아니라 모델이 헷갈리지 않게 장면을 구조화하는 일에 가깝다고 느꼈습니다.

그리고 이게 실제 서비스 관점에서도 중요하다고 생각했어요. 일반 사용자는 매번 이렇게 길고 복잡한 프롬프트를 쓰고 싶어 하진 않을 가능성이 큽니다. 그래서 템플릿이 필요한 것 같아요.

사용자는 간단히 고르고, 서비스는 그 뒤에서 좋은 프롬프트 구조를 잡아주는 방식. 직접 해보니까 왜 템플릿 기반 경험이 중요한지 더 잘 이해됐습니다.

사실 제가 만든 컨셉은 좀 웃기려고 시작한 거였는데 하다 보니 AI적으로 볼 포인트가 꽤 많았습니다. 생성형 AI는 사용자가 상상한 이상한 장면도 어느 정도 받아줄 수 있지만, 그 상상을 결과물로 잘 바꾸려면 프롬프트가 장면의 기준을 잡아줘야 하고 서비스는 사용자가 그 기준을 쉽게 만들 수 있도록 도와야 합니다.

결국 중요한 건 다시 써보고 싶게 만드는 경험

Q&A 시간도 좋았습니다. AI 생성물의 품질 기준, 프롬프트를 어떻게 설계할지, 사용자가 결과를 어떻게 느끼는지, 앞으로 어떤 방향으로 확장될 수 있을지 같은 이야기가 나왔습니다.

질문들을 들으면서 생성형 AI 서비스는 기술도 중요하지만 결국 사람의 기대를 어떻게 다루느냐가 정말 중요하다는 생각이 들었습니다.

사용자는 AI가 내부적으로 어떤 구조로 돌아가는지 전부 알 필요는 없지만 결과를 봤을 때 "오 신기하다"에서 끝나지 않고 "이거 나도 한 번 더 해보고 싶다"까지 가야 하니까요.

그 사이에는 속도, 품질, 재미, 안전함, 예측 가능성, 그리고 공유하고 싶은 마음까지 다 섞여 있는 것 같습니다.

이 부분이 KANANA 앰배서더 활동과도 잘 맞는다고 느꼈습니다. 앰배서더로서 단순히 "이 기능 좋아요"라고 말하는 것보다 내가 직접 써보고, 어떤 점이 재밌었는지, 어떤 부분에서 AI적인 고민이 보였는지, 일반 사용자에게는 어떤 경험으로 느껴질 수 있는지를 풀어내는 게 더 의미 있다고 생각했습니다.

저는 AI 전문가 포지션으로 참여하고 있지만 그렇다고 항상 엄청 무겁고 어려운 얘기만 해야 한다고 생각하진 않아요. 오히려 AI는 직접 만져보고, 웃긴 시도도 해보고, 이상한 프롬프트도 던져보면서 더 잘 이해되는 것 같습니다.

이번 사극 셀카 프롬프트가 딱 그랬습니다. 처음엔 그냥 웃기려고 시작했는데 하다 보니 이미지 생성, 영상 생성, 프롬프트 구조, 템플릿 UX까지 다 연결돼 있더라고요.

마무리

이번 밋업은 저에게 AI를 조금 더 서비스 관점에서 보게 해준 시간이었습니다.

모델이 좋은 결과를 내는 것도 중요하지만 그 결과가 사용자의 일상 안에서 자연스럽게 쓰이려면 더 많은 설계가 필요하다는 걸 느꼈습니다.

사용자가 뭘 입력해야 할지 고민하지 않게 도와주는 것, 기다리는 시간을 덜 지루하게 만드는 것, 결과가 조금 달라도 재미있게 받아들일 수 있게 만드는 것, 안심하고 공유할 수 있게 만드는 것. 이런 것들이 전부 AI 서비스의 일부인 것 같아요.

결론은 AI는 역시 직접 해봐야 재밌습니다.

발표로 들을 때도 흥미롭지만 직접 프롬프트를 짜고 결과를 상상해보는 순간 훨씬 더 가까워집니다. 

KANANA 429 앰배서더로 활동하면서 앞으로도 이런 경험들을 더 많이 기록해보고 싶습니다. 너무 어려운 말만 하는 AI가 아니라 사람들이 직접 써보고 웃고 신기해하면서도 그 안에 있는 기술적 포인트를 자연스럽게 이해할 수 있게 풀어내고 싶어요.

좋은 AI 서비스는 모델만 좋은 서비스가 아니라 사용자가 "이거 나도 해보고 싶다"라고 느끼게 만드는 서비스라고 생각합니다.

이번 밋업에서 그걸 꽤 많이 느끼고 왔습니다.