요즘 ‘AI 공포증’이라는 말이 등장할 정도로 인공지능이 우리의 자리를 빼앗을지도 모른다는 세간의 우려가 있습니다. 그러나 우리는 이 기술이 우리가 질문을 할 수 있게 도와주는 매체라고 생각하고, 이것을 이용해서 건축적인 사고를 갱신하는 방식에 대해 이야기하고자 합니다.

건축적 아이디어를 시각화하는 매체는 몇 차례 주요한 순간을 거쳐 발전되었습니다. 첫 번째는 도면의 등장입니다. 현장에서 기억이나 말로 전수되던 건축이 파피루스 위에 원시적인 형태로 기록되면서 건축 형식을 재현하고 유형이 정립되기 시작했습니다. 현대적 의미의 건축 도면은 한참 뒤에 탄생하죠. 1980년대 이후에 캐드를 비롯한 디지털 모델링이 개발되면서 건축 형태가 도식적인 유클리드 기하학에서 수치적인 시뮬레이션으로 차원의 진화가 일어났습니다. 그러면서 공간의 유형이 해체되었고요. 생성형 AI가 개입한 지금, 세 번째 단계에 이르렀다고 생각합니다. 설계자 경험에 의존해 만들어졌던 건축적 개념이 언어적 조건과 데이터로 확장되면서, 설계가 형태를 만드는 행위가 아니라 개념 분기 구조(Conceptual Branching)를 만드는 방향으로 진화할 것으로 생각합니다. 단일 형식을 추구하지 않는 건축에서는 AI와 BIM이 유동성과 불안정성을 설계하기 위한 조건이고, 단순한 도구가 아닌 사고의 프레임이라고 생각합니다.

인공지능과 기억의 재구성

알도 로시는 1975년 베니스 비엔날레에서 공개한 ‘La Città analoga’를 통해 특정 유형, 그리고 그 유형에서 일어난 사건과 기념비적인 이야기, 역사를 토대로 도시와 건축을 재편하면서 본인만의 건축을 만들었습니다. 여기에서 우리가 주목할 것은 우리에게 남겨진 것들을 어떻게 현재에 필요한 이야기로 재구성할 것인가라는 주제 의식이라고 생각하고, 이러한 관점으로 AI에 적용해 볼 수 있을 것입니다.

AI의 이미지 생성 방식은 크게 두 종류가 있습니다. 하나는 컴퓨터 비전으로, 사람의 시각적 인식을 모방하는 방식입니다. 이 기술 발달에 큰 영향을 미친 이미지 넷(ImageNet)은 대규모 시각 데이터베이스로, 약 1,400만 개 이미지로 구성돼 있으며, AI 딥러닝에 활용됐습니다. 1,400만 개의 이미지가 무작위로 모여 있는 건 아니고, 2만 개 정도의 카테고리로 분류돼 있습니다. 이미지마다 태그하고 이름을 붙이는 일이 곧 의미를 부여하는 작업이고, 작업자가 어떤 의식을 가지고 분류하는가에 따라서 각 이미지의 의미가 달라지기 때문에 이 자체가 인식의 지도로 보이기도 합니다. 다른 방식은 디퓨전 모델입니다. 앞에서 이미지 데이터에 태깅하여 분류하는 방식과 달리, 노이즈를 점점 제거해가면서 형태를 구성하는 방식이죠. 요즘 많이 쓰는 스테이블 디퓨션(Stable Diffusion), 달리(DALL·E), 미드저니(Midjourney)가 여기에 속합니다.

생성형 AI에 인간의 (문자) 언어를 기반으로 텍스트 프롬프트를 작성하여 특정 이미지를 만들어 달라고 입력하면, 컴퓨터 비전 방식은 많은 데이터 속에서 확률적, 통계적으로 가까운 태그가 많이 되어 있는 결과를 찾아가고, 디퓨전 방식 AI는 입력된 언어에 가까운 표상을 찾아갑니다. 어찌 보면 단순한 기술일 수도 있지만, 인간이 이미지와 언어, 인식과 표상, 표상과 비표상, 형식과 형상 사이를 오가는 사고 과정과 닮았습니다. 그리고 AI의 사고 과정이 인간과 유사할수록 이것이 마치 사람처럼 느껴지게 됩니다. 따라서 건축도 이런 방향으로 의미가 재구성될 수 있지 않을까 하고 생각합니다.

에스토니아 설계 공모 제출안을 만들 때, 예전 도시 풍경을 오늘날 컨텍스트에 재현해보자는 전략으로, 어떻게 해야 과거 도시 가로의 기억이 묻어나게 설계할 수 있을지 고민했습니다. 만약 그 당시에 과거와 현재 도시 풍경을 3차원 정보를 데이터값으로 변환하고 생성형 AI를 활용했다면, 우리가 만들고자 했던 블록의 실루엣을 더욱 빠르게 도출할 수 있었을 것이라고 생각합니다. 설계자가 설계를 위해 컨텍스트를 분석하고 그것을 해석한다면 이미 데이터를 기반으로 하는 생각일 텐데, 그 과정에서 AI를 활용하면 훨씬 더 정확한 결과값, 더 나아가 우리가 알아차리지 못한 규칙을 발견할 수도 있을 것입니다.

판단과 감각

건축 프로세스는 선후 관계가 명확한 것 같지만, 어떤 면에서는 순서가 미로처럼 얽혀 있기도 합니다. 그리고 각 단계가 유기적으로 순환하는데, 그중에서도 개념에서 구체적인 형상으로 전환되는 단계가 건축의 사고 과정에 있어서 가장 결정적인 순간인 것 같습니다. 그때 도출되는 형상은 전통적인 설계 방식에서는 설계자 개인의 지식 체계와 직관에 따라서 분기됩니다.

그러나 AI는 수십 또는 수백 개를 동시다발적으로 생성합니다. 그때 우리가 입력한 프롬프트(prompt)가 전통적인 설계 프로세스상에서 설계 개념을 구성하는 장치라고 볼 수 있습니다. 프롬프트는 ‘지시문’이라기보다 개념과 이미지 사이를 중재하는 설계 언어의 역할을 합니다. 개념어가 하나여도 그게 무수히 많은 형상으로 파생될 수 있고, 생성된 이미지 간의 차이를 분별하고 선택할 때 설계자의 판단과 직관이 개입합니다. 따라서 우리는 형상 도출 단계를, 수많은 AI 이미지 사이의 미묘한 차이를 인식하고 판단하는 과정으로 전환하고, 설계자의 역할도 그것에 맞게 잠재적인 선택지들 사이에서 감각적으로 판단을 수행하는 주체로 바뀔 수 있다고 생각합니다.

존재론적 풍경, 구조적 표현, 변증법적 연결, 현상적 몰입, 본질주의적 디자인, 재료의 진실성, 공동체적 연결점, 리좀적 그리드, 생물친화적 디자인, 자연의 알레고리, 시민적 시너지, 맥락적 자원, 맥락적 통합, 지속가능한 도시주의, 회복력 있는 생태계, 공동체적 융합, 경계의 공간, 다공성 경계면, 반투명한 막, 역동적 영토, 떠 있는 공허, 틈새 공간, 운동하는 건축, 비인과적 구조, 체화된 탐색, 형태 생성적 탐구, 인식의 다의성, 기호적 구성체, 시너지 건축, 시각적 투명성, 디지털 제작, 모호한 반투명성, 적응형 재사용, 증강현실 기반 스마트 건축.
– 내러티브 아키텍츠의 생성적·지각적 설계를 위한 형태 유형 프롬프트

결국 형태의 유형에 관련된 프롬프트가 각자 건축을 어떻게 해석하고 사고하는지를 보여주고, 입장을 드러낸다고 말할 수 있습니다. 우리가 AI에게 무엇을 물을 것인지, AI가 생성한 이미지를 어떤 기준으로 판단할 것인지, 어떤 개념으로 이 공간을 조직할 것인지를 프롬프트 분류로 정의합니다.

존재론적 풍경
건축이 지형의 연장선으로 출현하며, 구조와 대지 사이의 경계가 모호해지는 풍경을 설계하라. 지형의 기복과 지질적 윤곽선을 연속적이고 층화된 매스로 통합하고, 침식되고 중첩되며 매몰된 자연적 형성 과정을 연상시키는 건축을 구현하라. 돌, 흙, 퇴적물 같은 물질적 질감을 강조하여 촉각적 깊이를 유도하고, 오르내림이나 수평 횡단 같은 신체적 동선이 가능한 공간적 문턱을 형성하라. 구조 시스템은 압축, 누적, 층화 등 지질학적 논리를 따르며, 풍화와 시간에 반응하는 환경적 조건(바람, 물, 태양광)이 공간 경험을 구성하는 데 기여해야 한다. 이 설계는 풍경을 배경이 아닌, 거주의 근거이자 존재의 층위로서 사유해야 한다.

하나의 예로 ‘존재론적 풍경’은 개념입니다. 그 개념이 우리가 지각할 수 있는 이미지까지 가는 과정에서 구체적인 언어로 건축을 묘사하는 단계가 필요합니다. 그 텍스트가 곧 건축의 구조, 형태, 질서, 조직을 드러내게 되는 거죠. 특정 장면을 만들기 위한 의도를 풀어쓰는 것이 아니라, 하나의 개념을 구성하는 통합적인 생각을 모아놓은 글이라고 보면 될 것 같습니다.

그러다 보니까 이 언어 자체를 재구성하는 일 자체가 건축에서 더욱더 중요한 위치를 차지하게 되는 것 같습니다. 아무리 묘사를 구체적으로 작성하더라도 프롬프트로부터 나올 수 있는 형상의 가짓수는 무수히 많기 때문에, 하나의 정답이 생성된다기보다는 필연적으로 불안정성을 가질 수밖에 없고, 건축가는 바로 그 지점을 파고들어야 한다고 생각합니다. 결과적으로 건축가의 감각이나 사고가 더욱더 중요해집니다. 한 사람의 삶을 생각할 때 이 사람의 자아가 고정되어 있지 않잖아요. 시간이 흐르면서 경험이 쌓이면 판단 조건이나 방식도 달라집니다. 건축의 형상 역시 주체의 변화에 따라서, 시간이라는 하나의 축이 추가되면서 계속 달라지고 그 결정 역시도 단일한 답이 있다기보다 굉장히 잠정적으로 이루어진다고 생각합니다.

저희는 고정된 형식이나 정답이 있다고 생각하지 않고, 시간이나 조건에 따라서 설계가 유기적, 유동적으로 바뀌는 구조 안에서 건축을 만들어 가기 때문에 계속 형상을 조율하는 과정이 생길 수밖에 없는 것 같습니다. 어떻게 보면 우리 작업의 전제와 방식 때문에 AI를 적극 활용해 설계할 수 있지 않나 하는 생각도 듭니다. 조금 더 정리해서 얘기하면, 같은 개념을 뿌리로 한다면 어떤 형태든 가능성을 가지고 있다고 봅니다.

동일한 개체를 보더라도 관찰자 시점에 따라서 무수히 많은 결과물로 해석될 수 있고, 공간은 관찰자와 함께 끊임없이 유동합니다. 그 과정에서 비틀림, 어긋남, 기울어짐, 그 가운데 생성된 보이드같은 비정합적인 요소를 설계안에 적극적으로 수용하고 있습니다. 이런 요소가 움직임을 포착한다고 보고, 형태는 순간의 감각을 담기 위한 임시적 프레임이라고 봅니다. 건물은 결국 고정될 수밖에 없지만, 고정됨으로써 물질의 감각을 증폭하는 역할을 한다고 생각합니다.

발표 내내 개념을 강조하고 있는데, 사실 저희가 안을 결정할 때는 개념과 형태가 일대일로 대응한다기보다 굉장히 느슨한 관계를 맺습니다. 이런 측면에서 AI가 언어 텍스트를 기반으로 개념에 가깝게 노이즈를 제거해가면서 유사성을 띠는 하나의 분포로 수렴하여 이미지나 영상과 같은 결과물을 만드는 방식이 우리의 사고 과정과 많이 닮아 있다고 생각하고, 그래서 지속적으로 관심이 있는 것 같습니다.

그래서 우리의 설계 과정을 도식화하면, LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)을 사용해 개념이 확장될 가능성을 확보하고, 프롬프트로 기호와 실제 지각 사이를 매개하고요. 건축가는 흐름의 차이를 포착하고, BIM은 그런 유동적인 구조를 실현합니다. BIM은 설계에서 만들어지는 그 차이들을 구체화하고 다양한 변수를 동시에 조율하는 인터페이스로 생각하고 있습니다. 그래서 우리는 이 소프트웨어를 프로그램, 구조, 재료 등의 실질적인 설계 요소가 상호작용하는 것을 확인하고, 설계 변경을 실시간으로 반영해 공간으로 구조화하기 위한 매체로 씁니다.

감각적 직관과 건축적 리듬

AI가 생성하는 이미지는, 대규모 이미지 데이터와 그에 부착된 서술 정보에서 반복적으로 나타나는 시각 요소들의 결합 경향과 분포를 학습한 생성모델이 생성 단계에서 그 규칙을 따라 이미지를 구성한 결과입니다. 보통은 무작위한 노이즈에서 시작해, 학습된 패턴에 더 잘 부합하는 방향을 조금씩 찾아가면서 형태와 질감을 조정하며 하나의 이미지를 만들어 갑니다. 따라서 출력은 현실에서 이미 축적된 형태 어휘와 시각 관습을 중심으로 재배열되는 경향을 가지고 있습니다. 예를 들어 익숙한 조형, 널리 선호되는 조명, 재료의 표현 방식, 분위기 같은 요소들이 자주 선택됩니다. 드물거나 낯선 조합보다 학습 데이터에서 더 자주 관찰된 구성과 표현이 더 안정적으로 재현되기 때문에, 결과적으로 일반화된 이미지가 반복 생산되기 쉽습니다. 이 과정이 누적되면서, 서로 다른 프롬프트에서도 결과는 유사한 이미지로 수렴하고 우리는 그 반복되는 미학을 자연스러운 기준으로 받아들이기 쉽습니다.

건축가로서 생각해 볼 부분은, AI를 활용하면 기존 설계 프로세스에서 발주처가 건축가에게 느낌과 의도를 설명할 때 건물 프로그램, 면적, 사이트 등 모든 조건을 조율하면서 형태를 만들고 이미지를 보여주는 그 과정이 아주 짧아지면서 한순간에 일어난다는 겁니다. 그리고 AI 활용의 파급효과는 영상 분야가 먼저 겪은 변화에 견주어 예측해볼 수 있을 것 같아요. 예전에는 방송사에서 수많은 사람이 전문적인 프로그램을 사용해 많은 시간을 써서 영상을 제작했습니다. 최근에는 AI 이미지 영상 생성 프로그램이 개발되면서 영상 제작의 허들이 낮아졌죠. 관심 있는 일반인도 영상을 만들 수 있게 됐어요. (품질은 별개의 문제지만) 훨씬 콘텐츠가 다양해지고 사람들의 접근이 쉬워지고 그 다양해진 콘텐츠만큼 영상이라는 것을 생각하는 기준도 특정 방송사에서 만드는 보편적인 이미지들이 아니고 사람들이 각각 만들어내는 그런 다양성으로 굉장히 확장됐다고 생각합니다. 건축도 그 인식의 허들이 낮아지지 않을까 하는 예측을 조심스럽게 하고 있습니다.

그런 환경 속에서 건축가로서 무엇을, 왜 만들 것이냐는 질문이 훨씬 중요해집니다. 그런 측면에서 우리가 형태를 만드는 자체에 집중한다기보다는, 이것을 만들어내는 시스템, 즉 언어에 집중해야 한다고 생각하거든요. 건축적인 개념과 언어가 이미지로 바로 생성되는 시대가 왔기 때문에, 개념과 언어의 구조, 그리고 그 이야기를 구체적으로 확장하는 것이 더 중요해 질 것으로 생각합니다.

강릉통일공원 하늘숲전망대 프로젝트를 진행하면서 등산하는 사람이 산 정상의 전망대에 올라왔을 때 산 자체를 올라가는 행위가 연속될 수 있게 할 수 있는 방법으로 무엇이 있을까, 그리고 사람들이 여기에 방문했을 때 무엇을 느끼게 할까를 고민했습니다. 그래서 이 건물은 형태가 중요한 게 아닙니다. 등산 과정에서는 인지가 되지 않는 산꼭대기에 다다랐을 때, 올라오면서 봤던 풍경을 다시 둘러보면서 계단을 오를 때 긴장과 무서움이 교차하길 바랐습니다. 이처럼 형태보다는 건축에 담을 이야기를 만들고, 경험을 유도하는 구조가 중요하다고 생각합니다.

건축가의 재정의와 전망

우리는 이미지 과잉의 시대에 살고 있습니다. 발레리오 올지아티가 『비참조적 건축』에서 보여준 건축의 자의성을 회복하려는 노력은 의미 있다고 생각합니다. 참조를 배제하고 건축 내부의 형식을 통해서 건축으로 제안할 수 있는 것이 무엇인지 탐구하는 것은 중요합니다. 그와 동시에 레픽 아나돌의 작품 ‘Machine Hallucinations — Nature Dreams’는 굉장히 참조적입니다. 이미지 넷을 비롯한 데이터 애셋, 인류가 쌓아온 모든 이미지 데이터를 가지고 그것을 참조해서 뭔가를 무한히 만들고 있습니다. 그 결과를 뒤집어보면, 알고리즘을 통해서 만들어지고, 알고리즘은 곧 AI의 언어이며, 우리가 그 언어를 만드는 사람이잖아요. 결국 건축가도 그 언어를 만드는 사람이 되어야 하지 않을까요? 무한히 참조적인 건축이 어쩌면 우리 시대 건축에 가깝지 않을까 하는 생각이 듭니다. 그러면 이런 것을 왜, 어떻게, 무엇을 위해서 만들 것인지를 건축가로서 생각해야 하지 않을까요?

다시 말해, 건축가가 지금까지는 구체적인 형식을 완성하는 사람이었다면, 이제는 그 형식이 발생하는 조건을 사유하는 사람이 돼야 한다고 생각합니다. 그래서 AI가 생성한, 무의미한 참조의 바다 속에서 프롬프트라는 언어적인 구조, 그리고 그것을 우리가 조정하고 거기에 개입하면서 의미를 찾고 새로운 언어로 건축을 설명하는 것이 건축가가 해야 되는 역할이라고 생각합니다. 그래서 저희는 그런 태도를 가지려고 노력하고 있습니다. 발표를 마치겠습니다. 감사합니다.

원고화 및 편집 심미선

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내러티브 아키텍츠

내러티브 아키텍츠는 건축물이 속한 문화적 배경과 개인적·집단적 경험의 의미를 설계 과정에 반영한다. 우리의 작업은 주변의 컨텍스트를 이해하는 과정에서 시작되며, 형태, 공간, 재료, 이미지 등 다양한 방식으로 프로젝트마다의 고유한 의미를 표현한다. 건축 외연의 사고를 수렴하며, 환경, 문화, 사회적 컨텍스트를 독창적으로 해석하고 제안함으로써 건축과 사회의 건전한 상호작용을 이끌어내는 것을 목표로 한다. 2023년에는 대한민국 공간문화대상에서 문화체육관광부 장관상을 수상하였으며, iF 디자인 어워드, 레드닷 어워드 등 다수의 국제 디자인 상을 수상하였다. https://www.narrativearchitects.com/

황남인은 서울대학교 건축학과를 졸업한 후 아틀리에에서의 실무 경험을 거쳐 내러티브 아키텍츠를 설립하였다. 다양한 분야의 지식을 초학제적으로 통합함으로써 건축적 사유의 인식론적 틀을 확장하고자 하며, 인간의 역사와 도시의 복합적인 내러티브를 공간적으로 표상하는 데 주력한다. 건축을 고정된 형태가 아닌 사회적·환경적 변화 속에서 지속적으로 형성되는 과정적이며 적응적인 구성체로 이해하며, 도시 공간의 재구성과 건축의 변형 가능성을 탐구한다. 현재 원주시 공공건축가, 서울대학교 기획설계 건축가, 서울주택도시공사의 여성건축가, 경기주택도시공사의 영아키텍트로 활동하고 있다. 서울대학교 건축학과에서 건축설계스튜디오를 운영하며, 강원대학교에서 건축설계스튜디오를 강의한 바 있다.

김시홍은 동국대학교 건축학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사학위를 취득하였다. 이후 여러 젊은 건축 아틀리에에서 실무 경험을 쌓았으며, 황남인과 함께 내러티브 아키텍츠를 공동 설립하여 독립적인 건축 작업을 시작하였다. 건축을 사회적 요구를 조율하는 장치이자, 도시의 우연성과 문화적 변화를 수용하는 담론적이고 투사적인 매체로 이해하며, 현재성에 기반한 건축을 제안하고자 한다. 현재 국민대학교 건축학과에서 겸임교수로 재직하며 건축설계스튜디오를 운영하고 있으며, 세종대학교에서도 건축설계스튜디오를 강의한 바 있다. 최근에는 이미지와 텍스트의 매개적 상호작용을 중심으로, 인공지능이 건축적 프로세스에 어떻게 개입하고 이를 확장할 수 있는지에 대한 탐구를 이어가고 있다.