Figma Code Layers, MCP Server, Motion, 그리고 생성형 셰이더(generative shaders)와 플러그인을 출시하면서, 저는 창작 과정에서 프롬프팅(prompting)의 역할에 대해 생각해 보게 되었습니다.

1978년, Xerox PARC의 Card, English, Burr는 마우스를 이용한 직접 포인팅이 테스트했던 다른 대안들보다 속도와 정확성 면에서 우수하다는 것을 보여주었습니다. 사용자들은 한 번의 움직임으로 목표 지점을 직접 가리킬 수 있었기 때문입니다. 이 결과는 현대 그래픽 인터페이스의 토대 중 하나가 되었습니다.

덜 논의된 것은 테스트되었던 다른 장치들입니다. 마우스가 목표를 가리키는 동안, 조이스틱(joystick)은 속도(velocity)를 표현했습니다. 즉, 이 방향으로 계속 움직이라는 의미였습니다. 탐색에는 효과적이었지만, 정확한 목적지에 도달하기 위해서는 조이스틱이 반복적인 정교화(iterative refinement)를 필요로 했습니다.

프롬프팅은 AI의 속도 입력(velocity input)입니다. 조이스틱처럼, 이것은 시스템이 어디에 도착해야 하는지보다는 어떻게 움직여야 하는지를 전달합니다. 이는 엄청난 해답 공간(solution space)을 놀라운 효율성으로 탐색하도록 시작하며, 탐색(exploration), 아이디어 구상(ideation), 그리고 유망한 방향으로 빠르게 수렴하는 데 있어 믿을 수 없는 인터페이스가 됩니다.

하지만 탐색은 결국 정교화로 이어지며, 모든 제약 조건이 초점에 맞춰집니다. 코드든 디자인이든 아티팩트(artifact)에 대한 직접적인 상호작용은 자연어만으로는 포착하기 어려운 충실도(fidelity)를 제공합니다. 모든 종속성(dependency), 모든 픽셀, 모든 상호작용이 중요합니다.

각 상호작용 모델은 서로 다른 수준의 정밀도에서 탁월합니다. 간단히 말해, 프롬프팅은 컴퓨터에게 어떻게 움직일지 알려주는 반면, 직접 조작(direct manipulation)은 정확히 어디서 멈춰야 하는지를 알려줍니다.

저희는 Figma에서 프롬프팅과 직접 조작이 서로를 보완하는 방식에 대해 많이 이야기해 왔습니다. 저희 연구팀은 최근 디자인, 코드, AI가 어떻게 수렴하고 있는지 깊이 파고들었으며, 심지어 이러한 학문들이 실제 관행에서 어떻게 혼합되는지를 정량화했습니다. 읽어볼 가치가 충분합니다. 🔗⤵️