Opus 5.5에게 프롬프트 하나와 6시간을 주어 '보이지 않는 도시들' 시각화하기
요약
본 기사는 LLM을 활용하여 '보이지 않는 도시들'과 같은 복잡하고 탐색 가능한 시각화 결과물을 생성하는 과정을 다룹니다. Claude Opus 5.5와 GPT-6 Astra를 비교하며, 특히 AI가 디자인적 측면에서 보여준 진보된 능력을 강조합니다. 최종적으로 두 모델 모두 높은 수준의 시각화를 구현했으나, 각기 다른 특징을 보였습니다.
핵심 포인트
- LLM은 데이터 시각화 및 탐색 가능한 설명 생성에 강력한 도구입니다.
- Claude Opus 5.5는 디자인적 측면에서 큰 진보를 보여주었습니다.
- GPT-6 Astra는 종단 간(end-to-end)으로 작동하는 능력을 입증했습니다.
- AI가 만든 결과물에는 불필요하거나 과도한 '쓰레기' 내용이 포함될 수 있습니다.
GPT-6 Astra는 퍼즐 면에서 큰 도약이었습니다. Claude Opus 5.5는 디자인 면에서 큰 도약입니다.
심지어 로컬 모델로도 가게용으로 유능한 랜딩 페이지를 만들 수 있습니다. 하지만 인터랙티브 시각화(interactive visualization)는 차원이 다릅니다. 저는 데이터 시각화와 탐색 가능한 설명(explorable explanations)을 만드는 것에 관심이 있어서, LLM은 축복이자 저주였습니다.

Claude Opus 4.8로 만든 원시 인도 유럽어족(Proto-Indo-European) 어원학의 'tree' 나무 지도입니다. 초안은 놀라울 정도로 좋았지만, AI가 만들어낸 불필요한 내용(AI slop)을 제거하고 시각적 중복을 수정하는 과정에서 많은 좌절감을 느꼈습니다.

Claude Fable 5.1로 만든 유전 거리 지도(Genetic Distance Map)입니다. 데이터 분석 및 구현과 잘 작동했지만, 디자인적으로 좋게 만들기 위해서는 약간의 수동 작업이 필요했습니다.
그때는 GPT-6 Astra에 대해 어느 정도 만족스러웠습니다. 제 주관적인 경험으로는, 일반적인 개요를 파악하고 프롬프트 뒤에 숨겨진 의도를 따라가며 모든 것이 올바르게 작동하는지 확인하는 면에서 Fable 5.1보다 약간 더 나은 것 같았습니다.
그리고 AI 지원 디자인의 Opus 5.5 순간이 있었습니다. 저는 광학적으로 탐색 가능한 설명(optical explorable explanation)을 보게 되었습니다:

한 남자가 광활한 지역을 오랫동안 여행하다 보면 도시를 갈망하게 된다. 마침내 그는 이시도라라는 도시에 도착하는데, 그곳은 나선형 계단에 나선 모양의 조개껍데기가 박혀 있고, 완벽한 망원경과 바이올린이 만들어지며, 두 여자 사이에서 망설이는 외국인은 항상 세 번째 사람을 만나고, 닭싸움이 내기꾼들 사이의 피비린내 나는 난투극으로 변하는 곳이다.
2019년, 나는 스토리텔링 공연을 위해 도시를 생성하는 작은 프로젝트를 진행했고, 당시 최신 모델이었던 GPT-2를 사용했다. 새로운 모델들이 나오면서 기능이 급격하게 변화한다. 그래서 나는 다음과 같은 프롬프트를 사용했다:
'Italo Calvino의 모든 보이지 않는 도시들을 three.js (pnpm) 시각화로 만들어라. 질문하지 마라, 이건 원샷(one-shot) 작업이다. 너에게는 6시간의 시간이 있으니, 걸작이 될 때까지 사용해라.'
나는 이 프롬프트를 GPT-6 Astra에 주었고… 그것은 종단 간(end-to-end)으로 작동했다.

GPT-6 Astra (대화형, 코드): 중간 정도의 노력으로 53분 소요, API 토큰 약 $10.
몇 가지 AI 디자인 쓰레기 더미 같은 결과물로, 실제로 필요한지 확인하지 않은 채 많은 개념과 주석을 추가하거나 단순히 시각적 노이즈를 추가했다. 접근성을 위해 작동할 수 있는 '당연한' 진술들이 있었지만, 그대로 보여주기에는 부적절했다.
흥미롭게도, 클로드(Claude)의 시각화 스타일을 따른 것 같았다: 베이지색 배경, 05와 같은 숫자들.
그럼에도 불구하고, 이전 모델들이 이 정도 수준에 근접할 것이라고는 기대하지 않았다.
이후 동일한 프롬프트를 Claude Opus 5.5에게 주었다. 그것은 다음과 같이 주장했다:
'나는 주어진 6시간의 절반가량을 사용했습니다. 남은 다듬기는 체감 효과가 떨어지지만, 원하신다면 한 라운드를 더 할 수 있습니다.'
실제로 직접적인 지시에도 불구하고 1시간 25분만 사용했다. 비록 이것이 에이전트적 시간 지연(agentic time dilation)을 이용한 것이라고 주장할 수는 있지만, 6개의 서브에이전트가 병렬로 작동하여 총 약 7 에이전트-시간에 달했다. 나는 Opus 5.5가 너무 일찍 끝낸 것에 대해 꾸짖고 싶었지만, 결과물을 흘끗 보고 말았다.

Claude Opus 5.5 (대화형, 코드): 병렬로 작동하는 6개의 서브에이전트로 1시간 25분 소요, API 토큰 약 $74.
그리고 저는 매료되었습니다! 직접 보세요. 물론 모든 시간을 사용했어야 했을 수도 있고(사용해야 할 수도 있고), 하지만 이 단계에서도 '와우!'였습니다. 이것이 실제 한계라면, 높은 수준입니다. 그리고 다음 모델들은 훨씬 더 높이 올라갈 것이라고 확신합니다.
여러분께 같은 프롬프트를 다른 모델이나 다른 도구에 사용해 보시기를 권장합니다.
AI가 디자인 분야에서 광범위하게 사용될(그리고 많은 토큰 예산을 소모할) 도구가 될 것으로 예상합니다.
저는 감탄하지만, 동시에 스스로에게 묻고 있습니다. 인터랙티브 미디어를 창작하는 데 있어 저의 위치는 무엇일까요?
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