왼쪽 3열은 오피스의 구획평면, 오른쪽 3열은 개방형 평면이다. 맨 위 행은 파라마타 모델을 이용한 생성 평면, 두 번째 행은 공간 연결성 분석 결과, 세 번째 행은 시각적 연결성 분석 결과를 보여준다.
평면의 성능을 평가하는 방법 중 하나는 연결성을 분석하는 것이다. 일반적으로 공간의 연결성과 시각적 연결성 분석을 한다. 이들 연결성 분석의 경우 큰 규모의 평면의 경우 적지 않은 시간의 계산을 필요로 한다.
적지 않은 시간의 소요는 설계 과정에서 즉시적 피드백이 어렵다는 의미이다. 즉, 설계과정에서 사용이 쉽지 않다는 것이다. ARD는 설계가 완성된 이후에 분석하는 것이 아닌, 과정 중에서 사용할 수 있는 방법에 관한 연구를 진행하였다.
기존의 분석 알고리즘 이용방식 대신, 기계학습을 사용하는 접근방식을 취하였다. 문제의 대상으로 사무실을 선택하였다. 첫째, 학습을 위한 데이터 셋을 만들었다. 이를 위하여 사무실 평면과 공간 구획, 그리고 가구 배치를 생성하는 패러매트릭 모델을 만들었다. 이 모델을 이용하여 수 천개의 합성 평면 데이터 세트를 만들었다. 그리고, 이들 평면에 대한 공간 및 시각 분석을 시행한 다른 데이터 세트를 만들었다.
이들 데이터 세트를 사용하여 기계학습을 진행하였다. 초기 평면에 대한 분석이 매우 부정확한 상태로부터, 지속적 학습을 통한 실수를 수정하고, 점차 정답에 가까운 기계학습 시스템을 만들어 나아갔다. 즉, 입력 평면에 대한 연결성 분석에 관한 출력 데이터를 수 천개 예제를 통하여 학습과정을 거쳐 완성 단계로 만들어 갔다. 이를 기반으로 새로운 평면에 대하여도 즉시적으로 연결성 분석을 할 수 있는 시스템을 완성하여 나아갔다.
이 논문 초기 의도는 생성형 디자인 분야에 대한 일관된 구조를 만들고자 하였다. 이 분야는 건축 분야에 컴퓨터를 접목하는 것으로, 자동화 된 방식으로 디자인 대안을 만드는 것이다. 나는 생성형 디자인이 AI를 사용하는데 따른 단점을 보완할 수 있을 것이라 생각하였다. 생성형 디자인은 두 개의 과정으로 구성된다. 하나는 디자인 대안들을 만들어 내며, 다른 하나는 사용자가 정한 요소들에 의하여 순서를 매기는 것이다.
간단히 이야기하면, 바로크, 맨하탄 유닛, 교외 빅토리아, 그리고 연립주택의 4가지 다른 스타일을 다른 각기 모델에 학습을 시켰으며, 각기 모델을 이용하여 결과를 생성하는 연구를 하였다. 그 후, 이 모델을 맨하탄 부지에 도전적 적용하였다. 부지들의 형태는 일반적 개발이 어려운 경우들이다. 이들 부지에 적합한 프로젝트를 수행하려고 노력을 하였다. 각 아파트 유닛 설계를 위해 GAN 모델을 사용하였으며, 제약조건에 적합한 결과를 만들었다. 건물 전체를 GAN 모델을 사용하여 설계하였다. 내부 배치 설계와 가구 배치는 다양한 형태로 각기 계획되었다.
아파트 유닛 배치의 생성을 넘어, 내 연구는 다양한 결과들을 통한 건축적 스타일을 연구하고, 이 개념을 한계까지 끌어 올리는 것에 있었다.
1년 동안 논문이 어떻게 바뀌었나요?
처음에는 아파트 유닛의 내부 구조에 관심을 가졌다. 내 연구는 GAN 모델을 훈련시켜 공간 배치를 복제하거나 만드는 것이었다. 그 결과는 매우 흥미로웠다. 내 모델을 이용하여, 건축적 직관을 도와 설계를 할 수 있었기 때문이다. 그러나, 빠르게 내 관심이 바뀌어, 대안들이 만들어 내는 편향성을 연구하기 시작하였다.
사실, 내 GAN 모델은 특정 평면들에 대한 데이터베이스로 공간배치를 학습하였으며, 초기 데이터베이스에서 제시된 형태와 전형적 공간 구조에 많은 영향을 받고 있다. 확실이, 데이터베이스에서 제시한 건축스타일이 나의 GAN 모델에 복제 된다는 것이다.
이 지점이 내 논문이 건축 스타일 학습의 문제로 변화하기 시작하였다. 스타일과 구성을 풀어 나가는 대신, ‘원형적 generic’ 평면을 만드는 GAN 모델을 만들고자 하였다. 내 논문을 스타일이 기능에 대한 연구로 방향을 바꾸었다. 이 같은 관점은 The Function of Style이라는 Farshid Moussavi의 책과 함께 건축적 스타일이 문화적 중요성을 넘어, 암묵적 법칙으로 작용한다는 것이다. 이들 법칙들이 평면을 만들어가며, 나의 GAN 모델이 부분적으로 반영한다는 것이다.
당신이 개발한 형상 생성 방법이 건축역사 연구에도 도움이 될 수 있다고 생각합니까?
만약 스타일이 건축역사의 결과라는 생각이라면 그렇다. 이는 내 작업이 새로운 가능성을 열 수 있는 부분이기도 하다. 각기 스타일에 있어 보다 깊은 기능적 법칙들이 있다고 가정한다면, 건축 역사에 대한 연구는 이들 암묵적 법칙들이 세월에 의한 진화에 의한 것이라고 생각할 수 있다. 각 스타일을 구체화 한다는 것은 과거의 경우를 넘어선, 그리고 GAN 모델의 행동으로 보완이 가능할 수 있을 것이다.
이 생각의 가장 가시적인 예는 내 논문 초기에 제시하였다. 4개의 스타일을 각기 모델에 학습을 시켰으며, 각기 다른 모델에 같은 제약조건 세트를 주었다. 그리고, 각기 스타일이 공간을 어떻게 생성하는가를 관칠하였다. 유사한 제약조건을 위하여, 각기 스타일은 각자의 내적 구조와 논리를 가진 결과를 만들어 내고 있다. 깊이, 밀도, 파사드 방향과 형태 등…이들 공간의 특성들이 각기 다른 건축적 스타일에 따라 각기 다르게 작동하였다.
논문의 영감은 무엇이었나요? 영감을 얻기 위해 하버드의 다른 학과에 접근하였습니까?
내 논문에 대한 영감은 건축 외부로부터 왔다. 나는 2018년에 MIT 에서 기계 학습 수업을 들었다. 나는 Harvard에서 건축학 석사 과정 중 컴퓨터 사이언스 전공을 함께 하였으며, 기술 회사에서도 일했다. 그러나,수업 GAN(Generative Adversarial Neural Networks)을 만났고, 나의 중심적 관심이 되었다.
실제로 논문을 어떻게 발전시키고 싶습니까?
앞으로, 나는 AI의 자동화나, 목적 지향적 대안생성에 대한 관심은 별로 없습니다. 대신, 건축의 내재된 법칙을 정형화하고 활용하는 것에 더욱 관심을 갖고 있다. 크리스토퍼 알렉산더가 그의 저서 'The Timeless Way of Building'에서 이야기한 용어인, 건물에 내재한 ‘무명의 질 quality with no name’이라는 단어가 나를 사로 잡았으며 내 논문 변화의 기제가 되었다. AI는 이를 연구하는 새로운 도구이다.
다른 이야기로, 우리는 첫번째 평면을 제품으로 생각할수 있으며, 그리고 제품을 만들어 가는 주요 힘으로 AI가 우리에게 의미 있는 도구로 사용될 수 있을 것이다. 나는 새로운 건축가의 도구를 만들기를 원하며, 그리고 새로운 관심으로 건축 연구의 방법론으로 사용하기를 원한다. 이론적 레벨에서, 글을 계속 쓰기를 원하며, 우리 분야에서 AI를 중심으로 한 지식을 지속적으로 정리해 나아갈 예정이다.
이야기 할 것이 많으며, 이 주제에 대하여 명확히 할 것도 많습니다. 이 분야의 다른 사람들과. 나는 우리 분야에서 새로운 장의 틀을 만들기를 원한다.
예술계는 AI 등장으로 많은 긴장을 하고 있는 것이 사실이다. 프랑스 만화가 Claire Wendling은 Adobe의 개인 정보 및 개인 데이터 설정 문구 스크린샷을 인스타그램에 게시하였다. 이를 예술가이자 운동가 Jon Lam이 트위터어 재게시 하였으며, 이 내용은 예술계로 퍼져 나갔다. 200만 조회수와 수천 건의 재게시를 기록하였다. 이들의 이야기는 간단하다. Adobe사는 자신들이 어떻게 앱을 사용하는지를 추적한다는 것이다. 문제는 자신들의 예술창작 과정을 자동화 할 수 있다는 것이다. 이는 AI가 대체할 수 있는 직업군이 된다는 의미이다.
어떠한 댓글에는 'Adobe사는 예술가들에 대한 약탈적 비즈니스 관행을 저지르고 있다'고 비난한다. 다른 댓글은 ‘기계가…. 작업을 하는 당신에게서 훔치고 있다. ‘ 또 ‘Adobe 제품을 사용하면 안되는 이유는 32405585382281858428가지이다'라는 글도 있다.
사실, 현실은 더욱 복잡할 수 있다. Adobe 대변인은 자신의 회사는 ‘AI를 훈련하기 위하여 고객의 계정을 사용하지 않는다’라고 주장한다. ‘생성형 AI와 관련하여 고객 클라우드 계정에 저장된 데이터를 사용하지 않고 있다. 현재 생성형 AI 사용 사례를 정의하기 위한 정책을 검토하고 있다’고 밝히고 있다.
한편 기계학습 콘텐츠 분석에 관한 FAQ 내용에서 회사는 개나 고양이와 같은 잘 알려진 객체나 개인에 관한 자동 태그 사진을 인식하기 위한 기계학습 기반 물체 인식에 사용할 수 있다고 밝히고 있다. Photoshop에서 기계학습은 생각하는 광경을 자동 수정하는데 사용될 수 있다고 밝히고 있다. 또한 문맥인식 옵션에 사용할 수 있다. 회사가 웹사이트를 디자인하고 있다고 생각할 경우, 관련 버튼을 제안할 수 있다다.
디자인 과정이 기술에 의하여 추적 당하고, 생성형 AI 앱을 훈련시키는 것에 대한 예술가들은 두려움을 갖고 있다. 예술 이미지 생성기 Midjourney의 창립자 David Holz 는 9월 Forbes 와의 인터뷰에서 자신의 조직이 AI의 훈련에서 예술가의 허가를 구하지 않았으며, 이는 예술계를 경악하게 만들었다고 말했다. 일부 예술가들은 AI 훈련에 자신의 작업을 사용하지 않도록 제어하는 도구를 만들었다. 또 유럽연합은 기계학습 모델을 교육하기 위한 방대한 양의 예술작품을 수집하는 AI 도구에 대한 합법적 의문을 제기하고 있다.
Adobe 제품을 사용하여 사진 동기화 서비스를 사용하는 오스트리아 비엔나 출신의 프런트 엔드 개발자이자 UI 및 UX 디자이너인 Andrey Okonetchnikov는 ‘유료 서비스에서 사용자의 개인 정보를 그러한 규모로 침해해도 괜찮다고 가정한다는 사실이 놀랍다’라고 말한니다. ‘클라우드에 데이터를 저장는 회사가 데이터를 소유하고 있다고 가정하기 때문에 문제가 된다. 수백만 명의 지적 재산과 개인 정보를 침해하면서도 ‘일상적 필요'로 생각하고 있다. 이제 그만 해야 한다’라고 이야기한다. 그러나 모든 사람이 다 우려하고 있는 것은 아니다. 일부 사람들은 이들 우려가 과장되고 잘못 해석 되었다고 생각한다.
Adobe사가 12월 초 발표한 내용에는 자료 공유 목록에 인공지능 생성 이미지가 포함될 수 있다는 사실을 밝히고 있다. 이 조치는 사진 예술가들에게 직접적 손해를 끼칠 가능성이 높다. 그리고 Panton사와의 이전 분쟁 사태로 일부 사용자는 Adobe 소트웨어 사용한 디자인 프로젝트에서 Panton 색의 사용이 안된 문제가 발생하기도 하였다. 사람들은 기계 학습을 위한 데이터 공유 체크박스를 보고, AI 생성 이미지의 기술 진척이 진행되고 있다는 것을 알기 시작하였다고 크리에이티브 디렉터이자 일러스트레이터인 Daniel Landerman은 말하고 있다.
그의 눈에는 기계학습을 위한 데이터 공유 기능이 수 년 동안 Adobe 앱에 있었으며, 이는 비록 Adobe 클라우드 저장 파일에만 적용 되었더라도, 어떤 전문가는 하지 말아야 하는 기능이라고 이야기한다. 그는 앱 제작자와 데이터를 공유하는 선택을 하지 않도록 확인하고 있으며, 특히 고객과 프로젝트에 대한 노출 금지 조약을 명기하는 경우에는 특히 조심하고 있다고 말한다.
AI 관련된 사항들은 매우 빠르게 변화하고 있다. 예술가들은 이를 규제하려고 노력하고 있으며, AI 엔지니어와 NFT 제작자들은 예술가들을 이들을 앞지르려 하고 있다. 그는 다른 문제들이 이 혼란에 휘말리는 것이 놀랍지 않다고 이야기한다.
그러나, 예술가들의 우려를 넘어 데이터 보호 전문가들은 Adobe의 자료 처리 과정을 우려하고 있다. 유럽의 전자프라이버시 법에 의하면, Adobe는 개인의 기기로부터 데이터를 읽기 위하여는 동의가 필요하다고 이아기하고 있다. 현재와 같은 방식으로 데이터를 공유하는 것은 커다란 문제라는 지적이다. 이는 사용자의 기대를 넘어서는 것으로, 이미 많은 경우 고객과 노출금지조항에 서명을 하였을 것이다. 선택을 하는 것이 아닌, 선택을 하지 않도록 하는 방식은 유럽 전자 프라이버시 법에 따라 조사 대상이 될 수 있다고 이야기하고 있으며, 유사 내용으로 애플이 850만불의 벌금을 최근 부과 당하였다.
Adobe 대변인은 본사는 고객이 개인 정보 설정을 완전히 제어할 수 있도록 하고 있다고 이야기한다. 이야기 되고 있는 정책은 새로운 것이 아니며 고객을 위해 제품을 개선하는 데 도움이 되도록 10년 동안 시행되 왔다. 자신의 콘텐츠가 분석에서 제외되기를 원하는 고객은 프라이버시 페이지에서 이를 선택할 수 있다고 이야기하고 있다.
최근 디자인 분야는 혁신 기술을 사용한 창의성 발휘의 새로운 변화가 일어나고 있다. 가장 충격적 사실은 AI 기반 프로그림의 등장이다. DALL-E는 대중적 관심을 이끌었으며, Midjourney는 현실적 가상 현실을 보여주었다. 그리고 Stable Diffusion은 오픈 소스로 모두가 참여할 수 있도록 하고 있다.
이 합성건축의 꿈은 낙관주의와 냉소주의 모두를 만나고 있다. 이 기사에는 Midjourney를 이용하여 만들어진 개념 건축이 소개되고 있다. CAD에 의하여 건축계가 변화한 이래, 새로운 혁신을 예고하고 있는 모습이다. 이곳의 이미지는 유기적, 혹은 자하 하디드 풍 건축물의 초현실적 표현을 하고 있다. 문자 프롬프트를 이용하여 만드는 건축 프로그램의 사례를 보여준다. 개념을 상상하고, 몇 몇 단어로 표현하는 능력을 가진 모두가 이를 사용할 수 있다.
'SYNTHETIC ARCHITECTURAL DREAMS': 초현실적인 시각화
AI 생성 예술은 디자이너가 무엇이 현실적이며, 무엇이 순수한 합성인지에 대한 상상력의 한계를 확장할 수 있도록 한다. 건축가와 디자이너는 건물 입면에서 식물들이 자라고 있으며, 상징성이 있는 도시의 초현실적 이미지를 볼 수 있다. 자하 하디드 풍의 역동적인 입면과 절충주의적 재료의 사용을 볼 수 있다.
그러나 디자이너 Syd Drew는 이러한 도구들이 어떠한 미래를 약속할 수 있을 것인지에 대한 질문을 제기하고 있다. 대중문화를 멀리하고 다른 연구를 하다 보면 다른 차원으로 갈 수 있다는 것이다. 예를 들어 특정 가치를 중시하거나 스타일의 추구를 할 수 있다. 그러나 이는 최종 결과물이 이들 민감한 가치를 제대로 반영할 것이라 생각하여서는 아니된다. 단지 스케치로 사용하며, 영감을 얻을 수 있는 도구로가 아직까지의 기능이다.
작품을 만든 사람과 작품을 분리할 수 있는가? 올해 초 콜로라도 예술제에 Jason Allen은 Théâtre D'opéra Spatial 이라는 작품 을 ‘디지털 변형 사진’ 부문에 출품했다. 심사위원들은 이 작품의 규모와 상상력에 놀라워 하였다. 그 결과 이 작품은 20개의 다른 출품작을 제치고 1위를 차지하여 $300의 상금을 받았다. 그러나, 이와 같은 시상 결정은 Colorado Fine Art 커뮤니티를 훨씬 넘어 많은 논쟁을 불러 일으켰다. 이 작품은 인간의 독창성과 창의성 자체의 본질과 그것이 어디로 향하고 있는지에 대한 질문을 하게 하고 있다.
1과 0 에서 키워드로 예술로
이 작품은 혼자 제작한 것이 아니다. 프롬프트를 입력하면 사실적 이미지를 만들 수 있는 AI 도구인 Midjourney를 사용하여 만들어졌다. 키워드를 입력하면, 수십억개의 인터넷에 존재하는 이미지로 훈련된 AI는 새로운 이미지를 만들어 낸다. 이 도구가 만들어 내는 이미지는 놀랍다. 그러나 예술의 의미는 무엇인가? 진정한 예술가는 누구인가? 작가는 부정행위를 한 것안가? 작가는 마치 ‘예술은 죽었어, 바보야. 끝났단 말이야. AI가 이겼어. 인간은 졌어’라고 이야기 하는 것 같다. 그러나 그렇게 생각하지 않을 수도 있다. 문화는 기술을 따라 잡는데 시간을 필요로 한다. 예를 들어, 사진의 탄생이 비슷한 논쟁을 일으켰다. 초상화 작가에게 무엇을 의미하였을까? 인쇄기의 탄생은 서예를 정성스럽게 필사하는 승려들에게 어떠한 의미를 주었는가? 영화의 탄생은 연극에 어떠한 의미였을까?
AI 지적 재산권
기술은 우리가 할 수 있는 것을 변화시킨다. 몇 배로 가속시킨다. Jason Allen은 AI를 사용하여 이미지를 만들었다. 그러나 그는 아무 생각 없이 하지 않았다. 그는 수 백개 이미지를 만들었으며, 만들때 마다 프롬프트를 바꾸어 가며, 새로운 설정과 이에 따른 스타일 및 영감을 키워 나아갔다. 결과적으로 이 기술은 빅토리아 시대 옷과 우주 헬멧을 쓴 여성과 함께 하고 있는 우주 오페라 극장을 만들어 냈다.
그는 인터뷰에서 80시간 동안 프롬프트를 수정하여 가며, 900개 이상의 작품을 만들었다고 이아기 하였다. 마음에 드는 이미지를 발견하면, Photoshop으로 가져와 편집을 하였다. 작품 중앙의 인물은 머리가 없어 그려 놓았다고 이야기하였다. 그는 이것이 예술 작품이며, 향후 출판할 계획이라고 이야기하였다. 그는 이 작품을 만드는데 사용한 전체 단어 시리즈 공유를 거부하였다. 그는 ‘프롬프트 자체가 소유권’이라고 이야기이다.
로봇에게 말하게 하기
최근 15~25세 그룹에 AI에 대한 강연을 요청 받은 경우가 있다. 이는 쉬운 일이 아니었다. 다양한 지식 수준을 가진 사람들을 어떻게 충족 시킬 수 있는가? 그리하여 AI 도구인 GPT3 및 DALL-E 2에 이 문제 해결을 요청하였다. GPT-3는 텍스트를 사용하여 사실적인 인간의 텍스트를 생성하도록 훈련되었다. GPT-3는 대량의 고품질 카피를 생성하는 데 사용할 수 있다. GPT-3가 제목을 선정하였다. GPT3와 DALL-E2로 모든 내용을 만들었다. 그러나 여전히 나의 존재는 필요하였다. 인간의 안내가 없다면 결코 가능하지 않았을 것이다.
AI 도구는 사회 전반에 확산되어 있다. 우리가 깨닫는 것 이상이다. 이는 메타버스라는 새로운 세상을 만들고 있다. 새로운 과학적 진보를 이루어 내고 있으며, 새로운 수학을 만들고 있다.
2010년까지는 AI의 진전이 없는 AI 겨울이었다. 그러나 이제 혁신을 목격하고 있다. Jason Allen은 작품 수상 소감으로 AI 기술개발 속도가 너무 빨라, 그의 작품은 이미 시대에 뒤떨어 졌다고 이야기한다. AI 도구로과학자, 예술가 및 기업가들은 상상할 수 없는 속도로 아이디어를 실현화 할 수 있다. 예술가와 예술의 분리의 문제가 아니다. AI를 이용하여 우리 스스로가 결코 가전 적 없던 것을 창조하는 것이다.
컴퓨터를 이용한 디지털 아티스트 Hassan Ragab은 텍스트를 이미지로 변환하는 AI 도구 Midjourney를 이용하여 건축을 탐구한다. 튼튼한 구조와 복잡한 패턴과 전면 개구부가 있는 모습의 건축물 이미지를 만들었다. 그가 만든 이미지 시리즈는 무성한 나무와 같은 유기적 형태를 하고 있는 건축물 이미지를 보여주고 있다. 건물과 초현실주의가 결합하여 건축의 상상력을 확장하고 있다.
이 이집트 예술가는 이야기하고 있다. '미래 건축은 AI 도구에 커다란 영향을 받을 것이며, 시간이 지나감에 따라 AI 도구들은 더욱 강력해질 것으로 예견한다. 이들 도구는 아직 초기 단계에 있으며, 우리가 생각하는 것 이상으로 빠른 발전을 거듭하고 있다는 사실에 주목한다. 이러한 도구 중 일부는 Adobe와 같은 제품에 통합되었다. 또한 비디오 제작을 위하여도 사용되고 있다. 문자를 3D 모델로 만드는 연구는 지속되고 있다. 앞으로 이러한 도구를 활용한 설계가 더욱 커다란 부분을 차지할 것이다. 이를 넘어 최적의 구조, 프로젝트 관리, 적합한 시공 방법에 대한 판단에도 사용될 것이다. 이러한 상황이 전개될 경우, 건축가가 된다는 것은 무엇을 의미하는지 매우 예측이 어려울 것이다. 그러나, 이 기술이 인간에게 보다 고상하고, 보다 좋고 합리적인 방식으로 살 수 있는 생각을 갖게 하는 것에 도움을 줄 것이다.'
파라메트릭 아키텍처의 완벽한 사례
그는 Midjourney를 가상 건축 시리즈의 기본 디자인 도구로 활용한다. 그는 원시 건축으로부터 동적이며 추상적 모습의 건축 이미지들을 만들어 낸다. 그의 작품은 우리의 상상력을 확장하며, 물리적 제약을 넘는 파라마트릭 건축의 좋은 예라 할 수 있다. 그가 만든 이미지는 ‘식물’을 모티브로 하는 예술적 표현주의를 기념비적인 모습으로 승화시키고 있다. 그는 이 AI 프로그램의 이용을 위하여 창의적 결과물을 얻고자 할 경우, 상세 설명을 필요로 한다는 것을 지적하고 있다. 창의성을 적게 필요로 한다고 생각할 수도 있으나, 실제로 프롬프트를 이용하기 위한 구체적 상상력을 발휘해야 한다고 지적한다.
그는 다음과 같이 이야기하고 있다. ‘실제 자신의 비전을 말로 표현할 수 있는 건축가는 극소수이다. 주로 높은 비용과 문제의 복잡성으로 인해, 많은 건축가들이 다양한 분야에 관여하고 있다. 오늘날 우리 주위를 돌아보면 공학적 건물들이 주를 이루고 있다. 건축을 시각적 언어로 다루고자 하는 것은 스타 건축가들을 위한 사치로 인식되고 있다. 현재의 문자를 이미지로 변환하는 도구는 예술적 도구로, 건축가는 이와 같은 방식의 디자인에서 엄청난 한계를 느끼고 있다. 이들 AI 도구들은 기존의 수십억의 이미지를 바탕을 이미지를 생성하도록 훈련되어져 있다. 이 도구들은 건축가들에게 커다란 문호를 개방하고 있다. 빠르게 시각화 하고, 자신의 생각을 창의적으로 구체화 하도록 요구하고 있다. 건축적 영감이란 무엇인지에 대한 근본적 질문에 대한 탐구를 다시하게 하고 다. 또한 우리 도시를 만드는 시각적 아이덴티티가 무엇인지 생각하게 한다.'
이미 우리는 AI 기반 도구 사용에 익숙해져 있다. 사례로 유튜브나, 영화 추천, 휴대폰 앱의 길찾기 등이 그 사례이다. 그러나 우리의 직업에서는 어떠한지 살펴볼 필요가 있다. 전 세계 건축가들은 아직도 벽, 문, 창 그리기를 수작업으로 한다. 그녀는 AI를 사용하여 이들 반복적 수작업을 줄이는 방법을 소개하고 있습니다. 방을 배치하고, 문, 창문, 가구를 배치하기 위한 방법으로 800개 이상 아파트 라이브러리를 기반으로 학습을 한 도구 ArchiGAN을 사용하고 있다. 그리고 문자를 입력하여 아파트 레이아웃을 생성하는 도구인 Architext 또한 사용하고 있다. 그러나 건축에 있어 AI의 진정한 가치는 지속가능한 설계 도구로서의 사용이다. 과거 분석을 위해 수 주, 또는 몇 달을 기다리던 작업을 개념설계 단계에서 알조, 소음, 바람 및 기타 요소에 대한 분석과 생성 도구로 Spacemaker를 이야기하고 있다. 이들 도구를 사용할 경우, 디자이너의 역할이 바뀌게 되었다. 프롬프트를 선택하고 결과물을 큐레이팅하는 역할로 변화하고 있다. 이는 작업을 보다 창의적으로 만들 수 있는 가능성을 열고 있다.
