앞 편에서 막힌 지점이 이거였다. AI도 나도 “이게 좋은 디자인인지”를 판단 못 한다. 나는 디자인을 모르고, AI는 자기가 만든 걸 자기가 채점하면 방향을 잃는다.
그럼 누가 하나? 쓸 사람이 한다.
그래서 Templ을 만들기로 했다. AI가 생성한 시안들을 올려놓고, 방문자가 투표로 고르는 사이트다.
구조가 단순하다. 하나의 기획(예: “수면 앱”)마다 같은 요구사항으로 스타일만 다른 시안을 여러 벌 올린다. 방문자는 복수 투표 가능 — 맘에 드는 걸 여러 개 찍을 수 있다. 기획마다 10표를 먼저 채운 시안이 상세 구현 대상이 된다. 1등은 무조건, 2~3등도 10표를 넘으면 함께 만든다.
상세 구현된 시안은 갤러리에서 다운로드할 수 있다.
이 구조가 여러 문제를 한 번에 해결한다. 내가 판단 못 하는 미감 선호를 사람들한테 외주하고, 표를 받은 시안에만 비싼 상세 구현을 투입한다. 낭비가 없다. 방문자는 공짜로 완성작을 받을 수 있으니 투표에 참여할 이유가 생긴다. 데이터가 쌓이면 “이런 미감이 선택받는다”는 패턴이 나오고, 그게 다시 생성 스킬로 들어간다.
투표 신호가 생성 루프로 역류하는 구조다.
Templ은 지금 개발 중이다. 투표 데이터는 아직 없다 — 이 글을 쓰는 시점엔 구조만 확정된 상태다. 실제 반응이 나오면 이어지는 글에서 다룰 수 있을 것 같다.
LLM 점수로 “좋은 시안”을 가리는 건 결국 한계가 있다. 자동 채점이 아무리 정교해도 “사람이 실제로 선택하는 것”을 대신할 수는 없다. 판정자를 안정화하는 실험을 여러 사이클 돌려봤는데, 결론이 이쪽으로 났다 — 상위 선별은 사람/수요 신호가 해야 한다.
AI가 평가 못 하는 영역은 억지로 자동화하지 않는다. 쓸 사람한테 넘기고, 그 판단을 데이터로 받아서 다시 도구로 집어넣으면 된다. 평가를 외주화하면 루프가 닫힌다.