여러분들은 제이콥 닐슨에 대해 아시나요? 혹시 이름이 낯선 분들이라도 그가 정립한 ‘웹 사용성 10원칙(Nielsen’s Heuristics)’의 혜택을 매일 누리고 계실 겁니다. 덴마크 공대에서 HCI 박사 학위를 받고, 썬 마이크로시스템즈의 수석 엔지니어를 거쳐 UX의 창시자인 도널드 노먼과 함께 닐슨 노먼 그룹(NN Group)을 설립하기까지, 평생을 사용자 경험 연구와 더 나은 사용자 경험 환경 구축에 바친 제이콥 닐슨은 오늘날 UX 디자인의 거장이라고 불리는 인물 중 하나입니다.
지금도 그는 편리한 디지털 환경을 만들고, 사용자 인터페이스의 질을 향상시키기 위해 노력하는 동시에, AI가 UX 미치는 영향을 집중 연구하며 활발히 활동하고 있는데요. 이번에 이런 그가 2026년을 시작하면서 십수 가지의 다양한 미래 예측을 내놓았습니다.
특히 제이콥 닐슨은 “우리는 생성형 AI의 초기 과대과장 기대(Hype) 주기를 지났다”고 분석하며, 2026년은 인프라 구축과 통합이란 현실적이고, 조금은 골치 아픈 주제들을 마주할 한 해가 될 것이라고 정의했는데요. 과연 그가 바라보는 2026년은 어떤 모습일까요? 이번 글에선 제이콥 닐슨이 공유한 미래 예측 중 10가지 2026년 핵심 예측들을 살펴보도록 하겠습니다.
1. 가속화되는 변화
제이콥 닐슨이 오랫동안 애용하는 문구가 있습니다. 바로 “변화만이 유일한 불변의 진리다”라는 말인데요. 하지만 이번 2026년 예측에서 그는 올해 이 말도 더 이상 통하지 않을 것이라 말합니다. 오늘날은 변화마저 무서운 속도로 ‘가속’하고 있기 때문이죠.
실제 2019년 챗GPT-2 시절엔 AI가 인간의 3초 걸리는 작업을 수행하던 AI가 2025년 말 클로드 오퍼스 4.5 수준에 이르러서는 전문가가 5시간 동안 매달려야 하는 작업을 AI 혼자서 해낼 수 있게 됐습니다. 이에 제이콥 닐슨은 AI의 역량이 두 배가 되는 속도가 4개월 단위로 단축되고 있으며, 2026년 말이 되면 인간은 꼬박 일주일 동안 해야 할 업무를 AI가 뚝딱 처리할 것으로 내다봤습니다.
특히 그는 사람이 일주일 동안 매달려야 하는 업무 중 하나로 UX 리서치를 꼽았는데요. 그는 2026년 12월에 AI가 사용자 행동 관찰을 기반으로 사용성 문제를 완벽히 잡아낼 수준은 아니더라도 사용성 테스트의 모든 단계를 수행할 수 있을 것이라고 말합니다.
이어서 그는 조금 더 먼 미래인 2030년경엔 인간이 100년 동안 매달려야 할 과업을 AI가 단 하루 만에 처리하는 ‘초인공지능’ 시대가 올지도 모른다고 말합니다. 수백억 원의 예산이 들어가는 영화 제작이나 대규모 과학 연구가 단돈 몇십만 원으로 하루 만에 해결되는 세상이라니, 상상이 되시나요? 제이콥 닐슨은 2026년이 바로 이런 ‘가속화된 변화’를 피부로 느끼는 원년이 될 것이라고 강조했습니다.
2. AGI는 올해 오지 않을 것
최근 AI 관련 커뮤니티에서 다뤄지는 뜨거운 감자 중 하나가 바로 인간과 유사하거나, 그 이상의 지능을 갖고 다양한 분야의 문제들을 스스로 이해·학습·추론·해결하는 차세대 AI 시스템, ‘범용 인공지능'(AGI) 입니다.
하지만 제이콥 닐슨은 2026년엔 이런 AGI가 실현되지 않을 것이라고 말합니다. 그는 진정한 AGI는 튜링 테스트 통과 같은 모호한 기준 대신 “훈련 데이터에 없는 새로운 문제를 아주 적은 경험만으로도 해결할 수 있는 능력”이라는 기준을 들며, AGI의 도래 시점을 2035년 경으로 내다 보았습니다.
그 대신 닐슨은 AGI 대신 ‘초지능(ASI)’이 대신 먼저 우리 곁에 찾아올 가능성을 열어두었습니다. 그는 모든 일이 아니라 특정 과업 수행에 있어 AI가 모든 인간을 능가하는 시점이 2030에 도래할 것이며, 초지능의 등장 이후 곧 AGI 역시 따라올 것이라고 말했는데요. 인간을 뛰어넘는 AI가 스스로 더 나은 AI를 발명하고, 코딩할 수 있기 때문이죠. 특히 그는 “용어로 정의된 특이점과 다소 다를 수 있으나, 인류의 생활 수준부터 완전한 AGI의 도래에 이르기까지 모든 것을 급격히 가속화할 것이다”고 주장하고 있습니다.
3. AI 연구에 완벽한 해자란 없다
지난 2025년은 AI 연구 기업들 간의 기술 격차는 아주 잠깐뿐이라는 걸 증명한 한 해였습니다. AI 모델들의 성능 순위가 쉽게 변화하고, 사용자들도 그 순위에 따라 이동했죠. 닐슨은 이와 같은 ‘패스트 팔로워(Fast-follower)’ 현상이 2026년에도 계속될 것이라고 말하는데요.
특히 그는 실리콘 밸리에서 경쟁 업체들의 시장 진입을 어렵게 하기 위해 지속적으로 격차를 만들려고 하는 것은 ‘성벽’과 ‘해자’를 구축하려 하는 행위와 같다고 말하면서 AI 연구 시장에 완벽한 해자란 없고, 2026년 연말에 어떤 AI가 최고가 될지 아무도 모른다고 강조했습니다.
요컨대 ‘특정 AI 모델에 얽매이지 말라’는 것이죠. 실제 그는 “지금의 1등 AI 모델에 1년 치 구독료를 미리 지불하지 말라”고 조언합니다. 몇 달 뒤면 더 싼 모델이 나오거나, 성능의 순위가 바뀔 테니까요. 최고의 성능이 필요하다면 몇 달마다 사용 AI 모델을 전환할 준비를 하는 게 좋다는 게 그의 조언입니다.
또한 그는 단일 모델을 구독하는 것보다 여러 모델을 묶어서 제공하는 ‘통합(Aggregator)’ 서비스나 특정 분야에 특화된 버티컬 AI 플랫폼을 활용하는 것이 현명한 생존 전략이라고 덧붙였습니다.
4. UX가 AI 모델의 차별화 요소가 될 것
한편 제이콥 닐슨은 상용 AI 모델들의 성능 격차가 점점 좁혀지면서, 기술력 자체가 더 이상 큰 차별점이 되지 않는 시기가 다가오고 있다고 말합니다. 실제 그는 2026년의 승자는 “누가 더 똑똑한 챗봇을 만드느냐”가 아니라 “누가 더 나은 워크플로우를 제공하느냐”에서 결정될 것이라고 봤는데요. 마침내 사용자 경험(UX)이 AI 시장의 핵심 무기가 되는 시대가 온다는 것입니다.
동시에 제이콥 닐슨은 2026년의 승자는 상품화된 AI 모델을 법률 자료 수집, 의료 분류, 코드 리팩토링과 같은 특정 목적에 맞춰 최적화하고 보안성이 뛰어난 워크플로우로 감싼 ‘버티컬 AI 플랫폼’의 형태가 될 것이라고 예측했습니다. 그가 이런 예측을 한 이유는 바로 그동안 역사적으로 증명된 패턴 때문인데요. 90년대의 PC 열풍과 2010년대의 클라우드와 같이 AI 기술이 완전히 상품화된 지금, 이후 경쟁력은 디자인 및 응용 프로그램에 달려 있을 것이라는 것이 그의 설명입니다.
문제는 현재 주요 AI 연구소들의 UX 수준이 심각하게 뒤처져 있다는 점입니다. 제이콥 닐슨은 AI 업계의 많은 기업들이 여전히 사용자 연구나 실제 제품 전략보다는 알고리즘과 파라미터 값이라는 기술적 지표에만 매몰돼 있다고 지적합니다. 덤으로 세계 최고의 모델을 만들어놓고도, 정작 사용자들이 그 성능을 온전히 끌어내지 못하게 만드는 조악한 인터페이스를 방치하고 있다는 점까지 말이죠.
제이콥 닐슨은 이런 AI 시장이 2026년엔 압력에 의해 변화가 시작될 것이라고 말합니다. 그는 선도적인 AI 연구 기업 중 적어도 한 곳 이상은 대규모의 전문 UX 팀을 꾸려 사용성을 획기적으로 개선하려는 진지한 시도를 할 것이라고 예측했습니다. 그리고 이런 움직임은 단순히 앱을 예쁘게 꾸미는 것을 넘어, AI 시장 전체의 판도를 뒤흔드는 결정적인 계기가 될 것이라는 게 그의 주장입니다.
5. 구글이 완전한 통합 AI UX 경험을 선보일 것
제이콥 닐슨은 전체적인 시장이나 트렌드에 대한 예측 외에도 특정 기업에 대한 예측도 제시했습니다. 바로 구글에 대한 흥미로운 예측을 공유한 것이죠. 닐슨은 이번 예측에서 2026년이 구글이 그동안의 혼란을 정리하고 ‘제대로 된 AI UX’를 선보이는 한 해가 될 것이라고 보았습니다.
작년 구글은 최고의 성능을 자랑하는 AI 모델들을 쏟아냈지만, 여전히 서비스들은 여기저기 흩어져 있고 기능은 중복되며, 결제 시스템마저 따로 노는 등 사용자들에게 혼란만 가중시켰다는 것이 닐슨의 진단인데요.
이어 그는 구글이 가진 막강한 기술력에도 불구하고 낙후된 UX가 발목을 잡고 있다고 지적하며, 이를 타개하기 위해 2026년에는 완벽하게 통합된 사용자 경험의 체계를 도입할 수밖에 없을 것이라고 예측했습니다. 여기서 그가 말하는 체계는 단순히 화면을 예쁘게 만드는 차원이 아닌데요. 사용자가 서비스 간을 매끄럽게 이동하고, 데이터가 물 흐르듯 연동되며, 크레딧이 부족하면 그 자리에서 즉시 충전해 끊김 없이 작업을 이어가는 ‘경험의 통합’을 의미합니다.
과거엔 구글이 이런 불편함을 어느 정도 감수할 수 있었을지 모릅니다. 하지만 오픈AI, xAI, 앤트로픽 같은 경쟁사들의 거센 도전과 중국 기업들의 부상은 더 이상 안주할 수 없는 환경을 만들었습니다. 닐슨은 구글이 이런 위기감을 동력 삼아, 2026년에는 내부의 복잡한 문제를 해결하고 마침내 사용자 중심의 통합된 AI 생태계를 구축하는 대대적인 개편에 나설 것이라고 전망했습니다.
6. 올해는 AI 에이전트의 해
생각해보면 지난 2025년은 AI 에이전트의 한 해가 될 것이라는 예측이 많았죠. 하지만 제이콥 닐슨은 작년 많은 AI 에이전트 제품들이 출시됐지만, 다들 그 기대를 제대로 충족시키지 못했다고 말합니다. 오히려 그는 작년은 ‘AI 이미지’와 ‘AI 영상’의 해로 기록됐다고 평가하는데요.
대신 제이콥 닐슨은 2026년이 AI 에이전트의 해가 될 가능성이 매우 높다고 말합니다. 올해야말로 AI가 단순히 질문에 대답하는 수동적인 도구에서, 목표를 주면 알아서 계획을 짜고 실행하며 수정하는 능동적인 ‘동료’로 진화할 것이며, 이는 UX 관점에선 일종의 ‘위임형 UI’로 근본적인 상호작용 디자인 변화를 의미한다는 것이죠.
특히 그는 기업 환경에서 여러 AI 에이전트가 협업해 복잡한 업무를 수행하는 멀티 에이전트 시스템이 보편화될 것이라고 말합니다. 하나의 에이전트가 시장 조사를 하는 동안 다른 에이전트는 보고서를 쓰고, 또 다른 에이전트는 회의 일정을 잡는 식이죠. 결국 소규모 인간 팀이 수십 명분의 일을 처리할 수 있게 되고, 기업의 생산성 구조 및 일자리는 완전히 뒤바뀔 것이라는게 그의 주장입니다.
물론 닐슨은 이런 변화에 대한 부작용과 우려도 같이 이야기했습니다. 실제 그는 이런 변화의 부작용으로 ‘검토 패러독스’와 ‘검토 피로’가 생길 수 있다고 말했는데요. 인간은 AI가 한 일을 검증하는 관리자 역할로 직무가 전환되겠지만, AI의 논리를 검증하는 게 사람이 직접 일하는 것보다 더 피곤할 수 있다는 이야기입니다. 이에 제이콥 닐슨은 2026년 UX의 핵심 과제 중 하나가 AI 에이전트의 복잡한 사고 과정을 한눈에 파악하고, 승인할 수 있는 ‘감수형 인터페이스’를 설계하는 것이라고 강조했습니다.
7. 생성형 UI와 일회성 인터페이스의 부상
모든 사용자들의 보편적인 사용성과 취향을 고려한 미리 디자인된 고정된 메뉴와 버튼의 시대가 저물고 있습니다. 제이콥 닐슨은 2026년은 사용자의 의도와 상황, 취향에 따라 AI가 실시간으로 화면을 구성해 내는 생성형 UI의 시대가 열릴 것이라고 말합니다.
예를 들어 은행 앱에서 특정 청구 건에 이의를 제기하기 위해 열 때, 더 이상 ‘메뉴 > 지원 > 이의 신청 > 내역’과 같은 복잡한 경로를 탐색할 필요 없이, AI가 최근 거래 내역을 기반으로 사용자의 의도를 예측해 관련 거래 내역과 큰 ‘이의 신청’ 버튼만 있는 맞춤형 마이크로 인터페이스를 생성해 제공하고, 사용자의 과업이 끝나면 해당 인터페이스는 사라지는 형태인데요.
제이콥 닐슨은 이런 변화가 UI·UX 디자이너들의 업무에도 영향을 미칠 것이라고 말합니다. 더 이상 화면을 그리는 것이 아닌 AI가 UI를 만들 때 따를 규칙과 제약 조건을 설계하는 일종의 ‘시스템 관리자’가 되는 것이죠.
하지만 그는 동시에 이런 변화가 ‘머슬 메모리’의 상실로 이어질 수 있다고 경고합니다. 과거엔 사용자들이 버튼 위치를 외워서 빠르게 작업하던 익숙함이 사라지고, 매번 새로운 화면과 마주해야 하기 때문인데요. 이에 그는 사용자들은 물론, UI·UX 업계까지 버튼이나 도구 위치를 기억하는 대신, AI가 알아서 필요한 버튼을 가져다줄 것이라는 ‘신뢰’에 의존해야 하는 새로운 환경에 적응해야 할 것이라고 내다봤습니다.
그렇다면 왜 하필 2026년일까요? 제이콥 닐슨은 자신이 이런 생성형 UI 부상을 예상한 이유가 코드 생성 지연 시간이 밀리초 단위로 줄어들어, 이제는 생성형 UI도 일반적인 웹사이트 페이지처럼 빠르게 띄울 수 있게 되었기 때문이라고 말합니다.
또한 그는 ‘슈퍼 앱’ 트렌드로 소프트웨어가 너무 복잡해져서, 기존의 내비게이션 방식으로는 도저히 감당할 수 없는 지경에 이르렀고, 유동적으로 화면을 생성하는 것만이 유일한 해결책이라고 주장하는데요. 이에 기존 시스템의 관성 때문에 1년 안에 모든 것이 바뀌진 않겠지만, UI·UX 전문가라면 자신의 커리어를 위해 지금 당장 생성형 설계를 시작해야 한다는 것이 닐슨의 조언입니다.
8. AI를 만나 더 교묘해질 다크패턴
또한 제이콥 닐슨은 이젠 유명한 UI·UX 디자인 속의 속임수, 다크패턴이 더욱 교묘해질 것이라고 말합니다. 그는 2026년 가장 위험한 것은 노골적인 버튼 배치가 아니라, AI를 활용한 ‘행동 기반 다크 플로우’가 될 것이라고 경고했는데요. 특히 닐슨은 이젠 AI가 사용자의 목소리 톤이나 행동 패턴을 분석해, 가장 마음 약해지는 순간에 설득을 시도할 것이라고 말합니다.
예를 들어 서비스 해지를 진행하려는 사용자에게 AI가 분석을 통해 사용자의 스트레스 수준을 감지하고, “많이 힘드신 것 같네요. 부담을 드려 죄송할 따름입니다. 저희는 사용자 여러분들과의 관계를 소중하게 생각하기 때문에 구독을 취소하는 대신 한 달 동안 결제를 일시 중지해드리겠습니다”와 같이 응답해 사용자의 구독 취소를 미루거나 하는 형태인데요.
제이콥 닐슨은 이런 모습이 AI의 감정 모방, 순간적인 반응 지연 등을 이용해 사용자에게 사회적 의무감 등을 심어주는 알고리즘적 가스라이팅이라고 말합니다. 인간은 본능적으로 인간처럼 보이는 대상에게 예의를 갖추려는 있기 때문에, 이런 AI를 사용한 공감 함정은 고객들을 유지하는 데에 매우 효과적이라는 것이죠.
더욱 재미있는 점은 닐슨은 이런 다크패턴이 새로운 ‘문지기 에이전트’의 등장으로 이어질 것이라고 예측한 것인데요. 그는 이런 다크패턴에 맞서 소비자들은 자신의 이익과 권리르 지키기 위한 문지기 AI 에이전트를 고용할 것이라고 합니다. 스팸 전화를 차단하고, 고객 센터 봇과 대신 싸우며, 자신을 꼬드기려는 광고를 걸러주고, 해지를 위한 복잡한 루트를 대신 뚫어주는 개인용 AI 말입니다.
결국 2026년 UX 전쟁은 인간 대 컴퓨터가 아니라 ‘나의 AI’와 ‘기업의 AI’의 대리전이 될 것이고, 이런 AI 에이전트 대결에서 디자이너는 단순히 사람의 눈길을 사로잡는 것이 아닌 알고리즘의 승인에 초점을 맞춰야 한다는 것이 닐슨의 주장입니다.
9. 다양한 단일 AI 모델들의 통폐합
제이콥 닐슨은 대규모 언어 모델(LLM)이나 대규모 세계 모델(Large World Model)을 도입하지 않고, 이미지나 음악, 영상 등 단일 모달리티 한 가지만 해내는 단일 AI 모델들은 2026년 점점 설 자리를 잃게 될 것이라고 말합니다.
이미 GPT 이미지1, 나노바나나 프로, 시드림 4.5와 같은 이미지 모델이 강력한 LLM을 통해 사용자가 표현하고자 하는 바를 이해하는 능력을 바탕으로 생성된 이미지의 우수성을 입증했기 때문인데요. 결국 음성 및 텍스트 입력에 대한 복합적인 이해력이 뒷받침되지 않는 모델들은 사용자의 복잡한 의도를 파악하는 데 한계가 있다는 것이 그의 주장입니다.
실제 제이콥 닐슨은 현재 인기 있는 플럭스(Flux), 이디오그램(Ideogram), 레오나르도(Midjourney) 같은 모델들은 구글이나 메타 같은 거대 기업에 인수되거나 사라질 수 있다고 말합니다. 그는 독특하고 다양한 스타일과 강한 독립성을 가진 창업자들을 지닌 미드저니 정도만이 살아남을 수 있겠지만, 그들 역시 거대 자본의 유혹에서 자유롭지는 않을 것이라 예측했습니다.
10. 생성형 AI 이미지 편집의 진화
지금까지 생성형 AI의 이미지 생성은 마치 슬롯머신을 돌리는 것과 같았습니다. 아무리 범위를 좁히고 참고 자료들을 제공해도, 근본적으로는 동일한 프롬프트에 여러 장의 이미지를 생성하며 자신의 의도에 맞는 이미지가 나오길 기도하는 식이었죠. 하지만 제이콥 닐슨은 2026년엔 이미지 생성이 ‘디자인 소프트웨어’ 영역으로 한 발자국 더 이동할 것이라고 말합니다.
그가 말하는 핵심 변화는 단순히 AI가 생성한 이미지가 더 예뻐진다는 것이 아니라, AI 와 함께 레이어와 객체로 구성된 편집 가능한 대상이 된다는 이야기입니다. 예를 들어 생성한 이미지 속의 고양이를 클릭해 위치를 옮길 수 있고, 고양이가 이동해 빈 공간은 AI가 자동으로 채워넣으며, 분위기, 피사체의 나이, 조명 느낌과 같은 추상적인 개념조차 텍스트 프롬프트를 새로 쓰는대신 GUI 컨트롤을 활용해 편집을 수행하는 것이죠.
그가 이런 예측을 한 이유는 간단합니다. 이미 디자인 도구 업계가 다중 단계별 편집 기능을 핵심 기능으로 표준화하고 있기 때문입니다. 실제 Reve는 이미지를 편집 가능하며 체계적인 단계별 구성 요소로 분해하고, 알리바바의 Qwen Image Layered는 이미지를 편집 가능한 레이어로 자동 분리합니다. 피그마 또한 캔버스 워크플로우 내부에 AI 기반의 지우기, 분리하기, 확장하기 도구를 탑재했습니다.
또한 제이콥 닐슨은 AI가 레이어와 객체 단위로 이미지를 인식할 수 있게 됨에 따라 2026년엔 단순한 위치 수정을 넘어, 사물의 속성까지 뜯어고치는 단계로 나아갈 것이라 말합니다. 예를 들어 사용자는 재킷을 클릭해 재질만 데님에서 가죽으로 바꾸거나, 간판의 오타는 픽셀이 아닌 글자로서 편집을 진행하는 것이죠. 램프를 옮기면 현실의 물리법칙에 따라 그림자도 맞춰서 따라오는 것이죠.
닐슨은 이런 변화로 인해 AI 이미지 생성 및 편집의 주된 방식은 지금과 같은 프롬프트 입력에서 직접적인 조작으로 이동할 것이라고 예측했습니다. 언어는 이제 메뉴를 일일이 찾기 번거로울 때 사용하는 보조적인 수단으로 물러나게 되는 것이죠. 그렇다면 2026년 연말에 웃을 최종 승자는 어떤 모습일까요? 그는 2026년 말에 승리할 최고의 AI 기반 이미지 편집 도구는 단순 채팅 보다 뛰어난 사용성을 갖춘 포토샵과 유사한 모습을 띌 것이라고 말합니다.
관망의 시대는 끝났다
제이콥 닐슨은 이 예측들을 핵심적인 비난이나 단순 낙관이 아닌 “관망이 시대는 끝났다”라는 인식의 공유라고 말합니다. 그는 더 이상 AI는 멀찍히 떨어져 흥미로운 현상 중 하나로 지켜보는 시기는 지나갔으며, 2026년은 개인과 기업, 그리고 모든 직군이 능동적으로 AI에 적응할 것인지, 아니면 강제로 적응당할 것인지 선택해야 하는 해가 될 것이라 말합니다.
특히 그는 자율 에이전트와 생성형 인터페이스 등 모든 변화를 관통하는 한 가지 불편한 진실은 이전까지 시대를 지탱하던 추상적인 개념들이 사라지고 있다고 말합니다. 과거엔 화면을 그리고, 카피라이팅 문구를 쓰고, 기능을 만들던 시대였지만, 이젠 시스템의 제약 조건을 설계하고, 목표를 유지하게 조정하며, AI의 행동 방침을 정해야 하는 등 인간의 가치는 ‘생산’에서 ‘정의’와 ‘검증’이라는 단계로 이동하고 있다는 말이죠.
특히 제이콥 닐슨은 깔끔한 결제 흐름을 디자인하는 것만으로는 더 이상 가치를 증명할 힘들다며 UX 전문가들에게 “과거의 향수를 버려야 생존할 수 있다”고 조언합니다. 그는 이젠 AI의 행동을 설계하고, 에이전트의 결정을 검수하며, 인간이 쉽게 이해할 수 없는 시스템에 신뢰를 불어넣는 등 훨씬 복잡하고 지저분한 문제들을 해결해야 하며 이것은 픽셀을 배열하는 것보다 어렵지만, 훨씬 더 중요한 일이라고 말합니다.
“UX 전문가들에게 특히 전하고 싶은 메시지는 냉혹하지만 절망적이진 않습니다. 이제 이 업계에서의 생존은 깔끔한 결제 흐름 설계만으로 스스로의 가치를 입증하던 시대의 그리움을 버리는 데 달려 있습니다.
새로운 업무는 더욱 복잡할 것입니다. AI 행동 형성부터 에이전트 결정 검수, 완전히 이해할 수 없는 시스템에 대한 신뢰 설계, 그리고 인간을 인간보다 더 잘 아는 개인화 엔진들의 표적이 되어가는 사용자를 대변하는 일이죠. 이는 단순 픽셀 배열 작업보다 어려운 문제들이며, 또한 더 중요한 일입니다”
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