AI로 글과 이미지를 빠르게 만들 수 있게 됐습니다. 그런데 콘텐츠가 많아질수록 새로운 고민도 생깁니다. 여러 팀이 만든 결과물을 보고도 고객이 ‘같은 브랜드’라고 느낄 수 있을까요? 그러려면 어떤 서체를 쓸지뿐 아니라, 그 서체를 함께 쓰고 관리하는 방법도 정해야 합니다.
모노타입(Monotype)의 웨비나 ‘타이포그래픽 인텔리전스(Typographic Intelligence)’는 이 문제를 다룹니다. 총괄 크리에이티브 디렉터 필 가넘(Phil Garnham)과 시니어 서체 디자이너 안나 다몰리(Anna Damoli)가 서체와 AI의 관계를 설명합니다. 핵심은 간단합니다. AI로 다양한 가능성을 찾아보되, 무엇이 브랜드에 맞는지는 사람이 판단해야 한다는 것입니다.
같은 말도 서체에 따라 다르게 느껴집니다
같은 단어를 써도 서체가 다르면 인상이 달라집니다. 믿음직해 보일 수도 있고, 가볍거나 불안하게 느껴질 수도 있습니다. 글자의 너비와 획, 글자 안의 빈 공간이 이런 느낌을 만듭니다. 우리는 내용을 읽기 전부터 서체를 통해 무언가를 느끼는 셈입니다.
서체는 글자 하나만 예쁘게 만든다고 완성되지 않습니다. 여러 글자의 크기와 간격, 생김새가 서로 어울려야 합니다. 이런 특징이 모여 브랜드의 말투와 개성, 즉 브랜드 보이스(Brand voice)를 만듭니다. 같은 형태도 쓰이는 문화에 따라 다르게 받아들여질 수 있습니다. 익숙한 로고는 글자 일부만 봐도 어떤 브랜드인지 알아볼 수 있죠.
그래서 유행하는 서체가 항상 좋은 선택은 아닙니다. 모든 브랜드가 비슷한 스타일을 쓰면 깔끔해 보일 수는 있어도, 서로 구별하기 어려워집니다. 서체를 고를 때는 ‘세련돼 보이는가’와 함께 ‘우리 브랜드답게 느껴지는가’를 물어야 합니다.
직접 확인해 보는 방법도 있습니다. 지난해 자신의 감정을 표현하는 단어를 골라 그 느낌이 드러나게 그려보세요. ‘혼돈’은 불안정하게, ‘신뢰’는 차분하게 표현하는 식입니다. 다음에는 같은 단어를 자신의 브랜드가 쓴다고 생각하며 그려봅니다. 모양이 어떻게 달라지나요? 브랜드는 무엇을 말할지뿐 아니라, 그 말을 어떤 느낌으로 전달할지도 정해야 합니다.
폰트에는 글자 모양 이상의 정보가 들어 있습니다
서체가 눈에 보이는 글자의 디자인이라면, 폰트는 그 디자인을 실제로 표시하는 소프트웨어입니다. 폰트에는 글자 모양뿐 아니라 어떤 문자를 표시할지, 어떤 언어를 지원할지, 화면에 어떻게 그릴지에 관한 정보도 들어 있습니다. 그래서 보기 좋은 서체를 찾는 것과, 그 폰트를 문제없이 사용하는 것은 함께 살펴야 할 일입니다.
브랜드가 커지면 같은 폰트를 쓰는 사람도 많아집니다. 디자이너뿐 아니라 브랜드 담당자와 외부 에이전시도 사용하죠. 이때 서로 다른 버전의 파일을 쓰거나 사용 범위를 모르면 문제가 생길 수 있습니다. 누가 폰트를 쓸 수 있는지, 어떤 파일이 승인된 버전인지, 어디까지 사용할 수 있는지 정해두어야 합니다.
웨비나에서는 모두가 승인된 같은 버전의 폰트를 쓰는 방식을 강조합니다. 파일을 제각각 주고받기보다 하나의 기준을 공유하는 것입니다. AI로 브랜드 콘텐츠를 만들 때도 마찬가지입니다. 원하는 모양만 알려줄 것이 아니라, 실제로 쓸 폰트와 사용 기준도 함께 정해야 합니다.
AI는 여러 안을 만들고, 사람은 좋은 안을 고릅니다
AI는 짧은 시간에 다양한 글자 형태를 제안할 수 있습니다. 하지만 많이 만들었다고 해서 모두 쓸 만한 것은 아닙니다. 브랜드에 어울리는지, 다른 문화에서도 의도대로 받아들여지는지, 실제로 사용할 만큼 잘 만들어졌는지는 사람이 살펴야 합니다.
안나는 반복 작업을 줄이는 기능과 AI도 구분합니다. 예를 들어 여러 글자의 모서리를 한 번에 바꾸는 기능은 편리하지만, 그 모양이 어떤 감정을 주는지까지 판단하지는 않습니다. AI 역시 글자 형태를 만들 수는 있어도, 글자들이 어우러지는 느낌이나 브랜드의 개성을 스스로 이해한다고 볼 수는 없습니다.
중요한 것은 ‘사람이 만들었나, 기계가 만들었나’만이 아닙니다. ‘무엇을 표현하려 했고, 그 의도가 잘 전달되는가’를 봐야 합니다. 사람이 방향을 정하고, AI로 여러 가능성을 찾아본 뒤, 사람이 결과를 골라 다듬는 방식입니다.
글자 몇 개를 넣고, 결과를 고르고, 다시 다듬습니다
모노타입의 ‘타이포그래픽 게놈(Typographic Genome)’ 프로젝트는 이런 협업을 실험합니다. 글자 몇 개의 특징을 바탕으로 다른 글자와 기호도 만들 수 있는지 살펴보는 것입니다. 나아가 그 특징을 다른 언어의 문자에도 적용할 수 있는지 탐구합니다. 목표는 서체 디자이너를 대신하는 것이 아니라, 디자인 작업을 돕는 데 있습니다.
안나는 런던의 ‘펜슬 투 픽셀(Pencil to Pixel)’ 전시를 위해 개성 있는 글자 몇 개를 직접 그려 AI에 넣었습니다. 익숙한 형태보다 낯선 형태를 주었을 때 AI가 어떤 결과를 내는지 보고 싶었기 때문입니다.
처음 나온 결과를 바로 쓰지는 않았습니다. 글자 수가 적어 AI가 다양하게 해석할 여지가 있었고, 결과 중에는 오류나 어색한 모양도 있었습니다. 안나는 흥미로운 형태를 골라 직접 수정한 뒤 다시 AI에 넣었습니다. ‘만들기 → 고르기 → 다듬기 → 다시 넣기’를 반복한 것입니다.
이 과정에서 디자이너는 계속 중요한 결정을 내립니다. 어떤 글자를 넣을지, 어떤 결과를 남길지, 어디를 고칠지 판단해야 하죠. 창의성은 새로운 것을 만드는 능력뿐 아니라, 좋은 가능성을 알아보고 발전시키는 능력이기도 합니다.
로고 19만 4천 개를 만들 수 있는 하나의 폰트
서체를 다양하게 바꾸어 쓰려는 시도는 AI 이전에도 있었습니다. 필은 배송 브랜드 에브리(Evri)의 프로젝트를 소개했습니다. 런던의 디자인 브리지 앤 파트너스(Design Bridge and Partners)와 함께 배송 트럭에 쓸 로고타입, 즉 글자로 된 로고 4천 개를 각각 다르게 만드는 작업이었습니다.
모노타입 팀은 하나의 파일 안에서 글자의 모양을 바꿀 수 있는 가변 폰트(Variable font)를 만들었습니다. 웨비나에 따르면 최종적으로 서로 다른 로고 19만 4천 개를 만들 수 있었고, 디자인 파일을 출력하는 프로그램도 함께 개발했습니다. 제각각 새로 그리는 대신, 공통된 설계 안에서 다양한 표현을 만든 것입니다.
필은 앞으로 하나의 서체 시스템이 브랜드의 다양한 말투와 굵기, 분위기를 담을 수도 있다고 봤습니다. 이는 이미 완성된 제품에 대한 설명이 아니라 미래에 대한 생각입니다. 이런 방식이 실제로 쓰이려면 자유롭게 변형하면서도 브랜드의 특징은 지킬 수 있어야 합니다.
타입옵스는 서체를 함께 잘 쓰기 위한 관리입니다
타입옵스(TypeOps)는 폰트를 고르고, 팀에 공유하고, 실제로 사용하는 과정을 함께 관리하는 일입니다. 누가 쓸 수 있는지, 어떤 버전을 써야 하는지, 사용 조건은 무엇인지 기준을 세웁니다. 여러 사람이 작업해도 같은 브랜드처럼 보이도록 돕는 것입니다.
필은 브랜드의 특징을 꾸준히 지키면 사람들이 그 브랜드를 알아보고, 익숙함이 신뢰로 이어질 수 있다고 설명합니다. 일관성은 모든 디자인을 똑같이 만들자는 뜻이 아닙니다. 웹사이트, 광고, 문서처럼 장소와 형식이 달라도 같은 브랜드임을 알아볼 수 있게 하자는 뜻입니다.
타이포그래피 지능은 디자인을 대체하는 일이 아니라, 타이포그래피에 관한 판단을 더 잘하는 일입니다.
처음부터 큰 시스템을 만들 필요는 없습니다. 지금 쓰는 서체가 브랜드에 맞는지, 팀과 외부 파트너가 같은 버전을 쓰는지부터 확인해 보세요. 필요한 언어를 지원하고, 실제 사용할 화면이나 인쇄물에서도 잘 보이는지 살펴보는 것도 중요합니다. AI로 만드는 콘텐츠가 늘수록 이런 기준을 함께 지켜야 합니다.
브랜드의 목소리는 문구만으로 완성되지 않습니다. 어떤 서체로 보여주는지, 다른 팀이 만들어도 같은 느낌을 주는지가 함께 중요합니다. 타이포그래픽 인텔리전스는 AI의 가능성과 사람의 판단을 연결해, 브랜드다운 표현을 계속 지켜가자는 제안입니다.
웨비나에서 나온 질문들
01AI 시대에도 서체 디자이너가 필요한가요?
두 발표자는 사람의 창작이 먼저라고 강조했습니다. 소개한 실험도 디자이너가 직접 만든 글자에서 시작했습니다. AI가 만든 결과 중 무엇을 쓰고 어떻게 고칠지 결정하는 데에도 디자이너의 경험과 판단이 필요합니다.
02작은 브랜드도 이런 방식을 적용할 수 있나요?
필요한 부분부터 작게 시작할 수 있습니다. 기존 서체의 글자 몇 개를 바꾸어 브랜드의 특징을 더하거나, 폰트 이름을 브랜드명으로 정리해 팀이 쉽게 찾도록 하는 방법도 있습니다. 모든 브랜드에 큰 관리 시스템이 필요한 것은 아닙니다.
03책 디자인에도 AI를 활용할 수 있나요?
발표자들은 가능성이 있다고 봤습니다. 필은 페이지에서 정해진 배치 기준을 벗어난 부분이나 글자의 기준선이 어긋난 곳을 찾고, 줄 길이를 점검하는 일을 예로 들었습니다. 이는 활용 아이디어이며, 해당 기능이 이미 제공되고 있다는 설명은 아닙니다.
04AI로 만든 서체의 권리는 누구에게 있나요?
웨비나에서는 AI가 어떤 자료를 학습했는지, 사용 허락을 받았는지, 누가 창작에 참여했는지, 결과물을 누가 소유하는지 나누어 살펴야 한다고 설명했습니다. 모노타입은 자체 권리를 가진 자료로 실험했다고 밝혔습니다. 다만 모든 AI 결과물의 권리를 같은 방식으로 판단할 수 있다고 말한 것은 아닙니다.
