Claude Design이 출시되자마자 전 세계를 강타했습니다. UI 디자이너들이 벌써 LinkedIn 직함을 "프롬프트 엔지니어"로 바꾸고 있다는 소문이 돌 정도입니다. (물론 농담입니다.)
하지만 Claude Design은 진정으로 인상적입니다. 거의 같은 시기에 OpenAI는 ChatGPT의 최첨단 이미지 생성 기능을 ChatGPT Images 2로 업그레이드했습니다. 훨씬 더 정확하게 프롬프트를 따를 수 있게 되었으며, AI 이미지의 가장 큰 문제 중 하나였던 텍스트 문제를 해결한 것으로 보입니다.
한편, NotebookLM은 텍스트가 많은 이미지 생성 분야에서 이미 한동안 활동해 왔습니다. 이 도구는 소스 자료를 바탕으로 슬라이드 덱, 인포그래픽 및 기타 시각적 요약본을 생성할 수 있습니다.
텍스트는 항상 이미지 모델의 기묘한 약점이었습니다. 이미지 모델은 이미지 내부에 텍스트를 생성하는데, 이는 원래 사람이 직접 작성해야 하는 영역이기 때문에 다소 문제가 있습니다. Claude Design은 ChatGPT Images나 NotebookLM과 정확히 같은 범주는 아니지만, 그래도 테스트해 보고 싶었습니다. 결국 무엇이든 디자인할 수 있다고 하니까요.
저는 시각적이면서도 텍스트가 많은 결과물을 원했습니다. 인포그래픽보다 더 좋은 테스트가 있을까요?
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대결 준비
멋진 인포그래픽을 원합니다
테스트는 간단합니다. Raspberry Pi 4 Model B를 위한 인포그래픽을 디자인하는 것입니다.
이는 좋은 벤치마크가 됩니다. 청사진 스타일의 기술 인포그래픽은 세부 정보가 밀집되어 있습니다. 텍스트와 라벨이 많고, 사소한 부분을 틀릴 가능성도 높습니다. 따라서 어떤 도구가 텍스트를 올바르게 작성하는지, 어떤 도구가 그 텍스트를 올바른 도형에 배치하는지, 그리고 애초에 그 도형을 제대로 그릴 수 있는지를 확인하기에 완벽합니다.
Studio의 NotebookLM 인포그래픽 도구는 Gemini의 이미지 생성을 사용합니다. ChatGPT는 ChatGPT Images 2를 사용합니다. 둘 다 이미지 모델입니다.
Claude Design은 다릅니다. 이미지 모델이 아닌 텍스트 모델인 Opus 4.7을 사용합니다. 즉, Claude Design은 우리가 대화할 수 있는 Opus 4.7과 동일하지만, UI 디자인을 위해 도구가 주어지고 미세 조정된 버전입니다. Claude Design은 에이전트이고, Opus 4.7은 모델입니다. 따라서 일반적인 의미의 이미지를 생성하는 대신, Claude Design은 요청받은 시각적 요소를 HTML과 CSS로 구축합니다.
어쨌든 테스트해 보고 싶었습니다. Claude Design만의 비결이 있을지도 모르니까요. 어쩌면 경쟁할 수 있을 만큼 충분히 자신의 에셋을 생성하거나 조립할 수 있을지도 모릅니다. 확인하는 방법은 하나뿐이었습니다.
테스트를 위해 세 도구 모두에 동일한 소스 자료를 제공했습니다. Raspberry Pi 4의 GPIO 다이어그램, Pi의 기술 사양이 담긴 텍스트 파일, 그리고 공식 Raspberry Pi 제품 브리프 PDF입니다. 그런 다음 모두에게 정확히 같은 프롬프트를 입력했습니다.
Raspberry Pi 4 Model B를 위한 청사진 스타일의 인포그래픽을 만드세요. 어두운 네이비 배경, 흰색과 청록색 라인 아트, 은은한 그리드 오버레이를 사용하세요. 이것이 무엇이며 누구를 위한 것인지에 대한 간략한 소개, 주요 사양 블록, 구성 요소 라벨이 포함된 주석이 달린 상단 보드 다이어그램, 색상으로 구분된 40핀 GPIO 핀아웃, 그리고 사용 사례 섹션을 포함하세요. 리더 라인 콜아웃, 점선 섹션 구분선, 그리고 전체적으로 고정폭 기술 폰트를 사용하고 A3 가로 방향으로 배치하세요.
이제 결과를 평가할 차례입니다. 어떤 일이 일어났는지 확인해 보시죠.
NotebookLM
예쁘지만, 매우 틀렸습니다
NotebookLM은 다른 두 도구보다 훨씬 전부터 슬라이드와 인포그래픽을 만들어 왔기에 기대치가 꽤 높았습니다. 스스로 Raspberry Pi 4를 조사하고 출처를 인용하도록 요청할 수도 있었지만, 공정한 테스트를 위해 새 노트북을 만들고 다른 도구들과 똑같은 세 개의 파일을 제공했습니다.
NotebookLM이 가장 먼저 작업을 마쳤고, 첫인상은 시각적으로 인상적이었습니다. 멋져 보였거든요. 청사진 스타일이 잘 구현되었고 요청한 대부분의 섹션이 포함되었습니다. 하지만 자세히 들여다볼수록 상황은 나빠졌습니다.
생성된 보드 회로도는 어느 정도 알아볼 수 있지만, 라벨링이 매우 잘못되었습니다. 위의 갤러리에서 문제점들을 살펴보았지만, 요약하자면 암울합니다. 두 개의 마이크로 HDMI 포트는 올바르게 그려졌지만, 그중 하나는 USB 3.0 포트로 라벨이 붙어 있습니다. 그 아래 오디오 잭은 USB 2.0 포트로 표시되어 있습니다. 한편, 이더넷 포트 옆의 실제 USB 포트들은 카메라 및 디스플레이 포트로 라벨이 붙어 있습니다. 비극적이죠.
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| NotebookLM의 디자인에는 의미 없는 무작위 가격 대비 성능 비교도 포함되어 있지만, 이는 더 큰 문제에 비하면 아무것도 아닙니다. |
가장 큰 문제는 GPIO 핀아웃입니다. 다이어그램에서 NotebookLM은 이를 "48핀" 헤더로 표시했다가, 핀아웃 섹션에서는 "40핀"이라고 부릅니다. 이것만으로도 충분히 나쁘지만, 핀아웃 자체는 더 엉망입니다. 대부분의 라벨이 틀렸고 나머지는 알아볼 수 없는 외계어입니다. 핀 내부의 숫자를 자세히 보면 AI 이미지 특유의 뭉개짐 현상을 볼 수 있습니다.
NotebookLM은 인상적인 비주얼을 만들어냈습니다. 하지만 사용할 수 있는 인포그래픽은 아니었습니다. 이걸 인쇄해서 의존했다가는 보드를 태워 먹을 것입니다.
Claude Design
스마트한 라벨, 엉망인 보드
Claude가 작업을 완료하는 데 가장 오랜 시간이 걸렸습니다. 결과물은 멀리서 보면 인상적이었지만, 환상은 NotebookLM보다 더 빨리 깨졌습니다. 보드가 Raspberry Pi 4처럼 보이지 않았기 때문입니다.
이것으로 우리의 질문에 대한 답이 나왔습니다. Claude Design은 실제로 이미지를 생성할 수 없습니다. 이미지 주변을 디자인하고, 에셋을 배치하고, 레이아웃을 구성할 수는 있지만, 처음부터 기술적인 보드 다이어그램을 만들라고 하면 코드로 그립니다. 그리고 이 경우, 그 그림은 Raspberry Pi 4라기보다는 "Raspberry Pi에서 영감을 받은 직사각형"에 가까웠습니다.
레이아웃에도 문제가 있었습니다. 방향이 틀렸습니다. 실제 Raspberry Pi 4에서는 USB 스택이 microSD 슬롯 반대편에 위치합니다. Claude 버전에서는 그 자리에 GPIO 헤더가 있습니다.
하지만 보드 모양을 제외하고 보면, Claude는 기대 이상으로 잘했습니다. 포트들은 올바르게 라벨링되었고, 콜아웃에는 유용하고 정확한 세부 정보가 포함되어 있습니다. 보드 자체를 제대로 그릴 수는 없었더라도 구성 요소가 무엇이어야 하는지는 명확히 이해하고 있었습니다.
가장 인상적인 부분은 GPIO 핀아웃입니다. 완벽하게 정확합니다. 번호 매기기, 라벨, 색상 구분까지 모두 정확합니다. 깔끔하고 읽기도 좋습니다. Claude에게 박수를 보냅니다!
지금까지는 NotebookLM의 보드 이미지를 가져와 Claude의 작업물과 합치면 완벽한 인포그래픽이 될 것 같습니다. 시도해 보고 싶었지만, Claude Design 크레딧이 바닥날까 봐 두려웠습니다.
Claude는 자신의 작업물에 매우 만족했는지 디자인에 서명까지 남겼습니다.
ChatGPT
승자가 나타났습니다
마지막 테스트 시간입니다. NotebookLM처럼 ChatGPT는 ChatGPT Images 2를 사용하여 결과를 이미지로 생성합니다. 완료까지 약 5분이 걸렸는데, 이는 NotebookLM보다는 느리고 Claude Design보다는 빠른 중간 정도의 속도입니다.
첫인상은 다른 도구들과 동일한 일반적인 색상 팔레트와 디자인 언어를 따르지만, 한 가지 큰 차이점이 있습니다. 보드가 청사진처럼 그려진 것이 아니라 실제 Raspberry Pi 4 보드로 렌더링되었습니다. 괜찮긴 하지만, 이는 ChatGPT가 스스로 작업을 더 어렵게 만들었다는 뜻이기도 합니다. 단순화된 다이어그램보다 사실적인 보드를 망치기가 훨씬 쉽기 때문입니다.
우리가 요청한 모든 것(소개, 기술 사양, 사용 사례, 핀아웃)이 포함되어 있습니다. 확대했을 때 실망할 줄 알았는데, 오히려 놀랐습니다. 이미지가 정말 정확합니다.
HDMI 포트 라벨이 올바르게 붙어 있습니다. 오디오 잭도 정확합니다. USB 포트 라벨도 정확합니다. 유일한 실수는 이더넷 포트와 가장 가까운 USB 포트가 USB 3.0이어야 하는데 ChatGPT가 USB 2.0으로 지정했다는 점입니다. 또한 두 포트 모두 내부가 파란색입니다. 이 정도면 흠잡을 데가 없네요.
세부 수준이 인상적입니다. 이더넷 포트(ChatGPT는 이를 이더넷 잭이라고 부릅니다. 누가 그렇게 부르죠?)에는 실제 제품과 매우 유사한 각인이 있습니다. 심지어 ‘Made in the UK’ 각인까지 있습니다. 멋지네요!
이 디자인의 유일한 라벨링 문제는 CSI 카메라 커넥터인데, 아무것도 가리키고 있지 않습니다.
그 외에 GPIO 핀아웃은 훌륭합니다. 번호 매기기, 라벨, 기능 모두 정확합니다. 색상 구분까지 맞습니다! 정말 인상적입니다. 중간에 있는 작은 헤더 부분만 약간 뭉개져 있는데, 무엇을 의도한 것인지 잘 모르겠습니다.
ChatGPT가 승리했습니다. (카메라 커넥터 라벨만 삭제한다면) 이 인포그래픽을 실제로 사용할 수 있을 정도입니다.
작업에 맞는 올바른 도구
이 작업에는 ChatGPT가 올바른 도구입니다. ChatGPT의 첫 번째 이미지 업그레이드도 놀라웠지만, ChatGPT Images 2는 작은 세부 사항을 훨씬 더 잘 처리하며 제가 테스트한 다른 이미지 모델보다 환각 현상이 훨씬 적습니다. 인포그래픽이 문서가 아닌 이미지로 생성되었음에도 불구하고, 텍스트인 척하는 뭉개진 외계어는 단 하나도 발견하지 못했습니다.
NotebookLM은 여기서 실망스러웠습니다. NotebookLM 내부의 이미지 도구는 비주얼이 조금 약하더라도 텍스트 처리에 특히 뛰어날 것이라고 기대하게 되는데, 왠지 정반대의 결과가 나왔습니다. 보기 좋은 이미지는 그렸지만 라벨을 엉망으로 만들었는데, 인포그래픽의 핵심 목적이 정보를 전달하는 것임을 고려하면 이는 치명적입니다.
Claude Design은 다른 경우입니다. 이 특정 작업에 적합한 도구는 분명히 아니지만, 실험으로서는 여전히 유용했습니다. 가장 큰 장점은 다른 두 도구가 제공하지 않는 기능입니다. 코드로 디자인하고 오픈 레이어 출력물을 제공한다는 점입니다. 즉, HTML을 다운로드하여 직접 수정하거나, 다른 AI에게 수정을 요청하거나, NotebookLM의 더 나은 보드 이미지를 가져와 Claude Design으로 그 주변에 더 깔끔한 레이아웃을 구성할 수 있습니다.
불행히도 Claude Design은 너무 비싸서 프롬프트를 입력하기 전에 무엇을 원하는지 정확히 알지 못하면 거의 사용할 수 없습니다. 저는 Claude Pro 플랜을 사용 중인데, 위에서 사용한 단일 프롬프트가 주간 크레딧의 25%를 소모했습니다. 그렇기 때문에 "작업에 맞는 올바른 도구"라는 질문이 더욱 중요해집니다. ChatGPT를 사용하여 아이디어를 탐색하고, 시각적 방향을 생성하고, 개념을 테스트하세요. 그런 다음, 탄탄한 결과물이 나오면 Claude Design을 가져와 편집 가능한 형태로 조립하세요.
##### Claude
개발사 Anthropic PBC
가격 모델 무료, 구독 가능
Claude는 Anthropic에서 개발한 고급 인공지능 비서입니다. 헌법적 AI(Constitutional AI) 원칙을 기반으로 구축되어 복잡한 추론, 정교한 글쓰기, 전문가 수준의 코딩 지원에 탁월합니다.
OS Android, iOS, Web
개발사 OpenAI
가격 모델 무료(선택적 구독 포함)
ChatGPT는 OpenAI의 대표적인 AI 챗봇이며 다양한 기능을 갖추고 있습니다.
OS Android, iOS, 웹 기반 앱
개발사 Google
가격 모델 무료
NotebookLM은 사용자가 업로드한 내용을 읽고 구조화된 요약, 설명 및 시각 자료로 변환하도록 돕는 Google의 AI 기반 연구 노트북입니다.