Season2 Project : 맛과 AI작전
August 16, 2023
“아무거나” 먹지 말자! 맛과 AI 작전
오늘 뭐 먹지.. 고민하느라 30분 내내 배달어플 스크롤만 내리고 계신가요? 혹은 냉장고에 남은 식재료를 어떻게 처리할지 몰라 매일 볶음밥만 해드시나요? 매일 3번 맞닥들일 수 밖에 없는 인류 최대의 난제… ‘오늘 뭐 먹지?’ 고민을 해결해줄 AI를 소개합니다!
맛과 AI작전 사용해보기
The Beginning…
맛과 AI 대작전은 서기 2023년 대한민국과 미국의 Generative AI에 관심있는 5명의 개발자, 기획자, 박사, 디자이너가 합작하여 모든 인류가 하루에 3번씩 고민하고 있는 "오늘 뭐 먹지?"라는 문제를 더 이상 인간의 선택이 아닌 "인공지능"에게 나의 식사를 맡기로 결정한 프로젝트이다.
"오늘 뭐 먹지?" 문제는 인류 탄생 초기부터 내려오는 중대 고뇌 중 하나로 단순히 먹을 것이 없는 기아 상황부터 메뉴판에서 무엇을 주문해 먹어야 할지 고민되는 상황에 이르기까지 결코 인류 역사상에서 사라진 적이 없었고 없어질 일이 막연한 문제이다. 특히 이 질문에 아무거나란 대답을 하면 질문과 대답이 무한히 순환할 수도 있다. 막상 누군가 '이거 먹자!' 하면 '아 그거 말고' 같은 답정너 상황이 벌어진다.
때로 이런 고민은 짬짜면 같은 발명품을 낳기도 하는데, 위의 최초의 5인 (Dolphin Woodie Gyeolmyungjacha Sang Moana) 더 이상 이 문제에 대한 책임을 인간에게만 돌리지 않고 인공지능에게, 특히 샘 알트만의 알고리즘에게 맡기기로 결정하며 프로젝트가 시작되었다.
The Project
맛과 AI 대작전 참여는 아주 간단하다.
먼저 작전 페이지를 방문한다.
아래 이미지와 같이, 랜딩 페이지에서 1)
"아무거나 먹자!"혹은 2)"넣고싶은 재료 입력하기"중 원하는 방법을 선택한다.2-1) "아무거나 먹자!"의 경우, 작전에 사용되는 인공지능에게 나의 식사에 대한 모든 권한을 맡기는 선택이다.
2-2) "넣고싶은 재료 입력하기"의 경우, 냉장고 상태 등 현재 내 주변의 상황들을 고려하여 인공지능에게 선택권을 넘겨주는 것이다. 조금 더 내가 원하는 다양한 것들을 인공지능과 협의 해볼 수 있다
이렇게 선택의 과정을 지나고 나면 최종 레시피가 나오며, 그 레시피가 마음에 드는지, 별로인지에 따라서 리뷰하고 또 아주 마음에 든다면 저장하거나 링크 공유를 통해 지인들에게 전달할 수 있다!
3-1. 단, 저장하기 및 리뷰는 구글 로그인을 한 후 진행이 가능하다.
맛과 AI작전 사용방법
The Answer…
이번 작전에서는 다양한 실험과 다양한 테스트를 통해서 많은 결과물을 생성해내고 있다. 아래는 맛과 AI 대작전이 여러 시도 끝에 최초로 성공했던 레시피의 일부이다. 연구진들이 실제로 집에서 요리를 해보았고, 국내 미슐랭 레스토랑에 버금가는 맛으로 한 끼 식사를 해결할 수 있었다고 한다.
레시피 생성 결과물 예시
개발 과정
1. 아이디어 리서치 및 선정
우리팀이 즐겁고 재미있게 진행할 수 있는 아이디어이면서, “input과 output이 명확한 서비스”를 만드는 것에 초점을 두었습니다.
Text generation AI를 사용해보고 싶었고, 요리를 좋아하는 팀원들의 기호를 반영하여 AI recipe 서비스를 만들어 보기로 결정했습니다.
저희 팀의 아이디어 리서치 과정이 궁금하시다면 아래 문서를 참고해주세요!
2. PRD 작성 및 와이어프레임 제작
구현가능성 리서치와 경쟁사 조사를 통해 서비스 전체 기능과 목적을 정의하는 PRD문서를 작성했습니다.
해당 문서는 개발 과정 동안 모든 팀원이 참고하며 개발 할 수 있도록, 주기적으로 업데이트 되었습니다.
슈퍼PM, Sang이 정리해주신 PRD 문서를 아래 페이지에서 확인해보세요!
전체 앱의 와이어프레임을 작성하면서도 AI의 도움을 받아보았습니다.
WireGen이라는 피그마 플러그인을 사용하여 와이어프레임을 작성해보았습니다.
생각보다 매우 합리적인 형태의 결과물이 나와서, 와이어프레임을 구성할때 많은 도움이 되었습니다.
WireGen 플러그인을 사용한 와이어프레임 결과물
3. 프론트 개발 with Bubble
맛과 AI작전팀의 앱의 프론트 개발은 모두 Bubble 이라는 노코드 서비스를 사용하여 구현되었습니다.
한국에선 아직 잘 알려지지 않은 서비스이지만, 만들어진지 7~8년이 넘은 서비스 답게 매우 다양한 플러그인이 많아서 초기 단계의 팀이 가볍게 사용하기에 아주 좋은 서비스였습니다.
Woodie가 전체적인 프론트 개발을 맡아주셨고, 와이어프레임 단계에서 High-level 프로토타입을 구현함으로써 팀원 전체의 상상력을 구체화시킬 수 있었습니다.
노코드 웹개발툴 Bubble을 사용하여 High-level로 구현된 서비스 프로토타입
최종 UX/UI 디자인
4. 프롬프트 리서치, api 개발 및 연결
text generation의 고질적인 문제인 “고정된 형식에서 벗어난 결과 도출”을 해결하기위해 다양한 방향으로 리서치가 이어졌습니다.
답변을 parsing하는 과정을 추가해보기도 하고, 이리저리 챗gpt를 달래보기도 했구요. Dolphin의 치열한 고민과정을 일부 공개합니다. 🙂
프롬프트 리서치 이후, 완성된 백엔드 api를 Bubble과 연결하여 앱개발을 마무리 하였습니다.
5. QA (Quality Analysis)
개발이 완료된 후에는 우리가 처음 기획했던대로 서비스가 잘 작동하는지 점검하는 QA과정을 거쳤습니다.
PM과 팀원들이 직접 서비스를 사용해보며, 발견되는 버그와 다양한 제안 사항을 하나의 문서에 모으는 과정을 거쳤습니다.
목표로 한 데드라인이 있기에, 모든 제안사항을 다 받아들일 수는 없으므로 우선순위에 따라 가장 우선순위가 높은 QA리스트부터 처리해나가게 됩니다.
맛과 AI 작전팀의 QA시트
프로젝트를 통해 배운점
GPT API만 가지고 퀄리티 컨트롤을 하는것이 매우 어렵다는 것. Fine tunning 하지 않는 이상 디테일하게 컨트롤 하는 것이 어렵다는 것을 알게 되었습니다.
사이드프로젝트에서 우리가 어느정도 시간을 쓰고, 어느정도 스코프로 서비스를 제작해야하는지 정의하는 것이 어려웠습니다. 직접 부딪히며 알아가게 된 것 같습니다.
다양한 백그라운드의 사람들과 역할을 나눠서 프로젝트를 진행하면서, 각자 어떤 것들을 잘 하는지 볼 수 있어서 좋았습니다.
팀원들의 후기
쌩
짧은 기간내에 동작하는 제품을 만들어냈다는 점이 만족스럽습니다. 그리고 항상 검색 대용으로만 쓰다가 더 뾰적한 목적을 가진 서비스로 Chat GPT를 써본 것이 좋았고, Chat GPT prompting이 생각보다 어려웠다는 점과, 아직은 한국어보단 영어가 확실히 잘된다는 것을 알게된 것 같아요.
돌핀
정해진 기간내에 프로덕트를 완성한것이 만족스럽습니다. 그치만, AI가 좋은 결과를 주지 않으면 생각보다 막막하네요…
우디
일반 유저에게 오픈 할 수 있는 수준으로 서비스 제작했다는점이 좋았습니다. 완성은 안 되었더라도 적어도 지속적으로 유지보수하면 가능한 구조라는 점도 만족스럽습니다. 전반적으로 AI기술을 일반유저가 사용할 수 있는 수준의 서비스에 적용시킬때에 필요한 내용들을 알 수 있었습니다
결명자차
다양한 사람들과 새로운 분야에서 경험을 쌓을 수 있던것이 좋았습니다. AI에 대해서는 전혀 지식이 없는 상태로 프로젝트를 하게 되었는데, 프로젝트 기간 동안 너무 새롭고 많은 것을 배우게 되었어요. 전혀 모르는 분야였는데 AI 관련 리서칭을 하고 AI 서비스들을 사용해보며 새롭게 알게 되는 것이 많았습니다.
By BetaAI
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