인공지능이 설계한 건축물은 인간보다 효율적인가?

4차 산업혁명 시대를 맞아, 인공지능(AI)은 건축 산업의 기존 틀을 근본적으로 뒤흔들고 있다. 단순 반복 업무에서 벗어나 이제는 창의성이 요구되는 설계 과정에까지 AI가 깊숙이 개입하게 되면서, ‘AI는 인간보다 더 나은 건축 설계자가 될 수 있는가?’라는 물음이 던져지고 있다. 특히 설계의 ‘효율성’이라는 기준을 두고 비교할 때, AI의 기하급수적인 데이터 처리 능력과 시뮬레이션 속도는 인간의 직관과 경험을 능가하는 것처럼 보인다. 그러나 이러한 효율성이 단순히 수치상의 성과에 불과한 것인지, 혹은 실질적이고 다층적인 건축 가치로 이어지는지에 대한 검토는 아직 충분하지 않다. 이 글에서는 효율성의 정의부터 AI 설계의 구조, 실제 사례, 그리고 윤리적·감성적 한계까지 포괄적으로 살펴보며, 건축의 미래에 대해 성찰한다.

 

 

1. 건축에서 ‘효율성’이란 무엇인가?

효율성은 건축 설계에서 가장 자주 언급되면서도 가장 모호하게 정의되는 개념이다. 일반적으로 효율적인 건축은 자원을 적게 사용하면서도 기능적이고, 유지관리가 쉬우며, 사용자의 목적을 충실히 수행하는 공간으로 이해된다. 하지만 오늘날 효율성의 범위는 이보다 훨씬 넓다. 공간의 활용률, 환경친화성, 시공의 경제성, 에너지 자립도, 그리고 장기적 유지관리 비용까지 모두 고려해야 한다. 더 나아가 건축물이 위치한 도시 맥락, 주변 환경과의 조화, 문화적 내러티브 반영 여부도 효율성 평가의 요소로 포함되기 시작했다. 따라서 효율성은 단지 수학적 최적화가 아니라, 인간의 삶과 기술, 환경 간의 복합적인 균형 상태라 할 수 있다. 이런 맥락에서 AI 설계의 ‘효율성’도 단편적인 공정 단축이나 자재 절감 이상의 의미를 담아야 한다.

 

2. AI의 건축 설계 방식: 연산에서 진화로

AI의 설계 방식은 전통적인 인간 중심 설계와는 본질적으로 작동 방식이 다르다. 인간 건축가는 과거의 경험과 직관, 문화적 감수성에 기반하여 설계를 진행한다. 반면 AI는 다차원적 입력값(입지 조건, 예산, 사용자 수요 등)을 기반으로 수천, 수만 가지 대안을 생성하고, 이들 중 목적에 가장 부합하는 설계를 제너레이티브 알고리즘을 통해 도출해낸다. 이는 ‘탐색 공간’을 인간보다 훨씬 넓게 설정할 수 있는 장점이 있으며, 사소한 변수 변화에도 즉각 반응하여 재설계가 가능하다. 예를 들어, 기후 데이터가 실시간 변경될 경우, 인간은 설계 초기 단계부터 전체 도면을 수정해야 하지만 AI는 전체 구조를 자동 조정하며 최적의 솔루션을 다시 제안할 수 있다. 이러한 점에서 AI는 기존 건축설계의 정적인 사고방식을 동적인 ‘살아있는 과정’으로 전환시키고 있다.

 

3. 에너지와 자재 사용에서의 탁월한 효율성

AI는 특히 에너지 절감과 자재의 최적화 영역에서 뛰어난 성능을 입증하고 있다. 건물의 일사량, 음영, 바람의 방향과 속도, 외기 온도와 같은 변수들을 종합적으로 분석해, 이상적인 단열 성능과 냉난방 시스템을 설계할 수 있다. AI는 단지 에너지 수요를 예측하는 데 그치지 않고, 다양한 시뮬레이션을 통해 열 손실이 발생하기 쉬운 영역을 미리 찾아내 보완 방안을 제시한다. 자재 선정 또한 효율적이다. 탄소 배출량이 낮은 자재를 우선적으로 고려하거나, 지역 조달이 가능한 재료를 추천함으로써 공급망 효율성과 지속 가능성을 동시에 확보할 수 있다. 이러한 방식은 단지 비용 절감이 아니라, 기후 위기 시대에 필수적인 탄소 중립 설계의 기반이 되며, 이는 지속가능한 건축에 있어 결정적인 경쟁력이다.

 

4. 공간 최적화와 사용자 흐름의 정교함

건축은 단순한 구조물이 아니라 인간의 행동을 유도하고, 특정한 경험을 구성하는 장치다. AI는 이러한 측면에서 인간의 동선을 분석하고, 공간 간의 상호작용을 최적화하는 데 뛰어난 역량을 보인다. 특히 공공시설, 병원, 교육기관 등에서 AI는 실제 사용자 데이터를 기반으로 접근성과 이동 동선을 모델링하고, 병목 현상이나 사각지대를 제거하는 설계를 제시할 수 있다. 예를 들어, AI는 노약자나 어린이의 이동 특성을 반영하여 경사로의 위치, 손잡이 높이, 공간 간 거리까지 세밀하게 조정한다. 이는 기존에 건축가가 ‘이용자 경험’에 기반하여 직관적으로 판단하던 부분을 데이터 기반으로 체계화하는 방식이며, 궁극적으로는 사용자 만족도와 이용 효율성을 동시에 향상시킨다.

 

5. 복잡 구조물에서 발휘되는 AI의 역량

복잡한 비정형 건축물은 전통적 설계 방식으로는 매우 많은 인력과 시간이 소요된다. 그러나 AI는 곡면 설계, 비대칭 구조, 고층 구조물의 하중 분산 등 복잡한 공학적 계산을 빠르게 처리할 수 있어, 기존에 불가능하거나 비효율적이었던 디자인을 실현 가능하게 만든다. 대표적인 사례로는 자하 하디드 건축사무소가 설계한 ‘왕징 SOHO’와 같은 유선형 외관 건물이 있다. 이 건물은 AI를 활용한 형태 최적화를 통해 비효율적 공간을 최소화하고, 동시에 구조 안정성도 확보했다. 또한, AI는 구조 해석과 소재 분포 시뮬레이션을 통해 고성능 구조물에 필요한 보강 포인트를 자동으로 식별할 수 있어, 안전성과 미적 감각을 모두 만족시키는 복잡 구조 설계에 강점을 가진다.

 

6. 인간 감성의 부재: AI 설계의 한계

건축은 기술인 동시에 예술이며, 인간의 삶과 감정을 담는 그릇이다. 그러나 현재의 AI는 인간의 내면적 감수성, 문화적 맥락, 정서적 반응을 이해하거나 재현하는 데 있어 근본적인 한계를 지닌다. 예를 들어, 치유가 필요한 공간—호스피스 병동이나 기억의 장소인 추모관 등—에서는 단순한 구조적 최적화보다 공간이 주는 정서적 울림이 더 중요하다. 이와 같은 설계는 인간 건축가의 사회적 감수성과 철학적 고민을 통해 가능해지며, 현재의 AI는 이를 재현할 수 없다. AI가 아름다운 곡선이나 장대한 구조를 설계할 수는 있어도, 사용자가 공간에서 ‘위로받는 감정’까지 설계하는 것은 아직 요원하다.

 

7. 법적·윤리적 책임의 불확실성

AI 설계가 본격적으로 도입되면서 법적 책임의 경계도 모호해지고 있다. 예를 들어, AI가 제안한 구조적 설계에 결함이 발생했을 경우, 해당 책임이 건축사, 엔지니어, AI 시스템 개발자, 혹은 알고리즘 자체에 귀속되는지에 대한 법률적 기준은 아직 확립되지 않았다. 또한 AI는 학습 데이터에 따라 편향된 판단을 할 수 있으며, 이는 건축 설계에서 안전상의 치명적 오류로 이어질 수 있다. 이런 이유로 다수의 국가에서는 AI의 자율 설계 기능에 일정한 제한을 두거나, ‘인간의 최종 승인’이 반드시 필요한 구조로 규제하고 있다. 이는 기술적 진보와 사회적 책임 간의 균형을 모색하는 과정이며, 앞으로도 지속적인 법적 정비와 윤리적 검토가 필요하다.

 

8. 건축가와 AI의 협업 모델이 미래다

AI가 모든 설계를 주도하는 미래보다는, 인간 건축가와 AI가 각자의 강점을 살려 협업하는 모델이 더욱 현실적이다. 예컨대, AI는 복잡한 변수 계산, 구조 최적화, 에너지 분석 등을 담당하고, 인간은 공간의 서사적 흐름, 미학적 구성, 지역 맥락 해석을 맡는 방식이다. 이미 오토데스크, 빅(BIG), 포스터앤파트너스 같은 세계적 설계사무소들은 AI 기반 플랫폼을 통해 이러한 협업 방식을 실현하고 있다. 이처럼 AI는 건축가의 창의성을 억누르는 존재가 아니라, 오히려 그 창의력을 확장하는 보조자 역할을 수행하며, 새로운 건축 실천의 지평을 열어가고 있다.

 

9. 결론: 효율성은 인간을 배제하지 않는다

AI가 설계한 건축물은 분명 여러 면에서 놀라운 효율성을 실현할 수 있다. 그러나 이러한 효율은 계산 가능한 영역에 국한되어 있으며, 인간이 추구하는 문화적 풍요로움이나 감정적 공명까지 포함하지는 않는다. 진정한 건축의 효율성은 기능성과 정서성, 기술과 예술이 조화를 이루는 데에서 비롯된다. AI는 이러한 조화를 실현하는 데 있어 강력한 도구이자 촉진제이지만, 궁극적으로 ‘사람을 위한 공간’을 만드는 데 있어서는 여전히 인간의 역할이 중심적이다. 효율성의 이름으로 인간성을 잃지 않도록, 우리는 AI를 ‘도구’로써 존중하면서도, 인간 중심 건축이라는 본질을 끝까지 지켜야 한다.