본 연구는 생성형 AI의 등장으로 사진의 지표성이 상실된 환경에서 AI 이미지를 데이터의 ‘확률적 구성물’로 규정하고 기계 고유의 지각 방식을 탐구한다. 이를 위해 사변적 디자인(Speculative Design) 방법론을 적용하여 기존 인간 중심적 미학의 한계를 고찰하였다. 연구 결과, AI의 생성 과정은 잠재 공간을 탐색하는 ‘기계적 지각’임을 밝혔다. 나아가 롤랑 바르트의 푼크툼 개념을 해체하여 인간과 기계의 지각 체계가 충돌하는 존재론적 마찰을 ‘기계적 푼크툼(Mechanical Punctum)’이라는 독창적 개념으로 정립하였다. 결론적으로 본 연구는 적대적 예제나 모델 붕괴 등의 기계적 푼크툼을 단순한 오류가 아닌 시각적 글리치(Glitch)로 수용하는 ‘공동-디자인(Co-design)’ 프로세스를 제안함으로써 생성형 디자인의 새로운 실천적 방법론을 도출했다는 데 기여점이 있다.