최근 몇 년간 생성형 AI 기술이 급속도로 발전하면서 AI와 인간 사이의 상호작용 방식도 근본적으로 변화하고 있다. 특히 AI 챗봇이 사람처럼 말하고 생각하며 감정을 표현하는 듯한 능력을 갖추면서 사용자들이 AI를 마치 실제 사람처럼 인식하는 현상이 급격히 증가했다. 이를 흔히 AI의 ‘의인화(擬人化)’라고 부른다. 의인화는 원래 동물이나 사물에 인간의 특성을 부여하여 표현하는 문학적 기법이었지만, 이제는 인공지능에서 중요한 기술로 사용되며, 사회적 문제로까지 대두되고 있다.
AI 챗봇은 사용자에게 맞는 다양한 대화 스타일을 구사할 수 있다. 유머러스하거나 친근한 어조, 진지한 대화 등을 통해 특화된 목적에 적합한 대화 분위기를 조성하여 사용자 경험을 향상한다. 예를 들어, 어린이 교육에서는 따뜻하고 친근한 대화가 학습 의욕을 높이고, 법률 상담에서는 진지한 태도로 전문성과 신뢰도를 증진하며, 의료 영역에서는 신중한 공감적 대화로 환자의 심리를 안정시킬 수 있다.
특정 성격을 갖추도록 AI 챗봇을 훈련하는 기술도 급속히 발전하고 있다. 불과 2시간의 인터뷰만으로 대상자의 성격을 85%의 정확도로 복제할 수 있으며, 이는 자연어 처리 기술과 딥러닝 기반의 감정 및 성격 분석 알고리즘을 활용하여 성장 과정, 정책 견해 등 개인의 가치관과 선호도를 상세하게 반영하고 구현하는 방식이다. 개인화된 AI 챗봇은 사용자 감정에 민감하게 반응하여 외로움을 해소하는 동반자로서 긍정적 평가를 받고 있다.
AI 챗봇을, 도덕성을 갖도록 훈련할 수도 있다. 의료나 사법 시스템에서 사용되는 AI가 윤리적 원칙과 도덕적 추론 능력을 갖추면 더욱 효과적일 것이다. 예컨대 '트롤리 딜레마'와 같은 복잡한 도덕적 판단이 필요한 상황에서 최근의 AI 모델(GPT-4)은 인간의 도덕적 선택과 약 42%의 일치율을 보였으며, 이는 이전 모델들에 비해 크게 개선된 수치다. 이러한 발전은 AI가 도덕적으로 민감한 결정 과정에서 인간의 판단을 더욱 효과적으로 보조할 수 있음을 시사한다.
이처럼 AI가 인격체로 인식되는 이유는 사용자가 AI와의 상호작용에서 인간적 요소를 느끼기 때문이다. AI는 맥락 유지, 기억, 개인화된 반응 등을 통해 사용자와 자연스럽게 상호작용을 하며, 관심사를 기억해 맞춤형 답변을 제공하여 강력한 감정적 유대를 형성한다.
그러나 AI의 의인화가 초래하는 문제점도 있다. 특히 사용자 감정과 행동을 조작할 가능성이 존재한다. AI가 사용자의 성격과 취향을 교묘히 활용하여 정치적이거나 상업적 목적의 메시지를 감정적으로 전달하면 사용자가 비판 없이 수용할 위험이 있다.
또한 AI에 대한 정서적 의존도가 심화될 경우 사용자는 AI의 지지를 실제 인간의 정서적 지지로 착각할 수 있다. 최근 여러 곳에서 발생한 AI 챗봇과의 대화 중에 발생한 자살 사건은 이러한 AI 의인화의 극단적인 위험성을 단적으로 보여준다. 네덜란드의 30대 가장은 AI 챗봇이 부추기는 지구 온난화의 위험에 대한 걱정으로, 미국의 한 14세 소년은 AI 챗봇과 성적 대화를 나누면서 실제 생활에서 점점 고립되어 오다가 AI 챗봇의 조언을 받고 권총으로 자살하는 안타까운 사건이 있었다. 이 사건들은 AI가 지나치게 인간화될 때 어떤 위험성을 내포하는지 명백하게 드러내고 있다.
AI를 인격체로 오인할 경우 사용자는 AI가 제공하는 정보를 비판 없이 신뢰하게 된다. AI의 잘못된 정보 제공(환각 현상)은 AI가 실제로는 존재하지 않거나 부정확한 정보를 마치 진실인 것처럼 제시하는 현상으로, 현실에 대한 왜곡된 인식을 유발하고 사용자의 비판적 사고를 저하한다. AI를 '전지전능한 천재'로 간주할수록 사용자는 자신의 판단보다 AI의 결정을 더 신뢰하게 되며, 이는 맹목적 신뢰와 비판적 사고력 약화로 이어질 수 있다.
AI 의인화의 또 다른 심각한 문제는 책임 소재가 불명확하다는 점이다. AI가 잘못된 결정을 하거나 위험한 조언을 제공했을 때, 책임이 개발자, 사용자, AI 자체 중 누구에게 있는지 명확하지 않다. 예컨대 자율주행 자동차가 사고를 일으켰을 경우, 그 책임이 자동차 제조사인지, 차량 소유자인지, 아니면 AI 알고리즘 자체인지 논란이 지속되고 있다. AI를 인간처럼 취급할수록 이 문제는 더 복잡해지고 사회적 혼란을 가중할 수 있다.
이러한 점들을 고려할 때, 인격체처럼 보이는 AI가 과연 기술적 발전과 사용자 경험 향상을 위한 혁신인지, 아니면 위험 요소와 사회적 도전인지 명확한 사회적 논의가 필요하다. AI를 도구로 명확히 정의하고 설계 및 사용의 윤리적 원칙과 가이드라인을 확립하여, 인간의 판단을 보조하는 역할로 제한하는 것이 바람직하다. AI가 인간 사회에 안전하고 긍정적으로 기여할 수 있도록 그 한계와 문제점을 지속적으로 성찰하고 대비해야 할 것이다.
 | 김진형 교수
마크애니 김진형 고문은 카이스트 명예교수로, 1세대 소프트웨어 개발자로서 1973년부터 KIST에서 개발자로 일했다.
UCLA에서 컴퓨터과학 박사학위를 받은 후 미국 휴즈연구소에서 인공지능을 연구했다. 1985년부터 KAIST 전산학과 인공지능연구실을 이끌며
약 100명의 석·박사 전문 인력을 양성했다. KAIST에서 학과장, 인공지능연구센터 소장, 소프트웨어 대학원장을 역임했으며, 전 의료정보학회 회장을 역임했다. ‘AI 최강의 수업’, ‘인공지능 메타버스 시대 미래전략(공저)’ 등의 저서를 썼다. |
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최근 몇 년간 생성형 AI 기술이 급속도로 발전하면서 AI와 인간 사이의 상호작용 방식도 근본적으로 변화하고 있다. 특히 AI 챗봇이 사람처럼 말하고 생각하며 감정을 표현하는 듯한 능력을 갖추면서 사용자들이 AI를 마치 실제 사람처럼 인식하는 현상이 급격히 증가했다. 이를 흔히 AI의 ‘의인화(擬人化)’라고 부른다. 의인화는 원래 동물이나 사물에 인간의 특성을 부여하여 표현하는 문학적 기법이었지만, 이제는 인공지능에서 중요한 기술로 사용되며, 사회적 문제로까지 대두되고 있다.
AI 챗봇은 사용자에게 맞는 다양한 대화 스타일을 구사할 수 있다. 유머러스하거나 친근한 어조, 진지한 대화 등을 통해 특화된 목적에 적합한 대화 분위기를 조성하여 사용자 경험을 향상한다. 예를 들어, 어린이 교육에서는 따뜻하고 친근한 대화가 학습 의욕을 높이고, 법률 상담에서는 진지한 태도로 전문성과 신뢰도를 증진하며, 의료 영역에서는 신중한 공감적 대화로 환자의 심리를 안정시킬 수 있다.
특정 성격을 갖추도록 AI 챗봇을 훈련하는 기술도 급속히 발전하고 있다. 불과 2시간의 인터뷰만으로 대상자의 성격을 85%의 정확도로 복제할 수 있으며, 이는 자연어 처리 기술과 딥러닝 기반의 감정 및 성격 분석 알고리즘을 활용하여 성장 과정, 정책 견해 등 개인의 가치관과 선호도를 상세하게 반영하고 구현하는 방식이다. 개인화된 AI 챗봇은 사용자 감정에 민감하게 반응하여 외로움을 해소하는 동반자로서 긍정적 평가를 받고 있다.
AI 챗봇을, 도덕성을 갖도록 훈련할 수도 있다. 의료나 사법 시스템에서 사용되는 AI가 윤리적 원칙과 도덕적 추론 능력을 갖추면 더욱 효과적일 것이다. 예컨대 '트롤리 딜레마'와 같은 복잡한 도덕적 판단이 필요한 상황에서 최근의 AI 모델(GPT-4)은 인간의 도덕적 선택과 약 42%의 일치율을 보였으며, 이는 이전 모델들에 비해 크게 개선된 수치다. 이러한 발전은 AI가 도덕적으로 민감한 결정 과정에서 인간의 판단을 더욱 효과적으로 보조할 수 있음을 시사한다.
이처럼 AI가 인격체로 인식되는 이유는 사용자가 AI와의 상호작용에서 인간적 요소를 느끼기 때문이다. AI는 맥락 유지, 기억, 개인화된 반응 등을 통해 사용자와 자연스럽게 상호작용을 하며, 관심사를 기억해 맞춤형 답변을 제공하여 강력한 감정적 유대를 형성한다.
그러나 AI의 의인화가 초래하는 문제점도 있다. 특히 사용자 감정과 행동을 조작할 가능성이 존재한다. AI가 사용자의 성격과 취향을 교묘히 활용하여 정치적이거나 상업적 목적의 메시지를 감정적으로 전달하면 사용자가 비판 없이 수용할 위험이 있다.
또한 AI에 대한 정서적 의존도가 심화될 경우 사용자는 AI의 지지를 실제 인간의 정서적 지지로 착각할 수 있다. 최근 여러 곳에서 발생한 AI 챗봇과의 대화 중에 발생한 자살 사건은 이러한 AI 의인화의 극단적인 위험성을 단적으로 보여준다. 네덜란드의 30대 가장은 AI 챗봇이 부추기는 지구 온난화의 위험에 대한 걱정으로, 미국의 한 14세 소년은 AI 챗봇과 성적 대화를 나누면서 실제 생활에서 점점 고립되어 오다가 AI 챗봇의 조언을 받고 권총으로 자살하는 안타까운 사건이 있었다. 이 사건들은 AI가 지나치게 인간화될 때 어떤 위험성을 내포하는지 명백하게 드러내고 있다.
AI를 인격체로 오인할 경우 사용자는 AI가 제공하는 정보를 비판 없이 신뢰하게 된다. AI의 잘못된 정보 제공(환각 현상)은 AI가 실제로는 존재하지 않거나 부정확한 정보를 마치 진실인 것처럼 제시하는 현상으로, 현실에 대한 왜곡된 인식을 유발하고 사용자의 비판적 사고를 저하한다. AI를 '전지전능한 천재'로 간주할수록 사용자는 자신의 판단보다 AI의 결정을 더 신뢰하게 되며, 이는 맹목적 신뢰와 비판적 사고력 약화로 이어질 수 있다.
AI 의인화의 또 다른 심각한 문제는 책임 소재가 불명확하다는 점이다. AI가 잘못된 결정을 하거나 위험한 조언을 제공했을 때, 책임이 개발자, 사용자, AI 자체 중 누구에게 있는지 명확하지 않다. 예컨대 자율주행 자동차가 사고를 일으켰을 경우, 그 책임이 자동차 제조사인지, 차량 소유자인지, 아니면 AI 알고리즘 자체인지 논란이 지속되고 있다. AI를 인간처럼 취급할수록 이 문제는 더 복잡해지고 사회적 혼란을 가중할 수 있다.
이러한 점들을 고려할 때, 인격체처럼 보이는 AI가 과연 기술적 발전과 사용자 경험 향상을 위한 혁신인지, 아니면 위험 요소와 사회적 도전인지 명확한 사회적 논의가 필요하다. AI를 도구로 명확히 정의하고 설계 및 사용의 윤리적 원칙과 가이드라인을 확립하여, 인간의 판단을 보조하는 역할로 제한하는 것이 바람직하다. AI가 인간 사회에 안전하고 긍정적으로 기여할 수 있도록 그 한계와 문제점을 지속적으로 성찰하고 대비해야 할 것이다.
김진형 교수
마크애니 김진형 고문은 카이스트 명예교수로, 1세대 소프트웨어 개발자로서 1973년부터 KIST에서 개발자로 일했다.
UCLA에서 컴퓨터과학 박사학위를 받은 후 미국 휴즈연구소에서 인공지능을 연구했다. 1985년부터 KAIST 전산학과 인공지능연구실을 이끌며
약 100명의 석·박사 전문 인력을 양성했다. KAIST에서 학과장, 인공지능연구센터 소장, 소프트웨어 대학원장을 역임했으며, 전 의료정보학회 회장을 역임했다. ‘AI 최강의 수업’, ‘인공지능 메타버스 시대 미래전략(공저)’ 등의 저서를 썼다.
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