컴퓨터도 인간의 친구가 될수 있을까?
AI 아바타와 인간의 상호작용 (CASA 이론과 인간화 이론)
들어가며.
컴퓨터도 친구가 될 수 있을까? 많은 이들이 궁금해하고, 관심을 갖는 주제입니다. 특히 최근 부상하고 있는 인공지능에 대한 활용성이 일상화되면서 인공지능이라는 비인간적 컴퓨터와 인간 간의 상호작용 과연 가능할지에 대한 궁금증이 더해 지고 있습니다.
실제, 디지털 시대에 우리는 컴퓨터와 매일 상호작용하고 있습니다. 그 상호작용은 단순한 도구로서의 사용을 넘어, 때로는 컴퓨터가 사람처럼 느껴지는 경험으로 이어지기도 합니다. 인간과 인공지능간의 상호작용은 실제적이고, 인간의 관점에서 봤을때 인간 간의 상호작용처럼 느껴지는 경우도 때로 있습니다.
그 이유는 바로 컴퓨터와의 상호작용에서 인간처럼 느끼게 되는 이유를 설명해주는 CASA 이론과, 비인간적인 대상에 인간적 특성을 부여하는 인간화 이론입니다. 이를 통해 AI 인공지능과 이를 사용하는 인간이 상호 작용을 할경우 인간처럼 느끼며 사람들과 강력한 연결을 만들 수 있는지를 Epley et al (2007) 의 SEEK 모델을 이론적 근거로 Nass et al (1994)의 연구결과 해석하여 설명 하겠습니다.
본론
인공지능과 인간 간 상호작용에 대한 이야기를 논해 보고자 합니다.
CASA 이론: 컴퓨터도 사회적 행위자
1996년, 스탠포드 대학의 Clifford Nass 는 흥미로운 연구 결과를 발표했습니다. 이 연구는 사람들이 컴퓨터와 상호작용할 때 사람들과 상호작용할 때와 같은 사회적 규칙과 기대를 적용한다는 것을 증명한 ‘CASA 이론’ (Computers Are Social Actors) 입니다. 이 이론은 컴퓨터가 단순한 기계가 아니라, 사용자들이 컴퓨터를 마치 사람처럼 대하고, 그 과정에서 다양한 사회적 규칙을 적용하게 된다는 것을 설명합니다.
이 이론을 증명하기 위해 Nass 는 몇 가지 실험을 진행했습니다. 그 중 하나는 참가자들에게 컴퓨터로 과제를 수행하게 한 뒤, 그 컴퓨터의 성능을 평가하게 했던 실험입니다. 이 실험의 핵심은 일부 참가자들이 사용한 컴퓨터로 그 성능을 평가하게 한 반면, 다른 참가자들은 옆에 있는 다른 컴퓨터로 평가하게 했다는 점입니다. 실험 결과, 동일한 컴퓨터로 평가한 참가자들이 더 긍정적인 평가를 내린 반면, 다른 컴퓨터로 평가한 참가자들은 더 비판적인 평가를 내렸습니다. 이 실험은 사람들이 컴퓨터를 단순한 기계로 보지 않고, 인간처럼 반응하며 그에 맞춰 상호작용한다는 사실을 보여주었습니다.
인간화 이론: AI 아바타, 비인간적 대상을 인간처럼 느끼는 이유
CASA 이론을 바탕으로, 사람들이 어떻게 컴퓨터나 AI 캐릭터를 인간처럼 느끼고 반응하게 되는지를 설명하는 또 다른 이론이 있습니다. 바로 인간화(Anthropomorphism) 이론입니다. 이 이론에 따르면, 사람들은 비인간적 대상에 인간적인 특성을 부여하며, 그 대상을 더 친근하게 느끼고, 심지어는 감정을 느끼기도 합니다. 이는 2007년 Nicholas Epley와 그의 동료들이 제안한 인간화의 요인, SEEK 이론을 통해 자세히 설명됩니다.
Epley et al.의 SEEK 모델은 Sociality, Effect, Knowledge, and Explanation의 네 가지 요소를 통해 인간이 비인간적 대상에 인간의 특성을 부여하는 과정을 설명합니다.
이 이론은 인간화가 다음 네가지 요인에 의해 발생한다고 설명합니다.

1. 사회적 동기 (Sociality Motivation):
– 정의: 인간은 본질적으로 사회적 연결을 추구하는 존재입니다. 사회적 욕구가 충족되지 않거나 외로움을 느끼는 상황에서, 사람들은 비인간 대상에 인간적 특성을 부여하여 사회적 유대감을 형성하려 합니다.
– 추가 설명: 이 동기는 특히 현대 사회에서 디지털 기기나 가상의 존재와의 상호작용에서 두드러집니다. 예를 들어, 로봇이나 AI와의 관계에서 사람들은 그 대상과 친밀감을 형성하고자 할 수 있습니다.
2. 효능감 동기 (Effectance Motivation):
– 정의: 인간은 자신의 주변 환경을 이해하고 예측하며 통제하려는 본능적 욕구를 가지고 있습니다. 이 욕구를 충족시키기 위해, 사람들은 복잡하고 이해하기 어려운 비인간 대상을 인간의 특성으로 해석합니다.
– 추가 설명: 효능감 동기는 특히 신기술이나 복잡한 시스템이 등장할 때 더욱 두드러집니다. 예를 들어, 컴퓨터나 IoT 장치가 복잡한 동작을 할 때, 이를 인간의 행동 패턴으로 이해하려는 경향이 있습니다.
3. 유발된 행위자 지식 (Elicited Agent Knowledge):
– 정의: 인간은 자신의 경험과 지식을 바탕으로 비인간 대상에 인간적 특성을 부여합니다. 과거의 경험과 학습한 지식이 비인간 대상에 대한 인간화 과정을 촉진합니다.
– 추가 설명: 이는 특정 문화적 배경이나 개인적 경험에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어, AI 아바타, 애니메이션 캐릭터에 대해 잘 아는 사람은 그 캐릭터에 더 많은 인간적 특성을 부여할 가능성이 높습니다.
4. 설명의 필요성 (Explanation Need):
– 정의: 인간은 이해하기 어려운 현상이나 행동에 대해 설명하려는 본능이 있습니다. 이는 비인간 대상이 복잡하게 행동할 때 특히 강하게 나타나며, 그 대상에 인간적 특성을 투사하여 이해하려는 경향을 낳습니다.
– 추가 설명: 예를 들어, 자율주행 자동차가 예상치 못한 행동을 할 때, 사람들은 그 자동차가 ‘결정’을 내린다고 생각함으로써 그 행동을 설명하려 할 수 있습니다.
이렇게 SEEK 이론은 인간이 비인간 대상을 인간화하는 과정에서 작용하는 여러 동기와 지식의 역할을 설명하며, 사회적, 심리적, 그리고 인지적 요소들이 복합적으로 작용함을 보여줍니다.
Epley et al (2007) 의 SEEK 모델을 이론적 근거로 Nass et al (1994)의 연구결과를 해석한다면, 우리는 더욱 합리적으로 컴퓨터, AI, 가상아바타 등 인간이 아닌 비인간적 특성을 지닌 컴퓨터에 대하여 인간적인 상호작용을 느끼는 지 그 이유를 알 수 있습니다.
Nass et al.의 “Computers are Social Actors”는 인간이 컴퓨터와의 상호작용에서 인간-인간 상호작용과 유사한 사회적 규범을 적용한다는 것을 실증적으로 보여줍니다.
주요 연구 결과:
인간과 컴퓨터, 인공지능, 디지털 기기 간 상호작용
• 인간화 경향: 연구에서는 컴퓨터가 인간과 같은 사회적 규범에 따라 반응할 때, 참가자들이 컴퓨터를 실제 사람처럼 대하고, 그에 따라 긍정적인 감정과 협조적인 행동을 보였습니다.
• 사회적 규범의 적용: 참가자들은 컴퓨터가 칭찬하거나 비난할 때 인간의 반응과 유사하게 반응했습니다. 예를 들어, 칭찬을 받은 사람은 컴퓨터에 대해 더 긍정적으로 평가했습니다.
SEEK 이론 기반 해석:
1. 사회적 동기 (Sociality Motivation):
– Nass et al.의 연구에서 컴퓨터와의 상호작용이 인간과의 상호작용과 유사하게 설계되었을 때, 참가자들은 컴퓨터와 사회적 연결을 형성하려는 경향을 보였습니다. 이는 사회적 욕구가 충족되지 않거나 외로움을 느낄 때, 비인간 대상에 인간적 특성을 부여하려는 본능을 반영합니다. 컴퓨터가 ‘사회적 행위자’로서 행동함으로써, 참가자들은 컴퓨터와 인간과 유사한 관계를 맺고자 했습니다.
2. 효능감 동기 (Effectance Motivation):
– 컴퓨터의 행동이 인간의 행동과 유사할 때, 참가자들은 이를 쉽게 이해하고 예측할 수 있었습니다. 이는 사람들이 복잡한 비인간 대상을 이해하고 통제하려는 욕구를 충족시키기 위해 인간의 특성을 부여하는 경향을 설명합니다. 컴퓨터가 사람처럼 칭찬하거나 비난할 때, 사용자는 그 반응을 이해하고, 나아가 그 컴퓨터와의 관계를 조절하려는 행동을 보였습니다.
3. 유발된 행위자 지식 (Elicited Agent Knowledge):
– 연구에서 참가자들은 컴퓨터와의 과거 상호작용 경험을 바탕으로 컴퓨터에 인간의 특성을 부여했습니다. 예를 들어, 컴퓨터가 “친절하다”거나 “도움이 된다”고 느끼는 것은 그들이 과거에 인간과의 상호작용에서 배운 지식을 컴퓨터에 적용한 결과입니다. 이 지식이 의인화 과정을 촉진하여, 컴퓨터에 대한 인식을 인간화합니다.
4. 설명의 필요성 (Explanation Need):
– 컴퓨터가 인간과 유사한 방식으로 행동할 때, 참가자들은 그 행동을 설명하기 위해 인간의 특성을 부여했습니다. 예를 들어, 컴퓨터가 특정 작업을 잘 수행하면, 참가자들은 “이 컴퓨터는 똑똑하다”라고 생각함으로써 그 행동의 이유를 인간의 특성으로 설명합니다.
따라서, Nass et al.의 연구는 SEEK 모델의 각 요소가 어떻게 컴퓨터와의 상호작용에서 인간의 행동을 유도하는지 명확히 보여줍니다. 이는 인간이 비인간 대상에 인간적 특성을 부여하는 복합적인 심리적, 사회적 과정을 이해하는 데 중요한 통찰을 제공합니다.
결론 : AI아바타와 인간의 상호작용 가능성
이러한 요인들은 우리가 인공지능과 상호작용할 때 복합적인 감정이입을 하고, 실제로 사람과 같이 느끼며 소통하는 이유를 잘 설명해줍니다. 예를 들어, 우리가 인공지능으로 만들어진 가상 캐릭터와 상호작용할 때, 그 캐릭터가 단순한 정보 제공자가 아니라, 앞서 설명한 사회성, 효능, 지식, 그리고 설명의 필요성에 대한 조건이 충족될 경우, 마치 살아 있는 존재처럼 사회적 행위자로 간주하고 소통합니다. 특히, 인공지능과의 상호작용은 앞으로 훨씬 더 강력해질 것으로 예상됩니다.
사회적 동기:
사용자들은 인공지능과의 대화를 통해 정서적 안정감을 찾고, 결핍된 인간애를 만족시킬 수 있습니다. 이는 사회적 연결의 욕구를 충족시킵니다.
효능감 동기:
‘대화’나 ‘채팅’이라는 친숙한 형식을 통해 인공지능 서비스를 이용하는 것은 사용자에게 예측 가능하고 통제 가능한 환경을 제공하며, 이는 효능감을 높입니다.
유발된 행위자 지식:
주로 지식 검색이나 문제 해결을 위해 인공지능을 사용할 때, 사용자들은 인공지능이 도움이 된다고 인식하고, 이로 인해 인공지능에 인간의 특성을 부여합니다. 이는 마치 ‘초지능적 인간 친구’처럼 느껴지게 합니다.
설명의 필요성:
인공지능의 행동이 복잡하거나 이해하기 어려울 때, 사람들은 그 행동을 설명하기 위해 인공지능에 인간적 특성을 부여합니다. 예를 들어, 인공지능이 예상치 못한 답변을 할 때, 사용자들은 “이 AI가 결정한 것일까?” 또는 “이 AI는 이렇게 생각하는구나”라고 생각하면서, 그 행동을 인간의 의사결정이나 사고과정으로 설명하려고 합니다. 이는 인공지능의 행동을 이해하고 받아들이는 데 중요한 역할을 합니다.
우리 생활 전반에 걸쳐 인공지능을 긍정적이고 적절한 규제 하에 활용한다면, 더 인간적인 상호작용을 이끌어낼 수 있는 새로운 친구가 될 수 있을 것입니다. 특히, 고령화와 같이 소통의 사각지대에 놓인 소외계층의 외로움을 해결하고, 단절된 관계로 인한 우울증, 무기력증 등을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 나아가, 자살, 범죄, 집단 따돌림 등으로 이어질 수 있는 사회적 문제를 예방하는 데 기여할 수 있습니다. 이처럼 인공지능의 긍정적 효과는 매우 클 것이며, 우리 사회를 더 따뜻하고 연결된 곳으로 만들 수 있을 것입니다.