AI 공감 대화

AI 정보형에서 AI 공감형으로의 진화

01 공감 대화의 이해
02 공감 대화의 관계 설정
03 공감 대화의 기술
04 인간과 AI의 공감
05 AI 공감 대화 데이터 구축
06 AI 공감 대화 데이터 구축의 실제
07 감정 분류와 공감 분류 유형
08 AI 공감 대화 데이터 판별
09 AI 공감 대화 데이터 실제
10 AI 공감 대화 데이터의 가치

인간과 교감하는 AI가 일상에서 익숙해질 날도 머지않았음을 심리 치료 로봇 파로(PARO)를 통해서도 알 수 있다. 파로는 일본 산업기술총합연구소(AIST)에서 개발한 하프물범(Harp Seal) 모양의 로봇이다. 인간과 동물의 유대감을 이용하여 사람이 아기를 안았을 때 감정을 느끼도록 디자인되었고, 치매 환자 치료 목적으로 개발하였는데 우울증, 인지장애, 발달장애 등의 증상 완화에도 효과적인 것으로 평가를 받아 미국에서는 의료기기로 허가를 받기도 했다. 파로의 예는 AI가 인간과 같이 감정을 인식하고 느낄 수 있다는 것을 보여 준다.
－02_“공감 대화의 관계 설정” 중에서

인간과 AI의 공감을 위해서 사용자 중심의 인터페이스를 마련해야 한다. 디지털 공간에서 상호 작용할 때 상대방의 포스트에 공감하기 위해 얼굴 표시를 누름으로써 사용자 간 유대감을 불러일으킬 수 있다. AI 공감을 장려하는 인터페이스를 디자인할 필요가 있으며, 음성 비서도 자연어를 사용하여 공감을 표현하는 등 인간적으로 느껴질 수 있도록 설계할 필요가 있다. 인간이 가진 공감 능력은 복잡하고 다면적이므로 이러한 공감 능력을 완전히 AI에 복제하기란 불가능하다. 다만, AI로 인간의 공감을 대체하는 것이 아닌 공감을 증강하고 강화하는 도구로 AI를 활용할 수 있을 것이다. 인간은 AI를 활용하여 공감이 필요로 하는 곳에 더 나은 친절을 베풀 수 있도록 해야 한다. 인간은 AI 공감으로 빈곤, 전쟁, 인종 차별, 편협함의 문제를 극복하고, 인류 사회가 평등, 협력, 포용, 상호 존중이 이루어지는 공감하는 미래사회로 진화해 가도록 노력해야 한다.
－04_“인간과 AI의 공감” 중에서

AI가 인간 감정에 교감하는 공감 지능을 가질 수 있을까. 인간 감정을 이해하는 AI를 만들기 위해서는 지능 학습뿐만 아니라 감정 학습이 이루어져야 한다. KAIST 연구팀은 뇌 전두엽에서 발생하는 뇌전도(EEG)와 심장 박동 데이터를 분석하여 행복, 흥분, 기쁨, 슬픔 등 12가지 감정 상태 구분 기술을 개발했다. 한국생산기술연구원의 에버(EveR)도 인간과 로봇이 서로 감정적으로 소통할 수 있음을 보여 준다. 에버는 상대의 얼굴을 다양한 각도에서 살펴보고 6개 기본 감정을 동시에 인식해 표정으로 반응한다. AI의 고도화된 인식 기능을 활용해 사용자가 내린 명령에 반응할 뿐만 아니라 AI 스스로 사용자 감정을 인식하여 대응하는 수준에 이르렀다. 인공감정 로봇이 가능하게 되었고 미래에는 딥러닝(Deep learning)과 더불어 딥필링(Deep feeling)이 가능하게 구현해야 한다. 딥필링은 인간의 복잡한 내면세계와 다양한 외부 환경이 상호 작용하며 만들어 내는 감정 체계를 스스로 인지하고 구현해 나가는 과정이라 할 수 있다.
－10_“AI 공감 대화 데이터의 가치” 중에서