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사람처럼 감정을 이해하고 공감하는 초거대 AI 개발에 KT AI, SK텔레콤, LG AI, 네이버 클로바, 카카오브레인 등이 각축을 벌이고 있다. AI가 인간과 공감 대화가 원활하게 이루어지려면 AI의 추론 능력이 핵심이다. 이 책은 공감 대화 이론을 토대로 한국어로는 처음으로 AI 공감적 소통을 위한 데이터 구축의 실제를 제시한다. 인간과 AI의 소통에서 실현되는 공감의 유형, 상황별 공감 대화의 실제, AI 공감 데이터의 활용 방안 등을 논의하고, AI 공감 대화 데이터의 가치를 탐색함으로써 공감 대화 데이터 구축과 활용 가능성을 보인다.

AI가 인간처럼 공감 능력을 지닐 수 있는가?
공감 대화의 이론적 배경과 AI 데이터로 구축된 AI 공감 데이터의 실제적 측면

네이버의 AI 돌봄 서비스 ‘클로바 케어콜’은 1인 노인 가구에 전화를 걸어 식사, 수면, 건강 등의 주제로 안부를 확인하며 정서적인 돌봄까지 수행한다. ‘공감 능력’을 갖추는 AI 개발은 점차 고도화될 전망이다. 사람처럼 감정을 이해하고 공감하는 초거대 AI 개발에 KT AI, SK텔레콤, LG AI, 네이버 클로바, 카카오브레인 등이 각축을 벌이고 있다.
범용 인공지능(AGI: Artificial General Intelligence)이 인간이 할 수 있는 어떠한 지적인 업무도 성공적으로 해낼 수 있는 기계의 지능이 되는, 즉 AI가 인간을 초월하는 특이점(Singularity)이 오는 시점이 2045년 전후가 될 것이라고 최고 경영자 일론 머스크는 전망했다. 미래학자 레이 커즈와일도 저서 「특이점이 온다」에서 오는 2029년이면 기술이 인간을 추월하기 시작할 것으로 전망했다. 이 시기가 도래하면 인간이 기술을 발전시키는 것이 아닌, 기술이 기술을 발전시키게 된다.
우리는 여기서 인간의 상호작용 핵심이자 고유성인 ‘공감 능력’에 주목해야 한다. AI가 인간과 공감 대화가 원활하게 이루어지려면 AI의 추론 능력이 핵심이다. 이 책은 공감 대화 이론을 토대로 한국어로는 처음으로 AI 공감적 소통을 위한 데이터 구축의 실제를 제시하고자 한다. AI를 기반으로 하여 공감의 본질을 탐구하고 공감 대화의 기술을 살펴봄으로써 AI 공감의 미래를 예측할 수 있으리라 기대한다.
먼저 이론적 토대로서 1~3장까지 공감 대화에 관해서 다룬다. 공감 대화의 본질과 개념, 공감 대화가 이루어지는 관계 설정, 공감하는 대화를 유지하기 위한 대화의 기술을 설명한다. 인간관계에서 공감 대화의 중요성, 공감하는 대화의 효용성 및 기대 효과를 살펴본다. 다음으로는 인간과 AI가 공감하는 대화로 소통하기 위한 예비적 단계로서, 4장에서는 인간과 AI의 공감에서는 어떠한 것들이 고려되어야 하는지를 설명한다. 5∼8장에서는 AI가 인간 대화에 공감하기 위해 필요한 AI 학습 데이터 구축 과정을 소개한다. AI 공감 대화 데이터 사례를 통해 AI 공감 대화의 유형과 판별 기준 등을 제시한다. 마지막으로 9장에서는 AI 공감 대화 데이터 구축을 통해 발견된 의의와 한계를 언급하고, 고품질의 AI 공감 대화 마련을 제언한다. AI 공감 대화 데이터가 미래 사회에 지니는 가치를 살펴보고, AI 공감 데이터가 이롭게 널리 활용되기를 기대하며 마무리한다.

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