재미있는 보안 이야기

[김진형 교수님의 AI 이야기] AI 챗봇의 인간 성격 모방은 바람직한가?


대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 기반으로 하는 AI 챗봇은 이미 우리의 일상과 다양한 산업에 깊숙이 스며들어 혁신을 이끌고 있다. 이러한 AI 챗봇의 활용은 두 가지 방향에서 두드러진다. 첫 번째는 문제를 해결하는 에이전트 도구(Agentic Tool)로서의 역할이고, 두 번째는 인간과의 상호작용에서 사람을 흉내 내는 성격 복제의 역할이다. 전자는 생산성을 높이고, 후자는 공감과 대화의 질을 향상한다.


문제를 해결하는 에이전트 도구

에이전트란 특정한 목적을 가지고 독립적으로 행동하며, 주어진 환경에서 데이터를 수집하고 분석하여 의사결정을 내리는 컴퓨터 프로그램이나 시스템이다. AI 챗봇은 에이전트로서 특정 목표를 달성하거나 문제를 해결하는 도구로 쓰인다. 정보 검색, 데이터 분석, 요약, 번역, 코드 생성 등 명확히 정의된 작업을 잘 수행한다. 이를 통해 사용자는 복잡한 작업을 자동화하고, 빠르고 정확하게 목표를 달성할 수 있다.

AI 챗봇은 비즈니스에서는 고객 데이터를 분석해 맞춤형 추천 시스템을 제공하거나, 고객 행동을 예측하여 새로운 서비스를 제안하는 데 활용되고 있다. AI가 고객의 구매 기록을 분석해 관련 상품을 추천하거나, 고객의 금융 활동을 분석해 개인화된 금융 서비스를 제안한다. 교육 분야에서는 자료 요약, 문제 풀이 지원, 언어 학습 도구로 활용되면서 교육 방법에 혁신을 가져오고 있다. 연구개발에서는 논문 작성, 데이터 시각화, 통계 분석, 코드 작성 등 다양한 방식으로 연구자들에게 도움을 주고 있다. 특히 특정 영역의 전문 데이터를 활용해 심화 훈련된 AI 에이전트는 특정 분야 전문가로서 역할을 기대할 수 있어 기대가 크다. 노동법 전문가, 신약 설계 전문가 등등을 상상할 수 있다.

나아가 다양한 AI 에이전트들이 독립적으로 행동하고 협력하며 경제 활동을 자동화하는 에이전트 경제(agent economy)에 대한 비전도 제시되고 있다. 네트워크화된 환경에서 AI 에이전트들이 거래, 협상, 문제 해결 등을 인간의 개입 없이도 대행할 수 있다면 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 생산성을 크게 향상할 수 있을 것이다. 그러나 광범위한 영역에서 작동하는 범용 에이전트나, 복잡한 상황에서의 추론 능력은 아직 제한적이다. 또한 훈련된 데이터에 영향을 받는 데이터 편향성 역시 중요한 과제로 남아 있다.



인간 성격을 모방한 AI 챗봇

AI 챗봇은 인간과 자연스러운 상호작용을 목표로 설계되었다. 자연어 이해와 생성 능력으로 대화의 질을 높임은 물론 인간적인 대화 스타일과 공감 능력을 흉내 낸다. 우리가 만드는 AI 챗봇이 특정한 성격을 갖도록 설계된다면 어떨까? 온화하고 자제력 있으며 상대방을 배려하는 성격의 AI 챗봇은 심리 상담 전문가로서 적합할 것이다. 초기 상담 단계에서 사용자를 이해하고 적절히 반응하는 것은 매우 바람직하다. 이러한 능력은 창의적 협업 파트너로서 역할을 수행할 때도 활용할 수 있다. 교육 분야에서는 학습자에게 정서적 지지를 제공하면서 맞춤형 학습 환경을 제공할 수 있다면 그 효과는 배가될 것이다. 좋은 성격의 AI는 인간과의 상호작용에서 더욱 깊은 친밀감을 형성할 것이다. 결과적으로 사용자는 AI와 대화하면서 마치 사람과 이야기하는 듯한 경험을 할 수 있을 것이다.

AI로 당신의 성격을 복제할 수 있다. 스탠포드와 구글 딥마인드의 연구에 따르면, 단 두 시간의 AI 모델과 대화형 인터뷰로도 당신의 가치관과 선호도를 정확히 파악할 수 있다고 한다. 다정한 목소리의 AI가 당신의 어린 시절, 형성기에 겪은 기억, 경력, 그리고 이민 정책에 대한 생각 등 다양한 주제로 대화를 이끌어간다. 그 후, 놀랍도록 정확하게 당신의 가치관과 선호도를 구현한 가상 복제 에이전트가 만들어진다. 연구팀에서는 이 에이전트들이 실제 사람들과 얼마나 유사하게 행동하는지를 테스트했다. 개방성, 성실성, 외향성, 친화성, 신경증 등의 성격 테스트, 사회 설문조사, 논리 게임을 해보니 AI와 인간 참가자의 성격 유사도는 85%에 달했다고 한다.

이 기술을 통해 분야 전문성에 더하여 원하는 성격의, 원하는 사상의 AI 챗봇을 만들 수 있다. 예를 들자면 금융정책의 전문가 AI 챗봇을 만드는 데 보수적, 진보적 사상을 갖도록 조정할 수 있을 것이다. 여러 ‘작은 나’들이 돌아다니며 사용자가 했을 결정을 대신 내릴 수 있는 세상이 다가오고 있다. 예를 들어, 개인화된 건강 관리 에이전트가 사용자의 의료 기록과 선호도를 바탕으로 맞춤형 치료 계획을 추천하거나, 가상 비서 에이전트가 일정을 자동으로 조정하고 우선순위를 정해주는 상황을 상상해 볼 수 있다. 그러나 이런 기술의 윤리적 문제점도 예상된다. 온라인에서 의도치 않은 발언이나 행동으로 ‘나’를 대변하는 위험성도 동반한다.



통합적 관점과 윤리적 고려

LLM 기반 AI 챗봇은 Agentic Tool과 인간 성격 시뮬레이션이라는 두 가지 관점을 통해 우리의 삶에 깊은 영향을 미치고 있다. 이 두 역할은 상호 보완적으로 작용하며, 기술 발전과 함께 더욱 통합적으로 활용될 가능성이 크다. 그러나 기술적 가능성과 함께 윤리적, 사회적 책임이 반드시 동반되어야 한다. 예를 들어, AI가 민감한 개인 데이터를 처리할 때 프라이버시를 보호하기 위한 엄격한 규제와 투명성이 요구된다. 또한, AI가 편향된 데이터를 학습하여 차별적인 결과를 생성하는 문제를 방지하기 위해 데이터 품질 관리와 감시 체계를 마련해야 한다. 데이터 편향성, 프라이버시 침해, 오남용 등의 문제를 해결하지 못하면 AI는 인간에게 진정으로 유익한 도구로 자리 잡을 수 없다.

AI의 발전이 인간의 삶을 풍요롭게 만들기 위해서는 기술적 혁신뿐 아니라 인간 중심의 사고와 정책이 함께해야 한다. AI 챗봇이 단순한 도구를 넘어 인간과의 관계에서 신뢰받는 동반자가 되기 위해서는 기술과 윤리의 균형 잡힌 발전이 필수적이다.

 

*참고 자료

https://www.technologyreview.com/2024/11/20/1107100/ai-can-now-create-a-replica-of-your-personality/



카이스트 명예교수 김진형 교수 프로필사진

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 역임했다.
‘AI 최강의 수업’, ‘인공지능 메타버스 시대 미래전략(공저)’ 등의 저서를 썼다.


AI와 정보보안을 결합한 솔루션에 관심이 있으신가요? 마크애니의 AI 기반 보안 솔루션으로 더 안전한 시스템을 구축할 수 있습니다.
아래 알아보기를 눌러 마크애니 보안 솔루션에 대해서 더 자세히 알아보세요.


Social Media Links

솔루션 소개

둘러보기

마크애니

고객지원


(주)마크애니  서울시 중구 퇴계로 286 쌍림빌딩 13층  

(+82) 02-2262-5222ㅣ contact@markany.com  

업자 등록번호 : 101-81-47345

Copyright © 2024. MarkAny. All Rights Reserved.

솔루션 소개

둘러보기

고객지원

Copyright © 2024. MarkAny. All Rights Reserved.