AI, 인간의 감정을 분기점에 세우다

호모사피엔스만의고유영역이라고생각돼오던것들이하나둘씩인공지능에게넘어가고있다.낮은차원의인간지능에대해서는이미논란의여지가없고추상적사고,예술적심미안과같은높은차원의영역도어느정도는인공지능이대체하기시작했다.이제여기에더해또하나흥미로운소식이들려왔다.인간의감정을분석할수있다는기술이개발되었다는보도가나왔다.그동안감정은지능보다더인간적인요소라고생각되었다.특정감정이표현되기위해서는한개인이삶의시간동안고유하게겪은경험이몸과표정에자연스럽게스며드는과정이필요하기때문에수치화되기힘들다고생각되었다.울산과학기술원(UNIST)김지윤신소재공학과교수연구팀이개발한‘착용형인간감정인식기술’은인간의감정역시분석의대상이라는사실을새삼확인시켜준다.연구팀은인간의감정을분석하기위해서두개의주요요소를상정한다.하나는얼굴근육이변화하는모습이고다른하나는음성이변화하는모습이다.구체적으로미간,눈,코,입술,턱및성대에서발생한전기신호를감지하여얼굴피부의긴장정도및성대진동정도를포착한다.일차적으로얻은이데이터를‘개인화된피부통합안면인터페이스’로보내면모아진데이터를분석해그사람의감정상태를분석해준다.이를위해서연구팀은얼굴여러곳에서발생하는전기신호를동시에인지할수있는다중모드마찰전기센서,무선데이터전송을위한데이터처리회로및딥러닝분류기로구성된개인화된피부통합안면인터페이스시스템등을고안했다.연구팀은인간감정분석을위해서정말필요한것은수치로표현가능한물리적신호라고판단하고머리위여러부분에서흐르는모든전기신호의수집,전송,분석을위한시스템일체를개발한것이다.이렇게취합된데이터들은글자그대로순수데이터들의집합이다.기기가정상적으로작동하는한데이터의신뢰성은손상되지않는다.연구팀이물리적데이터를선택하게된이유는기존분석방식에대해한계를느꼈기때문이라고밝혔다.연구팀은네이처커뮤니케이션즈(NatureCommunications)에게재한논문에서얼굴표정의이미지나사용하는언어를통해인간의감정을분석하는방법은조명조건,소음간섭,물리적장애물과같은환경적요인으로인해방해를받는경우가많다고서술하고있다.이런문제점인지후대안으로등장한소셜미디어플랫폼에서사용되는텍스트분석을통한감정분석역시언어고유의다양한모호성과새로운용어의지속적도입으로감정을정확하게감지하는것이어렵다고밝히고있다.인간이살아있는한신체여러곳에서전기신호는계속흐르고기기가고장나지않는한물리적데이터는계속축적된다.이데이터는사람마다다르고상황마다다르게나타나기때문에분석도구로유용하게쓰일수있다.여기까지는쉽게동의할수있다.문제는이데이터가실제감정을표현하는것이맞느냐,감정표현이맞는다면제대로표현하고있느냐하는것이다.물론개발과정에서몇몇테스트가진행되었다고논문에나와있다.실험에참가한사람이행복,놀람,혐오,분노,슬픔과같은특별한감정을표현할때마다물리적데이터역시구별적패턴을나타내고있다고서술되어있다.적어도이기술은테스트베드차원에서는꽤설득력이있어보인다.이제남은과제는데이터의체계적분류와해석이다.같은감정이라도사람마다상황마다다른수치를보일수밖에없는데어떻게보편적또는체계화된결과를얻을수있는지현재로서는예측하기힘들다.단순히행복,놀람,혐오,분노,슬픔과같은큰카테고리정도로만분석한다면모르겠지만,그이하로내려가서더세밀하게감정의상태를분류하는것이목적이라면오랜기간데이터분류작업이필요하다.성별,연령별,인종별에따른차이또한적절하게고려되어야의미있는솔루션으로인정받을수있다.이런기대와우려와는별도로이기술은감정역시데이터의집합일수도있다는점을보여주고있다는면에서우리에게중요한철학적,신학적어젠다를던져준다.그동안감정은외부의자극을수용하고반응하는과정에서발생한육체와정신의상호작용이라고여겨져왔고인간만이갖고있는고유한속성이라는생각이지배적이었다.이기술은이제이런오랜사고도조금씩수정될필요가있다는것을보여준다.이미우리는호흡,맥박등신체데이터에의해인간의심리를분석하는기기사용을경험하고있다.이기술은기존의심리분석차원을뛰어넘어인간의보편적감정의영역까지진입하고있다.다시우리는중요한분기점에서 있다.☞ 네이버 뉴스스탠드에서 ‘미디어스’를 만나보세요~구독하기클릭!