기업들이 AI를 곳곳에 배치하며 실험하는 과정에서 나타난 예상치 못한 트렌드 중 하나는, 기업들이 AI를 활용하여 새로 개발된 다수의 봇이 인간의 감정을 더 잘 이해하도록 돕는 것입니다.
이는 '감정 AI(emotion AI)'라고 불리는 영역이며, PitchBook이 발표한 새로운 'Enterprise Saas Emerging Tech Research' 보고서에 따르면 이 기술이 급상승하고 있는 분야로 예측됩니다.
그 논리는 다음과 같습니다. 기업이 임원 및 직원에게 AI 비서와 AI 챗봇, 그리고 고객 서비스 담당자를 배치한다면, AI가 분노한 어조의 "무슨 뜻인가요?"와 혼란스러워하는 어조의 "무슨 뜻인가요?"를 구분하지 못한다면, 어떻게 제대로 기능할 수 있겠습니까?
감정 AI는 텍스트 기반 상호작용, 특히 소셜 미디어를 통해 인간의 감정을 추출하려는 선행 기술인 감성 분석(sentiment analysis)보다 훨씬 정교하다고 주장합니다. 감정 AI는 시각, 음성 및 기타 입력을 위한 센서를 머신러닝 및 심리학과 결합하여, 상호작용 중 인간의 감정을 감지하려는 다중 양식(multimodal)의 기술입니다.
주요 AI 클라우드 제공업체들은 개발자들에게 Microsoft Azure Cognitive Services의 Emotion API나 Amazon Web Services의 Rekognition 서비스와 같은 감정 AI 기능을 제공하는 서비스를 제공합니다. (후자는 수년 동안 일부 논란이 된 바 있습니다.)
PitchBook에 따르면, 감정 AI가 클라우드 서비스 형태로 제공되는 것이 새로운 기술은 아닐지라도, 인력 시장에서 봇의 급증세는 이 기술에 이전에 비해 훨씬 큰 비즈니스적 미래를 부여하고 있습니다.
보고서에서 PitchBook의 선임 분석가(emerging technology)인 데릭 헤르난데즈(Derek Hernandez)는 "AI 비서와 완전히 자동화된 인간-기계 상호작용이 확산되면서, 감정 AI는 더욱 인간적인 수준의 해석과 응답을 구현할 것으로 기대된다"고 적었습니다.
헤르난데즈는 TechCrunch를 통해 "카메라와 마이크는 감정 AI 하드웨어의 핵심 구성 요소입니다. 이 장치들은 노트북이나 휴대폰에 탑재될 수도 있고, 물리적 공간에 개별적으로 배치될 수도 있습니다. 나아가 웨어러블 하드웨어는 이러한 기기를 넘어서 감정 AI를 활용할 또 다른 경로를 제공할 가능성이 높습니다."라고 전했습니다. (따라서 고객 서비스 챗봇이 카메라 접근 권한을 요청하는 이유가 바로 여기에 있을 수 있습니다.)
이러한 목적을 위해, 다수의 스타트업들이 등장하고 있습니다. PitchBook의 추산에 따르면, 여기에는 Uniphore(2022년 NEA가 주도한 4억 달러를 포함하여 총 6억 1천만 달러 조달)뿐만 아니라 MorphCast, Voicesense, Superceed, Siena AI, audEERING, Opsis 등이 포함되며, 이들 회사 모두 다양한 벤처 캐피털(VC)로부터 소규모 투자를 유치했습니다.
물론, 감정 AI는 전형적인 실리콘밸리식 접근 방식입니다. 즉, 기술을 이용해 인간과의 상호작용으로 인해 발생한 문제를 해결하려는 시도입니다.
그러나 대부분의 AI 봇이 지능화된다 하더라도, 이것이 성공할 것이라는 보장은 없습니다.
이러한 기술적 발전의 흐름과 별개로, 법적, 사회적 프레임워크가 갖추어져야만 성공적일 수 있습니다.
이러한 관점에서 볼 때, 법적, 사회적 프레임워크가 필수적입니다.
이러한 관점에서 볼 때, 법적, 사회적 프레임워크가 필수적입니다.
한편, 법적, 사회적 프레임워크가 갖춰져야 하는 이유는, AI가 가져올 수 있는 사회적 파장이 매우 크기 때문입니다.
그리고 이와 별개로, 사회적 합의와 규제가 반드시 필요합니다.
이와 별개로, AI 기술에 대한 사회적 합의와 규제가 반드시 필요합니다.
이와 별개로, 기술 자체의 문제가 아니라, 사회적 합의와 규제가 반드시 필요합니다.
결국, AI의 성공적인 도입은 기술적 발전 그 자체보다, 기술을 둘러싼 윤리적, 사회적 합의와 규제에 달려있다고 할 수 있습니다.