최근 필자가 참여 중인 독서 커뮤니티에서 인공지능시대의 비즈니스 전략에 대한 공부를 하면서 인공지능과 감정관리에 대해 토론을 한 적이 있다. 다수의 참여자들이 대체로 긍정적인 반응을 보였다. 인공지능(AI)이 급기야 사람의 마음속까지 꿰뚫어 볼 수 있게 된다면 이를 어떻게 바라봐야 할까.
정서_emotion란 인지_cognition와 느낌_feeling, 행동_behavior 간의 관계다. 인간의 정서는 일종의 밖으로 향하는 운동으로, 심적 에너지들이 밖으로 드러나 표현되는 것이다. 즉, 공포, 놀람, 슬픔, 분노, 행복과 같은 감정이 뇌의 신호에 의해서 형성돼 표출되는 양태를 의미한다.
우리 내부에서의 감정 생성은 4단계의 과정을 거친다. 출현_presentation-유도_trigger-실행_execution-감정상태_{emotional state}에 머무름이다. 이 중 실행 단계에서 기분을 좌지우지하는 도파민이나 세로토닌 등의 호르몬이 분비되고, 시상하부, 전뇌기저부, 뇌간이 이 과정에 작용해 얼굴 근육의 변화로 표정이 바뀌게 된다. 이를 통해 인간의 얼굴은 건강, 성격 등의 다양한 정보를 제공한다.
인공지능은 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등과 같이 주로 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 인간의 뇌와 똑같은 지능을 가진 컴퓨터 또는 그것을 실현하기 위한 시스템이나 요소기술을 말한다. 즉, 글자나 말의 의미 인식, 학습, 얼굴 표정 인지 등 인간만이 할 수 있다고 생각했던 기능을 컴퓨터가 유사하게 수행하도록 하는 것을 목표로 하는 일종의 소프트웨어, 논리, 컴퓨팅, 철학 등을 나타낸다.
인공지능은 뇌 연구의 직접적인 성과물이며, 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨팅 감각, 자동 추론, 인지 컴퓨팅, 패턴인식, 지능엔진, 로봇 공학 등 특히 '딥러닝'을 포괄한 '인공신경망' 덕분에 비약적인 발전을 해오고 있다. 사람 뇌 신경망의 작동 원리와 학습 원리 중에서 중요하고 잘 알려진 몇 가지를 모방한 소프트웨어가 바둑을 두게 하면 알파고가 되고, 번역을 하게 하면 자동번역이 되고, 운전을 시키면 자율주행차가 된다.

AI 기반의 다양한 정서·감정 관련 시스템과 적용 사례
이제 인공지능을 통해 얼굴인식 기술과 정서인식 기술 그리고 소셜 미디어 기술이 융합됨으로써 우리 삶에 큰 영향을 미치는 시대가 다가오고 있다. 인간과 컴퓨터의 상호작용_{Human-Computer Interaction} 기술에 의해 인간의 감정 상태를 인식하기에 이르렀다. 비디오(표정, 행동), 오디오(음성) 데이터를 기반으로 스마트폰이나 웨어러블 디바이스 등의 다양한 센서에서 획득한 데이터를 복합적으로 활용하려는 노력이 진행 중이다. 이미 페이스북은 '라이크Like'라는 시스템으로 빅 5(Big 5) 모델에 근거해 성격을 분석하는 성격인식 프로그램을 개발했다.
카네기 멜론대 로봇연구소가 개발한 감정인식 프로그램 'InterFace'는 스마트폰 카메라를 통해 실시간으로 사용자의 슬픔·혐오·중립·놀람·기쁨 등 5가지 감정을 인식한다. 음성과 표정의 시차를 인식해 우울증의 정도를 파악하는 임상실험도 진행 중이다. 마이크로소프트는 프로젝트 옥스퍼드_{Project Oxford}를 통한 머신러닝으로 분노·멸시·공포·혐오·행복·슬픔·놀람·중립 등 8가지 감정의 상대적인 강도를 수치화해 분류하는 'Emotion API'를 공개했다. MIT의 컴퓨터과학 및 인공지능연구소(CSAIL)는 사람의 말소리 패턴과 생체 상태를 기반으로 대화가 행복한지, 슬픈지 혹은 중립적인지를 예측할 수 있는 인공지능 웨어러블 시스템을 개발했다.
국내의 경우 휴마트 컴퍼니가 300자 가량의 고민을 작성하면 사용자의 감정 상태를 자동으로 분석하는 머신러닝 기반 감정분석 솔루션 '감정스캐너'를 출시해 모바일 심리상담 서비스 '트로스트'를 운영하고 있다. 머신러닝 기술이 고민 텍스트 속에서 좌절, 슬픔, 사랑 등 8가지 감정을 찾아낸다. 한편 위드마인드는 내담자의 통화 목소리 데이터를 통해 일상 감정 데이터 추적이 가능하며, 축적된 데이터를 분석 도구와 함께 제공하는 전문 상담가용 챗봇을 개발해 활용하고 있다.
이러한 인공지능 기술은 직원들이 회사에 대해 실제로 어떤 감정을 갖고 있는지를 파악하는 데에도 활용되고 있다. 캔자스주 철강업체 SPS의 경우 '잰더_Xander'라는 AI 시스템을 동원해 직원들의 응답 내용과 인구통계자료, 이전 답변 등을 종합 분석해 직원들이 진짜 마음에 품고 있는 생각과 태도를 판단하는 데 활용하고 있다. 가트너는 우선 향후 2021년까지 웨어러블 디바이스 사용자의 10%는 사용자 감정 데이터의 수집·분석을 통해 생활 방식의 변화를 겪을 것이라고 전망하고 있다.

AI 기반의 정서 감정관리 활용을 위한 HR의 역할
아직은 사람이 추출한 인공적인 특징이 정확하게 해당 데이터의 모든 특징을 반영하기 어렵다. 데이터를 인위적으로 가공하게 되면 중요한 데이터가 사라지거나 변형되는 결과를 가져올 수도 있다. 또 알고리즘의 성능 자체에 한계가 있어서 대량의 데이터를 적용하기 어렵다는 문제점도 있다. 하지만 해당 데이터가 의미하는 감정을 알려준 후 알고리즘을 학습시키는 딥러닝을 통해 컴퓨터는 자체적으로 특징을 추출하는 학습을 반복해 그 특징들이 의미하는 감정이 무엇인지를 알게 된다.
앞으로 개인의 특정 패턴분석을 위한 다수의 이질적인 경험데이터를 기반으로 한 경험정보 모델링 및 분석 기법을 통해 개인이 자신과 다른 사람들의 감정을 인식하고, 서로 다른 감정을 식별하고 적절하게 표시하며, 감정 정보를 사용해 사고와 행동을 안내하고, 감정을 관리하고 조정해, 환경에 적응하고 목표를 달성하게 하는 인공감성지능_{Artificial Emotional Intelligence/AEI}이 개인 생활과 비즈니스 발전에 강력하고 유용한 도구가 될 것이다.
사회와 정서학습은 교육 시스템과 비즈니스에 큰 영향을 줄 뿐만 아니라 인간의 정서적 건강에 중요한 역할을 하게 된다. 감성 AI 시스템과 감성 컴퓨팅_{Affective Computing}은 개인용 디바이스가 상황에 맞는 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 감정과 기분을 파악·분석·처리할 수 있도록 한다. 이를 통해 직원들은 생산성 증가 및 병가 감소, 건강관리 비용 감소, 불량률 감소, 가동 중단 시간을 감소시킬 수 있다.

... 중략 ...