AI 감정 인식: 기계가 우리의 얼굴을 읽는 법을 배우는 방법

인터뷰에서 뮌헨 공과대학교와 임페리얼 칼리지 런던의 엔지니어이자 연구원인 비외른 슐러는 AI 시스템이 수학적 모델을 통해 감정을 인식하는 방법을 설명한다. 그는 자신의 팀이 각성, 가치, 지배력이라는 3차원 감정 모델을 사용하며, 이는 분노, 혐오, 슬픔, 놀람, 두려움, 기쁨과 같은 여섯 가지 기본 감정을 포함한 개별 범주를 매핑하는 데 도움이 된다고 말한다. 슐러는 심리학자들 사이에서 정의에 대한 의견이 일치하지 않으며, 25년 이상 개발되어 온 그의 시스템은 음성 분석에 중점을 둔다고 언급한다. 이러한 시스템은 딥러닝과 인간이 감정을 평가하는 훈련 데이터를 사용하므로, 기계는 인간의 판단에서 학습하며 아직 인간을 능가할 수 없고 일반적으로 60-70%의 정확도를 달성한다. 노스웨스턴 대학의 리사 펠드먼 배럿과 같은 비평가들은 이러한 인식 시스템의 과학적 기반에 의문을 제기한다. 그럼에도 불구하고 시장은 성장하고 있다: 작년에 아마존, 마이크로소프트, IBM과 같은 스타트업과 기업들은 전 세계적으로 감정 인식 분야에서 400억 달러 이상을 벌어들였으며, 2034년까지 3배 이상 성장할 것으로 예상된다. 응용 분야에는 심리 치료 코칭, 시장 조사, 보안 기관의 거짓말 탐지가 포함된다. 슐러는 대규모 언어 모델과 다중 모드 모델이 이 시장에 서서히 진입하고 있지만, 베른 대학의 한 연구에 따르면 이들이 감정 지능 테스트에서 인간을 능가하는 것으로 나타났다. 또한 DAK Gesundheit와 함부르크 대학 의료 센터의 설문 조사에 따르면 10대 10명 중 1명은 친구보다 챗봇에게 털어놓는 것을 선호한다.