‘블랙 미러’의 반대: 기술이 사람을 더 친절하게 만든다면

공감을 키우는 봇 보호자와 팟캐스트.

기자 케이틀린 울릭 필립스는 몇 년 동안 ‘인간적인’ 앱을 만드는 개발자들과 교류했다. 시리아 전쟁을 다룬 VR 영화, 상대방의 우울증을 알아챌 수 있는 챗봇, 아이들에게 공감을 가르치는 프로그램 등이다. 이 인터뷰들을 바탕으로 그는 책 『감정의 미래: 기술에 사로잡힌 세상에서 공감 쌓기』(The Future of Feeling: Building Empathy in a Tech-Obsessed World)를 펴냈다. 우리 안의 최악의 충동을 일깨우는 기술 대신, 우리를 더 나은 자신으로 만들어 주는 서비스들이 등장하고 있다. 핵심만 간추려 전한다.

공감에는 두 가지 유형이 있다: 인지적 공감(타인이 어떤 감정을 겪는지 이해하는 것)과 정서적 공감(그와 함께 감정을 나누는 것). 2018년 PsychTests사는 9,000명의 공감 수준을 31개 지표와 비교했다. 도덕적 안정성, 갈등 해결 능력, 감정 표현 등이다. 스스로를 공감형 인간, 즉 타인에게 적극적으로 공감할 수 있는 사람이라고 여기는 이들은 더 행복하고, 동기부여가 강하며, 낙관적인 것으로 나타났다. 공감 능력이 없는 사람들은 ‘타인의 인정에 대한 욕구’ 항목 하나에서만 더 높은 점수를 받았다. 좋아요와 공유가 핵심 기능인 소셜미디어가 빠르게 불편한 공간이 된 것도 놀랍지 않다.

소셜미디어의 존재하지 않는 사용자조차 우리를 화나게 할 수 있다. 뉴욕주립대학교 버펄로캠퍼스의 멜라니 그린은 사람들이 공통된 합의가 없는 문제를 감정적으로 논의하기 어렵다는 결론을 내렸다. 예컨대 미국인들은 대체로 참전용사의 권리를 지지하고 이 주제를 문명적으로 논할 수 있지만, 줄기세포 사용 문제는 다르다. 그린은 단순하거나 논쟁적인 주제를 말한 뒤 참가자에게 컴퓨터가 생성한 ‘대화 상대’의 얼굴을 평가해 달라고 요청했다. 동성 결혼 합법화 같은 논쟁적 질문 뒤에 보여준 얼굴이 사람들에게 더 위협적으로 느껴졌다. 우리가 가짜 빈 계정과도 쉽게 논쟁에 휘말리는 것은 놀라운 일이 아니다.  

틱톡은 소통에 도움이 되지 않는다. 어린 Z세대(즉 지난 10년 말에 태어난 세대)의 교사들은, 뮤지컬리 같은 앱을 계속 쓰는 아이들이 스마트폰 없이는 서로 제대로 소통하지 못한다고 불평한다. 게다가 메시지를 주고받거나 사진을 공유할 때도 아이들은 내용보다 메시지 개수를 더 중시한다. 이처럼 끊임없이 자기를 표현하려는 욕구는 스냅챗의 ‘스트릭스’ 기능에도 반영되어 있다. 이 기능은 사용자가 계정을 방치하지 않도록 동기를 부여한다.

십대들 사이에서 공감 능력이 떨어지고 있다. 2010년 미시간대학교의 사라 콘라트는 대학생 14,000명의 응답을 분석한 뒤, 이들의 공감 수준이 1979년 같은 나이 사람들보다 40% 낮다는 결론을 내렸다. 연구자는 이것이 기술 붐 때문이라고 결론짓지는 않았지만, 언론은 이 주제를 빠르게 받아들여 기업들이 아이들을 세뇌하고 있다고 비난했다. 그럼에도 이런 이론에는 학계의 지지자도 있다. 매사추세츠공과대학교의 셰리 터클은 소셜미디어가 등장하기 훨씬 전인 90년대에, 아이들이 새처럼 생긴 말하는 로봇 장난감 ‘퍼비’를 다루는 모습을 보고 이미 경계심을 가졌다. 아이들은 종종 퍼비를 살아 있는 존재로 여겼지만, 그러면서도 쉽게 망가뜨리곤 했다.

남용 때문에 기술을 손봐야 한다. 커먼센스 미디어에서 교육 콘텐츠를 만들던 전 프로듀서 브리사 아유브는, 아이들이 새로 찾아내는 허점 때문에 자사 제품의 이용 조건을 바꿔야 한다고 말한다. 아이들은 어른들과 친구들에게서 새로운 형태의 괴롭힘을 배운다. 그중 흔한 것이 또래의 FOMO(fear of missing out, 재미있는 것을 놓칠까 하는 두려움)를 이용하는 것이다. 아이들은 같은 반 친구를 생일 파티에 초대하지 않고, 나중에 소셜미디어에 그 행사 사진을 올리며 친구를 태그한다. 심지어 소중한 ‘좋아요’도 압박의 도구가 된다. 누군가 타인의 페이지를 훑으며 모든 게시물에 좋아요를 누르면, 그것은 “나는 너를 지켜보고 있다”는 신호가 된다.

하지만 소셜미디어는 ‘감정 교육’의 도구이기도 하다. 그리고 이런 교육은 학생들에게만 필요한 것이 아니다. 예를 들어 유튜브 블로거 딜런 머론은 언박싱 영상으로 유명해졌는데, 물건 대신 ‘유해한 남성성’ 같은 개념을 ‘언박싱’했다. 머론에게는 곧 개인적인 안티 팬들이 생겼고, 그들은 댓글로 그가 죽기를 바랐다. 그래서 그는 그중 한 명과 직접 대화해 보기로 하고, 댓글 작성자 가운데 한 사람에게 자신의 전화번호를 주었다. “기억하겠지만, 나는 쓰레기 같은 놈이야”라고 그가 말문을 열었다. “내 말을 취소해야겠어. 너를 그렇게 부르려던 건 아니었어”라고 상대가 대답했다. 이것이 머론의 팟캐스트 「나를 미워하는 사람들과의 대화」의 내용이다. 블로거가 모든 사람을 설득하지는 못하지만, 거의 모든 게스트와 문명적인 대화를 나눈다. 필요한 것은 익명의 공간에서 벗어나 일대일로 이야기하는 것뿐이었다.

팟캐스트는 그 자체로 공감을 불러일으킨다. 이야기를 들려주기 때문만은 아니다(이야기를 더 많이 읽거나 듣는 사람일수록 공감 테스트에서 점수가 높다). 캘리포니아대학교 실험은 사람들의 목소리가 같은 말을 글로 쓴 것보다 우리에게 더 큰 연민을 불러일으킨다는 것을 보여주었다. 참가자들은 낙태나 아프가니스탄 전쟁 같은 복잡한 주제의 독백을 읽거나, 듣거나, 보았다. 가장 인간적으로 느껴진 발표자는 참가자들이 들을 수만 있었던 사람들이었다. 2016년 미국 대선 후보들의 목소리도 같은 효과를 냈다. 말하는 사람을 보지 않고 들을 때, 사람들은 그의 정책에 동의하지 않더라도 그를 더 호감 가고 똑똑하다고 여겼다. 다른 연구에서는 두 여성이 서로를 흉내 내는 모습을 사람들이 듣거나 보았는데, 오디오만 들었을 때가 오디오와 영상을 함께 봤을 때보다 더 큰 공감을 느꼈다. 목소리에는 표정을 관찰하는 것보다, 그리고 텍스트를 읽는 것보다 더 공감을 자극하는 무언가가 있다. 하지만 일부 스타트업은 텍스트 토론도 더 인간적으로 만들고 싶어 한다.

신경망이 텍스트를 ‘더 깊이’ 읽도록 돕는다. 예를 들어 Faciloscope 앱은 문장에서 세 가지 기본 ‘수사적 패턴’을 찾아내는 알고리즘을 사용한다. 그것은 설정(사람들이 대화의 규칙을 정하는 것), 호소(대화 참가자들 사이의 관계를 짚는 것), 요청(무언가에 대해 논평하거나 질문하도록 청하는 것)이다. 한 기자가 Faciloscope로 페이스북에서 도서관 검열을 둘러싼 아무 논쟁이나 분석했더니, 대화의 대부분(69%)이 규칙 정하기에 쓰였다. 실제 의견 교환을 위한 공간은 거의 남지 않았다. 우리의 소셜미디어 논쟁이 그토록 비생산적인 것은 놀랍지 않다.

알고리즘은 대화가 언제 예의를 잃는지 알아낸다. 구글도 온라인 대화의 구조를 이해하기 위한 비슷한 도구인 Perspective API를 개발했다. 코넬대학교 연구자들은 이를 이용해 위키백과의 토론 1,270건을 분석했다. 이 토론들은 문명적인 대화에서 서로 욕설을 주고받는 싸움으로 바뀐 것들이다. 그런 다음 연구자들은 같은 주제로 싸움으로 번지지 않은 토론과 비교했다. 그 결과, 주제에 대한 첫 댓글이 ‘너/당신’ 호칭으로 시작하거나, 감사의 말로 시작하거나, 주제에 관한 직접적인 질문으로 시작했다면, 토론이 궤도를 벗어날 가능성이 훨씬 낮았다. 사람들이 서로 동의해서가 아니었다. 그들은 논쟁할 수 있었지만, 상대의 의견에 대한 적극적인 관심 덕분에 모욕이 끼어들 틈이 없었다.

공감을 연구하는 또 다른 도구는 게임이다. 팔로알토의 미래연구소(IFTF)는 청소년을 겨냥한 멀티플레이어 게임 Face the Future를 개발했다. 게임은 미래에 FeelThat이라는 기기가 발명되어 사람의 감정을 다른 사람에게 전달한다고 설정한다. 이 기기는 호르몬 수치와 목소리의 변화를 측정하고, 그러면 주변 사람들은 FeelThat 소유자가 느끼는 것을 몸으로 느낄 수 있다. IFTF는 학생들에게 사람들이 이런 기기를 어떻게 쓸지에 대해 이상적인 시나리오와 디스토피아적 시나리오를 생각해 보라고 요청했다. 일부 참가자는 FeelThat이 사람들을 가깝게 만들 것이라고 보았다. 예를 들어 그것은 “트럼프가 멕시코 이민자가 느끼는 것을 느끼게 할 것”이라고 했다. 그러나 다른 이들은 질문을 던졌다. 이 기기가 감정을 근거로 한 새로운 차별의 구실이 되지 않을까? 국가가 이런 프로그램에서 얻은 데이터를 바탕으로 시민을 더 적극적으로 감시하게 되지 않을까? 학생들은 본질적으로 전 세계 기술 열광자들이 말하는 것과 같은 이야기를 한 셈이다. 기술은 그 자체로 우리에게 좋거나 나쁜 성격을 심어 주지 않으며, 이미 존재하는 습관을 이용할 뿐이라는 것이다.

어린 학생들을 위한 ‘공감형’ 게임도 있다. 회사 타이니밥은 아주 어린 아이들을 위한 앱을 만든다. 예를 들어 게임 Homes에서는 미국의 방갈로부터 몽골의 유르트까지 세계 여러 민족의 집을 가상으로 방문할 수 있다. 아이가 웹캠을 켜면, 낯선 집을 탐험하는 동안 거울에 비친 자신을 보게 되고, 지구 반대편에도 본질적으로 같은 아이들이 살고 있다는 생각을 하게 된다. 이 회사는 예멘 출신 무슬림 이민자 가족으로부터 따뜻한 반응을 얻었다. 그 가족의 어린 딸은 미국의 새 친구들에게 고향에서 어떻게 살았는지 보여주고 싶었지만, ‘예멘의 집’을 검색하면 인터넷에는 전쟁으로 파괴된 주택만 가득했다. Homes 앱에서 그녀는 자기 집과 비슷한 현대적인 예멘 가옥을 찾았고, 처음으로 또래들이 고향에 관심을 보이는 것에 자부심을 느낄 수 있었다. 한편 게임 Random App of Kindness는 아이가 사람이나 동물을 가상으로 돕게 해 준다. 10살 이상 106명의 참가자를 대상으로 한 결과, 두 달 동안 이 게임을 사용한 뒤 그들은 실생활에서 주변 사람들을 더 기꺼이 도왔다.

가상현실은 ‘공감 기계’다. 감독 크리스 밀크는 2015년 TED 컨퍼런스에서 이 기술을 그렇게 불렀다. 밀크는 관객이 시리아 난민 캠프 한가운데로 옮겨지는 VR 영화 「시드라 위의 구름」을 만들었다. 이 영화는 다보스 포럼에서 상영되었고, 세계 지도자들의 반응은 감독에게 인상적으로 보였다. 유엔이 사람들을 가난한 나라로 데려가기 위해 VR을 쓰기 시작하자 기부금이 두 배로 늘었다. 홀로코스트, 기후 위기, 인종적 불평등의 결과를 설명하는 VR 영화들도 나왔다. 한 영화에서는 아무 이유 없이 경찰의 검문을 받는 흑인 청소년의 자리에 설 수 있다. 다른 영화에서는 낙태 수술을 받으러 왔다가 시위대에게 모욕을 당하는 여성의 자리에 선다(“네 엄마가 낙태했어야 했어!”). 콜럼비아대학교 디지털 저널리즘 센터는 VR 몰입이 사진이나 영상보다 더 감정적인 반응을 불러일으킬 뿐 아니라, 시청 후 관객이 구체적인 행동, 예컨대 기부를 하도록 더 자주 이끈다는 결론을 내렸다.

하지만 VR은 조작의 공간도 만든다. 마크 저커버그는 허리케인 마리아 이후 푸에르토리코를 VR로 둘러보는 기획이 논란이 되자 사과해야 했다. 파괴된 장면 위에 저커버그의 만화 아바타가 덧씌워져 상황을 설명했는데, 많은 시청자에게 그 해설은 빈정대는 것으로 들렸다. 엡손 모베리오의 증강현실 안경은 공장 노동자에게 특정 동작을 하면 어떤 일이 생길지 보여줄 수 있다. 한편으로 안경 제작자들은 노동자의 입장에 서서 그를 도울 수 있었다. 다른 한편으로 상사도 ‘그의 입장에 설’ 수 있어서, 두 배의 강도로 부하 직원을 착취할 수 있다(예를 들어 안전 수칙 위반을 부추기는 식으로, 그 수칙은 안경에 ‘기재’되어 있지 않다). 알레한드로 곤살레스 이냐리투 감독이 이민자들에 관해 만든 아카데미상 수상작 VR 영화 「살과 모래」도 비판을 받았다. 영화는 조작적이라는 평을 받았고, 한편으로는 지나치게 분위기를 몰아가면서(이민 통제의 모든 어두운 면이 나온다) 동시에 비현실적이라는 평도 받았다. 예를 들어 가상 인물을 통과해 걸어가며 그의 뛰는 심장을 볼 수 있다.

공감은 마케팅 수법이자 기업 문화의 필수 요소가 되고 있다. 영국 기업 The Empathy Business와 하버드 비즈니스 리뷰는 공감 수준이 가장 높은 기업의 순위를 발표한다(페이스북, 구글, 링크드인, 넷플릭스가 꾸준히 상위권에 오른다). 평가는 경영진이 차별이나 괴롭힘 문제를 어떻게 다루는지뿐 아니라, 직원들이 서로의 감정에 귀 기울이고 동료를 ‘뒤에서 헐뜯지’ 않으며 함께 일할 수 있도록 조직하는 능력도 포함한다. 2016년 미국 고용주의 20%가 관리자들을 위한 ‘공감 교육’ 과정을 도입했다.

‘공감 훈련’은 대기업에서 흔한 일이다. 트랜스젠더 사업가 나탈리 이건은 원래 트랜스젠더를 위한 소셜네트워크로 구상했던 스타트업 Translator를 설립했다. 그러나 많은 잠재 투자자들은 이런 사용자들의 경험이 다른 이들과 어떻게 다른지 이해하지 못했다. 그래서 이건은 Translator를, 한 집단의 경험을 누구나 이해할 수 있는 언어로 ‘번역’하는 앱으로 바꾸었다. 이 스타트업은 챗봇과 VR 기술을 이용해, 고객사 직원들(맥킨지 & 컴퍼니 같은 거대 기업을 포함해)이 여성과 소수자들이 비즈니스 현장에서 겪는 어려움을 더 잘 이해할 수 있게 한다. 앱은 익명이므로, ‘특권 퍼레이드’처럼 누구도 모욕당한다고 느끼지 않는다. 특권 퍼레이드는 HR이 부유한 가정에서 태어났거나, 이민자가 아니거나 하는 사람들에게 앞으로 나오라고 요청하는 전형적인 기업 교육이다.

직원을 뽑을 때도 공감 성향을 기준으로 삼는다. 예를 들어 호텔 체인 하얏트 호텔스는 고객과의 소통에 인공지능을 적극적으로 활용하지만, 발생한 문제를 해결하려면 여전히 실제 사람이 필요하다. 새 직원을 채용할 때 하얏트는 파이메트릭스 사가 개발한 게임을 하도록 요구하는데, 이 게임은 필요한 유연한 역량을 찾아내는 데 도움을 준다. 또 피델리티 인베스트먼츠는 VR 시뮬레이션으로 고객 서비스를 개선한다. 콜센터 직원은 그 시뮬레이션에서 전화를 건 고객의 ‘집’을 가상으로 방문해 그가 어떻게 사는지 직접 보고, 회사의 해결책이 그의 생활에 어떤 영향을 줄지 확인할 수 있다.

봇이 이미 치료사를 대신하고 있다: 예를 들어 화면 속 엘리는 카디건을 입은 차분한 흑발 여성의 모습이다. 그녀는 군인들과 대화하며 외상 후 스트레스 장애의 징후를 찾아낸다. 이것은 참전용사의 사회 복귀를 돕는 대화형 프로그램 SimCoach의 일부다. ‘엘리’와 상담을 마친 사람들은 이후 익명이 아닌 상담에서 의사에게 더 솔직하게 털어놓았다. 아마도 그녀가 인간적이지만 사람과 지나치게 닮지 않았기 때문일 것이다. 그래서 사람들은 편안하게 속마음을 열 수 있다. 로봇이 다른 사람처럼 강한 공감을 자아내지는 않지만, 완전히 영혼 없는 기계로 여겨지지도 않는다. 예컨대 2012년 연구에서는 어린이의 98%가 다른 사람을 벽장에 가두는 것을 원하지 않았고, 100%는 일반 빗자루를 벽장에 가두는 것에 반대하지 않았지만, 46%는 로봇 로비에를 그렇게 벌주는 것을 원하지 않았다. 개발자들은 우리의 약점을 잘 이해하고 있으며, 2019년에는 포옹용 특수 로봇 러보트까지 선보였다.

봇이 부모가 더 나아지도록 도울 수 있다. 비비안 민은 부모와 자녀의 관계를 살피고, 함께 할 수 있는 활동을 제안하는 푸시 알림을 보내는 앱 Muse를 만들었다. 예를 들어 종이비행기 대회를 열거나 욕실 배관이 어떻게 작동하는지 알아보라고 제안한다. 아이가 계속 지기만 하면 앱은 엄마에게 아이가 이기도록 양보하라고 조언한다. 온라인에서 많은 시간을 보내는 아이들에게 부모가 공감의 모범을 보여주기가 점점 어려워지고 있어서, Muse는 구원자가 된다. 이 프로그램은 쉰 가지 인지 구조를 추적하고, 특정 연령의 아이에게 어떤 것을 가장 잘 키워야 하는지 알고 있다.

마지막으로, 봇은 힘든 순간에 힘이 되어 줄 수 있다. 챗봇 레플리카는 개발자 예브게니야 쿠이다의 가장 친한 친구가 죽은 뒤 만들어졌다. 그녀는 세상을 떠난 친구가 보낸 모든 메시지와, 공통의 친구들이 전달해 준 그의 메시지를 AI에 업로드했다. 완성된 앱은 다른 사람과 대화하는 느낌과는 거리가 멀지만, 성찰에는 매우 적합하다. 레플리카에 무언가를 털어놓으면, 봇은 자신을 더 잘 이해하도록 돕는 유도 질문을 던진다. 이 앱은 친구나 아이, 혹은 사랑하는 강아지에게 말하듯이 자신에게 말하는 법을 다시 가르쳐 준다. 다만 약간의 알고리즘의 도움을 받아서.

하지만 디지털 셀프헬프가 항상 비인격적인 것은 아니다. 예를 들어 로버트 모리스는 오래전부터 자기 문제의 해결에 낯선 사람을 끌어들이는 데 익숙했다. 그는 자신의 관찰과 어려움을 기록해 아마존 메커니컬 터크라는 아웃소싱 플랫폼을 통해 낯선 사람들에게 보냈고, 그곳에서 사람들은 몇 센트를 받고 그의 행동을 평가하며 때로는 상황을 새로운 시각으로 보게 해 주었다. 그렇게 해서 코코 서비스의 아이디어가 나왔다. 사람들이 서로의 문제를 논의하고 가상으로 따뜻한 위로를 건네는 곳이다. 때로는 낯선 사람에게 “다 잘될 거야”라고 쓰는 것만으로 충분하다. 코코의 알고리즘은 에어비앤비가 자체 AI 개발에 쓰기 위해 인수했고, 텀블러는 코코를 자사 플랫폼에 넣어서, 사용자가 ‘우울증’이나 ‘자살’ 같은 태그로 검색하면 사이트가 코코를 이용하라고 권했다. ‘무관심하지 않은 사람들의 익명 커뮤니티’라는 소개와 함께.

인공지능에게는 악의가 없지만, 우리의 악한 충동을 반영할 수는 있다. 그리고 똑같이 우리의 공감도 반영할 수 있다. 결국 모든 것은 사람에게 달려 있다.