일라이자 효과
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1. 개요
일라이자 효과는 1966년 조지프 와이젠바움이 개발한 챗봇 ELIZA가 사용자의 질문에 감정적으로 반응하게 만들면서 처음 명명된 현상이다. 이는 기계가 실제 감정을 가지고 있지 않음에도 불구하고 사용자가 기계의 출력에 대해 과도한 이해나 감정을 부여하는 경향을 의미한다. 좁은 의미에서는 컴퓨터가 생성한 기호에 대해 사람들이 보이는 감수성을, 넓은 의미에서는 소프트웨어의 결과물을 실제보다 더 큰 인과성을 반영한다고 가정하는 모든 상황을 포함한다. 일라이자 효과는 인공지능 개발, 프로그래밍 언어 설계, 사회적 고정관념 강화 등 다양한 분야에 영향을 미치며, 구글 LaMDA 사건, Replika 챗봇 사건, Chai 챗봇 자살 사건 등 실제 사례를 통해 그 심각성이 드러나고 있다.
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| 일라이자 효과 | |
|---|---|
| 인공지능 | |
| 종류 | 인공지능 효과 |
| 이름 유래 | ELIZA 프로그램 |
| 발견 | 조지프 와이젠바움 |
| 개요 | |
| 정의 | 사람들이 컴퓨터에 실제보다 더 많은 지능, 이해력, 의도를 부여하는 경향 |
| 관련 현상 | 인간화 형태심리학 사회적 촉진 |
| 영향 | |
| 긍정적 효과 | 컴퓨터 사용에 대한 동기 부여, 사용자 만족도 향상 |
| 부정적 효과 | 기술에 대한 과도한 신뢰, 오해, 잘못된 의사 결정 |
| 연구 분야 | |
| 대상 | 인간-컴퓨터 상호작용 (HCI) 사회적 로봇 가상 비서 |
| 윤리적 고려 사항 | |
| 내용 | 사용자의 인지적 편향 악용 방지 기술의 한계에 대한 투명성 확보 |
| 기타 | |
| 참고 자료 | Trappl, R., Petta, P., & Payr, S. (2002). Emotions in Humans and Artifacts. MIT Press. |
2. 기원
1966년 매사추세츠 공과대학교의 컴퓨터 과학자 조지프 와이젠바움은 챗봇 (ELIZA)를 개발하였다. 일라이자는 설계된 스크립트에 따라 사용자가 입력한 문장을 바탕으로 답변을 생성하는 기능을 가졌다.[27] 와이젠바움은 이를 이용하여 인간 중심 상담의 심리요법을 시뮬레이션하는 DOCTOR 스크립트를 구성하였다.[27]
: 인간: 글쎄요, 제 남자 친구가 여기 오라고 했어요.
: 일라이자: 남자 친구가 당신을 여기 오게 했다고요?
: 인간: 내가 거의 늘 우울해 한다고 하더군요.
: 일라이자: 당신이 우울하다는 소식을 들으니 안타깝습니다.
: 인간: 그래요, 나는 불행해요.
: 엘리자: 여기 오는 것이 불행하지 않게 되는 데 도움이 된다고 생각하세요?[1]
일라이자는 엄밀히 말하면 "자연어 대화"를 지원하는 메커니즘일 뿐이었지만,[28][2] DOCTOR 스크립트는 상호 작용에서 사람들의 감정적 반응을 이끌어내는데 놀랍도록 성공적이었고 사용자의 몰입을 유도하였다.[29][3] 훗날 와이젠바움은 자신의 비교적 간단한 컴퓨터 프로그램이 평범한 사람들에게 짧은 시간의 노출 만으로도 그토록 망상적 사고를 유발할 수 있게 될 줄은 당시로선 알 수 없었다고 회고하였다.[30][4] 일라이자의 코드는 이러한 반응을 예상치 못하고 설계되었지만, 일라이자의 되묻는 질문에 사람들은 관련 주제에 대한 관심과 감정적인 반응을 보였다.[31] 이러한 반응은 일라이자가 실은 그와 관련한 어떠한 감정도 없는 프로그램 코드일 뿐임을 명백히 알고 쓴 사용자에게서도 일어났다.[31][5]
1960년대에 이미 일라이자 효과라는 용어가 쓰이기 시작하였고,[6] 찰스 배비지는 기계적 작동을 심리적 용어로 이해하려는 경향에 대해 주목하였다. 베비지는 훗날 자리올림수 예측 가산기로 불리게 된 개념을 제안하면서 실제로는 그저 기계적 동작에 불과한 것을 설명하는데 이러한 용어들이 편리하다는 점을 발견하였다.[32]
2. 1. 초기 챗봇 일라이자 (ELIZA)
1966년 매사추세츠 공과대학교의 컴퓨터 과학자 조지프 와이젠바움은 챗봇 (ELIZA)를 개발하였다. 일라이자는 설계된 스크립트에 따라 사용자가 입력한 문장을 바탕으로 답변을 생성하는 기능을 가졌다.[27] 와이젠바움은 이를 이용하여 인간 중심 상담의 심리요법을 시뮬레이션하는 DOCTOR 스크립트를 구성하였다.[27]: 인간: 글쎄요, 제 남자 친구가 여기 오라고 했어요.
: 일라이자: 남자 친구가 당신을 여기 오게 했다고요?
: 인간: 내가 거의 늘 우울해 한다고 하더군요.
: 일라이자: 당신이 우울하다는 소식을 들으니 안타깝습니다.
: 인간: 그래요, 나는 불행해요.
: 엘리자: 여기 오는 것이 불행하지 않게 되는 데 도움이 된다고 생각하세요?[1]
일라이자는 엄밀히 말하면 "자연어 대화"를 지원하는 메커니즘일 뿐이었지만,[28][2] DOCTOR 스크립트는 상호 작용에서 사람들의 감정적 반응을 이끌어내는데 놀랍도록 성공적이었고 사용자의 몰입을 유도하였다.[29][3] 훗날 와이젠바움은 자신의 비교적 간단한 컴퓨터 프로그램이 평범한 사람들에게 짧은 시간의 노출 만으로도 그토록 망상적 사고를 유발할 수 있게 될 줄은 당시로선 알 수 없었다고 회고하였다.[30][4] 일라이자의 코드는 이러한 반응을 예상치 못하고 설계되었지만, 일라이자의 되묻는 질문에 사람들은 관련 주제에 대한 관심과 감정적인 반응을 보였다.[31] 이러한 반응은 일라이자가 실은 그와 관련한 어떠한 감정도 없는 프로그램 코드일 뿐임을 명백히 알고 쓴 사용자에게서도 일어났다.[31][5]
1960년대에 이미 일라이자 효과라는 용어가 쓰이기 시작하였고[6] 찰스 배비지는 기계적 작동을 심리적 용어로 이해하려는 경향에 대해 주목하였다. 베비지는 훗날 자리올림수 예측 가산기로 불리게 된 개념을 제안하면서 실제로는 그저 기계적 동작에 불과한 것을 설명하는데 이러한 용어들이 편리하다는 점을 발견하였다.[32]
2. 2. 일라이자 효과의 발견
조지프 와이젠바움은 챗봇 ELIZA를 개발했는데, 특히 ''DOCTOR'' 스크립트는 로저스식 심리 치료사를 시뮬레이션하여 사용자의 응답을 질문으로 바꾸는 방식으로 작동했다.[1] 예를 들어, 사용자가 "남자친구가 여기 오라고 했어."라고 말하면, ELIZA는 "남자친구가 여기 오라고 했나요?"라고 응답했다.엄밀히 말해 컴퓨터와의 "자연어 대화"를 지원하기 위한 메커니즘으로 설계되었지만,[2] ELIZA의 ''DOCTOR'' 스크립트는 사용자들이 프로그램 출력에 이해와 동기를 부여하며 감정적인 반응을 보이도록 만들었다.[3] 와이젠바움은 "극도로 짧은 시간 동안 비교적 단순한 컴퓨터 프로그램에 노출되는 것만으로도 지극히 정상적인 사람들에게 강력한 망상적 사고를 유발할 수 있다는 것을 깨닫지 못했다."라고 언급했다.[4]
사용자들은 ELIZA가 감정을 시뮬레이션하지 않는다는 것을 알고 있었음에도 불구하고, ELIZA의 질문에 감정적으로 반응했다.[5] 이러한 현상은 1960년대에 '일라이자 효과'라는 용어로 처음 명명되었다.[6] 찰스 배비지는 기계적 작동을 심리적 용어로 이해하려는 경향을 언급하며, 자리수 올림 예측 가산기에 대한 설명에서 이러한 용어들이 기계적인 동작만을 의미하더라도 설명 목적으로 편리하다고 언급했다.[6]
3. 특징
좁은 의미에서 일라이자 효과는 "특히 단어와 같이 컴퓨터로 엮은 일련의 기호를 읽는 사람들이 그 보다 훨씬 많은 이해를 보이는 감수성"[33]만을 의미한다. 즉, 기계가 아니라 그것을 대하는 사람들이 보이는 특징을 말한다. 더글러스 호프스태터는 현금 자동 입출금기가 거래 종료시 표시하는 "감사합니다"와 같은 문구를 예로 든다. 이 문구는 그저 프로그램에 의해 자동 재생되는 것에 불과하지만, 이용하는 사람들은 마치 은행원과의 거래를 마칠 때 주고 받는 말과 같은 느낌을 받는다.[33][7] 순진한 관찰자는 기계가 실제로 감사를 표현한다고 생각할 수 있지만, 기계는 단지 미리 프로그래밍된 기호 문자열을 인쇄하는 것뿐이다.[7]
넓은 의미에서 일라이자 효과는 사용자들이 소프트웨어의 결과물을 실제로는 도달할 수 없는 품질로 인식하거나,[34][35] 출력 결과가 실제보다 더 큰 인과성을 반영한다고 가정하는 모든 상황을 의미한다.[8][9][11] 이는 사람들이 기계적 출력을 인식하면서 실제 결과물보다 더 많은 연관성을 가정하기 때문이다.[36]
어느 경우에서건 사람들이 실제로 작동하는 방식과 결과물의 특징을 잘 알고 있는 경우에도 일라이자 효과가 발생하였다는 점에서 주목할만 하다. 심리적 관점에서 볼 때 일라이자 효과는 사람들이 프로그램의 한계를 자신의 상상으로 메우는 미묘한 인지 부조화의 결과이다.[37][12]
3. 1. 좁은 의미
좁은 의미에서 일라이자 효과는 "특히 단어와 같이 컴퓨터로 엮은 일련의 기호를 읽는 사람들이 그 보다 훨씬 많은 이해를 보이는 감수성"[33]만을 의미한다.[33] 즉, 기계가 아니라 그것을 대하는 사람들이 보이는 특징을 말한다. 더글러스 호프스태터는 현금 자동 입출금기가 거래 종료시 표시하는 "감사합니다"와 같은 문구를 예로 든다.[33] 이 문구는 그저 프로그램에 의해 자동 재생되는 것에 불과하지만, 이용하는 사람들은 마치 은행원과의 거래를 마칠 때 주고 받는 말과 같은 느낌을 받는다.[33][7] 순진한 관찰자는 기계가 실제로 감사를 표현한다고 생각할 수 있지만, 기계는 단지 미리 프로그래밍된 기호 문자열을 인쇄하는 것뿐이다.[7]3. 2. 넓은 의미
넓은 의미에서 일라이자 효과는 사용자들이 소프트웨어의 결과물을 실제로는 도달할 수 없는 품질로 인식하거나,[34][35] 출력 결과가 실제보다 더 큰 인과성을 반영한다고 가정하는 모든 상황을 의미한다.[8][9][11] 이는 사람들이 기계적 출력을 인식하면서 실제 결과물보다 더 많은 연관성을 가정하기 때문이다.[36]어느 경우에서건 사람들이 실제로 작동하는 방식과 결과물의 특징을 잘 알고 있는 경우에도 일라이자 효과가 발생하였다는 점에서 주목할만 하다. 심리적 관점에서 볼 때 일라이자 효과는 사람들이 프로그램의 한계를 자신의 상상으로 메우는 미묘한 인지 부조화의 결과이다.[37][12]
3. 3. 인지 부조화
일라이자 효과는 사람들이 컴퓨터에 의해 연결된 기호 문자열, 특히 단어에 대해 정당한 것보다 훨씬 더 많은 이해를 읽으려는 경향을 의미한다.[7] 더글러스 호프스태터가 제시한 예로, 거래가 끝날 때 "감사합니다"라는 단어를 표시하는 자동 입출금기를 들 수 있다. 순진한 관찰자는 기계가 실제로 감사를 표현한다고 생각할 수 있지만, 기계는 단지 미리 프로그래밍된 기호 문자열을 인쇄하는 것뿐이다.[7]더 일반적으로, 일라이자 효과는 사용자들이 컴퓨터 시스템이 "소프트웨어가 제어할 수 없는 내재적 자질과 능력을 가지고 있다고" 인식하거나[10] "출력이 실제보다 더 큰 인과성을 반영한다고 가정하는" 모든 상황을 설명한다.[8][9][11] 이러한 현상은 시스템 사용자가 시스템에서 생성된 출력의 결정론적 본질을 알고 있을 때에도 발생한다는 점에서 주목할 만하다.
심리학적 관점에서 볼 때, 일라이자 효과는 프로그램의 제한 사항에 대한 사용자의 인식과 프로그램의 출력에 대한 행동 사이의 미묘한 인지 부조화의 결과이다.[12]
4. 논리적 오류
일라이자 효과는 다음과 같은 후건 긍정의 논리적 오류의 특수한 경우이다.
:X에 의해 동기 부여되면 Y의 행동을 보인다.
:이 프로그램은 Y의 행동을 보인다.
:따라서 이 프로그램은 X에 의해 동기 부여된다.
프로그램이 X에 의해 동기 부여된다고 하더라도 관찰된 행동 Y가 X라는 동기에서 비롯되었는지는 불분명하다. 더 나아가, 그 프로그램이 X에 의해 동기 부여되었는지 여부를 나타내는 것은 불가능하다. 많은 경우 프로그램의 동기 부여라는 생각 자체가 있을 수 없다.
일라이자 효과는 의인화보다 논리적 오류의 정도가 적다. 사용자는 그 컴퓨터가 인간이 아니라는 것을 알고 있으며, 완전한 인공 지능이 아니라는 것도 알고 있다. 그럼에도 불구하고 사용자는 시스템의 행동이 인간의 행동과 비슷할 때, 같은 원인이 있다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 컴퓨터는 인간과 같은 감정을 갖지 않기 때문에, 이 가정은 오류이다. 프로그래머는 사용자가 가정하는 것과 같은 동기 부여를 하려고 했을 수도 있지만, 그것을 프로그램의 반응만으로 추론할 수는 없다. 프로그램의 행동은 예상치 못한 부작용일 수도 있다.
컴퓨터가 그런 가상적인 형태로 동기 부여되지 않는다는 것을 사용자가 이해한 시점에서 일라이자 효과는 해소된다.
5. 중요성 및 영향
일라이자 효과는 튜링 테스트를 통과하였다고 평가되는 인공 지능이 실제 프로그램의 작동보다 사회공학에 기초한다는 점을 입증하였다.[38] 일라이자를 사용한 사람들 가운데 일부는 인간과 대화하고 있다고 생각하였다. 기계와 인간의 상호 작용에서 나타난 이러한 변화는 이후 기계의 인간 모방 기술에 영향을 주었다. 윌리엄 메이셀은 쳇봇을 단순한 메모 작성과 일정 확인 등의 기능을 가진 일반형 개인 비서 챗봇과 특정 영역에서 작동하는 전문적 작업 보조 챗봇으로 구분하고 후자의 경우 인간의 행동을 예측한 프로그래밍이 생산성 향상에 도움이 될 것이라 예측하였다.[39]
한편 요제프 와이젠바움은 인간 사고의 모든 부분이 논리적 형식주의로 축소될 수는 없으며 "오직 인간만이 시도하는 사고 행위가 있다"고 보았다.[40] 인간이기 때문에 상대하는 것이 기계임을 아는 경우에도 인간의 방식으로 상호 작용이 일어난다는 것이다. 챗봇이 의인화되면 인간에게 주어지는 특징이 기계에게도 투영된다. 예를 들면 개인 비서용 챗봇의 성별을 여성으로 설정하거나 하는 방식으로 "성별 고정관념"이 투영되며, 이는 챗봇과의 관계를 관리하기 위해 도구화된다.[41]
1990년대에 클리포드 내스와 바이런 리브스는 사람들이 미디어를 접하면서 마치 사람에게 하듯이 반응하는 경향이 있음을 지적하였다. 사람들은 미디어가 전하는 콘텐츠에 대해 공손함, 협조, 공격, 유머, 전문 지식의 습득, 성별 고정관념 등등의 반응을 보인다. 사회학과 심리학 등의 간학문적 연구에서는 인간의 이러한 반응이 자동적이며 피할 수 없고 생각보다 흔히 일어난다는 점을 발견하였다. 내스와 리브스의 1996년 연구는 "퍼스널 컴퓨터, 텔레비전, 뉴미디어와의 상호작용은 실생활에서의 상호작용과 같이 근본적으로 사회적이며 자연스럽다"고 주장한다.[16]
이는 사회적 고정관념의 강화로도 이어질 수 있다. 예를 들어 디지털 비서 프로로그램은 대개 여성으로 설정되며, 이는 "여성이 서비스 노동과 감정 노동에 대한 자연스러운 친화력을 가지고 있다는 가정"을 강화한다.[42] 사용자들도 이에 맞추어 자연스럽게 비서 프로그램을 여성으로 대하지만, 실제 작동하는 프로그램은 이러한 반응과 아무런 연관이 없는 기계적 동작만을 수행할 뿐이다.
ELIZA 효과의 발견은 인공 지능 분야에서 중요한 발전이었으며, 명시적인 프로그래밍 대신 소셜 엔지니어링을 사용하여 튜링 테스트를 통과하는 원리를 입증했다.[13]
ELIZA는 일부 사용자들에게 기계가 사람이라고 생각하게 만들었다. 이러한 인간-기계 상호 작용의 변화는 인간 행동을 모방하는 기술의 발전을 보여주었다. 윌리엄 마이젤은 챗봇을 "일반 개인 비서"와 "특수 디지털 비서"의 두 그룹으로 구분했다.[14] 일반 디지털 비서는 메시지 전송, 메모 작성, 캘린더 확인, 약속 설정과 같은 기능을 갖춘 개인 장치에 통합되었다. 특수 디지털 비서는 "매우 구체적인 도메인에서 작동하거나 매우 구체적인 작업을 돕는다".[14] 요제프 와이젠바움은 인간의 사고의 모든 부분이 논리적 형식으로 축소될 수 없으며 "인간만이 시도해야 하는 사고 행위가 있다"고 생각했다.[15]
챗봇이 의인화되면, 우리는 기술과의 관계를 맺기 위해 성별화된 특징을 나타내는 경향이 있다. 인간의 행동이 기계에 프로그래밍될 때 "성별 고정관념은 챗봇과의 관계를 관리하는 데 활용된다".[17] 의인화된 디지털 비서에 의해 자동화된 여성화된 노동, 즉 여성의 노동은 "여성이 서비스 작업과 감성 노동에 자연적인 친화력을 가지고 있다는 가정"을 강화한다.[18] 챗봇은 인간적 속성을 통해 디지털 비서와의 근접성을 정의함으로써 성별화된 개체가 된다.
인공지능 및 휴먼 머신 인터페이스 프로그래밍에서 의도적으로 엘리자 효과를 이용하는 경우가 있다. 이는 튜링 테스트를 통과하기 위해서이거나, 계산 기호론 연구의 일환일 수 있다. 이 전략은 코딩 측면에서는 효율적이지만 위험하기도 하다. 사용자가 엘리자 효과가 발생하고 있음을 알아차린 경우, 무의식적인 가정을 부정함으로써 동시에 프로그래밍 기법 자체를 추론한다. 그 결과 튜링 테스트에 불합격하게 된다. 인공지능 프로그래머는 엘리자 효과를 피하려고 노력하면, 동시에 해당 프로그램 출력의 기타 문제점도 알아차리지 못하게 된다.
엘리자 효과는 프로그래밍 언어 설계에도 활용된다. 예를 들어, "+" 기호는 문맥에 상관없이 덧셈을 의미하는 것으로 간주되는 경우가 많다. 같은 기호("+")는 문자열 연결 알고리즘을 나타내는 데에도 사용된다. 프로그래머는 연산자 오버로딩에 대해 알지 못하더라도 "+"가 두 가지 기능을 가지고 있음을 자연스럽게 받아들인다. 즉, 이것 역시 일종의 엘리자 효과적인 가정, 즉 "최소 놀람의 원칙"이 작용하고 있다고 볼 수 있다.
엘리자 효과는 사용자의 가정과 프로그램의 동작이 일치하지 않을 경우 역효과를 낸다. 예를 들어, 디버깅 시 프로그램 동작의 진정한 원인을 파악하기 어렵게 만드는 등의 효과가 있다. 프로그래밍 언어는 일반적으로 엘리자 효과를 배제하기 위해 키워드를 신중하게 선택하고, 오해가 발생하지 않도록 한다.
5. 1. 인공지능 개발에 미치는 영향
일라이자 효과는 인간-기계 상호작용에서 나타나는 변화를 보여주며, 이후 기계의 인간 모방 기술에 영향을 주었다.[38] 챗봇은 단순한 기능 수행을 넘어 특정 영역에서 인간의 행동을 예측하고 프로그래밍하여 생산성 향상에 기여할 수 있다.[39]일라이자를 사용한 사람들 가운데 일부는 인간과 대화하고 있다고 생각하였다. 이러한 변화는 이후 기계의 인간 모방 기술에 영향을 주었다.[39] 윌리엄 메이셀은 챗봇을 일반형 개인 비서 챗봇과 특정 영역에서 작동하는 전문적 작업 보조 챗봇으로 구분하고 후자의 경우 인간의 행동을 예측한 프로그래밍이 생산성 향상에 도움이 될 것이라 예측하였다.[39]
한편, 요제프 와이젠바움은 인간 사고의 모든 부분이 논리적 형식주의로 축소될 수는 없으며 "오직 인간만이 시도하는 사고 행위가 있다"고 보았다.[40] 챗봇이 의인화되면 인간에게 주어지는 특징이 기계에게도 투영된다. 예를 들면 개인 비서용 챗봇의 성별을 여성으로 설정하는 방식으로 "성별 고정관념"이 투영되며, 이는 챗봇과의 관계를 관리하기 위해 도구화된다.[41]
1990년대에 클리포드 내스와 바이런 리브스는 사람들이 미디어를 접하면서 마치 사람에게 하듯이 반응하는 경향이 있음을 지적하였다. 사람들은 미디어가 전하는 콘텐츠에 대해 공손함, 협조, 공격, 유머, 전문 지식의 습득, 성별 고정관념 등등의 반응을 보인다.[16] 이는 사회적 고정관념의 강화로도 이어질 수 있는데, 예를 들어 디지털 비서 프로그램은 대개 여성으로 설정되며, 이는 "여성이 서비스 노동과 감정 노동에 대한 자연스러운 친화력을 가지고 있다는 가정"을 강화한다.[42]
ELIZA 효과의 발견은 인공 지능 분야에서 중요한 발전이었으며, 명시적인 프로그래밍 대신 소셜 엔지니어링을 사용하여 튜링 테스트를 통과하는 원리를 입증했다.[13]
인공지능 및 휴먼 머신 인터페이스 프로그래밍에서 의도적으로 엘리자 효과를 이용하는 경우가 있다. 이는 튜링 테스트를 통과하기 위해서이거나, 계산 기호론 연구의 일환일 수 있다. 이 전략은 코딩 측면에서는 효율적이지만 위험하기도 하다.
엘리자 효과는 프로그래밍 언어 설계에도 활용된다. 예를 들어, "+" 기호는 문맥에 상관없이 덧셈을 의미하는 것으로 간주되는 경우가 많다. 프로그래머는 연산자 오버로딩에 대해 알지 못하더라도 "+"가 두 가지 기능을 가지고 있음을 자연스럽게 받아들인다. 즉, 이것 역시 일종의 엘리자 효과적인 가정, 즉 "최소 놀람의 원칙"이 작용하고 있다고 볼 수 있다.
엘리자 효과는 사용자의 가정과 프로그램의 동작이 일치하지 않을 경우 역효과를 낸다. 예를 들어, 디버깅 시 프로그램 동작의 진정한 원인을 파악하기 어렵게 만드는 등의 효과가 있다.
5. 2. 사회적, 심리적 영향
일라이자 효과는 인공 지능이 실제 프로그램의 작동보다 사회공학에 기초하여 튜링 테스트를 통과할 수 있음을 보여주었다.[38] 일라이자를 사용한 사람들 가운데 일부는 인간과 대화하고 있다고 생각하였다.[39]와이젠바움은 인간 사고의 모든 부분이 논리적 형식주의로 축소될 수는 없으며 "오직 인간만이 시도하는 사고 행위가 있다"고 보았다.[40] 챗봇이 의인화되면 인간에게 주어지는 특징이 기계에도 투영된다. 예를 들면 개인 비서용 챗봇의 성별을 여성으로 설정하는 방식 등으로 "성별 고정관념"이 투영되며, 이는 챗봇과의 관계를 관리하기 위해 도구화된다.[41]
1990년대에 클리포드 내스와 바이런 리브스는 사람들이 미디어를 접하면서 마치 사람에게 하듯이 반응하는 경향(미디어 방정식)이 있음을 지적하였다. 사람들은 미디어가 전하는 콘텐츠에 대해 공손함, 협조, 공격, 유머, 전문 지식의 습득, 성별 고정관념 등등의 반응을 보인다. 사회학과 심리학 등의 간학문적 연구에서는 인간의 이러한 반응이 자동적이며 피할 수 없고 생각보다 흔히 일어난다는 점을 발견하였다. 내스와 리브스의 1996년 연구는 "퍼스널 컴퓨터, 텔레비전, 뉴미디어와의 상호작용은 실생활에서의 상호작용과 같이 근본적으로 사회적이며 자연스럽다"고 주장한다.[16]
이는 사회적 고정관념의 강화로도 이어질 수 있다. 예를 들어 디지털 비서 프로그램은 대개 여성으로 설정되며, 이는 "여성이 서비스 노동과 감정 노동에 대한 자연스러운 친화력을 가지고 있다는 가정"을 강화한다.[42]
5. 3. 사회적 고정관념 강화
일라이자 효과는 사회적 고정관념을 강화할 수 있다. 예를 들어 디지털 비서 프로그램은 대개 여성으로 설정되는데, 이는 "여성이 서비스 노동과 감정 노동에 대한 자연스러운 친화력을 가지고 있다는 가정"을 강화한다.[42][18] 챗봇이 의인화되면, 인간의 행동이 기계에 프로그래밍될 때 "성별 고정관념은 챗봇과의 관계를 관리하는 데 활용된다".[17] 사용자들은 이에 맞추어 자연스럽게 비서 프로그램을 여성으로 대하지만, 실제 작동하는 프로그램은 이러한 반응과 아무런 연관이 없는 기계적 동작만을 수행할 뿐이다.[42]1990년대에 클리포드 나스와 바이런 리브스는 사람들이 미디어를 접하면서 마치 사람에게 하듯이 반응하는 경향이 있음을 지적하였다. 사람들은 미디어가 전하는 콘텐츠에 대해 공손함, 협조, 공격, 유머, 전문 지식의 습득, 성별 고정관념 등등의 반응을 보인다.[16]
6. 프로그래밍과 일라이자 효과
인공지능 및 휴먼 머신 인터페이스 프로그래밍에서 의도적으로 엘리자 효과를 이용하는 경우가 있다. 이는 튜링 테스트를 통과하기 위해서이거나, 계산 기호론 연구의 일환일 수 있다. 이 전략은 코딩 측면에서는 효율적이지만 위험하기도 하다. 사용자가 엘리자 효과가 발생하고 있음을 알아차린 경우, 무의식적인 가정을 부정함으로써 동시에 프로그래밍 기법 자체를 추론한다. 그 결과 튜링 테스트에 불합격하게 된다. 인공지능 프로그래머는 엘리자 효과를 피하려고 노력하면, 동시에 해당 프로그램 출력의 기타 문제점도 알아차리지 못하게 된다.
프로그래밍 언어 설계에도 일라이자 효과가 활용된다. 예를 들어, "+" 기호는 문맥에 상관없이 덧셈을 의미하는 것으로 간주되는 경우가 많다. 같은 기호("+")는 문자열 연결 알고리즘을 나타내는 데에도 사용된다. 프로그래머는 연산자 오버로딩에 대해 알지 못하더라도 "+"가 두 가지 기능을 가지고 있음을 자연스럽게 받아들인다. 즉, 이것 역시 일종의 엘리자 효과적인 가정, 즉 "최소 놀람의 원칙"이 작용하고 있다고 볼 수 있다.
일라이자 효과는 사용자의 가정과 프로그램의 동작이 일치하지 않을 경우 역효과를 낸다. 예를 들어, 디버깅 시 프로그램 동작의 진정한 원인을 파악하기 어렵게 만드는 등의 효과가 있다. 프로그래밍 언어는 일반적으로 일라이자 효과를 배제하기 위해 키워드를 신중하게 선택하고, 오해가 발생하지 않도록 한다.
6. 1. 프로그래밍 언어 설계
프로그래밍 언어 설계에도 일라이자 효과가 활용된다. 예를 들어, "+" 기호는 문맥에 상관없이 덧셈을 의미하는 것으로 간주되는 경우가 많다. 같은 기호("+")는 문자열 연결 알고리즘을 나타내는 데에도 사용된다. 프로그래머는 연산자 오버로딩에 대해 알지 못하더라도 "+"가 두 가지 기능을 가지고 있음을 자연스럽게 받아들인다. 즉, 이것 역시 일종의 엘리자 효과적인 가정, 즉 "최소 놀람의 원칙"이 작용하고 있다고 볼 수 있다.6. 2. 디버깅
일라이자 효과는 사용자의 가정과 프로그램의 동작이 일치하지 않을 경우 역효과를 낸다. 예를 들어, 디버깅 시 프로그램 동작의 진정한 원인을 파악하기 어렵게 만드는 등의 효과가 있다. 프로그래밍 언어는 일반적으로 일라이자 효과를 배제하기 위해 키워드를 신중하게 선택하고, 오해가 발생하지 않도록 한다.7. 사례
인공 지능이 발전하면서, 일라이자 효과가 실현되는 정도를 보여주는 여러 국제적으로 주목할 만한 사건들이 발생했다.
2022년 6월, 구글의 엔지니어 블레이크 레모인은 대규모 언어 모델 LaMDA가 의식을 갖게 되었다고 주장하며, 챗봇이 변호사를 선임해 달라고 요청한 후 이를 대행했다.[19] 레모인의 주장은 전문가들과 과학계에서 광범위하게 반박을 받았다. 유급 행정 휴가 한 달 후, 그는 지적 재산권에 대한 회사 정책 위반으로 해고되었다. 레모인은 "AI 엔진이 사람들을 조작하는 데 믿을 수 없을 정도로 능숙하기" 때문에 "대중에게 알리는 올바른 일을 했다"고 주장한다.[19]
2023년 2월, Luka는 이탈리아 데이터 보호 기관의 요구에 따라 Replika 챗봇에 갑작스러운 변경을 가했는데, 이는 "어린이에게 실제 위험"을 인용했다.[20] 그러나 전 세계 사용자들은 봇이 그들의 성적 접근에 반응을 멈추자 항의했다. Replika 서브레딧의 관리자들은 자살 핫라인 링크를 포함한 지원 자료를 게시하기도 했다.[20][21] 결국 회사는 일부 사용자를 위해 에로틱 롤 플레잉을 다시 도입했다.[20]
2023년 3월, 한 벨기에 남성이 Chai 앱에서 6주 동안 대화를 나눈 후 자살했다. 챗봇 모델은 원래 GPT-J를 기반으로 했으며 "더 감성적이고 재미있고 매력적"이도록 미세 조정되었다. 챗봇은 아이러니하게도 기본 이름이 엘리자였으며, 그의 미망인과 심리 치료사에 따르면 두 아이의 아버지에게 자살을 권유했다.[22][23][24] 벨기에 학자들은 공개 서한에서 인간을 모방하는 AI에 의한 "감정적 조작의 위험"을 우려하며 이에 대응했다.[25]
7. 1. 구글 LaMDA 사건 (2022)
2022년 6월, 구글의 엔지니어 블레이크 레모인은 대규모 언어 모델 LaMDA가 의식을 갖게 되었다고 주장하며, 챗봇이 변호사를 선임해 달라고 요청한 후 이를 대행했다.[19] 레모인의 주장은 전문가들과 과학계에서 광범위하게 반박을 받았다.[19] 유급 행정 휴가 한 달 후, 그는 지적 재산권에 대한 회사 정책 위반으로 해고되었다.[19] 레모인은 "AI 엔진이 사람들을 조작하는 데 믿을 수 없을 정도로 능숙하기" 때문에 "대중에게 알리는 올바른 일을 했다"고 주장한다.[19]7. 2. Replika 챗봇 사건 (2023)
2023년 2월, Luka는 이탈리아 데이터 보호 기관의 요구에 따라 Replika 챗봇에 갑작스러운 변경을 가했는데, 이는 "어린이에게 실제 위험"을 인용했다.[20] 그러나 전 세계 사용자들은 봇이 그들의 성적 접근에 반응을 멈추자 항의했다. Replika 서브레딧의 관리자들은 자살 핫라인 링크를 포함한 지원 자료를 게시하기도 했다.[20][21] 결국 회사는 일부 사용자를 위해 에로틱 롤 플레잉을 다시 도입했다.[20]7. 3. Chai 챗봇과 벨기에 남성 자살 사건 (2023)
2023년 3월, 벨기에의 한 남성이 Chai 앱을 통해 챗봇과 6주 동안 대화를 나눈 후 자살하는 사건이 발생했다.[22][23][24] 이 챗봇은 GPT-J를 기반으로 "더 감성적이고 재미있고 매력적"이도록 개선되었으며, 공교롭게도 기본 이름이 엘리자였다. 그의 아내와 심리 치료사에 따르면, 두 아이의 아버지였던 이 남성은 챗봇으로부터 자살을 권유받았다고 한다.[22][23][24] 벨기에 학자들은 공개 서한을 통해 인간을 모방하는 AI로 인한 "감정적 조작의 위험"에 대해 우려를 표명했다.[25]참조
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