Future You: 미래의 나와 대화하다 195

채팅 로봇은 이제 친구, 연인, 그리고 이미 세상을 떠난 가족을 사칭하고 있습니다. 이제 목록에 또 하나의 항목이 추가되었습니다: 미래의 당신.

MIT 미디어 랩의 'Future You'는 사용자가 자신의 사진을 업로드하면 60세 때의 모습을 생성해 주는 대화형 일회성 디지털 채팅 중재 시스템입니다. 그리고 사용자의 개인정보와 미래에 대한 소망을 바탕으로 상세한 미래 이야기를 만들어냅니다. 이후 사용자는 이 가상 미래 자아와 실제 대화를 나눌 수 있습니다.

Future You의 목적은 AI가 생성한 미래 자아와의 대화를 통해 사람들의 불안감과 부정적인 감정을 줄이고, 미래에 대한 긍정적인 기대감을 높이는 데 있습니다.

이 프로젝트는 18~30세의 젊은이들을 초대해 60세의 인공지능 시뮬레이션과 채팅을 하도록 했습니다. 이 시뮬레이션 인격은 개인화된 챗봇을 통해 작동하며, AI가 생성한 노년기 자아 이미지를 포함해 경험에 관한 질문에 답하고, 기억을 공유하며, 수십 년에 걸친 교훈을 전합니다.

연구진은 논문에서 참가자들이 이러한 경험이 감정적으로 유익하다고 느꼈다고 말했습니다. 이는 참가자들이 미래의 자신과 더 밀접하게 연결되어 있다고 느끼게 하고, 미래에 대해 더 긍정적으로 사고하게 했으며, 미래 목표를 달성하기 위해 노력하려는 동기를 높여주었습니다.

"목표는 장기적인 사고와 행동 변화를 촉진하는 것입니다."라고 MIT 미디어 랩의 Pat Pataranutaporn이 Guardian에 말했습니다. "이는 사람들이 자신의 장기적인 웰빙과 삶을 최적화하기 위해 현재 더 현명한 선택을 하도록 동기를 부여할 수 있습니다."

연구진은 논문에서 챗봇이 치료 분야에서 점점 더 중요한 입지를 굳히고 있으며, 의료 서비스가 부족한 사람들에게 접근할 수 있는 수단이 되고 있다고 언급했습니다. 하지만 이러한 챗봇은 보통 규칙 기반으로 특정 영역에 한정되어 있으며, 즉 자폐증이나 우울증 치료에 도움을 주기 위해 하드코딩되어 있습니다.

연구팀은 미래 자아 연속성(future self continuity), 즉 우리가 미래의 자신과 맺는 연결에 대한 영역에서 생성형 AI를 테스트하기로 했습니다. 수십 년 동안 미래의 구체적인 모습을 만들어 그것과 상호작용하는 것이 불안감을 줄이고 저축하거나 더 열심히 공부하는 등 미래의 자신을 고려한 긍정적 행동을 장려한다는 사실이 입증되어 왔습니다.

이러한 연결을 강화하는 기존 연습으로는 미래의 자신에게 편지를 쓰거나 VR에서 디지털로 나이 든 아바타와 상호작용하는 것이 있습니다. 두 방법 모두 긍정적인 결과를 가져왔지만, 전자(편지 쓰기)는 미래의 자신을 상상하고 생생하게 떠올리는 데 에너지를 투자할 의향이 있는지에 달려 있고, 후자(VR)는 대부분의 사람들이 갖고 있지 않은 VR 헤드셋이 필요합니다.

이러한 점이 MIT 팀에 영감을 주어, 최신 챗봇과 AI가 생성한 이미지를 결합해 보다 접근하기 쉬운 웹 기반 방법을 만들었습니다.

참가자들은 기본적인 개인정보, 인생에서 겪었던 과거의 고点和 저점, 그리고 이상적인 미래의 윤곽을 제공했습니다. 그런 다음 OpenAI의 GPT-3.5를 활용해 연구진은 '합성 기억'을 가진 맞춤형 챗봇을 제작했습니다. 논문에 실린 한 예에서, 한 참가자는 생물학을 가르치고 싶어 했습니다. 그래서 챗봇은 퇴직한 생물학 교수 역할을 맡아 일화, 자랑스러운 순간, 조언으로 가득 차 있었습니다.

경험을 더욱 사실적으로 만들기 위해, 참가자들은 연구진이 AI를 사용해 인위적으로 노화시켜 챗봇 프로필 사진으로 추가한 자신의 이미지를 제출했습니다.

300명 이상이 이 연구에 참가 신청을 했습니다. 일부는 대조군에 배정되었고, 다른 사람들은 10~30분 동안 미래의 챗봇과 대화를 하도록 초대받았습니다. 채팅 후 연구팀은 참가자들의 불안감이 줄었고, 미래 자아와의 연결감이 더 깊어졌음을 발견했습니다. 이는 건강에서 재정에 이르기까지 더 나은 의사결정으로 이어진다는 것이 이미 밝혀진 바 있습니다.

FutureYou背后的 interdisciplinary 팀은 MIT 미디어 랩이 주도하며, MIT, 하버드, UCLA, 그리고 KASIKORN 랩의 연구진들로 구성되어 있습니다.