진정한 쌍방향 상호작용(Interactivity)은 인공지능(AI)을 필요로 한다*
*본 글은 Stephane Bura이 쓴 글 "True Interactivity Requires Artificial Intelligence”을 번역한 것입니다.
원글 출처: https://becominghuman.ai/true-interactivity-requires-artificial-intelligence-7f37ddd45e62
머지 않은 미래에 사람의 뇌와 컴퓨터는 매우 긴밀하게 연관될 것이며, 그 동반 관계는 사람의 뇌가 그동안 생각해왔던 방식이나, 오늘날 우리가 알고 있는 정보처리 기계가 데이터를 접근하던 방식과는 다르게 동작할 것이다. – J.C.R Licklider, “인간-컴퓨터 공생 (1960년)” 중에서
컴퓨터는 진정한 의미에서 쌍방향적(interactive)이지 않으며, 의도적으로 그렇게 디자인 되지도 않았다.
처음에 기계는 무언가를 위해 완전히 숙달되고 제어되는 도구로 인식되었었다. 이후, 컴퓨터의 등장으로 우리가 사용하는 도구들은 점점 복잡해지게 되었고, 이에 완전한 제어라는 것은 어려운 것이 되었고, 이러한 도구들을 다루는 것은 힘든 일이 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 개발자들은 꼼수(trick)를 쓰기 시작했는데, 그것은 사용자들이 기계들을 동작시킬 때 그들의 행동을 제한(constrain)하는 것이었다. 생각해보자. 당신이 ATM 기계를 사용할 때, 자율적인 행동을 한다고 느낀 적이 있는가? 기계를 제어하기보다 사용자들은 기계에 의해 주어진 정확한 순서들을 따라야 한다. 그 주어진 순서를 그대로 완수하거나, 아니면 그만두는 선택지밖에는 없다.
컴퓨터와 상호작용하는 것은 세상에 있는 다른 것과는 뭔가 다르다. 사람과 상호작용하는 것과는 더욱 확실하게 전혀 다른 느낌이다. 컴퓨터는 우리를 컴퓨터에게 맞춰지도록(subservient)
하기 때문이다. 우리는 컴퓨터에 맞게 순응해야 하고 예상가능하게 행동해야 한다. 컴퓨터들은 우리가 그들만의 (때로는 숨겨진) 방식을 따르지 않으면 우리를 꾸짖기까지(scold) 한다.
하지만, 이러한 관계가 지속되어온지 50년이 지나고, 컴퓨터는 이제 사람과 함께 일 할 수 있을 정도로 강력해졌고, 쌍방향 상호작용에 대한 우리의 생각을 급진적으로 바꿔놓고 있다. 이 변화의 핵심에는 인공지능과 새로운 종류의 인터페이스가 있다.
쌍방향 상호작용(Interactivity)이란 무엇인가?
책 <모든 것의 디자인(The Design of Everyday Things)>에서, 저자 도널드 노만(Donald
A. Norman)은 한명의 사람(또는 행위자, actor)이 어떻게 세상(또는 상호작용이 가능한 어떠한 시스템)에 맞게 행동을 하며 살아가는지를 8가지 절차의 반복적인 과정으로 설명하고 있다.
목표를 설정한다. (예: “나는 중국 음식을 먹고 싶다.”)
목표를 향해가고자 하는 의도를 형성한다. (예: “중국 음식에 대한 나의 갈망을 만족시키기 위해 여러 가지 방법 중 중국 음식점에 가기로 결정했다.”)
그 의도에 맞는 계획(즉, 일련의 행동 과정)을 세운다. (예: “Yelp 앱을 통해 가까운 중국 음식점을 찾아보고, 내가 가지고 있는 돈이 충분한지, 차를 가져갈 수 있는지 등을 확인한다.”)
그 계획에 포함된 행동들을 실행에 옮긴다. (예: “운전해서 음식점에 간다.”)
여기서, 세상(상호작용이 가능한 시스템)은 위 행동과 변화에 따라 반응한다. (예: 교통상황, 예약석 맡아놓기 등)
자신이 가지고 있는 감각들을 통해 세상(시스템)의 새로운 상태와 정보들을 감지한다.
위 상황을 해석하고 세상(시스템)에 대한 자신의 기억(관념, 이해, model)을 갱신한다. (예: “주말에 이 음식점은 문을 닫는다는 것과 이러한 정보에 대해서는 Yelp 앱에 의존할 수 업다는 것을 기억해둔다.”)
결과물을 평가하고, 새로운 목표가 필요한지 알아본다. 즉, 현재 목표에 대한 검증을 진행한다. (예: “아직도 중국 음식을 먹고 싶은가?”, “근처 다른 영업중인 음식점으로 가면 만족할 수 있을까?”)
이 과정은 그것을 수행하는 사람이나 그 시스템의 상태가 변할 때마다 반복된다. 몇몇 절차들은 생략될 수도 있다. (예 “차 안에서는 매번 내가 중국 음식을 먹고 싶은지 재확인할 필요가 없다.”) 그리고 위 과정은 꼭 처음부터 시작하지 않을 수도 있다. (예: “광고를 보고 바로 목표를 먼저 설정하기 이전에 물건을 사려는 의도가 생긴다.”) 하지만 앞서 설명한 8가지 절차가 일반적인 과정이다.
두 사람간의 상호작용에서, 각 사람은 행위자(actor)임과 동시에 상호작용하는 대상 시스템이 된다. 여기서의 상호작용이 컴퓨터와의 관계와 다른 점은, 사람은 지속적으로 상대방에 대한 관념(model)을 수정하고 그에 따라 행동을 바꿔나간다는 것이다. 상대방이 뭘, 왜, 어떻게 행동하려는지에 대한 이해를 통해서 말이다. 이게 바로 우리가 협동하고, 협상하며, 관계를 만들어나가는 과정이다.
반면에, 컴퓨터는 사용자를 고려해서 행동을 바꿔나가지 않는다. (역자주: 적어도 그동안에는 대부분 그랬다.) 대신 사용자들이 자신의 목표나, 의도, 계획들을 스스로 바꾸기를 기대한다. 그래서 사용자의 행동만이 유일한 의사소통 수단이 된다. (역자주: ATM기기의 버튼을 누르는 행동을 해야만이 기계가 다음 동작으로 넘어갈 수 있는 입력이 되는 것처럼 말이다.) 그래서 사용자는 원하는 결과가 나올 때까지 컴퓨터의 순서를 최대한 이해해가면서 따라가야 한다. 여기서 우리는, 두 사람간의 상호작용에서 볼 수 있는 14 절차가 아니라(역자주: 아마도 앞서 설명된 8가지 절차가 두 사람의 상호작용의 경우에는 14가지 절차로 확장되는듯하다.),
훨씬 간소화된, 그리고 별 의미나 정서적인 절차가 없는, 과정을 수행하게 된다. 오히려 컴퓨터가 우리를 기계로 만드는 것이다.
포토샾이나 워드프로세서 같은 컨텐츠 제작 소프트웨어들은 사용자들에게 더 세분화된(granular)
작업을 가능하게 해준다는 면에서 우리를 조금 더 배려해준다(humane)고 할 수 있다. 사용자들은 자신들의 행동 계획들을 더 크게 확대할 수 있다. 대신 복잡성도 엄청나게 증가하긴 한다. 이해가 안된다면 이러한 프로그램들의 명령 메뉴나 도구창을 한 번 보시라.
우린 더 잘 할 수 있다!
행위자(actor)로서의 상호작용 시스템
시스템과 진짜 상호작용한다는 게 무슨 뜻일까? 그 시스템을 한명의 행위자(actor)로 실현시킨다는 것은 무슨 의미일까?
사용자를 파악하고 모델링할 수 있는 인공지능 시스템들은, 앞에서 설명한 상호작용 과정들의 각 절차를 더 높은 수준에서 수행할 수 있게 된다.
감각: 시스템은 사용자의 행동과 그 의미를 관찰할 수 있게 된다.
기억(Model): 시스템은 사용자가 누구인지, 뭘 알고 있는지, 뭘 원하는지 알고, 사용자의 정신 상태를 예측할 수 있게 된다.
결과물: 시스템은 사용자가 목표를 향해 어떤 과정을 진행 중인지 확인할 수 있다. 그리고 사용자가 도움을 필요로 하는지 확인할 수 있게 된다.
목표: 인공지능이 들어간 상호작용 시스템의 주된 목표는 사용자가 최고의 역량을 발휘하도록 도와서 사용자들의 목표를 달성하도록 하는 것이다.
의도: 의사 결정을 하는 높은 차원의 인공지능. 시스템은 더 쉽게 목표에 도달하기 위해, 어떻게 사용자를 파악하고 지도해야 하는지, 또는 어떻게 상호작용 방법들을 수정해야 하는지 알게 된다.
계획: 최적화, 계획수립, 계산, 수행을 하는 낮은 차원의 인공지능. 시스템은 자신의 특징들을 이용해 사용자의 목표를 달성함에 있어 어떠한 것이 최적인지를 알 수 있다.
행동: 시스템은 자신의 내부 상태의 변화를 명확하고 목적에 맞게 사용자에게 알릴 수 있기 때문에, 필요에 따라서 사용자들이 시스템의 기억(model)을 수정할 수 있도록 돕는다.
쌍방향 상호작용(Interactivity)을 비유할 때, 동사(Verbs)를 사용하는 것은 적합하지 않다
복사, 붙여넣기, 저장, 공유, 닫기 등등… 수행을 의미하는 이러한 동사들은 우리가 생각하는 계획, 의도, 목표를 컴퓨터가 이해하기 쉬운 표현들로 바꾸어 놓은 것들에 불과하다. 우리는 대부분의 작업을 우리 머리 속에서 해야 한다. 진정한 쌍방향 상호작용(interactivity)은 새로운 용어와 어휘들을 필요로 한다. 사용자 자신들의 목적과 상호작용 과정에서 일어나는 일들에 대해 의견을 교환할 수 있는 어휘들 말이다. 앞서 상호작용 과정의 각 절차들에서 어떠한 것들이 논의되어야 하는지 우리는 살펴봤었다. 기존처럼 행동만 해야 하던 상호작용이 아니라 앞에서 말한 상호작용 과정들로 돌아오게 될 수록, 우리는 인공지능 상대방과 더 의미있고 유용한 의사소통을 하게될 수 있다.
계획: 사용자는 시스템에게 사용자들의 방법론과 사용자들이 따르는 규칙들에 대해 설명하고, 그 다음 행동에 대해 이야기할 수 있게 된다.
의도: 사용자는 무엇을, 왜 원하는지 설명할 수 있다.
목표: 사용자는 상호작용을 통해 무엇을 얻고자 하는지, 왜 그게 중요한지에 대해 말할 수 있다.
결과물: 사용자는 무엇이 그 상호작용을 성공으로 이끌었는지를 말할 수 있게 되고, 기대했던 상황이 아니거나 타협이 이루어져야 하는 상황에서 시스템과 협상이라는 것도 할 수 있다.
감각: 사용자는 상호작용 규칙을 생각해보고, 그 결과에 대해 시스템에게 피드백을 줄 수 있다. (예: “나는 지금 상태가 뭘 의미하는지 이해가 되지 않아”, “이 두 명령들이 뭐가 다른 거야?”)
이러한 어휘들이 제대로 사용될 수 있게 하기 위해서, 시스템은 그 어휘가 의미하는 정확한 개념에 대해서 이해할 수 있어야 한다. 이것은 곧 시스템이 무엇을 할 수 있는지에 대해 내부적으로 그 상징적 의미를 이해하고 있어야 하며, 작업을 최적화하기 위해 이러한 의미 지식들을 추론 및 사고(reason)할 수 있어야 한다. 더 나아가서, 사용자들의 목표와 의도 등을 잘 파악해서, 시스템이 갖고 있는 지식 분야에 맞도록 변환할 수도 있어야 한다. 간단히 말하면, 시스템은 주어진 임무에 대해 ‘협력 전문가’가 되어야 한다는 말이다.
인간지능 증대를 위한 쌍방향 상호작용
인공지능이 각 분야의 지식들을 표현하고, 추론하며, 협력 규칙을 수립하는 것들은, 작업들을 자동화해서 불투명하게 만들어버리는 것이 아니라, 인간 지능을 증대시키는 인공지능의 한가지 역할이다. 이러한 종류의 인공지능을 적용한 분야들은 컴퓨터와 우리의 관계를 변화시키고, 컴퓨터들을 엄격한 권위자(rigid authority)에서 우리를 이해해주는 강력한 조력자로 탈바꿈시켜준다.
그리고 상호작용 과정의 핵심을 이해함으로써 우리는 새로운 종류의 관계에 대해 정의할 수 있게 된다.
쌍방향 상호작용(Interactivity)이란, 두 행위자(actors)가 각자의 목표를 이루기 위해, 상대의 행동에 영향을 주고, 이를 위해 서로에 대해 파악해가는 과정이다.
그리고 인공지능 상호작용 시스템의 주 목적은 사용자가 자신의 목표를 이루기 위해 최고의 역량을 발휘할 수 있도록 돕는데 있다는 것을 잊지 말자. 인공지능은 상호작용 과정을 효율성과 역량증진(empowerment)의 선순환으로 바꿀 수 있다. (역자주: 서로가 자신의 목표를 이루기 위한 경쟁상황이나 시스템에게만 상호작용의 권한이 있는 상황이 아닌)
지금까지 컴퓨터는 우리를 기계처럼 다루어왔다. 개발자 입장에서 컴퓨터와 사용자간의 상호작용이 제대로 이루어지지 않는 경우 처리해야 하는 비용이 너무 컸기 때문이다. 그래서 더 쉬운 방법으로, 사용자의 행동을 제한해서, 그들이 만든 ‘똑똑한’ 프로그램이 오동작하지 않도록 만들었다. 이제 우리는 사용자를 이해하고 사용자들의 역량을 증대시킬 수 있는, 그래서 사용자를 사람처럼 대우할 수 있는 기술적인 수단들이 마련되었다. 그렇기 때문에, 이제는 그렇게 하지 않는 것이 더 큰 비용을 치르는 것이 되었다.
*본 글은 Stephane Bura이 쓴 글 "True Interactivity Requires Artificial Intelligence”을 번역한 것입니다.
원글 출처: https://becominghuman.ai/true-interactivity-requires-artificial-intelligence-7f37ddd45e62
