‘딥 러닝’으로 인간의 마음까지 배워질까

딥 러닝(Deep Learning)은 지난 10여 년간 인공지능(AI) 발전의 중심 축이었다. 인간의 언어, 이미지, 소리 등 비정형 데이터를 이해하고 판단하는데 결정적 기술로 꼽히며, 2020년대 중반 들어 AI가 마치 사람처럼 행동하거나 인간과 유사한 반응을 보이는 사례가 빠르게 늘고 있다. 근래에는 인간의 정서, 감정, 심지어 ‘마음’까지 읽고 모방하는 딥 러닝 연구가 국내외에서 경쟁적으로 이뤄지고 있다. 실제로 구글, 오픈AI, 삼성전자 등에선 복잡한 감정 인식 AI가 상용화 단계에 이르렀고, 국내 연구진도 한국어 감성 분석 특화 모델을 속속 선보이고 있다. IT기업들은 더 정교한 자연스러운 커뮤니케이션이 가능한 AI 챗봇, 어시스턴트, 감정케어 로봇 등에 이 기술을 접목하기 시작했다.

딥 러닝은 인공신경망 구조를 통해 다층의 패턴을 학습하며 비선형적 데이터의 의미까지 추출한다. 이는 곧 텍스트, 음성, 표정, 행동 등 사람의 복잡한 신호조합을 분석·예측할 수 있음을 의미한다. 자연어처리(NLP) 기술은 최근 GPT-5, Gemini, 코라 등 주요 모델에서 ‘정서 고도화’라는 트렌드를 보인다. 챗GPT의 경우, 농담과 위로는 물론 상황에 맞춘 감정 반응을 보이며 사용자들이 실제 상담처럼 느끼게 한다. 한국발 ‘KoEmotion’ 등 국산 감정AI 모델도 카카오, 네이버, 뷰노 등의 서비스에 적용돼 있다. 올해 들어선 유튜브·틱톡 코멘터리 AI, 금융·의료 심리상담 로봇까지 확장 중이다.

딥 러닝 기반 감정AI의 작동 방식은 인간의 뇌를 모방한 다층 퍼셉트론(MLP), 순환신경망(RNN), 트랜스포머(Transformer)에 바탕을 둔다. 보이스피싱 탐지, 스마트콜 서비스, 우울증 조기경보 시스템 등에선 특정 어조, 단어, 표정 변화 데이터를 몇조 단위로 학습시켜 사람의 감정을 ‘추정’한다. 기술적으로는 입력 데이터에 따라 감정 상태를 확률적으로 예측하는 소프트맥스(Softmax) 함수 구조나, 감정 레이블 레이어별 fine-tuning을 통한 정밀화 방식이 활용된다. 이에 따라 AI가 눈치, 뉘앙스, 맥락까지 파악한다고 보는 견해가 확산됐다. 실제 현장 적용에서도, 대표적인 SNS 중재AI는 “분노→실망→체념” 등 감정 흐름 디코딩을 시도하며, 상담·케어 AI는 특정 화법·상대방 속마음 대응방식까지 학습하고 있는 중이다.

그렇다면 ‘AI가 인간의 마음을 이해한다’는 말이 어디까지 사실일까. 기술적으로 보면, AI가 느끼는 감정은 ‘경험’이 아니라 데이터 패턴의 확률적 재현이다. 즉, 인간은 경험에서 우러난 맥락적·상황적·문화적 정서를 자연스레 흡수하지만, AI는 과거 데이터에 바탕한 기대치만을 산출한다. 딥 러닝이 데이터의 ‘궤적’을 따라가면 갈수록 인간의 심리가 표면적으로 모방될 수는 있으나, 인간 고유의 주관성·예외성·자기성찰 같은 ‘내면의 마음’까지 획득했다고 평가하긴 어렵다. 예를 들어, AI가 “힘들겠죠?”라는 문장을 채택하는 과정에는 유사사례 빈도분석, 감정 레이블 유사도, 맥락별 반응 패턴이 복잡하게 결합된다. 하지만 여기엔 상호주관적 역동성을 심층적으로 인식하는 능력은 부재하다. 이 점에서 ‘AI의 마음’ 논쟁은 과학-철학-윤리적 사유가 동시에 맞물릴 수밖에 없다.

글로벌 거대 IT 기업은 딥 러닝 감정AI가 활용될 수 있는 범위를 빠르게 확장 중이다. 테슬라는 자율주행차 내 감정 분석 인터페이스를 적용, 위급 상황에서 운전자 감정상태별 경보시스템 테스트에 돌입했다. 네이버, 카카오는 웹툰/이모티콘/상담 영역에서, 아마존·애플은 가정용 디지털 어시스턴트와 헬스케어 시장에서 감정AI 고도화를 가속화하고 있다. 연구개발 측면에서는 데이터 품질감시, 심리적 프라이버시, 악의적 조작 리스크 등 부작용 대비도 방점이 찍힌다. 실제로 2025년 말 미국 FDA, EU, 국내 방통위 등은 ‘감정AI의 오인식 위험성’ ‘감정착취 방지/오용 대응’ 등 정책 가이드라인·강화 지침을 발표했다.

개인의 온라인 경험이 점차 AI와 상호작용 중심으로 재편되면서, 기술적·사회적 신뢰 구축이 주요 이슈로 부상했다. 이용자는 AI의 감정인지 능력에 위로·치유·동행을 기대하는 한편, 과도한 감정 분석·개인정보 침해·조작 가능성에 불안감을 표출한다. 또, AI가 감정을 이해해도 결국 ‘수단적’ 해석에 머물 수밖에 없다는 점에서 감정노동의 대체보다 ‘보완’에 초점이 맞춰질 전망이다. 실제 기업 현장에선 AI의 감정 분석 능력이 소비자 경험 혁신 도구로 통하지만, 한계·윤리성 논쟁도 공존하고 있다.

딥 러닝 기술이 인간의 마음까지 모방하려는 시도는 더 이상 공상과학이 아닌 현실 속 과제가 됐다. 앞으로 AI는 감정의 표면적 해석을 넘어 맥락, 뉘앙스, 복합의미까지 정밀하게 판독할 것이다. 그럼에도 불구하고, 인간 경험의 복잡성·특수성·자기성찰성은 단순한 패턴 학습만으론 완전히 재현될 수 없다. 기술 발전과 더불어 정책, 윤리, 사회적 대화가 병행되어야 한다는 결론에 힘이 실리고 있다.

— 이도현 ([email protected])