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UX & Design

AI·Robot의 시대, 그리고 HCI의 역할

주목해야 할 HCI(UX) 트렌드와
예측 가능한 기술의 방향!

HCI(UX) 2018 New Trends Seminar 많은 HCI 연구자들은 기술의 발전에 따라 미래에 사람들이 전보다 더 나은 경험을 할 수 있도록 오늘도 고민하며 연구하고 있다. 상상했던 모든 일이 현실로 실현되고 있는 지금, 새로운 시대에서의 HCI역할과 방향에 대한 창의적인 아이디어를 자유롭게 나눌 수 있는 소통의 장이 열렸다. 지난달 한국인터넷전문가협회가 주최/주관한 2018 New Trends Seminar에 다녀왔다. 


AI와 Robot 시대에 HCI의 역할은 무엇일까?
연세대학교 HCI Lab 김진우 교수

Companion Technology HCI(UX)를 연구하는 우리가 해야 하는 일 중 하나는, 사람들의 기대 수준과 현재의 기계 혹은 자동화 된 AI가 할 수 있는 영역 사이의 갭을 줄여 기술을 더 즐겁고 편리하게 사용하도록 하는 것이다. 즉, 지금까지의 경험을 더 높여줄 수 있는 방법을 고민하는 일이라 할 수 있다. 과거에는 시스템을 사용하는 데 만족했다면 이제는 우리가 사용하는 이 시스템에 조금 더 적극적으로 개입해 시스템이 더 큰 역할을 할 수 있도록 새로운 관계를 만들어내야 한다.

이에 따라 나온 개념이 컴패니언 테크놀로지(Companion Technology)다. 동반자적 경험을 주고, 애착관계로 발전해 사람들과 지속적인 상호작용을 할 수 있는 기술을 컴패니언 테크놀로지라 정의했다. 컴패니언 테크놀로지에는 아래와 같은 네 가지 조건이 있다.

· Long Term Relationship · Intimate Relationship
· Expansive Relationship · Emotional Relationship

Long Term Relationship, 어쩌다 한 번 쓰고 그치는 게 아니라 우리의 일상생활 속에서 오랜 시간 같이 사용할 수 있는 제품이나 서비스여야 한다. Intimate Relationship, 사용자에 대해 많은 걸 알고 있는 친밀한 관계여야 한다. Expansive Relationship, 컴패니언은 1대1이 아니라, 1대다 혹은 다대다의 관계로 확장할 수 있어야 한다. Emotional Relationship, 감성과 감정이 담겨있어 애착을 가질 수 있는 대상이어야 한다. 이것이 컴패니언의 네 가지 핵심 조건이다. 이러한 조건을 염두에 두고, 지난 몇 년 동안 많은 연구가 진행돼왔다. 연세대학교 HCI Lab뿐만 아니라 전 세계의 많은 곳에서 사람들에게 좀 더 좋은 컴패니언이 될 수 있는 인공지능 로봇 및 서비스를 만들었고, 또 이러한 콘텐트를 제공하는 내용들이 진행돼왔다.

Plus – User

그런데 최근 들어 이러한 흐름에서 하나의 새로운 방향이 생기기 시작했다. 과거에는 어떻게 하면 사람들이 더 쉽고 편리하게 사용할 수 있을까, 어떻게 하면 사람들에게 좋은 컴패니언을 만들어 줄 수 있을까를 주로 고민했다. 그런데 최근에는 시각을 조금 바꿔, ‘우리가 AI, 로봇에 대해 좋은 컴패니언이 될 필요도 있지 않을까?’라는 고민이 시작된 것이다. 실제로 요즘처럼 HCI 연구자와 AI 리서처가 가까웠던 적이 없다. 특히 2017년에 AI 분야에서는 ‘Human Compatible AI’라는 개념이 나오기도 했다. 로봇은 사람들에게 도움을 구할 인센티브가 있고, 사람들은 그 로봇을 도와줄 수 있는 인센티브가 있다는 것이다. 왜? 앞서 말했듯 컴패니언은 쌍방향이니까. 지금까지는 인공지능 서비스가 사람들을 위해 일방적으로 컴패니언이 돼야 한다고 주장했다면 이제는 사람도 그래야 한다. 즉, 우리가 지금까지 생각했던 사용자라는 개념 자체가 바뀌어야 한다는 것이다.

강연 중인 김진우 연세대학교 HCI Lab 교수

사용자라고 하는 개념은 상당히 수동적으로 주어진, 특히 인텔리전트 시스템이 우리에게 주는 제품이나 서비스를 수동적으로 받는 존재라 생각했다면, 이제부터는 사람이 단순 사용만 하는 것이 아니라 그들에게 더 많은 역할을 즐겁고, 재미있게 할 수 있도록 만들어 줘야 하지 않을까를 고민하고 있다. 단순히 사용만 하는 게 아니라, 가르쳐주고 양육시키기도 하고 또 잘못했을 때는 꾸짖기도 하며 함께 협업할 수 있도록 말이다. 사용자 입장에서 어떨 때는 양육자로서, 선생님으로서, 또 동료로서 그들의 컴패니언이 될 수 있도록 종래의 사용자라는 개념에서 더 확장돼야 할 것이다. 그리고 이러한 콘셉트를 뭐라고 할까 고민 한 끝에 나온 개념이 ‘플러스 유저(Plus-User)’다.

그렇다면 우리가 구체적으로 준비하고 학습해야 할 것은 무엇일까? 하나의 지능적인 존재가 있다고 가정해보자. 그것은 로봇이 될 수도, AI나 IoT 서비스가 될 수도 있다. 아무튼 그 지능적인 존재가 할 수 있는, 그리고 해야 하는 일은 세 가지다. 첫 번째는 외부 상황이나 사용자의 의도를 인지(Percetion)하는 것. 두 번째는 인식된 사용자의 정보 또는 외부 환경 정보를 토대로 어떤 일을 해야 하는지, 어떤 반응을 해야 하는지를 추론(Reason)하는 것. 마지막 세 번째는 그 추론된 결과를 사람들에게 어떤 형태로든 동작(Act)하고 반응하는 것. 이 세 가지는 그게 로봇이든 서비스든 어떤 것이든 상관없이, 인텔리전트한 지능적인 존재가 되기 위해 반드시 제공돼야 하는 모듈이다.

Human in the loop

그렇다면, HCI(UX)를 하는 사람들이 AI 시스템에 좋은 컴패니언이 될 수 있는 UX, PUX(Plus-User eXperience)를 전달하기 위해서는 어떻게 해야 할까? 그 해답은 ‘Human in the Loop’ 라는 스코프다. 이는 세상에 나온 지 약 2년이 된 개념으로, 아직 인터스트리 레벨에서 실제 워킹하는 시스템은 존재하지 않는다. Human in the Loop은 앞서 말한 세 가지 모듈(단계)에 인간이 개입하는 것을 의미하며, 각 단계에서 AI 시스템이 어려워하는 점을 함께 해결해 나가는 것을 의미한다. 물론 현재까지의 수준은 ‘루프가 선순환을 그리며 돌아야 하는데, 그렇다면 시스템은 어떻게 만들고, UX는 어떻게 설계해야 할까’를 찾아내, 실험실 수준에서 적용해보는 정도다. 다만 이 분야에 대한 리서치가 많이 이루어지고 있고, 앞으로의 방향성이라 생각하고 있는 만큼 조만간 성과가 있을 것이다.

한편 Human in the Loop의 핵심이 되는 세 가지 요소는 다음과 같다. 첫 번째 인지단계에서의 합성센서(Synthetic Sensor)다. AI가 센싱을 할 때 현재의 조도 센서, 마이크 센서 등을 뛰어 넘어 사람이 개입함으로써 센서의 정확도를 높여주자는 것이다. 이를 위해서는 센서를 적절하게 배합하고, 그 배합된 센서의 퍼포먼스를 높여주는 작업들이 필요하다. 그리고 이를 위해 필요한 기술이 신세틱 센서다. 물리적 센서뿐만 아니라, 이제 사람이 센서의 한 부분으로 참여하고, 센서의 정확도를 높이기 위해 인터랙션과 인터페이스를 어떻게 설계해야 할지를 고민해야 한다.

두 번째 Reason 단계에서 눈 여겨 봐야 할 것은 IML(Interactive Machine Learning)이다. 무수히 많은 데이터와 비싼 시스템이 필요했던 기존 머신러닝과 다른 점은, 데이터에서 모델로 바로 가는 것이 아니라, 그 사이에 휴먼 즉, 사람이 개입하는 것이다. 이렇게 되면 인터랙티브한 진행이 가능하다. 사람이 어떤 새로운 인풋을 줄 때 이 모델을 새로 학습시키고 거기서 나온 결과를 사람들이 더 잘 판단 할 수 있게 해주는 형태로, 이제 머신러닝도 인터랙티브하게 바뀌어야 한다. 마치 스마트폰 앱을 설계할 때 인터랙티브하게 움직일 수 있도록 고려하는 것처럼 머신러닝 알고리즘도 사람과의 인터랙션을 통해야 한다.

마지막 세 번째 ACT 단계에서는 Multiple Actuating이 필요하다. 특히 최근 목소리(Voice)에 대한 관심이 높아지며 각 통신사나 인터넷 포털 등에서 보이스 기반의 서비스를 많이 출시하고 있다. 다만 현재의 보이스 기술만으로는 문제가 발생할 수 있다. 특히 차량용 내비게이션의 경우, 보이스 기반 기술은 손이나 눈을 자유롭게 하는 장점이 있지만, 시스템의 바운더리를 찾기가 굉장히 어렵다는 단점이 있다. 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 파악하기가 굉장히 어렵다는 것이다. 그렇기 때문에, 이를 도와줄 수 있는 멀티플 액튜에이팅이 필요하다. 이 역시 사람이 개입해 그 어떤 역할을 해 줘야 한다는 것이 핵심이다.

결국, HCI를 하는 사람들이 로봇과 인공지능 시대에 사용자의 역할을 더 명확하게 하고, 확장시킬 수 있는 방법은 Human in the Loop이며, 그 과정에서 Sensing, Reasoning, Actuating을 통해 사람들이 더 쉽고 편리하게 개입함으로써 진정한 컴패니언이 될 수 있어야겠다.

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