AI 시뮬레이션은 사람들에게 미래의 자신을 엿볼 수 있는 기회를 제공합니다.

미래의 자신이 어떨지 보기 위해 시간 여행을 하고 싶었던 적이 있나요? 이제 생성 AI의 힘 덕분에 가능합니다.

MIT를 비롯한 연구진은 사용자가 AI가 생성한 미래의 자신에 대한 시뮬레이션과 온라인, 텍스트 기반 대화를 나눌 수 있는 시스템을 개발했습니다.

'미래의 당신'이라 불리는 이 시스템은 젊은이들이 미래의 자아 연속성에 대한 감각을 향상하도록 돕는 것을 목표로 합니다. 미래의 자아 연속성은 사람이 미래의 자신과 얼마나 연결되어 있다고 느끼는지를 설명하는 심리적 개념입니다.

연구에 따르면 미래에 대한 강한 자기 연속성은 사람들이 장기적인 결정을 내리는 방식에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 합니다. 재정적 저축에 기여할 가능성에서부터 학업적 성공을 달성하는 데 집중하는 것까지 다양합니다.

Future You는 사용자가 제공한 정보를 활용하여 60세가 된 개인의 공감할 수 있는 가상 버전을 생성하는 대규모 언어 모델을 활용합니다. 이 시뮬레이션된 미래의 자아는 누군가의 미래 삶이 어떨지에 대한 질문에 답할 수 있을 뿐만 아니라 그들이 따라야 할 길에 대한 조언이나 통찰력을 제공할 수 있습니다.

초기 사용자 연구에서 연구자들은 미래의 당신과 약 30분간 상호작용을 한 후, 참가자들은 불안감이 감소했다고 보고했고 미래의 자신과 더 강한 연결감을 느꼈다는 것을 발견했습니다.

"아직 실시간 머신은 없지만 AI는 일종의 가상 타임머신이 될 수 있습니다. 이 시뮬레이션을 사용하여 사람들이 오늘날 내리는 선택의 결과에 대해 더 많이 생각하도록 도울 수 있습니다." 최근 미디어 랩 박사 학위를 취득하고 MIT에서 인간-AI ​​상호작용 연구를 발전시키는 프로그램을 적극적으로 개발하고 있으며 Future You에 대한 논문의 공동 저자인 Pat Pataranutaporn이 말했습니다.

Pataranutaporn과 함께 논문에 공동 저자로 KASIKORN Labs의 연구원인 Kavin Winson, 하버드 대학교 학부생인 Peggy Yin, KASIKORN Labs의 Auttasak Lapapirojn과 Pichayoot Ouppaphan, 그리고 수석 저자로 KASIKORN Business-Technology Group의 AI 연구 책임자인 Monchai Lertsutthiwong, MIT의 Germeshausen Media, Arts, and Sciences 교수이자 Fluid Interfaces 그룹 책임자인 Pattie Maes, University of California at Los Angeles의 마케팅, 행동 의사 결정 및 심리학 교수인 Hal Hershfield가 참여했습니다. 이 연구는 IEEE Conference on Frontiers in Education에서 발표될 예정입니다.

현실적인 시뮬레이션

미래의 자아를 개념화하는 연구는 적어도 1960년대로 거슬러 올라갑니다. 미래의 자아 연속성을 개선하기 위한 초기 방법 중 하나는 사람들이 미래의 자아에게 편지를 쓰는 것이었습니다. 더 최근에 연구자들은 가상 현실 고글을 사용하여 사람들이 미래의 자아를 시각화하도록 도왔습니다.

하지만 이러한 방법 중 어느 것도 상호작용성이 부족해 사용자에게 미치는 영향이 제한적이었습니다.

생성 AI와 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 출현으로 연구원들은 일반 대화 중에 누군가의 실제 목표와 열망을 논의할 수 있는 시뮬레이션된 미래의 자아를 만들 수 있는 기회를 보았습니다.

"이 시스템은 시뮬레이션을 매우 현실적으로 만듭니다. 미래의 당신은 사람이 미래의 자신을 상상하는 것만으로 생각해 낼 수 있는 것보다 훨씬 더 자세합니다." Maes가 말했습니다.

사용자는 현재의 삶, 자신에게 중요한 것들, 미래의 목표에 대한 일련의 질문에 답하면서 시작합니다.

AI 시스템은 이 정보를 사용해 연구자들이 "미래의 자기 기억"이라고 부르는 것을 생성하는데, 이는 모델이 사용자와 상호작용할 때 끌어내는 배경 스토리를 제공합니다.

예를 들어, 챗봇은 누군가의 미래 경력의 하이라이트에 대해 이야기하거나 사용자가 특정 과제를 어떻게 극복했는지에 대한 질문에 답할 수 있습니다. 이는 ChatGPT가 사람들이 자신의 삶, 경력, 좋은 경험과 나쁜 경험에 대해 이야기하는 광범위한 데이터로 훈련되었기 때문에 가능합니다.

사용자는 두 가지 방식으로 도구를 사용합니다. 첫째, 내성을 통해 미래의 자신을 구성하면서 자신의 삶과 목표를 고려하고, 둘째, 회고를 통해 시뮬레이션이 자신이 되고 싶은 사람을 반영하는지 생각해 봅니다.

"미래의 당신을 스토리 탐색 공간으로 상상할 수 있습니다. 당신은 지금 당신에게 여전히 감정적으로 충격적일 수 있는 당신의 경험 중 일부가 시간이 지남에 따라 어떻게 대사될 수 있는지 들을 기회가 있습니다." 그녀는 말합니다.

사람들이 미래의 자신을 시각화하도록 돕기 위해, 이 시스템은 사용자의 연령에 따른 사진을 생성합니다. 챗봇은 또한 "내가 당신 나이였을 때"와 같은 문구를 사용하여 생생한 답변을 제공하도록 설계되어 시뮬레이션이 개인의 실제 미래 버전처럼 느껴집니다.

허쉬필드는 불확실한 미래를 고민하는 사용자에게는 일반적인 AI보다는 나이 든 본인의 조언을 받을 수 있는 능력이 더 큰 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 말합니다.

"플랫폼의 상호작용적이고 생생한 구성 요소는 사용자에게 기준점을 제공하고 불안한 숙고로 이어질 수 있는 것을 더 구체적이고 생산적으로 만들어줍니다."라고 그는 덧붙여 말했습니다.

하지만 시뮬레이션이 부정적인 방향으로 움직이면 그 현실주의가 역효과를 낼 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 그들은 Future You가 사용자에게 미래의 자아에 대한 잠재적 버전을 하나만 보여주고, 삶을 바꿀 수 있는 능력이 있다고 경고합니다. 설문지에 대한 대체 답변을 제공하면 완전히 다른 대화가 나옵니다.

"이것은 예언이 아니라 가능성입니다." 파타라누타폰이 말했습니다.

자기개발을 돕다

그들은 미래의 당신을 평가하기 위해 344명의 개인을 대상으로 사용자 연구를 수행했습니다. 일부 사용자는 10~30분 동안 시스템과 상호 작용했고, 다른 사용자는 일반적인 챗봇과 상호 작용하거나 설문 조사만 작성했습니다.

Future You를 사용한 참여자는 통계적 분석에 따르면 이상적인 미래의 자아와 더 가까운 관계를 구축할 수 있었습니다. 이러한 사용자는 상호 작용 후 미래에 대한 불안이 줄었다고 보고했습니다. 또한 Future You 사용자는 대화가 진솔하게 느껴졌고 자신의 가치와 신념이 시뮬레이션된 미래의 정체성과 일관되게 보인다고 말했습니다.

이 초기 사용자 연구의 결과를 바탕으로 연구원들은 맥락을 설정하고 사용자에게 정보를 제공하는 방법을 지속적으로 세부적으로 조정하여 사용자가 미래의 자아 연속성에 대한 더 강한 감각을 형성하는 데 도움이 되는 대화를 나눌 수 있도록 합니다.

"우리는 사용자에게 미래의 자신에게 다음 대통령이 누가 될지 묻는 것보다 특정 주제에 대해 이야기하도록 안내하고 싶습니다."라고 Pataranutaporn은 말합니다.

그들은 또한 사람들이 시스템을 오용하지 못하도록 하는 보호 장치를 추가하고 있습니다. 예를 들어, 어떤 회사가 특정 제품을 구매했기 때문에 인생에서 훌륭한 결과를 얻는 잠재 고객의 "미래의 당신"을 만들어내는 것을 상상해 볼 수 있습니다.

앞으로 연구진은 미래의 당신을 특정 용도로 활용할 수 있는 방법을 연구하고 싶어합니다. 예를 들어 사람들이 다양한 직업을 탐색하거나 일상적인 선택이 기후 변화에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 시각화하는 것을 가능하게 할 수 있습니다.

그들은 또한 사람들이 시스템을 어떻게 사용하는지 더 잘 이해하기 위해 Future You 파일럿 프로젝트를 통해 데이터를 수집하고 있습니다.

"우리는 사람들이 이 도구에 의존하게 되기를 바라지 않습니다. 오히려, 우리는 그것이 그들이 자신과 세상을 다르게 보는 데 도움이 되는 의미 있는 경험이 되고, 자기 개발에 도움이 되기를 바랍니다." Maes가 말합니다.

연구진은 KBTG의 디자이너이자 미디어랩의 방문 과학자인 타나윗 프라송퐁차이의 지원에 감사드립니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/10/241002104856.htm