AI 비서가 꼼꼼하면 주인의 뇌는 게으르고 멍청해질까?

AI 비서가 꼼꼼하면 주인의 뇌는 게으르고 멍청해질까?

스마트 이메일 프로그램을 이용하면 인공지능(AI) 비서가 다음 문장에 무엇을 쓸지, 어떤 단어를 사용할지 제때, 심지어 미리 알려주기 때문에 이메일을 보내는 시간이 이전보다 훨씬 짧아지고, 더 문학적일 수 있지만 AI의 보살핌 때문에 점차 무언가를 잃어 가고 있습니까?

구글의 지메일에 답장을 입력하고 처음부터 마음을 읽었다고 추측하고 문자 "tha"를 입력하면 나머지 문장이 화면에 회색 글꼴로 표시됩니다. Tab 키를 누르면 문장이 자동 완성됩니다.

모든 것이 더 간단했던 시절에는 손으로 "감사합니다" 또는 "좋네요"를 입력하느라 귀중한 시간을 허비했지만 이제는 Gmail과 같은 이메일 시스템이 문장을 자동 완성할 수 있습니다.

이 기능 뒤에는 자연어 처리라는 일종의 인공지능(AI)이 있는데, 이는 이전의 컴퓨터 처리보다 인간에 가까운 언어를 이해하고 사용하는 것이다.

그러나 이메일을 작성하는 데 걸리는 시간을 줄이는 데 도움이 되지만 많은 사람들이 Smart Compose라는 자동 완성 기능에 대해 엇갈린 감정을 가지고 있습니다. 일부는 정보를 스캔하고 적절한 응답을 "오싹"하게 제안하는 기능을 찾습니다.

기계가 동료, 친구, 사랑하는 사람에게 메시지를 보내는 작업의 일부를 대신하기 시작하면서 그 과정에서 우리에게 더 중요한 것을 빼앗아 가는 것이 가능할까요? 그것은 우리의 개성과 인간 상호 작용의 기쁨을 앗아가는 것입니까? 심지어 이 자동 완성 기술이 우리의 두뇌가 작동하는 방식을 바꿀까요?

Google의 Gmail은 인공 지능을 사용하여 사용자가 메시지에 회신할 때 말하고 싶은 내용을 예측한 최초의 주요 이메일 제공업체 중 하나였습니다.

펜실베니아 대학에서 청각 지각 및 학습의 신경 회로를 연구하는 Maria Geffen은 "예측은 지각과 세상과의 연결에 기본입니다."라고 말합니다.

"우리의 두뇌는 끊임없이 예측을 하고 있습니다. 예를 들어, 누군가가 시끄러운 배경 소음 속에서 큰 소리로 말할 때, 우리의 두뇌는 목소리의 일부만 듣더라도 어떤 문구가 입에서 나올지 예측합니다. 더 복잡한 인지 과정도 마찬가지입니다. , 문장 만들기 포함."

손으로든 컴퓨터로든 쓰기에는 장기 기억, 의미 체계, 작업 기억 및 계획에 대한 액세스를 포함하여 복잡한 인지 프로세스의 조정이 포함됩니다.

그러나 우리가 단어와 문장을 만드는 일을 기계에 하청하면 우리의 두뇌가 작동하는 방식에 중대한 영향을 미칠 수 있다고 Geffen은 생각합니다.

"우리는 이제 며칠 동안 뇌에서 소리를 나타내는 뉴런의 활동을 추적하는 실험을 수행하고 있으며 동일한 뉴런 모음이 매일 다른 활동 패턴을 나타내는 것을 발견하고 있습니다."라고 그녀는 말했습니다. "그래서 우리의 두뇌가 아닌 컴퓨터 알고리즘에 의해 예측이 수행되는 상황을 상상하는 것은 흥미롭고, 이 반복된 경험이 세상과의 상호 작용에 어떤 영향을 미칠지 상상해보십시오."

전 세계 38억 명의 이메일 사용자가 하루에 2,810억 개의 이메일을 보내는 것으로 추정되며, 이는 우리 각자가 하루 평균 약 74개의 이메일을 받는다는 것을 의미합니다. 인터넷이 생기기 전, 우리는 하루에 두세 통 이상의 편지를 받는 운이 좋았고 대부분은 청구서였습니다.

따라서 우리에게 쏟아지는 정보의 홍수를 처리할 때 부담을 덜기 위해 약간의 도움이 필요할 수 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 우리의 쓰기 습관을 분석하여 다음에 사용할 가능성이 가장 높은 단어를 예측하는 기술은 수십 개의 글자를 입력하는 작업을 단 한 번의 키 클릭으로 줄일 수 있습니다.

Smart Compose는 인공 지능을 사용하여 우리가 말하고 싶은 것을 예측하는 많은 기술 중 하나일 뿐입니다. 대부분의 스마트폰에는 이미 우리가 과거에 입력한 내용을 기반으로 다음에 사용할 단어를 제안하는 예측 텍스트 알고리즘이 있습니다. 데스크톱 컴퓨터 워드프로세서에서 자동으로 단어와 문장을 완성해주는 애플리케이션도 등장하기 시작했다.

일부에서는 아이들이 인공 지능으로 구동되는 스마트 쓰기 시스템에 의존하는 법을 배우면서 어휘와 철자가 손상될 수 있다고 우려합니다.

이러한 기술은 우리 모두가 해야 하는 타이핑 작업의 무거운 짐을 덜어주기 위한 다른 시도의 뒤를 잇습니다.

Smart Compose 이전에 Gmail은 유사한 접근 방식을 사용하여 사용자에게 버튼 클릭으로 선택할 수 있는 '바로가기'로 선택할 수 있는 세 가지 짧은 응답을 제공하는 Smart Reply를 출시했습니다. 검색 엔진은 이제 일반적으로 자동 완성을 사용하여 우리가 물어볼 수 있는 질문을 제안합니다. 스마트폰과 웹 브라우저에는 온라인 양식을 작성하는 자동 완성 기능도 있습니다.

물론 혜택이 있습니다. 예를 들어 자동 완성은 인지 부하와 온라인 양식을 작성하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 한 연구에 따르면 항공료를 낮추는 데 도움이 될 수도 있습니다.

그러나 1990년대에 마이크로소프트 워드에 처음 도입되었고 나중에는 휴대전화에서 유비쿼터스되는 문자 메시지 보조 기능인 자동 고침과 같은 상대적으로 단순한 기능조차도 어린이의 쓰기 능력에 해로운 영향을 미친다는 우려를 불러일으킵니다.

단어 형성 작업을 자동화하는 고급 기술의 영향에 대해 많은 연구를 하기에는 너무 이르지만, 우리가 언어를 사용하는 방식을 바꿀 수 있다는 징후가 있습니다.

1년 동안 진행된 연구에 따르면 휴대전화에서 예상 텍스트를 사용한 중학생은 그렇지 않은 학생보다 맞춤법 오류가 더 많았지만 작문 도구를 사용한 대학생은 문법 오류가 더 적었습니다.

이 연구를 이끈 Nottingham Trent University의 심리학자 Clare Wood는 예측 텍스트 기술이 그것을 사용하는 사람들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 일부 증거도 있다고 말했습니다.

"성인의 경우 맞춤법 오류에 노출되면 때때로 정확한 철자를 기억하는 데 방해가 될 수 있다는 것을 알고 있습니다."라고 그녀는 말했습니다. "따라서 자동 제안 기능은 텍스트 및 기타 온라인 커뮤니케이션에서 철자가 틀린 단어가 성인에게 미칠 수 있는 부정적인 영향을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다."

자동 제안 기능은 또한 온라인 커뮤니케이션의 문법 구조에 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 있습니다.

그러나 Wood는 이러한 AI 기반 시스템이 과거 입력으로부터의 학습에 의존하기 때문에 오류가 발생할 수도 있다고 경고합니다.

"비문법적인 단어가 자주 함께 나오는 것을 감지하면 그 조합이 강화됩니다."라고 그녀는 덧붙였습니다.

그러나 자동 신호는 우리가 말하고 싶은 것과 말하는 방식에도 영향을 미칠 수 있습니다. 하버드 대학교의 컴퓨터 과학자와 매사추세츠주 캠브리지에 있는 Draper의 연구실은 인공 지능으로 구동되는 예측 텍스트 시스템을 사용하면 사람들이 쓰는 내용을 편향시킬 수 있다는 사실을 발견했습니다.

방대한 데이터 세트에서 AI 시스템을 교육하는 데 사용되는 기계 학습 알고리즘이 데이터에 포함된 편향을 포착하고 증폭할 수 있기 때문입니다. 따라서 긍정적인 온라인 리뷰의 텍스트를 사용하여 훈련된 예측 텍스트 시스템은 더 긍정적인 단어를 제안하는 경향이 있습니다.

연구자들은 사람들이 식당에 대해 글을 쓸 때 사람들이 보는 텍스트 바로 가기가 더 긍정적으로 편향되어 있으며 결과 리뷰는 그들이 부정적으로 본 바로 가기 제안보다 더 긍정적인 경향이 있음을 발견했습니다.

"예측 텍스트 시스템은 그 어느 때보다 더 길고 일관되며 상황에 맞는 제안을 제공하기 시작했습니다."라고 Harvard School of Engineering and Applied Sciences의 연구원인 Ken Arnold는 말했습니다. "미래의 예측 텍스트 시스템이 사람들이 더 효과적인 작가가 되도록 도울 수 있는 방법에 대해 생각하는 것은 흥미진진하지만 잠재적으로 편향되거나 조작된 조언을 방지하기 위해 투명성과 책임도 필요합니다."

Google은 성별 기반 대명사 제안을 방지하기 위해 Smart Compose 기술에 필터를 내장했다고 밝혔습니다.

이제 8세 어린이도 휴대폰을 사용하고 이러한 자동화 기능을 사용하여 문자 메시지와 이메일을 보낼 수 있으므로 이러한 기능이 다음 세대의 정신 발달에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 질문이 제기됩니다.

"신경가소성에 대한 대부분의 데이터는 신경 연결이 빠르게 형성되는 소아 환자 집단에서 나옵니다"라고 Kansas에서 진료하는 의사인 Chinwe Dryer는 말합니다. "점점 더 많은 젊은이들이 휴대전화를 사용함에 따라 예측 텍스트도 어휘의 형성과 진화에 영향을 미칠 수 있습니다."

오늘날 우리가 사용하는 많은 기술이 개발된 실리콘 밸리의 주민들은 아이들이 화면을 많이 사용하는 것을 원하지 않는다고 불평해 왔습니다. 주로 실리콘 밸리 최고 기술 경영진의 자녀를 교육하는 캘리포니아 주 마운틴 뷰에 있는 38,000달러(29,000파운드)의 Waldorf School of the Peninsula는 어린 학생들이 컴퓨터를 사용하지 못하도록 막고 있습니다. 학교는 컴퓨터 사용과 문자 메시지가 학생들의 쓰기 능력을 손상시킨다는 것을 보여주는 교사 설문 조사를 지적했습니다.

이것은 모든 곳의 많은 교사들이 동의하는 견해입니다.

"종종 자동 고침을 사용하는 학생들은 자신이 입력한 철자를 파악하기 위해 자동 고침에 너무 의존하여 원하는 단어가 맞는지 확인하기 위해 멈추지 않습니다"라고 오하이오 주립대 교사인 Kate Heitkamp(Heitkamp)는 말했습니다. "학생들이 기본 철자 기술이 없는 경우 자동 고침은 잘못된 단어를 제공하기 때문에 도움이 되지 않는 것 같습니다."

이 기술적 "목발"에 대한 과도한 의존은 오늘날의 어린이들에게 장기적인 결과를 초래할 수 있습니다. 아이의 어휘는 어릴 때부터 나중에 얼마나 "성공"했는지를 나타내는 지표가 될 수 있습니다.

그러나 Wood는 자동 암시 및 예측 텍스트 기술이 어린이의 문해력 발달에 영향을 미쳤다는 징후는 없다고 말했습니다.

"결국 이 기술의 주요 이점은 우리가 온라인에서 글을 쓸 수 있는 속도를 증가시킨다는 것입니다."라고 그녀는 말했습니다. "철자보다 읽기를 더 잘하는 어린이의 경우, 자동 제안 기능은 온라인에서 효과적으로 의사 소통하는 능력을 촉진하여 전통적으로 배우기 위해 고군분투하는 어린 집단이나 어린이에게 문자 메시지의 세계를 열어줍니다."

그러나 AI 지원 편의성은 사람들이 서로 소통하는 방식에 장기적으로 지속적인 영향을 미칠 수 있습니다.

Google은 성별 기반 대명사를 암시하지 않도록 Smart Compose 기술에 필터를 내장했다고 밝혔습니다.

이 회사의 한 연구 과학자는 '투자자'라는 단어가 포함된 문장을 입력하면 AI 도구가 수반되는 대명사를 '그'로 가정하는 것을 발견했습니다. 마찬가지로 AI 기술은 "의사"는 남성이고 "간호사"는 여성이라고 가정합니다.

당혹감을 피하기 위해 Google은 시스템에서 성별 대명사를 완전히 제거하기로 결정했습니다.

어쨌든 우리를 위해 쓸 수 있는 기술의 사용은 증가할 것입니다. 이제 전체 스포츠 뉴스 기사는 데이터 문자열을 사용하여 인공 지능에 의해 작성될 수 있습니다. 다른 사람들은 새로운 형식의 허구 문학을 쓰기 위해 예측 텍스트 이면의 기술을 사용하고 있습니다.

우리가 매일 사랑하고 사용하는 언어에서 뭔가 빠진 것이 있을 수 있습니까?

"높은 수준의 예측 텍스트는 우리 고유의 언어 시스템에서 예측을 제거하고 변동성을 줄이는 평균으로 회귀하는 것으로 채웁니다."라고 Geffen은 말했습니다. 그녀는 그 결과 우리가 쓰는 단어를 비인간화할 수 있다고 경고합니다.