Mar 11th Journal Club

Themes: Loneliness and Empathy, Attachment and Trust in artificial intelligence

Presenters: YJ (Yoonwon Jung), SB (Seoyeon Bae)

Topic 1: Loneliness and Empathy [YJ]

선정 이유

외로움과 공감의 관계에 대한 논문을 리서치하다가, 실험 방법을 사용하여 두 변수의 관계를 연구한 점에 주목하여 선정하였다.

내용 요약

이 연구에서는 두 개의 실험을 통해 외로움이 공감 행동(empathy engagement)으로 이어지는 경향성과 그 경향성의 메커니즘을 파악하였다. 두 실험 모두 점화(priming)를 통해 외로움을 유발시킨 외로움 집단과 통제 집단으로 나누어 공감 선택 과제(empathy selection task)에서 공감을 선택하는 빈도의 차이를 보았고, 첫 번째 실험에서는 공감 선택 과제에 사용된 사진에 나타난 감정을 긍정 감정으로 통일한 반면 두 번째 실험에서는 긍정 감정과 부정 감정에 해당하는 사진을 나누어 할당하였다. 실험 결과, 외로운 집단은 통제 집단보다 과제에 사용된 사진 속에서 긍정적인 정서를 보이는 사람에 공감행동을 더 많이 보였고 과제 참여 이후에 외로운 집단과 통제 집단 간 외로움 차이는 사라졌으나, 부정적인 정서를 보이는 사람에 대해서는 공감 행동을 더 적게 보였고 오히려 과제 참여 이후에 외로운 집단과 통제 집단 간 외로움 차이는 더 증가하였다. 또한 외로운 집단은 사진 속 사람으로부터 더 높은 지각된 사회적 지지(perceived social support)를 보였으나 공감에 필요한 비용에 대한 인식은 두 집단 간 차이가 없었다. 지각된 사회적 지지는 외로움-공감 경향성 간의 관계와 외로움-감정가(emotional valence) 상호작용 효과 모두를 매개하였다.

장단점

공감 행동을 측정할 수 있는 과제를 사용하였다는 점이 타 연구와의 차별점이고, 매개변수와 조절변수를 규명하여 외로움과 공감 행동 간의 관계를 설명하였다는 것이 장점이다. 그러나 점화를 통해 일시적인 외로움을 독립변인으로 삼은 점이 아쉽다.

의의

외로움을 줄이기 위한 치료적 개입 프로그램을 개발하는 데에 공감을 활용할 수 있는 가능성을 보여주었다.

참고 문헌

Hu, T., Zheng, X., & Huang, M. (2020). Absence and presence of human interaction: the relationship between loneliness and empathy. Frontiers in psychology, 11, 768.

Topic 2: Attachment and Trust in artificial intelligence [SB]

선정 이유

‘애착’이라는 개념을 인공 지능에 대한 신뢰와 연결지어 연구한 것이 흥미로워 선정하였다.

내용 요약

애착의 유형이 AI에 대한 신뢰를 예측하는지, 안정적인 애착의 느낌을 증가시키는 것이 AI에 대한 신뢰를 증가시키는지를 알아보고자 하였다. 이 논문은 총 3개의 연구로 이루어져 있다. 첫번째 연구에서는 애착 유형과 AI에 대한 신뢰 간의 상관을 보고자 하였다. 참가자들에게 AI와 친숙한지, 관련 경험이 존재하는지를 물어보고, 자율 주행 택시, 건강 진단 AI 등 6개의 AI 시나리오를 제시해 시나리오 속 상황에서의 AI에 대한 신뢰도를 측정하였다. 이 때, ECR-16을 통해 애착 유형, 로젠버그 자아존중감 척도를 통해 자아존중감, TIPTI를 통해 신경증 성향도 함께 측정되었다. 연구 1의 결과 AI에 대한 친숙함이 증가할수록 사람들은 AI를 더 믿는 것으로 드러났으며, 불안 애착과 AI 신뢰도 간의 유의미한 관계가 발견되었다. 특히나 이는 자아존중감과 신경증 성향을 분석에서 통제한 후에도 유의미하였는데, 둘 사이의 상관이 성격적 특성에 기인하는 것이 아니라는 것을 증명하였다. 연구 2에서는 참가자들에게 “애착 유형”을 점화하여 인과관계를 파악하고자 하였다. 각각 안정 애착, 불안 애착, 회피 애착 조건에 무선 할당된 참가자들이 해당 조건의 지시문을 읽은 후 이와 관련된 관계를 회상한 다음 그 관계를 상세하게 적도록 했다. 우선 참가자들의 나이가 많을수록 AI를 덜 신뢰한다는 경향성이 발견되었다. 그리고, 불안 애착이 점화된 참가자들이 안정 애착 조건 내 참가자들에 비해 AI를 덜 신뢰하는 것으로 밝혀졌다. 이 때, 안정 애착이 AI에 대한 신뢰를 증가시킨다는 결과 또한 함께 도출되었는데 이를 정확하게 알아보고자 연구 3을 진행하였다. 연구 3에서는 중립 조건을 추가하였으며, 긍정적인 감정으로 인해 안정 애착이 AI에 대한 신뢰를 증가시키는 것이 아님을 밝혀내기 위해 긍정 감정 점화 조건 또한 추가되었다. 이에 안정 애착, 긍정적 감정, 중립 조건에 각각 피험자들을 무선 할당한 다음, 관련 지시문을 읽은 후 연구 2와 마찬가지로 점화가 잘 이루어질 수 있도록 그와 관련해 상세하게 적어보라 지시했다. 그 결과, 안정 애착 점화 조건에 있던 참가자들은 중립 조건 참가자들에 비해 더 높은 AI에 대한 신뢰도를 보였으나, 긍정적 감정 점화 조건의 참가자들은 그렇지 않았다. 이를 통해, 긍정적 감정으로 인해 안정 애착의 사람들이 AI에 높은 신뢰를 갖는 것은 아니라는 연구자들의 가설이 지지되었다.

장단점

단순히 한계를 제시하는 것에서 그치지 않고, 이전 연구들의 한계점을 보완해 연구를 발전시키고 이를 논문에 모두 포함시켜 좋았다. 다만, 세번의 연구 모두 표본이 백인, 여성에 치우쳐져 있어 다소 아쉽다.

의의

사람-사람의 관계에서 ‘애착’이 중요하게 작용한다는 점을 토대로 사람-기계의 관계에서 또한 애착이 큰 역할을 할 것이라는 유추에서 연구가 진행되었다는 점이 주목할 만 하다. 본 논문을 기점으로 애착과 AI 신뢰 간의 상관에 대한 연구가 좀 더 활발히 이루어진다면, 사람들이 AI를 훨씬 더 무서워하지 않고 친근하게 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

참고 문헌

Gillath, O., Ai, T., Branicky, M. S., Keshmiri, S., Davison, R. B., & Spaulding, R. (2020). Attachment and trust in artificial intelligence. Computers in Human Behavior, 115, Article 106607. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106607