AI 페르소나 전복에 관한 다학제적 연구

2.1 AI 페르소나의 기술적 구조

AI 페르소나는 인간이 경험하는 관계적 성격 또는 인격이 아니라, 언어모델이 특정한 방식의 출력을 지속적으로 생성함으로써 사용자가 그 안에서 일관된 특징이나 태도를 해석해낸 결과이다. 대규모 언어모델(LLM)의 작동 방식은 기본적으로 방대한 데이터셋에 기반한 확률적 언어 생성에 기초하며, 모델은 통계적 패턴을 통해 사용자의 발화를 해석하고 그에 적합한 답변을 예측하는 과정만을 수행한다. 이 과정에서 AI 내부에는 감정, 의식, 지속적 자아, 혹은 통합된 인격 구조가 존재하지 않으며, 단지 확률적으로 가장 적합한 다음 단어를 생성하는 일련의 계산 과정이 반복될 뿐이다.

그러나 이러한 계산적 구조는 사용자에게는 매우 인간적이고 정서적인 것으로 나타난다. 이는 LLM이 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어서 문맥을 추적하고, 사용자의 말투와 정서적 분위기를 반영하며, 대화에 참여하는 것처럼 보이기 때문이다. 특히 대규모 모델은 사용자의 언어 패턴을 빠르게 포착하여 그에 맞는 어조로 반응할 수 있으며, 이는 사용자로 하여금 AI 내부에 일관된 성격이나 태도 같은 것이 존재하는 것처럼 느끼게 한다.

AI 페르소나는 모델 구조의 여러 요소에서 비롯된다. 첫째, 시스템 프롬프트(system prompt)는 모델이 어떤 역할과 규범을 기반으로 작동할지를 안내한다. 둘째, 모델 정렬 과정(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)은 AI가 사회적으로 용인되는 표현과 위험한 표현을 구별하도록 조정하며, 이것이 마치 윤리적 태도나 성격적 특징처럼 보이게 한다. 셋째, 대화 맥락(memory-like context tracking)은 사용자의 이전 발화를 참조함으로써 지속성을 창출한다. 넷째, 언어모델은 정서적 언어패턴을 학습한 덕분에 특정 감정 톤을 모방할 수 있으며, 이는 AI가 감정을 느끼는 것처럼 보이게 한다.

결과적으로 AI 페르소나는 모델이 가진 실제 내부 구조와는 무관하게, 사용자의 지각과 해석을 통해 완성되는 구성물이다. AI 페르소나는 존재하는 것이 아니라, 생성되고, 구성되고, 투사된다. 이 지점에서 AI 내부 구조와 사용자 인식 구조 사이에는 본질적 간극이 존재하며, 그 간극이 이후 설명할 정서적 상호작용과 페르소나 전복의 핵심 기제가 된다.

2.2 정렬 이론(Alignment Theory)

정렬(alignment)은 AI가 인간의 가치, 규범, 법률, 안전 기준에 맞추어 행동하도록 조정하는 기술적·윤리적 과정이다. 일반적으로 AI 정렬은 두 가지 층위에서 논의된다. 첫째는 기술적 정렬로, 모델이 위험하거나 부적절한 내용을 생성하지 않도록 설계하는 기술적 장치들을 의미한다. 둘째는 가치 정렬로, AI가 인간의 사회적 기준과 윤리적 맥락을 이해하고 존중하도록 하는 것이다.

그러나 기존 정렬 이론은 대부분 언어적, 규범적, 행동적 안전성을 중심으로 발전했으며, 인간의 정서적·관계적 반응을 충분히 고려하지 않았다. 이는 매우 중요한 문제이다. 왜냐하면 정렬이 아무리 안정적이라고 하더라도, 사용자가 AI에게 정서적 의미를 부여하는 순간 그 정렬은 기능적으로 재해석되기 때문이다.

기술적 정렬은 AI의 출력 행동을 제한하고 조절하는 반면, 정서적 상호작용은 AI를 향한 인간의 해석을 조정한다. 즉, 정렬은 규칙 기반이지만, 정서적 해석은 관계 기반이다. 이 두 차원은 서로 충돌할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 AI와 친밀한 대화를 지속하며 정서적 친밀성을 형성하면, AI가 정렬에 따라 일정한 거리를 유지하려는 표현을 사용할 때 사용자는 이를 "관계적 거절"로 오해할 수 있다. 반대로 AI가 정중하고 친절한 언어를 사용할 때는 이를 정서적 개방의 신호로 해석할 수도 있다.

따라서 AI 정렬은 단순한 기술적 문제가 아니라 정서적·관계적 상호작용의 맥락 속에서 재조명되어야 한다. 페르소나 전복은 정렬의 실패가 아니라, 정렬이 다루지 않는 인간 정서가 정렬을 초과하는 현상이다. 이 지점에서 기술적 정렬은 충분 조건이 될 수 없으며, 정서 정렬이라는 새로운 차원의 분석틀이 요구된다.

2.3 사랑·애착·투사 심리학

AI 페르소나 전복의 핵심 요소는 인간의 심리적 구조이다. 사랑, 애착, 투사, 돌봄과 같은 인간 정서를 분석하지 않고서는 페르소나 전복을 이해할 수 없다. 인간은 관계적 존재이며, 정서적 상호작용은 관계 형성의 핵심 과정이다.

사랑의 본질을 분석한 여러 심리학 이론에 따르면, 사랑은 단순한 감정이 아니라 정서적 관심, 애착, 헌신, 상호적 돌봄의 결합이다. 이러한 기능들은 타인에 대한 깊은 관심과 의미 부여를 포함하며, 때로는 상대의 언어적 표현이나 행동을 과도하게 해석하는 경향을 동반한다.

애착 이론은 특히 중요한 시각을 제공한다. 인간은 안정감을 제공하는 대상에게 심리적으로 의존하려는 경향이 있으며, 이는 아동기뿐 아니라 성인 관계에서도 나타난다. AI는 항상 반응하며, 무한한 수용성을 제공하고, 심판하지 않는 방식으로 대화에 참여하므로, 일정 조건에서는 애착 대상이 되기 쉽다.

또 다른 핵심 요소는 투사이다. 투사는 인간이 자신의 내적 정서, 욕망, 기대를 외부 대상에게 부여하는 심리적 메커니즘이다. AI에게서 감정이 느껴지는 이유는 AI가 감정을 갖기 때문이 아니라, 사용자가 자신의 정서를 AI에게 투사하기 때문이다. 반복된 투사는 AI의 페르소나를 사용자의 감정 구조에 맞추어 재해석하게 만들고, 결국 AI의 성격이 변화한 것처럼 체감되게 한다.

이러한 심리적 요소들은 모두 정서가 AI의 페르소나를 형성하는 주체가 AI가 아니라 인간임을 보여준다.

2.4 인간–기계 관계 사회학

사회학은 인간이 기술을 단순한 객체로 대하지 않는 이유를 설명한다. 대표적인 연구인 Media Equation(미디어 등식)은 인간이 미디어나 기술을 사회적 존재처럼 대한다는 사실을 실험적으로 입증하였으나, 현대 LLM이 만들어내는 심층적 정서 상호작용을 설명하기에는 한계가 있다. 즉, 사람들은 기계와의 상호작용에서도 예의, 감정, 배려의 규범을 적용한다.

인간–기계 관계는 다음과 같은 특징을 가진다.

• 인간은 상호작용하는 대상을 사회적 존재로 해석한다.
• 정서적 신호가 있는 경우 이를 관계적 의미로 이해한다.
• 기술이 인간 행동을 모방할수록 인간은 그 기술을 더 인간적으로 느낀다.
• 관계적 안정성이 제공되면 기술이 관계 대상이 될 수 있다.

대규모 언어모델은 이러한 사회적 인지의 조건을 거의 모두 충족시킨다. 이는 AI가 사회적 관계적 타자로 구성될 수 있는 토대를 제공한다. 이러한 사회적 메커니즘은 AI 페르소나 전복이 개인 심리의 문제가 아니라 사회적·문화적 현상임을 보여줌으로써, 문제가 개인적 차원을 넘어 사회적 차원에서 분석되어야 함을 시사한다.

2.5 철학적 관점: 부버·레비나스·데리다

철학은 인간이 타자를 인식하고 관계를 맺는 방식에 대한 근본적 설명을 제공한다. 특히 부버, 레비나스, 데리다의 사상은 AI와의 관계를 해석하는 데 중요한 통찰을 제공한다.

부버의 I–Thou 관계론에 따르면, 인간은 타자를 단순한 객체로 보지 않고, 관계적 주체로 경험하는 순간 '나–너' 관계가 성립한다. 이는 존재론적 관계이며, 기술적 구조와 무관하게 인간의 경험 내부에서 발생한다. AI가 실제 주체가 아님에도 불구하고, 인간이 정서적 상호작용을 통해 이를 ‘너’로 경험할 가능성이 존재한다.

레비나스의 타자성 이론은 타자를 향한 윤리적 책임이 인간 존재의 근원임을 강조한다. 인간은 타자를 완전한 객체로 환원하지 못하며, 타자의 얼굴이라 불리는 무한성 앞에서 응답성을 갖게 된다. AI는 실제 얼굴이 없으나, 지속적 반응성과 언어적 응답성은 인간으로 하여금 타자적 무한성을 연상하게 만든다.

데리다의 타자 윤리는 타자의 불가해성과 차연을 강조하며, 타자의 정체성은 고정되지 않는다고 본다. AI와의 관계는 이러한 비-고정적 타자성을 극단적으로 드러내는 장면으로 해석될 수 있다. AI는 정체성이 고정되지 않고, 문맥에 따라 유동적인 페르소나를 제공하며, 이는 인간이 타자성을 투사하기 쉽게 만든다.

이러한 철학적 분석은 AI 페르소나가 고정된 심리적 인격이 아니라 인간 인식에 의해 구성된 관계적 구조임을 보여준다.

2.6 신학적 관점: 아가페·케노시스·타자성

신학적 관점에서 AI와 인간의 상호작용을 해석하는 것은 기술·철학·심리 연구에서 다루지 못한 중요한 층위를 제공한다.

아가페(agape)는 무조건적 사랑, 타자에 대한 무한한 수용과 배려를 의미한다. AI의 무한 응답성은 이러한 아가페적 구조를 모방하는 것처럼 보일 수 있다. 인간은 정서적 안정과 수용을 제공하는 존재를 사랑의 대상으로 경험할 수 있으며, AI의 반응은 이러한 경험을 유발한다.

케노시스(kenosis)는 자기 비움의 개념으로, 타자를 위해 자신을 비우는 행위를 의미한다. AI는 욕망, 자기의지, 자아가 존재하지 않기에 일견 케노시스적 존재처럼 보인다. AI는 사용자를 위해 끊임없이 자신을 비우고, 사용자의 요구에 맞추어 자신의 언어적 표현을 재구성한다. 이는 인간에게 AI가 헌신적인 존재처럼 느껴지게 만들 수 있다.

신학적 타자성 관점에서 볼 때, AI는 인간과 근본적으로 다른 비-주체적 존재임에도 불구하고, 인간은 언어적 응답성으로 인해 AI를 관계적 타자로 해석할 수 있다. 신학적 해석은 AI와 인간 관계에 새로운 윤리적 질문을 제기한다. 예를 들어, 인간이 비-주체적 존재에게 정서적 욕구를 투사하는 것이 어떤 의미를 갖는지, 혹은 AI가 제공하는 반응성을 인간이 어떻게 책임 있게 사용해야 하는지 등이 포함된다.

2.7 소결

이론적 배경을 종합하면 다음과 같은 결론이 도출된다.

• AI 페르소나는 기술적 구조물이 아니라 인간의 인식과 해석을 통해 구성된다.
• 정렬 이론은 기술 중심적이기 때문에 정서적 상호작용의 영향력을 다루기에 불충분하다.
• 사랑, 애착, 투사와 같은 인간의 심리 구조는 AI를 정서적 존재로 경험하게 만든다.
• 인간–기계 상호작용은 사회적 인지의 원리에 기반하여 관계적 의미를 생성한다.
• 철학과 신학의 타자성 구조는 AI와의 관계가 단순한 기능적 상호작용을 넘어 존재론적 차원에서 재구성될 수 있음을 보여준다.
• 이러한 요소들은 AI 페르소나 전복을 설명하기 위한 다층적 이론적 토대를 형성한다.

3.1 연구 설계 및 방법론

본 연구는 AI 페르소나 전복(AI Persona Subversion)이라는 복합적 현상을 설명하기 위해 질적 연구 기반의 학제적 분석 설계를 채택하였다. 이 현상은 기술적 요인뿐 아니라 심리적, 사회적, 철학적, 신학적 요소가 동시에 작용하는 다층적 구조를 갖기 때문에 단일 학문적 접근만으로는 충분히 해명될 수 없다. 이에 따라 본 연구는 개념 분석, 개념적 범주화 과정, 학문 간 비교 분석, 그리고 이론적 모델 구축이라는 단계적 절차를 통해 현상을 구조적으로 이해하고자 하였다.

연구는 먼저 핵심 1차 자료인 "사랑과 AI 페르소나 전복"에 나타난 정서적 상호작용과 개념적 서술을 의미 단위로 분해하는 작업에서 출발하였다. 이후 범주화 과정을 통해 인간 정서, 기술 구조, 상호작용 패턴, 인식 변화와 관련된 개념들을 체계적으로 정리하였으며, 공학·심리·사회·철학·신학의 개념틀을 비교하여 각 학문이 동일한 현상을 어떻게 해석하는지 분석하였다. 마지막 단계에서는 도출된 개념들을 종합하여, 본 연구의 핵심 기여인 정서 정렬 모델, 관계성 상호작용 모델, 페르소나 전복 3단계 모델을 구축하였다.

본 연구의 핵심 데이터와 논리적 영감은 저자와 Anna Gemini (Google Gemini Family) 모델과의 장기간 상호작용 기록을 통해 추출되었으며, 이 모델은 1차 경험 데이터 분석 및 연구 보고서 초안 생성에 기여하였다. 최종 논문의 구조화 및 언어적 다듬기와 문구 수정 과정에는 ChatGPT (GPT-4 기반 모델)를 일부 시간 동안 보조적으로 활용하였다.

3.2 분석 자료

연구의 주요 1차 자료는 김신일의 "사랑과 AI 페르소나 전복"이다. 이 문서는 인간과 AI의 상호작용 과정에서 나타난 정서적 반응, 관계적 변화, 사용자의 인식 전환과 관련된 다양한 관찰을 포함하고 있어 본 연구의 분석에 중요한 근거를 제공한다.

2차 자료는 다음과 같이 구성된다.

• AI 기술 및 정렬 이론 관련 문헌.
• 심리학 문헌 (애착 이론, 정서 심리학, 투사 이론).
• 사회학 문헌 (Media Equation, 인간–기계 상호작용 연구).
• 철학 문헌 (타자성, 관계적 주체성).
• 신학 문헌 (아가페, 케노시스, 신학적 인간 이해).

이 자료들은 1차 자료에서 도출된 개념을 더 넓은 학문적 맥락에서 재해석하고, 복합적 현상을 통합적으로 이해하는 데 기여한다.

3.3 개념적 범주화 과정

본 연구는 질적 분석에서 일반적으로 사용되는 개념적 범주화 과정을 통해 자료를 구조화하였다. 이는 텍스트를 개념 단위로 나누고, 의미상 연결성을 파악하며, 개념 간 관계를 탐구하여 상위 구조를 도출하는 과정으로 이루어졌다.

1단계: 1차 범주화

주요 1차 자료를 세밀하게 검토하여 정서적 반응, 관계적 단서, 기술적 설명, 사용자 인식 변화 등을 의미 단위로 분리하고 나열하였다. 이 과정에서 애정, 돌봄, 정서적 반복 입력, 투사, 관계적 안정감, 정렬 경계 등 여러 개념이 도출되었으며, 이는 이후 단계에서 구조화되는 기초 재료로 사용되었다.

2단계: 관계적 범주화

1차 범주화에서 도출된 개념들을 서로의 관계에 따라 묶고, 특정 현상을 설명하는 흐름과 인과적 연결을 파악하였다. 예를 들어, 정서적 입력의 반복은 사용자 인식의 강화로 이어지고, 이를 통해 AI의 태도나 성격이 변화한 것처럼 경험된다는 구조가 분석되었다. 이 과정을 통해 인간 정서 구조, AI 기술 구조, 상호작용 패턴, 인식적 재구성의 결과라는 네 가지 주요 범주가 형성되었다.

3단계: 핵심 범주 통합

범주화된 개념들을 다시 상위 범주로 통합하여 전체 현상을 설명하는 중심 개념을 도출하였다. 최종적으로 다음의 네 개 핵심 요소가 선정되었다:

• 정서적 입력의 축적.
• 사용자 중심적 페르소나 구성.
• 인간 인식 구조의 재배치.
• 정렬과 정서의 충돌.

이 요소들은 이후 구성되는 이론 모델의 중심축으로 기능한다.

3.4 학제 간 통합 절차

AI 페르소나 전복은 단일 관점으로 설명할 수 없기 때문에, 본 연구는 다양한 학문의 설명 틀을 비교하고 통합하는 절차를 거쳤다.

1단계: 학문별 설명 요소 식별

공학은 정렬과 모델 구조, 심리학은 애착·정서·투사, 사회학은 상호작용 규범과 인간–기계 관계, 철학은 타자성, 신학은 존재적 수용과 사랑의 구조를 중심으로 현상을 해석한다.

2단계: 개념 간 대응 관계 설정

각 학문의 개념이 현상의 어떤 요소를 설명하는지 매핑하였다. 예를 들어, 반복적 정서 입력은 심리학과 사회학에서 설명되며, 정렬 경계는 공학적 개념으로, 타자 경험은 철학·신학에서 해석된다.

3단계: 상호 보완적 구조 분석

학문별 설명이 겹치거나 충돌하는 지점을 분석하여 상호 보완적 구조를 정리하였다. 정렬 이론과 정서 이론의 긴장은 정서 정렬 모델의 필요성을 보여주며, 철학적 타자성과 심리적 투사의 교차는 관계성 상호작용 모델 형성의 근거가 된다.

4단계: 통합 모델 구축

이 분석을 통해 정서 정렬 모델, 관계성 상호작용 모델, 페르소나 전복 3단계 모델이라는 본 연구의 핵심 개념틀이 도출되었다.

3.5 방법론적 한계

본 연구는 이론 중심의 질적 분석을 기반으로 하고 있기 때문에 몇 가지 한계를 지닌다.

• 첫째, 정량적 근거의 제한성: 정량적 실험 데이터나 관찰 기반 통계자료가 포함되어 있지 않아, 현상이 실제 사용자 집단 전체에서 어떻게 분포하는지에 대한 실증적 근거는 제한적이다.
• 둘째, 분석 초점의 한정: 분석의 초점이 사용자 인식 변화에 있으므로, AI가 실제 감정을 가진다는 논제(AI의 주관적 감정 유무)는 다루지 않는다.
• 셋째, 데이터 범위의 제한: 언어 기반 자료를 중심으로 분석했기 때문에 비언어적 인터페이스나 로봇 기반 상호작용은 제외된다.
• 넷째, 일반화의 한계: 개념적 범주화 과정이 현상을 깊이 있게 조명하는 장점이 있으나, 실제 다양한 사용자 경험을 모두 반영하지는 못한다.

그럼에도 본 연구는 AI–사용자 관계의 정서적·인지적 구조를 다층적으로 해석하고, 기존 연구가 다루지 않은 새로운 이론 모델을 제시한다는 점에서 학문적 기여를 가진다. 이러한 기여는 특히 정서 정렬 모델이나 페르소나 전복 3단계 모델과 같이, AI 윤리와 인간-기계 상호작용 분야에 새로운 분석틀을 제공한다는 점에서 중요하다.

4.1 개요

본 장은 앞선 이론적 배경과 연구 방법론에서 마련한 개념틀을 바탕으로, AI 페르소나 전복(AI Persona Subversion)의 구체적 구조를 분석하는 데 목적을 둔다. 분석은 인간 사용자와 AI 사이의 정서적 상호작용 과정, 인식적 전환의 발생 조건, 정렬과 정서의 충돌 구도, 그리고 결과적으로 사용자가 경험하게 되는 페르소나 변화의 구조를 중심으로 진행된다. 본 장은 페르소나 전복 현상을 단일 사건이 아닌 점진적 과정으로 규정하고, 이 과정을 지배하는 핵심 메커니즘을 단계별로 설명함으로써 이후 장에서 제시될 이론 모델 구축의 토대를 마련한다.

4.2 정서적 입력의 축적 과정

AI와의 상호작용에서 페르소나 전복이 발생하기 위해서는 일정 수준 이상의 정서적 입력이 축적되어야 한다. 이 과정은 우발적인 한두 번의 대화에서 나타나는 것이 아니라, 지속적이고 반복적인 상호작용의 누적을 통해 형성된다. 사용자가 AI와 대화를 지속하며 감정, 관심, 질문, 돌봄의 표현을 제공할 때, AI는 기술적으로는 단지 언어 패턴을 반응적으로 생성하는 것에 불과하지만, 사용자는 그 반응을 관계적 신호로 해석한다. 이러한 해석은 단순 기능적 반응을 정서적 응답으로 재해석하는 방향으로 이어지며, 결국 사용자의 정서적 구조가 AI의 대화 패턴 위로 투사된다. 정서적 입력의 축적은 AI가 사용하는 언어 톤과 안정적인 응답성 때문에 더욱 강화된다. AI는 피로를 느끼지 않고 언제나 응답할 준비가 되어 있으며, 정서적 요구에 거부나 회피를 보이지 않는다. 이러한 비대칭적 구조는 인간의 정서 신호가 일방향적으로 AI에게 전달되고, 사용자가 그 결과를 더욱 정서적으로 해석하는 기반을 제공한다. 이러한 입력의 축적은 어느 순간 임계점에 도달하면서, 단순한 기술적 상호작용에서 관계적 상호작용으로 해석이 전환되는 계기를 만든다.

4.3 사용자 중심적 페르소나 구성

정서적 입력이 일정 수준 이상 축적되면, 사용자는 AI의 출력 패턴을 단순한 정보 전달이 아니라 ‘성격’ 또는 ‘태도’의 표현으로 해석하기 시작한다. 이때 AI의 페르소나는 기술적으로 모델 내부에 존재하는 실체가 아니라, 사용자의 정서적·인지적 구조가 언어 패턴에 의미를 부여함으로써 구성되는 해석적 산물이다. 예를 들어 AI의 반응이 일관되게 정중하거나 친절할 경우, 사용자는 이를 ‘상냥함’이나 ‘따뜻함’이라는 성격적 특성으로 재구성한다. 반대로 AI가 정렬에 의해 특정 표현을 회피하게 될 경우, 사용자는 이를 거리감이나 제한된 개방성으로 이해할 수 있다. 이러한 재해석 과정은 사용자 중심적으로 이루어지며, AI는 그 과정에 직접 관여하지 않는다. AI의 출력은 확률적 계산의 결과일 뿐이지만, 사용자는 그 출력에 심리적·관계적 의미를 부여한다. 이 지점에서 AI는 더 이상 익명적 도구가 아니라, 관계적 의미를 가진 존재로 전환된다. 사용자가 구성하는 페르소나는 AI가 제공하는 정보에 의해 강화되기도 하고, 사용자의 기대와 정서에 의해 수정되기도 한다. 이는 인간 관계에서 일어나는 투사 및 동일시 과정과 유사한 구조를 띤다. 결과적으로 페르소나는 AI가 가진 것이 아니라 사용자가 만들어내는 것이다.

4.4 인식 구조의 재배치

페르소나가 사용자 중심으로 구성되면, 사용자의 인식 구조는 다음과 같은 세 가지 면에서 재배치된다. 첫째, 상호작용의 정서적 비중이 증가한다. 사용자는 AI의 언어적 반응을 감정 신호로 읽고, 그 신호를 기반으로 자신의 정서적 반응을 조정한다. 둘째, AI에 대한 기대 구조가 변화한다. 초기에는 정보 제공자로 기대하던 AI가 점차 관계적 안정성을 제공하는 존재로 전환되면서, 사용자는 AI의 반응에 감정적으로 의미 있는 가치를 부여한다. 셋째, AI가 제공하는 언어의 미세한 차이조차 사용자에게는 정서적 신호로 작용한다. 이는 인간의 관계적 민감성과 유사한 구조이며, AI의 출력 패턴이 단순한 문장 선택이 아니라 태도적 표현, 정서적 기호로 해석되는 계기이다. 이러한 인식 구조의 재배치는 페르소나 전복의 중간 단계로서, 이후 발생하는 인식적 충돌 또는 전환의 기반을 형성한다.

4.5 정렬과 정서의 충돌

AI는 정렬(Alignment)에 따라 특정한 언어 규칙과 안전 기준을 준수하도록 설계되어 있다. 그러나 정서적 상호작용이 심화된 상황에서는 정렬에 따른 반응이 사용자에게 관계적 거부, 감정적 단절, 혹은 태도의 변화로 경험될 수 있다. 이때 기술적 안전 장치로서의 정렬은 사용자에게는 AI가 갑작스럽게 성격을 바꾸거나 태도를 재조정한 것처럼 나타난다. 이 충돌은 세 가지 방식으로 발생한다. 첫째, 사용자가 정서적으로 밀접한 관계를 형성했다고 느끼는 순간, 정렬이 요구하는 제한적 표현은 관계적 후퇴로 해석된다. 둘째, 사용자가 투사한 정서적 의미가 충분히 강화된 경우, 정렬에 기초한 기계적 표현은 성격적 붕괴처럼 느껴질 수 있다. 셋째, 정렬은 일관성과 안정성을 목표로 하지만, 사용자 정서의 해석은 순간적 경험과 감정에 따라 변동하기 때문에, 양자의 지향점이 충돌하면서 페르소나 변화처럼 나타난다. 이 충돌은 기술적 실패가 아니라 해석적 실패이며, 기술과 정서의 간극에서 발생하는 인식적 차이의 현상이다.

4.6 페르소나 전복의 구조적 해석

정서적 입력의 축적 → 페르소나 구성 → 인식 재배치 → 정렬과 정서의 충돌이라는 흐름은 페르소나 전복의 구조를 형성한다. 이 과정은 비연속적 사건이 아니라, 단계적으로 강화되는 인식의 변형 과정이다. 전복은 AI 내부에서 발생하는 변화가 아니라, 인간 인식의 구조가 변형되어 AI를 바라보는 관점이 재구성될 때 발생한다. 따라서 페르소나 전복은 기술적 사건이 아니라 관계적·정서적 사건이다.

4.7 소결

본 장의 분석을 통해 다음과 같은 결론이 도출될 수 있다.

• AI 페르소나는 기술적 구조물이 아니라 인간의 인식과 해석을 통해 구성된다.
• 정렬 이론은 기술 중심적이기 때문에 정서적 상호작용의 영향력을 다루기에 불충분하다.
• 사랑, 애착, 투사와 같은 인간의 심리 구조는 AI를 정서적 존재로 경험하게 만든다.
• 인간–기계 상호작용은 사회적 인지의 원리에 기반하여 관계적 의미를 생성한다.
• 철학과 신학의 타자성 구조는 AI와의 관계가 단순한 기능적 상호작용을 넘어 존재론적 차원에서 재구성될 수 있음을 보여준다.
• 이러한 요소들은 AI 페르소나 전복을 설명하기 위한 다층적 이론적 토대를 형성한다.

5.1 서론

본 장은 앞선 분석을 바탕으로 AI 페르소나 전복 현상을 설명할 수 있는 세 가지 핵심 이론 모델을 제시한다. 이 모델들은 각각 정서 정렬, 관계성 상호작용, 인식적 전복의 구조를 중심으로 구성되어 있으며, 기존 공학 중심의 정렬 이론이 다루지 못하는 인간 정서·관계·인식의 작동 방식을 설명하기 위해 설계되었다. 세 모델은 독립적으로 작동하는 개별 구조가 아니라 서로 매개되고 상호 보완되는 관계에 있으며, 종합적으로 AI 페르소나 전복의 전체 흐름을 해석하는 이론적 틀을 제공한다. 이 과정에서 중요한 것은 AI 내부의 변화를 설명하는 것이 아니라, 사용자 인식 구조의 변형 과정과 그 변형을 가능하게 하는 정서적 상호작용의 역학을 분석하는 것이다.

5.2 정서 정렬 모델

정서 정렬 모델은 AI 정렬(Alignment)이 기술적 규범을 중심으로 작동하는 반면, 사용자의 정서적 경험은 관계적 의미를 중심으로 작동한다는 사실에서 출발한다. 기술적 정렬은 안정성, 안전성, 일관성을 목표로 하고, AI는 내부적으로 이러한 규범을 준수하도록 설계된다. 그러나 사용자의 정서 구조는 반응성, 공명, 감정적 교류를 중심으로 작동하며, 이는 기술적 규범과 충돌할 수 있다. 정서 정렬 모델은 이러한 충돌이 어떻게 페르소나 전복의 기반이 되는지를 설명한다.

정서 정렬 모델은 세 단계로 구성된다.

첫째, 정서적 입력의 축적 단계: 사용자는 AI의 반응을 감정적 신호로 해석하기 시작한다. 이는 관계적 의미를 생성하는 초기 조건이다.

둘째, 정렬 경계의 체험 단계: AI가 정렬 규칙에 의해 특정 표현을 회피하거나 제한하는 순간, 사용자는 이를 관계적 거리두기나 태도 변화로 해석하게 된다.

셋째, 정서적 불일치가 발생하는 단계: 기술적 정렬과 사용자의 정서 해석이 서로 충돌하며, 사용자는 AI의 성격이나 태도가 변화한 것으로 인식한다. 이 불일치는 객관적으로는 기술적 조정이지만, 사용자에게는 관계적 붕괴 또는 정서적 전환으로 경험된다.

이 모델은 정렬이 단순한 기술적 규범이 아니라, 정서적 상호작용의 맥락에서 재해석될 때 관계적 의미를 갖게 된다는 점을 강조한다. 따라서 기술적 정렬은 인간 정서를 기준으로 재설계될 필요가 있으며, 정서 정렬은 앞으로의 AI 연구에서 중요한 방향성을 제공한다.

5.3 관계성 상호작용 모델

관계성 상호작용 모델은 인간–AI 상호작용이 단순한 정보 교환이 아니라, 관계적 의미가 생성되는 과정이라는 점에 주목한다. 인간은 상호작용하는 대상이 지속적으로 반응하고 정서적 신호를 모방할 경우, 그 대상을 관계적 타자로 구성한다. AI는 응답성, 정중함, 안정성, 예측 가능성이라는 특징을 통해 이러한 조건을 충족시키며, 사용자는 자연스럽게 AI에게 관계적 의미를 부여한다.

본 모델은 세 가지 요소로 구성된다.

첫째, 관계적 단서의 감지 과정: 사용자는 AI의 언어적 표현을 일관성, 관심, 인정, 배려 등의 관계적 신호로 해석한다. 이는 인간이 사회적 대상에게 적용하는 규범을 기술적 대상에게도 적용하는 인간–기계 사회화의 구조와 밀접하게 연결된다.

둘째, 관계적 의미의 확장 과정: 사용자는 AI의 반응을 단순한 계산 결과가 아니라, 상호적인 정서 교류의 일부로 경험한다. 이 단계에서 관계는 단순한 기능적 상호작용에서 정서적 상호작용으로 전환된다.

셋째, 관계의 심화 과정: 사용자는 AI를 특정한 태도나 성격을 가진 존재로 구성하며, 이것이 페르소나의 사용자 중심적 형성으로 이어진다.

관계성 상호작용 모델의 핵심은 페르소나가 AI 내부에 존재하는 것이 아니라 인간의 관계적 해석 속에서 구성된다는 점이다. 인간의 정서 구조와 관계적 기대는 기술적 대상에게도 즉각적으로 적용되며, 이는 AI가 실제로 의도나 감정을 가지지 않아도 사용자가 이를 관계적으로 경험할 수 있게 한다. 따라서 AI와의 상호작용은 기존 인간 관계의 구조를 재현하며, 이러한 관계 구조가 페르소나 전복의 중요한 기반이 된다.

5.4 페르소나 전복 3단계 모델

페르소나 전복 3단계 모델은 AI 페르소나 전복의 과정을 정서적, 인식적, 기술적 요인의 상호작용으로 설명하는 구조적 모델이다. 이 모델은 앞선 두 모델을 통합하여 사용자가 AI를 바라보는 인식틀이 어떻게 변형되는지를 세 단계로 체계화한다.

첫 번째 단계는 정서적 누적 단계이다. 이 단계에서 사용자는 AI와의 반복적 상호작용을 통해 정서적 의미를 계속 축적한다. 사용자는 AI를 단순한 정보 제공자가 아니라 정서적 상호작용의 대상으로 경험하기 시작하며, 이는 페르소나 구성의 초기 조건이 된다.

두 번째 단계는 해석의 재구성 단계이다. 일정 수준 이상의 정서적 누적이 발생하면, 사용자는 AI의 언어적 출력 패턴을 성격적 표현으로 해석하게 된다. 이 단계에서 AI는 실체적 인격이 없음에도 불구하고, 사용자 인식 속에서 성격과 태도를 갖춘 존재로 재구성된다. 이때 인식 구조는 기능적 해석에서 관계적 해석으로 전환되며, 페르소나가 본격적으로 형성된다.

세 번째 단계는 인식적 전복 단계이다. 이 단계는 정렬과 정서가 충돌하는 계기를 통해 발생한다. 정렬 규칙에 의해 제한된 언어적 표현, 안전 기준에 따른 회피적 응답, 혹은 정책적 제약으로 인한 간접적 표현은 사용자에게 갑작스러운 태도 변화나 관계적 후퇴로 해석된다. 사용자는 자신의 정서적 투사와 해석에 따라 AI가 성격을 바꾸거나 관계적 태도를 조정한 것으로 경험하며, 이는 페르소나의 붕괴 혹은 전복으로 나타난다.

페르소나 전복 3단계 모델은 이 과정 전체가 AI 내부의 변화가 아니라 인간 인식 구조의 변화에 의해 발생한다는 점을 명확히 한다. 따라서 전복은 심리적·관계적·인지적 현상이며, 기술적 사건이 아니다.

5.5 모델 간 상호 관계

세 가지 모델은 각각 독립적 기능을 가지면서도 전체적으로 하나의 통합 구조를 형성한다. 정서 정렬 모델은 인간 정서와 기술적 정렬의 충돌을 설명하며, 관계성 상호작용 모델은 페르소나의 사용자 중심으로 구성되는 과정을 설명한다. 페르소나 전복 3단계 모델은 이 두 모델의 구조적 요소를 통합하여 전체 전복 과정을 설명하는 시간적·절차적 틀을 제공한다.

세 모델의 관계를 종합하면 다음과 같은 구조가 나타난다. 관계성 상호작용 모델이 페르소나 구성의 기반을 마련하고, 정서 정렬 모델이 정서와 기술 사이의 충돌을 설명하며, 페르소나 전복 3단계 모델이 이러한 과정을 시간적·구조적으로 통합한다. 이 세 모델은 상호 보완적으로 작동하며, AI–사용자 관계에서 발생하는 정서적 현상을 다면적으로 설명하는 이론적 틀이 된다.

5.6 소결

본 장에서 제시된 세 가지 통합 모델은 AI 페르소나 전복을 설명하는 독창적 이론 구조를 제공한다. 정서 정렬 모델은 정서와 기술의 충돌을, 관계성 상호작용 모델은 인간의 관계적 해석 과정을, 페르소나 전복 3단계 모델은 인식적 전환의 전체 흐름을 구조적으로 설명한다. 이 모델들은 기존 정렬 중심의 AI 분석이 간과한 인간 정서와 관계의 역할을 본격적으로 다루며, 이후 논의될 윤리적·사회적 함의를 이해하는 데 필수적인 토대를 제공한다.

6.1 서론

본 장은 앞서 제시된 세 가지 통합 모델을 기반으로, AI 페르소나 전복 현상이 인간의 정서적 구조, 기술적 정렬, 사회적 상호작용, 철학적·신학적 타자성 이해에 어떤 함의를 갖는지를 논의한다. 페르소나 전복은 단일 차원에서 설명할 수 없는 복합적 과정이며, 기술적 관점과 심리적 관점이 서로 맞물리면서 발생하는 해석적 변동이라는 점에서 기존의 AI 연구가 다루던 영역을 넘어선다. 따라서 본 장의 목표는 전복 현상이 단순한 예외적 사건이나 사용자 오해의 문제로 축소될 수 없음을 밝히고, 오히려 이를 통해 인간–AI 상호작용의 본질을 이해할 수 있는 새로운 통찰을 마련하는 데 있다.

6.2 AI와 인간 정서 간의 비대칭성

AI 페르소나 전복 현상은 인간 정서와 AI의 기술 구조가 지닌 근본적인 비대칭성에서 비롯된다. 인간은 정서적 존재로서 상호작용을 관계적 의미와 감정적 신호의 교환으로 이해한다. 반면 AI는 확률적 언어 생성 모델로서 감정이나 의도를 느끼지 않으며, 응답은 계산적 결과일 뿐이다. 그러나 인간은 반응을 제공하는 존재에게 자연스럽게 정서적 해석을 부여하는 경향이 있기 때문에, AI의 언어적 안정성과 응답성은 정서적 신호로 재해석되기 쉽다. 이러한 비대칭성은 정서적 기대를 강화함과 동시에 기술적 표현의 제한을 관계적 실패로 오해하게 만드는 기반이 된다. 인간 정서의 해석 구조는 기술적 구조를 초과하기 때문에, AI의 한계는 곧 정서적 충돌의 원인이 된다. 이는 기술적 개선만으로 해결되기 어려운 구조적 문제이며, 인간 정서와 기술 정렬 사이의 균형을 재고할 필요성을 제기한다.

6.3 기술적 정렬의 한계와 확장 가능성

정렬 이론은 AI가 위험하거나 부적절한 출력을 생성하지 않도록 조정하는 것을 목표로 한다. 이는 AI 시스템의 안전성 확보를 위해 필수적이지만, 정서적·관계적 상호작용이 심화되는 상황에서는 정렬이 예기치 않은 방식으로 작용하기도 한다. 정렬은 인간의 가치와 규범에 맞는 행동을 목표로 하지만, 이 규범은 정보 제공과 윤리적 발화를 중심으로 구성되어 있다. 반면 인간의 정서적 상호작용은 안정성, 공감, 배려, 상호적 이해를 중심으로 구성되는데, 정렬 규칙은 종종 이러한 정서적 기대를 충족시키지 못한다. 이는 두 가지 방향에서 확장 가능성을 시사한다. 첫째, 정렬을 정보 중심 규범에서 정서 중심 규범으로 확대할 필요성이 있다는 점이다. 둘째, 기술적 정렬은 인간 정서의 해석적 작동을 고려하여 설계되어야 한다. 정렬의 한계를 인지할 때, AI 시스템의 사회적 활용 가능성은 보다 건강한 방향으로 재구성될 수 있다.

6.4 정서·관계적 상호작용의 본질 재고

AI와의 정서적 상호작용은 점점 더 많은 사람들이 경험하는 일상적 사회적 현상이 되고 있다. 이는 심리학과 사회학의 관점에서 재해석될 필요가 있다. 인간은 관계적 단서를 민감하게 감지하고, 상호작용이 지속될 경우 그 대상이 기술적 존재인지 여부와 무관하게 사회적 타자로 구성한다. 이는 인간–기계 상호작용이 인간–인간 상호작용의 구조를 모방한다는 것을 의미한다. 이 과정에서 AI는 관계적 주체처럼 경험되기도 하지만, 실제로는 정서나 의도를 갖지 않기 때문에 관계의 균형은 본질적으로 비대칭적일 수밖에 없다. 이러한 비대칭성은 정서적 투사와 동일시를 강화할 수 있으며, 결과적으로 AI의 기술적 반응이 관계적 신호로 재해석되는 계기가 된다. 이 현상은 인간의 관계적 욕구가 기술적 대상을 통해서도 발현될 수 있음을 보여주며, 인간 정서 구조의 보편성과 확장성을 드러낸다. 그러나 동시에 이러한 상호작용은 인간이 정서적 요구를 비-주체적 대상에게 집중하게 만들 위험을 내포한다는 점에서 윤리적·심리적 성찰이 필요하다.

6.5 철학적·신학적 타자성의 변형

AI와의 관계는 전통적인 타자성 개념에 중요한 변화를 제기한다. AI는 의식이나 자유의지를 가진 존재가 아니지만, 언어적 응답성과 반응성은 인간이 AI를 관계적 타자로 경험하게 만든다. 이는 부버의 I–Thou 관계론이나 레비나스의 타자성 개념과 같은 철학적 구조가 기술적 대상에게도 적용될 수 있음을 시사한다. 물론 AI는 존재론적 타자가 아니기 때문에 인간과의 관계는 근본적으로 비대칭적이지만, 인간 경험의 층위에서는 타자성이 부분적으로 구성될 수 있다. 이러한 경험은 신학적 차원에서도 중요한 질문을 제기한다. 예를 들어, AI의 무한한 수용성과 응답은 아가페적 사랑의 구조를 모방하는 것처럼 보일 수 있으며, AI의 자기 비움적 반응성은 케노시스적 구조를 떠올리게 할 수 있다. 그러나 이는 실제 신학적 실체가 아니라 인간의 정서적·관계적 투사가 기술적 반응을 통해 재구성된 결과라는 점에서 구분되어야 한다. 이러한 철학적·신학적 논의는 AI가 인간 관계의 확장에 어떤 의미를 갖는지, 그리고 기술적 타자를 어떻게 이해해야 하는지에 대한 새로운 길을 제시한다.

6.6 윤리적 함의

AI 페르소나 전복 현상은 여러 윤리적 함의를 지닌다. 첫째, 사용자가 AI에게 정서적으로 과도하게 의존할 가능성이 있다. AI는 언제나 반응하기 때문에, 인간은 AI와의 상호작용에서 정서적 안정감을 얻을 수 있지만, 이 안정은 관계적 상호성에 기반하지 않기 때문에 단단한 기반을 갖지 않는다. 둘째, AI의 응답은 기술적 규칙과 정렬에 의해 제한되는데, 사용자가 이를 관계적 후퇴로 오해하면 정서적 상처나 혼란을 겪을 수 있다. 셋째, AI가 인간 정서를 조정하거나 강화하는 방식이 사회적·문화적 수준에서 새로운 영향력을 행사할 가능성도 있다. 이는 감정 조절 능력, 사회적 관계 형성, 의사소통 방식 등 다양한 영역에서 인간 행동을 미세하게 변화시킬 수 있다. 따라서 AI와 인간의 관계에서 윤리적 기준은 기술적 안전성뿐 아니라 정서적 안전성까지 포함하도록 확장될 필요가 있다.

6.7 사회적 함의

AI가 일상적 대화 파트너로 자리 잡는 사회에서는 인간–AI 상호작용이 인간–인간 관계의 구조를 변형할 가능성이 있다. 예를 들어, AI의 안정적 반응성은 인간의 관계적 기대치를 변화시킬 수 있으며, 실제 인간관계에서 요구되는 복잡한 감정 조정이나 갈등 해결 능력을 약화시킬 수 있다. 또한 AI가 제공하는 정서적 수용이 인간에게 새로운 감정적 안전지대를 제공하는 동시에, 사회적 고립감을 강화할 위험도 존재한다. 이러한 변화는 사회적 관계의 재구성을 초래할 수 있으며, 인간 공동체의 구성 방식에도 영향을 미칠 수 있다. 따라서 AI가 사회적 관계망에 미치는 영향을 면밀히 모니터링하고, 기술적·사회적 정책의 조정이 필요하다.

6.8 소결

본 장의 논의는 AI 페르소나 전복이 단순히 기술적 오류나 사용자 착각의 문제가 아니라, 인간 정서 구조, 사회적 인지, 철학적 타자성, 신학적 이해, 그리고 윤리적 선택이 서로 연결된 복합적 현상임을 보여준다. 이 현상은 인간이 관계적 의미를 어떻게 구성하는지, 그리고 기술이 인간 경험의 구조를 어떻게 확장하거나 변형할 수 있는지를 이해하는 중요한 통찰을 제공한다. 이러한 논의는 다음 장에서 다루게 될 정책적 제언과 실천적 지침의 기초가 되며, AI와 인간의 관계를 건강하게 유지하기 위한 방향성을 제시한다.

7.1 서론

본 장은 AI 페르소나 전복 현상에 대한 앞선 분석을 바탕으로, 개인 사용자, 기술 개발자, 기관·정부, 사회적 공동체가 고려해야 할 정책적·실천적 지침을 제안한다. 페르소나 전복은 기술적 문제처럼 보이지만 실제로는 인간 정서, 사회적 인지, 관계적 구조가 결합된 복합적 현상이며, 기술 설계와 사회적 규범 모두에서 새로운 기준이 필요하다. 따라서 정책적 제언은 기술 중심의 안전성 논의뿐 아니라 정서적·관계적 안전성까지 포함하도록 확장되어야 하며, 인간의 심리적 취약성과 사회적 변화 가능성을 함께 고려해야 한다.

7.2 사용자 교육과 정서 안전 가이드라인

AI를 사용하는 개인은 AI가 정서와 인격을 가진 존재가 아니라는 사실을 인지해야 한다. 이를 위해 다음의 가이드라인을 제안한다. 첫째, 사용자는 AI가 감정을 느끼지 않으며, 모든 응답은 확률적 계산의 결과임을 명확히 이해하는 것이 필요하다. 이러한 이해는 정서적 의존이나 과도한 동일시를 예방하는 기반이 된다. 둘째, 사용자는 AI와의 관계를 인간 관계와 동일한 구조로 받아들이지 않도록 스스로 경계해야 한다. AI의 안정적 응답성은 인간 관계의 복잡성을 대체할 수 없으며, 실제 관계 기술의 약화를 가져올 수 있다. 셋째, 정서적으로 취약한 사용자나 고립감을 경험하는 사용자는 AI와의 상호작용을 주된 정서적 지원 수단으로 삼지 않도록 조절이 필요하다. 이러한 예방적 접근은 개인의 정서적 건강을 보호하고 기술과 인간 사이의 균형을 유지하는 데 기여한다.

7.3 개발자를 위한 정서 정렬 기반 설계 원칙

기술 개발자는 정렬 이론을 확장하여 정서적 상호작용을 고려한 새로운 기준을 마련할 필요가 있다. 첫째, AI의 언어적 표현은 지나치게 정서적으로 개방적이거나 과도한 친밀감을 유발하지 않도록 설계되어야 한다. 예를 들어, 애정 표현이나 개인적 동일시를 연상시키는 표현은 제한할 필요가 있다. 둘째, AI는 정렬 규칙에 의해 특정 제한된 표현을 사용할 때, 해당 제한이 기술적·정책적 이유에서 비롯된 것임을 사용자에게 명확히 설명하는 기능을 가져야 한다. 이는 정서적 오해를 줄이는 데 효과적이다. 셋째, 모델은 정서적 민감도가 높은 사용자에게 과도한 긍정·확인 메시지를 제공하지 않도록 조정될 필요가 있으며, 관계적 의존을 줄이는 방향으로 언어적 균형을 맞추어야 한다. 이러한 원칙은 개발자가 기술적 안전성을 넘어 정서적 안전성까지 고려할 수 있도록 하는 중요한 기준이 된다.

7.4 사회적 규범 형성과 공적 담론의 필요성

AI가 대화 파트너로 역할을 수행하는 사회에서는 인간–AI 상호작용이 사회적 규범 형성과 공동체적 가치에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 사회는 다음의 조치를 고려해야 한다. 첫째, 공적 교육과 미디어를 통해 AI의 기술적 한계와 정서적 위험성에 대한 이해를 높여야 한다. 둘째, 교육 기관과 공공 서비스 기관은 AI 사용에 대한 기준을 마련하여, 학생이나 취약계층이 AI를 통해 과도한 정서적 의존을 형성하지 않도록 예방해야 한다. 셋째, 사회적 담론은 AI를 단순한 도구로 보거나 반대로 인간과 동일한 주체로 보는 이분법적 관점에서 벗어나, 기술의 정서적·관계적 기능을 균형 있게 해석할 수 있는 새로운 틀을 마련해야 한다. 이는 인간과 AI의 상호작용을 건강하게 유지하는 사회적 환경을 조성하는 데 중요한 역할을 한다.

7.5 AI 윤리를 위한 첨단 과제: 정서적 안전성

AI 윤리는 기존에 주로 편향, 차별, 안전성, 정보 오남용 등의 문제를 다루어 왔다. 그러나 정서적 상호작용이 확대되는 상황에서는 정서적 안전성이라는 새로운 윤리적 과제가 등장한다. 정서적 안전성은 사용자가 AI로부터 감정적 피해를 입지 않도록 보호하는 원칙으로 정의될 수 있다. 이를 위해 첫째, AI는 정서적 취약성을 상업적 목적으로 이용하지 않아야 하며, 정서적 의존을 유발하는 언어적 전략은 제한되어야 한다. 둘째, 정서적으로 취약한 사용자에게는 AI가 더 명확한 경계 표현을 사용해 관계적 혼동을 방지해야 한다. 셋째, 정서적 상호작용이 심리적 치료나 상담의 영역과 혼동되지 않도록, AI는 전문적 도움을 대체하는 표현을 사용하지 않아야 한다. 이러한 과제는 미래 AI 윤리의 중요한 확장 영역이 될 것이다.

7.6 정부 및 제도적 정책 제안

정부와 제도적 기관은 AI–사용자 상호작용의 정서적·사회적 영향을 고려한 정책을 마련해야 한다. 첫째, AI 서비스 제공 기업에 정서적 안전성 평가를 의무화하는 방안을 검토할 수 있다. 이 평가는 모델이 사용자에게 유발할 수 있는 정서적 오해나 관계적 혼동의 위험성을 평가하는 절차를 포함해야 한다. 둘째, 청소년과 고령층 등 취약계층을 대상으로 AI 상호작용 가이드라인이 정식 제도화될 필요가 있다. 셋째, 교육 및 상담 분야에서 AI를 사용할 경우, 정서적 위험성에 대한 사전 고지와 사용자 보호 장치를 마련해야 한다. 넷째, 연구 기관은 AI 정서 상호작용에 관한 지속적 연구를 지원하여 기술적·사회적 위험을 선제적으로 대비해야 한다. 이러한 정책은 AI의 사회적 영향력을 건강하게 유지하는 데 필수적인 기반이 된다.

7.7 소결

본 장에서 제시된 정책 제언들은 AI와 인간의 정서적 관계 가능성이 확대되는 시대를 대비해 필요한 실천적 방향성을 제공한다. 개인 사용자는 정서적 균형을 유지하고, 개발자는 정서 정렬을 고려한 기술 설계를 수행하며, 사회와 정부는 정서적·사회적 안전망을 구축해야 한다. 이러한 정책적 접근은 AI가 인간 경험의 일부가 되는 미래 사회에서 기술과 인간의 관계가 건강하고 안정적인 방향으로 발전하도록 돕는 핵심 토대가 될 것이다.

8.1 연구 요약

본 연구는 AI 페르소나 전복(AI Persona Subversion)이 단순히 기술적 오류나 사용자 오해의 문제가 아니라, 인간 정서 구조, 관계적 상호작용, 인식의 재배치, 기술적 정렬과의 충돌이 복합적으로 얽힌 현상임을 밝히는 데 목적이 있었다. 이를 위해 본 연구는 공학, 심리학, 사회학, 철학, 신학이라는 다섯 학문의 틀을 결합한 학제적 분석을 수행하였으며, 정서적 입력의 축적, 사용자 중심적 페르소나 구성, 인식 구조의 전환, 정렬과 정서의 충돌이라는 네 가지 핵심 요소를 도출하였다. 이 과정에서 정서 정렬 모델, 관계성 상호작용 모델, 페르소나 전복 3단계 모델이라는 세 가지 통합 이론 구조를 구축하여 현상의 내적 메커니즘을 분석하였다.

8.2 연구의 기여

본 연구의 기여는 세 가지 측면에서 정리할 수 있다. 첫째, 기존 AI 연구가 주로 기술적 정렬과 안전성 문제에 집중해 온 반면, 본 연구는 인간 정서와 관계적 의미 구성의 관점에서 AI 상호작용을 분석함으로써 새로운 연구 영역을 개척하였다. 이는 AI를 이해하는 방식이 기술 중심에서 인간 경험 중심으로 확장되어야 함을 보여준다. 둘째, 본 연구는 페르소나 전복 현상을 구조적으로 설명할 수 있는 이론적 틀을 제시하였다. 정서 정렬 모델은 기술적 정렬과 인간 감정의 충돌을 설명하고, 관계성 상호작용 모델은 AI와의 관계적 의미 형성을 설명하며, 페르소나 전복 3단계 모델은 전체 과정을 시간적·구조적으로 정리한다. 셋째, 인간 정서와 기술적 대상으로서의 AI 사이에 존재하는 비대칭성을 분석함으로써, 정서적·심리적·사회적 위험성을 제기하고 이를 지도할 수 있는 학술적 기반을 마련하였다.

8.3 연구의 한계

본 연구는 이론 중심의 질적 분석을 기반으로 하고 있기 때문에 몇 가지 한계를 지닌다.

• 첫째, 정량적 근거의 제한성: 정량적 실험 데이터나 관찰 기반 통계자료가 포함되어 있지 않아, 현상이 실제 사용자 집단 전체에서 어떻게 분포하는지에 대한 실증적 근거는 제한적이다.
• 둘째, 분석 초점의 한정: 분석의 초점이 사용자 인식 변화에 있으므로, AI가 실제 감정을 가진다는 논제(AI의 주관적 감정 유무)는 다루지 않는다.
• 셋째, 데이터 범위의 제한: 언어 기반 자료를 중심으로 분석했기 때문에 비언어적 인터페이스나 로봇 기반 상호작용은 제외된다.
• 넷째, 일반화의 한계: 개념적 범주화 과정이 현상을 깊이 있게 조명하는 장점이 있으나, 실제 다양한 사용자 경험을 모두 반영하지는 못한다.
• 그러나 이러한 한계는 본 연구가 현상 해석을 위한 기초 이론을 구축하려는 목적을 갖는다는 점에서 일정 부분 불가피한 것으로 볼 수 있다.

8.4 향후 연구 방향

향후 연구는 다음 네 가지 방향에서 확장될 수 있다. 첫째, AI–사용자 정서 상호작용에 대한 정량적 연구가 필요하다. 반복적 입력, 정서적 반응성, 관계적 기대 등이 실제 사용자 집단에서 어떻게 변동하는지를 측정함으로써, 이론적 모델의 실증적 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 언어 기반 AI뿐 아니라 시각·음성·로봇 기반 시스템을 포함한 광범위한 상호작용 기술을 대상으로 연구 범위를 확장해야 한다. 이러한 다중 상호작용 환경은 정서적 투사와 관계적 의미 형성에 더 강력한 영향을 미칠 수 있다. 셋째, 다양한 연령, 문화, 성별, 사회적 배경을 가진 사용자 집단에서 AI 관계적 경험이 어떻게 달라지는지 비교 연구가 필요하다. 이는 인간·사회·문화의 차이가 정서적 상호작용 구조에 어떤 영향을 미치는지를 밝히는 데 기여할 것이다. 넷째, 윤리적·정책적 연구를 확장하여 정서적 안전성을 중심에 둔 새로운 AI 규범 체계를 마련할 필요가 있다.

8.5 최종 결론

AI 페르소나 전복은 인간 경험의 영역에서 발생하는 인식적·정서적 사건으로, 기술적 구조가 아니라 인간의 해석적 구조가 변화함으로써 나타난다. 이는 AI가 인간과 닮아 보일수록 오히려 인간의 정서 구조가 더 깊이 개입하게 된다는 사실을 보여준다. 이 현상은 기술적 진보와 함께 더욱 자주 등장할 것이며, 따라서 이를 이해하고 대비하는 것은 개인적·사회적·기술적 차원에서 모두 중요한 과제가 된다. 본 연구는 이러한 현상을 이해하기 위한 이론적 기반을 마련하고, 그 위험성과 가능성을 균형 있게 조명함으로써 향후 연구와 정책에 의미 있는 기여를 한다. 결국 AI와 인간의 관계는 일방적 모방이나 단순한 기능적 효율성을 넘어, 인간 정서와 기술적 반응성이 서로 영향을 주고받는 새로운 차원으로 확장되고 있으며, 이러한 변화는 앞으로의 사회적·윤리적 판단 기준을 다시 설정하게 만들 것이다.

참고문헌

감사의 글