:: 오늘 분석할 논문
> 상담 및 심리치료에서 인공지능 기술의 활용 :국외사례를 중심으로 - 김도연,조민기 (아주대학교 심리학과 학생), 신희천(아주대학교 심리학과 교수)
* 해당 논문은 저작자인 박혜성(서울대학교 박사과정), 이선영(서울대학교 교수)님께 있습니다.
* 더 자세한 내용을 확인하시려면 DBpia 홈페이지에서 논문을 검색하여 다운받아보세요 :)
( 참고: 대학생이시라면, 학교 도서관 사이트에서 보통 회원으로 되어있습니다.)
- 논문 선택의 이유
: 인공지능이 앞으로의 상담 및 심리치료 분야에 어떠한 영향을 줄 수 있는지에 대해 궁금했기 때문이다.
:인공지능이 심리상담분야 전문가를 대체할 수 있는지에 대해서도 궁금했다.
- 주요어
: 인공지능, 온라인 심리치료, 자연어 처리, 대화형 에이전트
* 온라인 심리치료: 치료적 개입이 인터넷을 통해 제공되는 형태의 심리치료를 의미함.
- 해당 논문이 담고 있는 내용
: 인공지능 이전의 관련 기술들이 상담 및 심리치료 분야에 적용되어 온 역사를 검토하고, 인공지능 및 관련 기술을 적용한 치료적 개입의 개발이 어디까지 이루어지고 있는지 구체적인 사례를 중점으로 살펴보고 있음.
:: 논문 분석
- 이미 2018년에 개최된 제72차 한국 심리학회 연차학술대회에서 ‘심리학, 인간과 기계의 마음을 말하다’라는 주제로 미래사회의 기술변화에 대해 심리학이 적극적으로 대응해야 할 필요가 있다는 점, 심리학의 다양한 분야에서 인공지능 기술을 활용할 필요성과 가능성에 대한 논의가 이루어진 바 있다.
- 보다 효율적이고 효과적인 치료적 개입을 위해 새로운 기술을 활용하려는 시도는 처음이 아니며, 인공지능 이전에도 컴퓨터 및 정보통신과 같은 기술들을 활용하고자 하는 노력들이 지속적으로 있어왔다.
> 1966년, ELIZA프로그램
: 칼 로저스의 공감적인 의사소통을 모방하도록 설계되었음
: 사전에 약속된 규칙에 따른 정형화된 반응을 하면서 대화를 모방하는 수준에 그침 (한계)
> 1970년대 초반, PARRY라는 프로그램
: 스탠포드 대학 정신과 의사인 Colby(1977)가 개발
: 편집증적인 조현병 환자를 시물레이션하여 타인과 대화할 수 있음.
- 이후 국내에서도 비슷한 시기에 사이버 상담이라는 명칭으로 프로그램이 개발되고 그 효과가 검증되기 시작함.
- 초창기 컴퓨터의 발달과 함께 의학적 정보를 제공하기 위한 목적으로 웹사이트를 활용한 것을 시초로 이후에는 단순한 정보제공을 넘어 환자의 신체적, 정신적 증상을 줄이기 위한 목적으로 활용하고 있음.
<온라인 심리치료 중 현재 가장 보편적으로 활용되고 있는 방식>
1. 웹사이트 기반 심리치료
: 웹사이트를 플랫폼으로 하여 심리장애와 관련된 유용한 정보들을 제공하고, 상담자와의 채팅을 통해 상담을 수행하는 형태로 운용됨
> 장점
1) 웹사이트라는 하나의 플랫폼을 통해 동시에 수많은 사람들에게 동일한 정보를 적은 비용으로 제공할 수 있음
2) 시간적인 제약이 없고 물리적인 거리 또한 의미가 없음
3) 사회적 편견 혹은 낙인으로 인해 가질 수 있는 심리치료에 대한 접근장벽을 낮추는 것과 같은 장점으로 이어짐.
> 실제로 미국 퇴역군인들의 PTSD와 우울 및 불안 증상이 유의미하게 개선된 것으로 보고됨.
2. 화상상담
:치료자와 내담자가 물리적으로 떨어져 있는 상태에서 영상과 음성을 기반으로 상담을 진행하는 방식
3. 챗봇(Chatbot)
: 스마트폰을 기반으로 하는 심리적 개입
> 휴대용 기기의 장점인 높은 휴대성을 바탕으로 실제 생활 장면 속에서 적절한 시점에 치료적 개입을 진행할 수 있음.
>실생활로부터 내담자에 관한 다양한 정보를 수집하고 상담자와 공유함으로써 치료적 개입을 위한 근거 자료로 활용할 수 있음.
>실제사례: 대학생들에게 인스턴트 메신저 어플리케이션 형태로 제작된 텍스트 기반 대화형 에이전트를 통해 인지행동치료를 제공한 결과 우울 증상이 감소한 것으로 나타난 연구결과 또한 발표된 바 있음(Fitzpatrik et al. , 2017)
4. 가상현실을 활용한 심리치료의 개발 및 보급: VR을 이용한 심리적 개입
> 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 인함.
> PTSD, 사회불안, 특정 공포증과 같은 불안 관련 장애에 대한 노출 치료에 효과적임
: 노출치료에서는 스트레스 자극에 대한 노출을 통해 기억 및 정서를 활성화시키고 이를 재구성하는 과정을 거치기 때문에 성공적인 치료를 위해서는 기억의 생생한 재생이 필요함.
- 해당 논문의 목적
: 기술의 적용사례들, 특히 인공지능 기술을 상담 및 심리치료 분야에 적용한 최신 사례들을 소개하고, 기술적 측면에서 인공지능 상담의 발전 가능성에 관해 논의하는 것.
- 해당 논문의 필요성
> 인공지능 관련 기술이 급속도로 발전하여 인간 삶의 다양한 영역에 영향을 미칠것임.
> 정신건강 분야 역시 예외는 아닐것임. 때문에 전문가들이 이러한 흐름을 주도하지 못한다면 인간이 아닌 기술이 중심이 되는 흐름이 이어질 수 있음.
: 인간의 행복과 복지를 위해 분명한 목적을 가지고 기술을 활용하는 것 (O) / 기술적으로 가능하기 때문에 이를 정신건강 개입에 적용하고자 하는 것 (X)
[방법]
- 인공지능 및 관련 분야의 기술을 상담 및 심리치료 분야에 적용한 국내외 연구물들을 조사함
> 최근 3년(2017~2019년)을 기준으로 학술 데이터베이스에 등재된 논문 및 관련자료들 중 인공지능 기술이 상담 및 심리치료에 실제 적용된 사례들을 살펴봄.
-해외 학술 데이터베이스를 통해 검색한 논문들로 연구함. (국내 논문들은 국외사례들과 비교하여 미흡한 경우가 많았기 때문에 제외)
주요 사례들에 대한 분석은 각 사례의 개발배경, 작동원리, 효과성, 그리고 장단점을 포함한 상담 및 심리치료 분야에서의 함의를 중심으로 이루어짐.
[결과]
여기서는 발전된 인공지능 및 관련 기술들을 심리치료에 활용하고자 시도하고 있는 다섯 가지 최신 사례들
(웹 기반 심리치료 MOST, 모바일 기반 TESS, 대화형 에이전트 WOEBOT, 대화형 인공지능 내담자 CLIENTBOT, 가상현실 기반 임상적 대화형 에이전트 ELLIE)
-> 각각의 개발배경, 작동원리(mechanism), 효과성, 장점과 한계를 포함한 상담 및 심리치료 분야에서의 함의를 중심으로 소개하고자 한다.
1) 웹 기반 심리치료 MOST
:웹사이트 상에서 페이스북과 유사한 형태의 대화형 소셜 미디어 플랫폼의 형태로 서비스 되는 온라인 사회치료 프로그램
> 목적
: 정신질환을 가지고 있는 청년들을 지원하는 것 / 정신질환과 관련된 사회적 낙인으로 인해 고립을 경험하고 관계를 형성,유지 하는 것이 어려운 청년들을 돕기위한 목적으로 개발됨.
> 개입방식
:긍정심리치료의 강점기반모델을 이론적 바탕으로 함.
> 4가지 개입 영역으로 구성됨
1) 소셜네트워킹 및 카페: 사용자가 페이스북 스타일의 뉴스피드를 게시하고 코멘트를 달면서 자신의 경험을 공유, 지원을 주고 받음
2) take a step: 제공되는 심리적 기술들을 연습하고 개발하도록 설계된 상호작용 치료 모듈
3) talk it out: 증거 기반 사회 문제 해결 프레임워크에 따라 사용자의 문제나 어려움을 꺼내놓고 중재자 집단 속에서 토론하면서 도움을 얻을 수 있는 공간.
4) Do it!: 마음챙김, 자기연민, 개인적 강점 활용 등의 제안을 현실 상황에 적용할 수 있도록 도와주는 행동실험이나 행동화 프로세스를 제공하는 영역
+) 본 시스템은 여기에 그치지 않고 인공지능 기술의 적용을 통해 서비스 제공의 효율성과 효과성을 높이는 방향으로 개선되고 있다는 점에서 더 큰 가능성을 가진다.
1) 사용자의 게시물에 대한 언어분석을 실시하고 게시물로부터 필요한 정보를 추출하여, 적절하다고 판단되는 치료적 제안을 선택하여 제시하는 자동화된 프로세스를 개발하고 있음.
-->개입의 즉시성을 높일 수 있을 것으로 보고 있음.
2) 시스템 내 인공지능을 기반으로 하는 챗봇(chatbot)의 도입
:인간의 대화를 모방하는 컴퓨터 프로그램
:단순 보조 인터페이스로 기능하는 것이 아니라 사용자와의 대화를 통해 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 적절한 개입방안을 검색하여 인간 치료사들에게 제안함으로써 인간 치료사와 사용자 간의 온라인 채팅 세션의 효과성을 높이는 방식으로 활용될 예정임.
- 장점
: 사용자들이 심리적 도움을 얻는 과정에서 상호작용 경험이 자주 일어나게 되어, 상호작용의 일방향성으로 인해 높은 중도 탈락률이 문제가 되는 기존의 인터넷 심리치료의 한계를 극복
: 낙인으로부터 비교적 자유로운 온라인상에서 서로 소통하며 긍정적 사회화, 지지적 관계의 형성, 자존감 향상, 소통의 촉진, 집단 구성원으로서의 소속감 경험과 같은 심리적 이득을 얻을 수 있음.
- 필요성
: 심리치료의 긍정적 효과를 장기적 개선으로 확장시킬 수 있음.
: 면대면 심리치료를 통해 정신증이나 우울증 증상의 완화를 경험한 경우라도 증상이 재발하는 비율이 청년층의 경우 최대 80%에 이르는 등 재발을 방지하는 것이 상담 및 심리치료의 중요한 목표 중 하나임.
---> MOST와 같은 웹사이트 기반 인터넷 심리치료가 증상의 장기적인 개선과 재발 방지로 이어질 수 있음.
2) 모바일 기반 정신건강 개입 TESS
: 정신건강 지원 및 심리교육을 목적으로 개발된 심리학적 인공지능 챗봇
치료사의 역할을 대체하기 위한 목적은 아님/ 웹사이트 뿐아니라 스마트폰 어플로도 이용 가능 -> 접근성 좋음
- 기술적 측면
> 사용자의 입력 중 정서반응이나 특정 주제에 대한 언급 등 특정한 요소를 감지하고, 이에 맞추어 치료적으로 적절한 반응을 제공하도록 설계되어 있음
> 제공되는 모든 반응와 지시문은 정신건강 전문가들에 의해 검토된 내용으로 이루어져 있음
> 사용자가 정서적 반응 혹은 걱정을 표현하는 경우 이에 대한 적절한 공감적 반응을 하고 이완전략과 같이 특정 정서적 상태를 해소하는 데 도움이 되는 기법을 제공
- 문제점
:기술적 한계로 인해 부적절한 상호작용 과정을 경험하거나 적합하지 않은 내용을 제공받은 문제점이 나타남.
BUT, 전반적으로 높은 수준의 참여도와 만족도를 보고함.
3) 대화형 에이전트 WOEBOT (보다 발전된 대화형 에이전트)
- 인지행동치료를 제공하기 위한 목적으로 구축된 텍스트 기반 대화형 에이전트 (상업적 목적으로 개발됨)
- 대화형 에이전트: 자연언어를 사용하는 인간 사용자들에게 사용 맥락에 맞게 적절하게 반응하는 소프트웨어 어플리케이션 ex) 애플의 시리, 아마존의 알렉스 등
> 보다 발전된 음성인식기술 및 자연어 처리를 기반으로 보다 환경적응적이고 인간과 유사한 상호작용을 제공하는 것을 목표로 함.
- 기본 메커니즘
: 임상적 의사결정, 사회적 담론 역동을 모델링하여 만들어짐.
- 봇이 제공하는 반응 속에 공감적 반응, 반영하기 , 테일러링, 목표 설정하기, 책임감 촉진시키기, 동기부여, 관여 높이기와 같은 심리치료의 과정 지향적 특성을 반영함.
4) 대화형 에이전트 CLIENBOT
- 수련 상담자들에게 즉각적이면서 성과에 기반한 피드백을 제공할 수 있도록 개발된 신경 대화형 에이전트
>동기 강화 면접의 원리를 바탕으로 열린질문과 반영 기술을 훈련시키는 데 초점이 맞춰져 있음.
>사용자의 반응에 대해 기계학습 기반 피드백을 제공.
>정신건강 전문가를 양성하기 위한 효과적인 훈련시스템임.
5) 가상현실 기반 대화형 에이전트 ELLIE
: Simsensei 키오스크 프로그램 속에 등장하는 면담자 -> 가상 인간 면담 시스템임
- 목표
: ELLIE와 대화하는 내담자가 편안함을 느끼고 정보를 공유하는 데 불편함을 경험하지 않을 것, 시스템은 내담자의 비언어적인 반응과 행동에 민감할 것, 수집한 비언어적 행동을 수량화하여 특정한 심리학적 상태를 평가하는 데 적용할 수 있을 것, 적절한 비언어적 행동을 구현할 수 있을 것 등..
-적절한 비언어적 행동을 구현하여 음성반응과 함께 시각적으로 제공함.
-장점
:음성+시각 -> 사용자가 더 자연스럽게 경험하고 몰입할 수 있음
-단점
:현재로서는 인간과 비교했을 때 라포의 수준도 낮고, 비언어적인 의사소통에서도 능숙하지 못함.
[논의]
- 현재 상황에 대해 정리 + 최근의 첨단 기술적인 이슈 (자연어처리, 인공지능의 정서인식 및 공감표현, 인공지능의 자기학습의 측면)
- 본 연구의 의의와 한계점
- 인공지능 기술을 접목한 치료적 개인을 통해 자신의 심리적 어려움을 외부에 드러내지 않고도 전문적인 도움을 받을 수 있는 환경이 구축된다면 정신건강의 회복을 위해 개입이 필요하지만 낙인 등의 이유로 행동에 나서지 못하고 있는 잠재적 내담자들의 심리적 문제 해결에 상당한 도움이 될 것이다.
BUT , 현재의 기술 수준으로 구축한 인공지능은 아직은 인간 사용자와의 자연스러운 상호작용이 어려움.
하지만 인공지능을 통해 구동되는 챗봇이나 대화형 에이전트의 예에서 볼수 있듯, 사람들의 정신건강을 증진하기 위해 인공지능 관련 기술을 활용하려는 노력은 이미 시작되었고, 실제로 성과를 나타내고 있음
> 이에 인공지능 상담의 발전과 밀접한 관련이 있는 최근의 첨단 기술적인 이슈인 자연어 처리(NLP), 인공지능의 정서 인식 및 공감 표현, 인공지능의 자기학습의 측면에서 현재 진행되고 있는 인공지능 상담의 현재와 향후전망을 논의하고자 한다.
1) 자연어 처리
: 기계학습의 일종으로, 인간의 자연언어를 해석하고 처리하는 기계의 능력
>사용자와의 자연스러운 상호작용을 가능하게 함.
>가상인간과 인간 사용자가 문자 혹은 음성으로 자연스럽게 의사소통할 수 있는 수단을 제공,
>음성 혹은 의미 분석을 통해 사용자의 심리적, 정서적 상태에 대한 정보를 제공하며, 상담 회기의 내용을 분석하여 치료에 도움이 되는 패턴을 식별하는 데 활용될 수 있음.
2) 정서 인식 및 공감 표현
- 공감은 심리치료의 결과를 예측할 수 있게 하는 치료적 동맹의 강한 예측 변인임.
- 인공지능이 사용자의 정서적 경험을 진심으로 이해하는 것처럼 보이게 하는 개인화된 반응을 생성하고 전달하는 것은 매우 중요한 문제가 됨.
- 현재로서는 상담자가 내담자의 고유한 상황을 이해하고 이에 맞게 반응하는 세련된 방식의 공감을 표현하는 것은 현재로서는 여전히 불가능한 것으로 보임.
- 말뭉치 기반 접근법으로 사용자만을 위한 고유한 표현처럼 전달하도록 에이전트를 개발하는 것까지 옴.
> 말뭉치의 수가 많아질수록 반응이 더 정교하고 인간의 반응과 유사해질 수 있다.
3) 인공지능의 자기학습, Self-Feeding bot
개발 배경
- 대화형 에이전트들은 사용자와의 상호작용 능력을 향상시키는 기계학습을 사용함.
- 특히 상담축어록과 같이 이미 완료된 말뭉치를 통해 학습하는 일종의 지도학습이 많이 활용되고 있음.
> but, 상담 및 심리치료 맥락에서 이루어진 말뭉치들을 대량으로 수집하는 것이 쉽지 않고, 가능하더라도 큰 비용이 듦
+ 일반적인 맥락에서 이루어진 대화의 맥락이 정신건강을 위한 에이전트가 실제로 사용자와 대화를 하게 될 상황이나 환경과는 차이가 있는 경향이 있음.
->> 이런 어려움을 극복하기 위해! 대화형 에이전트는 기존의 자료를 통해서도 학습하지만, 자신이 참여하고 있는 현재의 대화 속에서 학습에 필요한 예제를 수집함**
> 수집방법: 상대방이 보이는 반응을 통해 좋은 만족도가 예상되면, 대화로부터 학습할 자료를 추출, 나쁜 만족도가 예상되면 어떤 반응이 적절할지를 사용자에게 피드백을 요청함으로써 자신의 학습에 사용할 추가적 데이터를 확보해나감.
> 자신의 능력을 발전시켜나감... (실제 대화에 참여하여 그 속에서 주어지는 상대방의 피드백에 기초해 자신의 대화 능력을 능동적으로 조정해나가는 것을 의미) -> 현재는 시작단계에 있음.
- 의의
: 상담 및 심리치료 분야에서 인공 지능 기술을 활용한 상담의 최근 발전 과정을 살펴보고, 구체적인 사례를 소개하면서 이와 관련된 기술적 이슈를 살펴보았다는 점.
- 한계점
1) 인공지능 기술이 활용된 상담 및 심리치료 개입의 주요 사례들을 선정하는 과정에서 국내 연구결과들이 배제됨
- 국내에는 인공지능 기술을 적용하여 개발한 치료적 개입 프로그램 혹은 관련 연구가 매우적음
- 한국어의 자연어 처리 자체가 타 언어에 비해 어렵고, 개발된 기술조차도 쉽게 접근할 수 없는 상황임.
2) 본 연구를 통해 소개한 사례들의 효과성 검증을 위해 진행된 연구들은 일부를 제외하면, 대부분 단기 연구임.
3) 본 연구에서는 인공지능을 활용한 치료적 개입 연구들을 중심으로 소개했으나 심리적 진단 및 평가 장면에서 인공지능 기술을 활용한 사례들에 대한 소개도 필요할 것임.
- 읽고 나서 개인적으로 느낀점
:인공지능을 통한 심리치료의 개발이 아직은 진행중이지만, 이 기술이 많이 개발되고 사용되면 심리상담 및 치료 분야가 더 활발해질 것이라고 생각되어, 미래사회의 모습이 기대된다.
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