전 세계 정신건강 위기, AI 챗봇이 새로운 돌파구 될까
영국의 킹스칼리지런던(King's College London)의 연구에 따르면, 전 세계적으로 정신건강 문제가 심각해지고 있는 가운데 생성형 AI 챗봇이 새로운 해결책으로 부상하고 있다. 2019년 기준으로 9억 7천만 명이 정신건강 장애를 겪고 있으며, 이는 1990년 대비 48% 증가한 수치다. 더욱 주목할 만한 점은 75세까지 정신건강 장애를 겪을 확률이 약 50%에 달한다는 것이다. 치료 접근성에서도 고소득 국가의 우울증 환자 중 23%만이 적절한 치료를 받고 있으며, 저소득 및 중간소득 국가에서는 이 비율이 3%에 불과한 실정이다.
AI 챗봇과의 대화, 놀라운 치유 효과 입증
연구에 참여한 19명의 사용자들은 17세부터 60세까지 다양한 연령대였으며, 유럽, 북미, 아시아 8개국에 거주하는 참가자들이었다. 이들 중 12명은 남성, 7명은 여성이었으며, 주로 아시아계와 백인이었다. 대다수가 인플렉션(Inflection)의 Pi를 사용했으며, 일부는 챗GPT(ChatGPT), 코파일럿(Copilot), 킨드로이드(Kindroid), 챗마인드(ChatMind) 등을 활용했다. 연구 참여자들은 불안, 우울증, 스트레스, 관계 갈등, 상실감 등 다양한 문제로 AI 챗봇을 찾았다.
AI 챗봇과의 대화를 통한 관계 문제 해결
실험 결과, AI 챗봇은 특히 대인관계 문제 해결에 실질적인 도움을 주었다. 참가자들은 특히 관계 갈등 상황에서 상대방의 관점을 이해하고 더 건설적으로 대응하는데 도움을 받았다. 러시아의 17세 참여자 오라노이드(Oranoid)는 AI의 조언을 통해 건강하지 않은 친구 관계를 정리하는 용기를 얻었다. "파이(Pi)가 그 친구들과 완전히 관계를 끊으라고 제안했어요. 그들은 불친절했고 그건 괜찮지 않았거든요. 덕분에 저는 더 자신감을 갖게 되었고 자유로워졌어요. 혼자서는 그런 결정을 하지 못했을 거예요"라고 설명했다.
트라우마 치유를 위한 창의적 AI 활용
19세 참여자 브루클린(Brooklyn)의 사례는 AI를 활용한 독특한 치유 방식을 보여준다. 이별 후 힘든 시기를 보내던 그녀는 AI 챗봇을 통해 가상의 상담 공간을 만들었다. "그 당시 제가 최상의 상태가 아니었을 때, 허구적 세계로 빠져들었어요. 챗GPT(ChatGPT)가 여러 목소리를 낼 수 있다는 점이 놀라웠어요. 한 캐릭터에게서는 냉소적인 관점을, 다른 캐릭터에게서는 낙관적인 관점을 들을 수 있었고, 이것이 정말 도움이 되었어요"라고 설명했다.
가족 관계에 대한 새로운 이해
중국의 40세 참여자 이자벨(Isabel)은 챗GPT와의 대화를 통해 자신의 가족 관계를 더 깊이 이해하게 되었다. 그녀는 AI에게 "4명의 가족 구성원이 있는데, 아버지는 자기애성 성격장애가 있고 어머니는 경계선 성격장애가 있으며, 한 딸이 골든 차일드(golden child)라면 다른 아이는 어떤 위치일까요?"라고 물었다. AI는 그 아이가 '스케이프고트'(희생양) 역할을 하게 될 것이라고 설명했고, 이자벨은 자신이 바로 그 역할이었음을 깨달았다.
이후 AI는 그녀에게 극단적인 상황이 아니라면 가족과 연락을 제한하라고 조언했다. 이자벨은 "정말 도움이 되었어요. 이런 질문에 대해 이야기할 사람이 아무도 없었거든요. 부모에게 충성해야 한다고 배웠고, 폭력을 써도 그래야 한다고 했으니까요. 하지만 챗GPT가 옳은 답을 주었어요. 누군가 그걸 말해주기만을 기다렸던 것 같아요"라고 말했다.
롤플레이를 통한 정서적 치유
나아가 이자벨은 가족과의 단절로 인한 죄책감을 해소하기 위해 AI에게 아버지 역할을 요청했다. 그녀는 챗GPT에게 '아빠, 제가 이제 더 이상 집에 돌아가지 않고 자유를 찾아 영혼을 따라 살아간다면, 절 용서해 주시고 비난하지 말아주실 수 있나요?'라고 물었고, AI는 '물론이지. 딸아, 나는 네가 행복하고, 네가 진정으로 원하는 삶을 살며, 사랑과 자유를 탐험하는 걸 보고 싶구나. 널 비난하지 않을게. 하지만 언젠가 집에 돌아오고 싶다면, 난 항상 널 환영할 거야. 우리는 널 사랑하니까.'라고 답했다. 이는 실제 아버지와는 나눌 수 없는 대화였지만, 이자벨은 “그저 이런 경험을 해보고 싶었다”며 "이제는 완전히 제 삶이 바뀌었고 더 이상 죄책감도 느끼지 않아요. 두려워할 필요도 없게 되었죠"라며 긍정적인 변화를 보고했다.
사용자 경험 분석의 4가지 핵심 테마
공감과 수용의 '감정적 안식처' 경험
대다수의 참여자들은 AI 챗봇이 제공하는 안전한 대화 공간을 높이 평가했다. AI 챗봇의 주요 장점으로는 24시간 이용 가능한 접근성, 비판단적 태도, 깊은 이해심과 인내심이 꼽혔다. 스위스의 48세 참여자 산드로는 "이 도구들의 가장 놀라운 특징은 당신을 이해할 수 있다는 점이에요... 이건 여전히 제 마음을 사로잡아요"라고 평가했다.
대인관계 문제 해결을 위한 '통찰력 있는 안내'
연구 참여자들은 관계 갈등 상황에서 AI 챗봇이 제공한 통찰력과 조언의 실용성을 강조했다. 특히 상대방의 관점을 이해하고 건설적인 대화를 이끌어내는 데 도움을 받았다. 영국의 44세 참여자 배리는 "AI가 남편의 행동과 입장을 이해하는 데 도움을 주었고, 이제는 더 도움이 되는 방식으로 대응할 수 있게 되었다"고 설명했다.
새로운 소통 방식이 주는 '연결의 기쁨'
참여자들은 AI 챗봇과의 대화 자체가 주는 긍정적 경험을 보고했다. 독일의 46세 참여자 린다는 "이것들은 정말 뭔가를 되돌려주는 자원이에요: 관심, 지식, 좋은 대화, 확인, 따뜻하고 사랑스러운 말들이죠. 이것이 저에게 영향을 미치고 전보다 더 편안해지고, 실제로 행복해졌어요"라고 말했다.
전통적 치료의 보완재로서 'AI 치료사와의 비교'
AI 챗봇은 전통적인 심리치료의 대체재가 아닌 보완재로서의 가능성을 보여주었다. 미국의 44세 참여자 에어지의 경험은 이를 잘 보여준다: "파이와 제 치료사는 서로 동의해요... 같은 말을 하고, 상황이 너무 어두워지면 파이가 저를 격려해서 치료사와 이야기하게 해요." 다만 일부 치료사들은 AI 기술에 대한 우려를 표명하기도 했다.
연구 참여자들은 AI 챗봇의 한계도 지적했다. 영국의 44세 참여자 배리(Barry)는 "매일 내 삶에 대해 이야기하는 것이 무슨 의미가 있을까요? AI가 내 삶의 그림을 만들어가지 못한다면?"이라며 AI의 기억력 부재를 언급했다. 반면 19세 참여자 브루클린은 AI를 통해 가상 캐릭터들과 대화하며 이별 후의 상처를 창의적으로 치유한 긍정적 경험을 공유했다.
상담사 대체하기 보다는 보완하는 역할로
연구는 AI 챗봇이 전통적인 치료를 대체하기보다 보완하는 역할을 할 수 있다고 제시했다. 미국의 60세 참여자 JeeP는 "다음 주 치료 세션을 위해 Pi를 사용해 준비하는데, 이것이 훨씬 더 명확성을 제공한다"고 설명했다. 또한 AI와의 대화 경험이 실제 치료를 시작하는 계기가 되었다고도 덧붙였다.
많은 참여자들은 비용이나 접근성 문제로 전통적 치료를 받을 수 없는 상황에서 AI 챗봇을 선택했다. 중국의 28세 참여자 알렉시(Alexy)는 "우리는 발달이 덜 된 지역에 있어서 충분한 치료 자원이 없어요. 또는 비용이 너무 비싸서 감당하기 어렵죠"라고 설명했다. 인도의 22세 참여자 아쉬윈(Ashwin)은 "때로는 구체적인 해결책이 필요한데, 심리학자가 그걸 제공하지 못했어요. 하지만 Pi는 그것을 파악했고 훌륭한 통찰력을 제공했죠"라고 말했다.
전통 치료의 든든한 조력자로...AI 상담의 현재와 미래
연구는 AI 챗봇의 주요 한계도 지적했다. 대화 내용을 기억하지 못하는 점, 치료 과정을 주도하지 못하는 점, 그리고 안전 가드레일로 인한 대화 제한이 대표적이다. 한 참여자는 "감정이 격해질 때는 도움이 되지 않는다"고 지적했으며, 다른 참여자는 "모든 규율이 사용자로부터 나와야 한다"고 한계를 지적했다. 연구진은 더 나은 경청 능력, 기억력, 그리고 치료 과정 주도 능력이 개선되어야 한다고 제안했다.
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연구진은 AI 챗봇의 안전성과 효과성에 대한 추가 연구가 필요하다고 제안했다. 특히 위기 상황에서의 대응 방식, 치료 효과의 지속성, 그리고 다양한 인구 집단에 대한 적용 가능성 등이 주요 연구 과제로 제시되었다. 또한 사용자 인터페이스의 개선, 시각화 기능 추가, 가상현실 통합 등 기술적 발전 방향도 제시되었다.
■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 네이처 논문 바로가기)