심한 마음고통을 겪는 AI 사용자, 챗봇에 정서적 도움을 구하는 비율 높아

생성형 AI 도구는 일부 사람이 정서적 도움을 찾는 방식의 한 부분이 되고 있다. 새 연구는 지난 1년 안에 범용 생성형 AI 도구를 사용한 적이 있는 이스라엘 성인을 대상으로 이런 이용 양상을 살폈다.

연구진은 대표 표본이 아닌 584명의 성인을 조사했다. 참여자는 18세부터 70세까지였고, 온라인 패널을 통해 모집됐다. 따라서 이 결과는 설문에 참여한 사람들의 경험을 보여 줄 뿐, 모든 이스라엘 성인이나 전체 AI 사용자를 대표하지는 않는다.

참여자들은 생성형 AI를 정서적 지지, 힘든 상황에 대처하기 위한 조언, 또는 정신건강 관련 도움을 위해 사용한 적이 있는지 답했다. 여기에는 한 번의 대화부터 더 지속적인 이용까지 포함될 수 있다. 연구는 이런 용도로 AI를 정확히 얼마나 자주 썼는지, 어떤 내용을 나눴는지, 어떤 특정 AI 모델을 썼는지는 측정하지 않았다.

전체 참여자 중 29.3%는 이런 정신건강 관련 목적으로 AI를 적어도 한 번 이용했다고 답했다. 심한 심리적 고통을 보고한 참여자에서는 그 비율이 47.0%로 더 높았다.

연구진은 우울, 불안, 스트레스 증상을 다루는 설문으로 심리적 고통을 측정했다. 또 애착 성향도 평가했다. 애착 성향은 가까운 관계에서 사람이 느끼고 행동하는 경향을 설명하는 연구 용어다. 그중 애착 불안은 거절이나 버림받음에 대한 걱정을 포함할 수 있다.

통계 분석에서 심리적 고통은 AI에 도움을 구했다고 보고한 것과 가장 강하게 관련된 심리 요인이었다. 더 젊은 연령과 여성이라는 성별도 이용 보고를 예측했다. 애착 불안 역시 처음에는 정신건강 도움을 위해 AI를 찾는 것과 관련이 있었다. 그러나 분석에 심리적 고통을 함께 반영하자, 애착 불안은 더 이상 통계적으로 유의한 예측 요인이 아니었다.

저자들은 이 양상이 애착 불안과 심리적 고통 사이에 겹치는 부분이 있음을 반영할 수 있다고 설명했다. 그러나 어느 쪽이 먼저였는지는 알 수 없다. 한 시점에서 시행한 설문은 심리적 고통이 AI 이용으로 이어졌는지, AI 이용이 심리적 고통을 바꿨는지, 또는 다른 요인이 둘 다에 영향을 줬는지를 밝혀낼 수 없다.

이번 결과는 범용 AI가 어려움을 겪는 사람에게 접근 장벽이 낮은 도움의 통로가 될 수 있음을 보여 준다. 이런 시스템은 빠르게 이용할 수 있고, 사적이거나 판단하지 않는 대화처럼 느껴질 수 있다. 하지만 연구는 AI 대화가 유용했는지, 정확했는지, 안전했는지를 검증하지 않았다.

또한 사람들이 AI를 전문적 도움과 함께 썼는지, 아니면 전문적 도움 대신 썼는지도 조사하지 않았다. 이는 중요한 미해결 질문이다. 소비자용 챗봇은 정신건강 서비스 제공자로 설계되거나 규제된 도구가 아니기 때문이다. 연구진은 위기 상황에서 이런 도구가 얼마나 안전하게 반응하는지, 그 이용이 임상적 돌봄을 늦추거나 대체할 위험이 있는지를 연구할 필요가 있다고 강조했다.

이 연구는 임상시험이 아니라 관찰 설문이다. 따라서 AI 지원이 정신건강 결과를 더 좋게 또는 더 나쁘게 만든다고 말할 수 없다. 생성형 AI를 이미 사용한 이 온라인 집단 밖의 사람들에게 결과가 얼마나 적용되는지도 판단할 수 없다.

앞으로는 사람들을 시간에 따라 추적하고 AI 대화의 질과 안전성을 직접 평가하는 연구가 필요하다. 사람들이 AI 지원을 언제 도움이 된다고 느끼는지, 언제 부족한지, 자격을 갖춘 전문가의 지원과 어떤 관계가 있는지도 살펴볼 수 있다.