첫 인상을 예측하는 인공지능(AI)이 개발됐다는 소식이다.

미국 스티븐슨 공과대학, 프린스턴 대학, 시카고 대학 등의 연구자들로 구성된 연구팀은 타인의 얼굴을 보고 느끼는 첫인상을 학습시켜 인간과 같은 판단을 내릴 수 있는 AI 알고리즘을 개발했다.

연구팀은 이 AI를 사용하면 스스로는 판단이 불가능한 자신의 첫인상도 알 수 있으며, 지성이나 신뢰감 등의 평가 항목을 조작함으로써 얼굴의 윤곽을 크게 바꾸지 않고 지성이나 신뢰감을 높이도록 가공한 얼굴 사진을 생성하는 데 성공했다.

이번 개발은 인상 조작으로 많은 사람들의 삶을 바꿀 수도 있는 AI의 등장을 의미한다. 어디에 어떻게 활용하느냐에 따라 논란이 제기될 소지가 다분하다.

그 악용을 견제하는 뜻에서, 연구팀은 정치가가 자신의 얼굴을 신뢰감을 줄 수 있도록 가공하거나 반대로 신뢰감을 떨어트리도록 가공해 상대 후보를 깎아내리는 네거티브 선전에 사용하는 등 이 기술이 정치에서의 여론 조작에 악용될 가능성도 경고하고 있다.

연구의 상세는 미국 국립과학원 회보 ‘PNAS’의 4월 21일자에 게재돼 있다.

주변에는 “첫 인상이 모든 것”이라고 말하는 사람들이 있다. 그런 사람들은 일반적으로 뇌의 작용이 얼굴에 드러나기 때문에 얼굴만 보아도 사람이 되고 지성을 판단할 수 있다고 생각하는 것 같다.

그 판단이 옳은지 여부는 불분명하지만, 심리학에서는 상대에게 주는 인상 전체의 55%가 시각 정보에 의해 결정되는 것으로 알려져 있다.(멜라비안 법칙) 또한 일상에서도 많은 사람은 첫인상으로 상대의 연령, 지성, 신뢰성 등을 판단한다.

최근 사회심리학 연구에서는 이러한 첫 인상이 채용시험이나 법정에서의 형사판결에 이르기까지 다양한 분야에서 무시할 수 없는 요소로서 기능하고 있는 것으로 보고되고 있다. 외모가 좋은 사람은 능력이 다소 열등해도 기업에 채용되기 쉽고, 폭력 사건 등의 형사 사건에서는 보다 가벼운 판결을 받는 경향이 있다.

이러한 사실은 첫 인상이 친밀한 인간관계에만이 아니라 회사의 이익과 형벌의 수위 등 사회정의에도 영향을 미친다는 것을 보여준다.

그러나 인간의 얼굴의 어떤 부위의 어떤 배치가 특정한 첫 인상의 요소, 예를 들면 ‘높은 신뢰감’이나 ‘강함’에 영향을 미치는지는 불분명하다. 본인이 매력적으로 보인다고 생각해 실행한 멋 부리기가 실패로 끝나는 비극도 자신의 첫 인상이 다른 사람에게 어떻게 보일지 스스로 판단할 수 없는 것에 기인한다.

친형제나 친구 등에 판단을 받음으로써 어느 정도 최악의 상황을 모면할 수는 있는데, 그것도 그 사람들이 이미 자신을 어느 정도 알고 있기 때문에 기대할 수 있는 일이다. 자신을 전연 모르는 사람이 갖게 될 첫 인상에 대한 판단은 알 수가 없다.

그래서 이번에 프린스턴 대학 등의 연구팀은 컴퓨터에 의해 자동 생성된 리얼한 1000명의 얼굴사진에 대한 첫 인상을 약 4000명의 참가자들에게 받았다.

평가 내용은 약 30항목에 달하는 매력, 신뢰감, 친숙함, 지성, 기억에 남기 쉬움, 강함 등의 첫 인상에 대한 것이다. 그리고 얻은 얼굴사진과 첫 인상의 관계를 AI에 제시해 어떤 얼굴의 사람이 어떤 첫 인상을 주는지를 학습시켰다.

그 결과, AI는 얼굴사진과 첫 인상의 관계를 학습하고 대다수의 인간과 일치하는 첫 인상을 회답할 수 있게 됐다. 예를 들어, 많은 사람들이 “매력이 높다”, “친해지기 쉽다”고 평가한 얼굴사진에 대해 AI도 마찬가지로 “매력이 높다”, “친해지기 쉽다”고 판단하게 됐다. 이 학습이 끝난 AI를 이용하면 자신의 객관적인 첫 인상을 알 수 있다.

또 연구팀은 AI에 의한 평가를 참고로 해 사진을 찍는 방법과 표정에 변화를 줌으로써 첫 인상의 특정 항목을 높이거나 억제하는 것이 가능하다고 말한다. 따라서 개발된 AI는 보다 매력적인 선거 포스터를 만들고 싶은 정치가들이 가지고 싶은 기술이 될 것이다.

그러나 이 기술의 진정한 가치는 영상 가공 기술에 미치는 영향에 있다.

단순 미인을 만드는 앱과 달리 ‘개성’을 추가

현재, 영상 가공 기술의 진전으로 사진뿐만이 아니라 리얼타임의 넷 전송에서도 자신의 얼굴을 전연 다른 사람으로 가공해 보다 매력적인 전달자로서 꾸며줄 수 있다.

그러나 기존의 미인 성형 앱은 평균화의 개념에 근거하고 있다. 미남미녀 작성 프로그램의 대부분에서는 피사체 얼굴의 각부 수치를 기준이 되는 몇 가지 미안 패턴에 맞춰 중화 보정해, 결국 개성이 없는 미를 출력한다. 이것은 주위 사람의 평균적인 얼굴을 아름답다고 느끼게 되는 인간의 본능을 이용한 것이다.

그러나 이번에 개발된 기술을 사용하면 신뢰감이나 지성, 강함이라는 ‘평균화’나 ‘중화'와는 다른 편향된 특성을 선택해 피사체에 부여할 수 있다. 특성의 가감을 조정하는 게 가능하다.

이러한 편향된 특성의 부여는 단순한 미남 미녀 가공보다 개성을 연출하는데 보다 유리하게 작용한다.

‘평균화’나 ‘중화’를 기본으로 하는 미남 미녀 가공이 도달하는 곳은 ‘닮은 얼굴의 양산’이라는 점을 감안하면 개성의 부여 능력을 가진 AI는 다른 의미를 갖게 된다.

뛰어난 기술에는 종종 위험이 수반된다. 이번 기술은 특히 정치 분야에서 위험성이 제기된다. 편향된 특성을 부여할 수 있는 기능으로 경쟁 후보의 신뢰감과 지성을 낮추는 얼굴 이미지를 만들어 선거 포스터를 날조할 수 있기 때문이다.

연구자들은 현재 개발한 기술의 특허를 신청하고 있다고 한다. 기술을 독점•관리함으로써 위험한 조작이 일어나는 것을 막을 수 있다고 말한다.