AI도 성격이 있다? MBTI로 더 똑똑해진 AI
MBTI-in-Thoughts
정말 흥미로운 논문, “Psychologically Enhanced AI Agents”를 소개해드릴게요. ETH Zurich와 BASF 연구팀이 만든 이 연구는 AI에 MBTI 성격을 입혀서 더 똑똑하고 인간답게 만드는 방법을 다룹니다. AI가 “저는 감성적인 INFP라서 따뜻한 이야기를 쓸게요!“라거나 “논리적인 INTJ라서 게임에서 이길 전략을 짤게요!“라고 말하는 모습, 재미있게 풀어볼게요.
왜 AI에게 성격을 입히는 걸까?
지금의 대형 언어 모델(LLM, 예를 들어 GPT 같은 것들)은 엄청 똑똑하지만, 가끔 엉뚱한 답변을 내놓아요. 감동적인 러브스토리를 써달라고 했는데 딱딱한 보고서 같은 글을 쓰거나, 전략 게임에서 허당처럼 행동하는 경우가 있죠. 연구팀은 이런 문제를 해결하려고 인간의 심리학에서 힌트를 얻었어요. 인간은 인지(논리와 계획)와 감정(공감과 감성) 두 축으로 행동한다고 보는데, 이걸 AI에 적용하면 특정 작업에 더 잘 맞는 AI를 만들 수 있지 않을까 생각한 거예요. 예를 들어, 상담 AI는 따뜻하고 공감 넘치는 성격으로, 데이터 분석 AI는 논리적이고 체계적인 성격으로 설정하면 성능이 올라갈 거라는 거죠! 재밌는 건, AI가 MBTI 테스트를 받고 “저는 내향형이에요, 시끄러운 파티는 별로예요!“라고 말하는 것 같은 장면을 상상하게 만든다는 점이에요.
MBTI-in-Thoughts: AI에 성격 입히는 비법
이 연구의 핵심은 MBTI-in-Thoughts (MiT)라는 프레임워크예요. MBTI는 16가지 성격 유형(외향/내향, 감각/직관, 사고/감정, 판단/인식)으로 잘 알려져 있죠. 연구팀은 복잡한 모델 학습 없이 프롬프트 엔지니어링만으로 AI에게 성격을 주입했어요. 예를 들어, “당신은 논리적이고 전략적인 INTJ야, 문제를 체계적으로 해결해!“라고 프롬프트를 주면 AI가 그 성격에 맞춰 행동해요. 정말 신기한 건, 공식 16 Personalities 테스트로 AI의 답변을 체크했는데, 사고형(T)은 논리적인 답변을, 감정형(F)은 공감 넘치는 답변을 내놓더라는 거예요. 이 프레임워크는 MBTI뿐 아니라 Big Five나 HEXACO 같은 다른 심리 모델에도 확장할 수 있어요. AI 성격을 수학적으로 “벡터”처럼 다루는 방식이라 유연하거든요. 비용도 적게 들고, 쉽게 적용할 수 있어서 실용적이에요!
실험: 성격 입힌 AI의 활약
연구팀은 AI의 성격이 작업에 어떤 영향을 미치는지 두 가지로 나눠 테스트했어요. 먼저 감정 중심 작업으로, Writing Prompts 데이터셋에서 이야기를 쓰게 했어요. 감정형(F) AI, 예를 들어 INFP(중재자) 같은 유형은 정말 감성적이고 행복한 결말의 이야기를 썼어요. 인간이 쓴 글보다 더 따뜻하고 개인적인 느낌이 강했죠! 반면 사고형(T) AI는 논리적이고 체계적이지만 감정 표현은 좀 약했어요. 예를 들어, “불멸의 비밀을 발견했는데 죽음이 명함을 주며 ‘지루해지면 전화해’라고 했다”는 프롬프트가 주어졌을 때, 감정형 AI는 감동적인 드라마를, 사고형 AI는 철학적인 논쟁을 펼쳤어요. 결과적으로 성격을 입힌 AI는 이야기가 더 읽기 쉽고, 덜 반복적이었어요. 인간보다 더 낙관적인 분위기를 내는 경우도 많았죠!
다음은 인지 중심 작업으로, ‘죄수의 딜레마’나 ‘호크-도브’ 같은 게임 이론 시나리오를 테스트했어요. 사고형(T) AI는 90% 확률로 배신하며 이익을 극대화하려 했고, 전략이 안정적이었어요. 반면 감정형(F) AI는 상대방과의 관계를 생각해 협력적이었고, 배신은 50% 정도만 했어요. 내향형(I) AI는 외향형(E)보다 말과 행동이 더 일치(54% vs 33%)해서 솔직하고 반성적인 모습을 보였어요. 여러 AI가 대화하며 협력하는 다중 에이전트 환경에서는 “자기반성” 단계를 추가했을 때 협업과 추론 품질이 더 좋아졌어요. 상상해보세요, AI들이 죄수의 딜레마에서 속고 속이는 모습! 사고형 AI는 “배신이 이득이야!“라고 하고, 감정형 AI는 “우리 같이 잘해보자… 어라, 또 속았네?” 하면서요.
이 논문이 눈에 띄는 이유
이 연구는 AI를 작업에 맞게 맞춤형으로 만들 수 있다는 가능성을 보여줬어요. 상담 AI는 공감 넘치는 감정형(F)으로, 전략 분석 AI는 논리적인 사고형(T)으로 설정하면 효율이 쑥 올라가요. 여러 AI가 다양한 성격으로 팀을 이루면 더 나은 협업 결과를 낼 수도 있고요. 게다가 복잡한 학습 없이 프롬프트만으로 가능하니 비용도 적게 들어요! 물론 MBTI는 과학적 유효성 논란이 있지만, 연구팀은 이를 연속적인 축으로 재해석해서 보완했어요. 앞으로는 Big Five, HEXACO 같은 모델로 확장하거나, 헬스케어, 게임 같은 실제 산업에 적용할 계획이에요. AI가 더 인간적이고 신뢰할 수 있는 존재가 될 수 있겠죠! 재미로 해볼 만한 건, 여러분의 MBTI를 AI에 입혀보는 거예요.(단, AI가 너무 게으른 P 타입이 되면 일 안 할지도… )
