Tesla의 휴머노이드 로봇은 왜 인간처럼 보이지 않습니까? 불쾌한 계곡 효과가 로봇 회사에 미치는 영향을 이해하기 위한 기사

1970년, 로봇공학 전문가 모리 마사히로는 로봇공학 분야에 큰 영향을 미친 개념인 '불쾌한 계곡'의 영향을 처음으로 설명했습니다. '불쾌한 계곡' 효과는 인간이 인간과 유사한 물체, 특히 로봇을 볼 때 나타나는 긍정적인 반응과 부정적인 반응을 설명합니다.

불쾌한 계곡 효과 이론은 로봇이 인간처럼 보이고 행동할수록 로봇에 대한 우리의 공감이 더 강해진다고 주장합니다. 그러나 어느 시점에서 로봇이나 가상 캐릭터가 너무 생생하지만 인간과 같지 않게 되면 우리 뇌의 시각 처리 시스템이 혼란스러워집니다. 결국 우리는 로봇에 대해 매우 부정적인 감정 상태에 깊이 빠져들게 될 것입니다.

마사히로 모리의 가설은 로봇이 인간과 외모와 행동이 유사하기 때문에 인간도 로봇에 대해 긍정적인 감정을 갖게 될 것이라고 지적합니다. 로봇이 일정 수준에 도달하면 그에 대한 인간의 반응은 갑자기 극도로 부정적이고 혐오스러워질 것입니다. 로봇이 인간과 약간만 다를지라도 매우 눈에 띄고 눈부시게 보일 것입니다. 로봇과 인간의 유사성이 일반 사람들의 유사성만큼 계속 높아질 때 로봇에 대한 인간의 감정적 반응은 다시 긍정적인 측면으로 돌아가 인간 사이의 공감을 불러일으킬 것입니다.

그러나 언캐니 밸리 효과가 실제로 차이를 만드는 부분은 현대 인간이 로봇과 상호 작용하는 방식, 즉 인간형 로봇에 대한 우리의 생각을 바꾸는 것으로 밝혀진 효과입니다. 최고의 국제 인지 과학 저널인 Cognition의 2016년 논문에서 Maya Mathur와 David Reichling은 로봇 얼굴과 디지털 합성 얼굴에 대한 인간의 반응에 대한 연구를 논의합니다. 그들은 이러한 반응에 불쾌한 골짜기 효과가 있다는 것을 발견했습니다. 그들은 심지어 불쾌한 계곡 효과가 인간이 로봇과 아바타의 신뢰성을 인식하는 방식에 영향을 미친다는 사실도 발견했습니다.

인디애나 대학교-퍼듀 대학교 인디애나폴리스(IUPUI)의 인간-컴퓨터 상호 작용 교수인 칼 맥도먼(Karl MacDorman)은 "불쾌한 계곡 효과가 로봇의 설계 및 개발 방향에 미치는 영향은 매우 명백하다고 할 수 있습니다. 불쾌한 계곡 효과 로봇 개발의 진행 속도를 늦추는 불쾌한 계곡 효과는 로봇 설계자가 인간과 기계의 상호 작용에서 인간의 높은 수준의 유사성을 탐구하는 것을 방해하는 법칙이 되었습니다." MacDorman을 비롯한 다른 연구자들에게는 로봇이 사회에 적용되면 불쾌한 골짜기 효과가 해결되어야 합니다.

사람처럼 보이면 더 많은 문제가 발생합니다.

이유를 알아보기 위해 2010년 다트머스 대학 연구원인 Christine Looser와 Thalia Wheatley는 일련의 시뮬레이션된 얼굴에 대한 인간의 반응을 평가했습니다. 이러한 얼굴의 현실감은 완전히 인간과 비슷할 수도 있고, 완전히 인형과 같을 수도 있습니다. 연구원들은 참가자들이 시뮬레이션된 얼굴을 65% 이상 인간으로 인식한다는 것을 발견했습니다.

로봇을 개발하는 회사는 이제 이와 같은 결과를 설계에 통합하고 불쾌한 계곡 효과가 로봇 기술의 시장 수용에 영향을 미치지 않도록 사전 조치를 취하고 있습니다. 카디프대학교 심리학과에서 불쾌한 계곡을 연구하는 연구원인 알렉스 딜(Alex Diel)은 가능한 한 가지 방법은 불쾌한 계곡을 완전히 피하는 것이라고 말합니다.

Diel은 "많은 기업이 인간과 같은 외모와 움직임보다는 기계적인 외모와 움직임을 사용하여 불쾌한 계곡 효과를 완전히 피합니다."라고 말했습니다. 이는 기업이 의도적으로 인간의 특징(예: 현실적인 얼굴)에서 유사한 특징을 제거한다는 의미입니다. 또는 인간이 아닌 것처럼 보이도록 설계된 눈 또는 움직임.

디엘 전기차 제조사가 출시한 컨셉 로봇인 테슬라 로봇을 예로 들어보겠습니다. 휴머노이드 로봇이지만 인간의 얼굴을 그대로 디자인하지 않아 인간 두뇌의 안면 처리 시스템이 작동하지 않습니다. 인간 얼굴의 변형된 버전으로 간주합니다.

​불쾌한 계곡 효과의 영향을 완화하는 또 다른 방법은 로봇을 만화 스타일로 디자인하는 것입니다. 인간과 비슷하고 매력이 있지만 너무 현실적으로 보이지는 않습니다. Diel은 이러한 방향으로 나아가는 제품 중 하나로 SoftBank Robotics가 만든 로봇인 Pepper를 꼽습니다.

​시각 인식의 신경 기반을 연구하는 독일 도르트문트 대학교 재활 과학과의 신경 심리학자 Sarah Weigelt는 다음과 같이 말했습니다. "귀여움은 매우 유용합니다. 뭔가 귀엽면 승리합니다. 두려워하지 않으면 두려워하지 않을 것입니다.”

기업이 로봇을 귀엽게 만들 수 없다면 일반적으로 로봇이 인간이 아니라는 것을 보여줄 다른 방법을 찾습니다. Weigelt는 일부 회사가 피부색을 인간이 아닌 색상으로 변경하거나 의도적으로 로봇 신체의 기계 부품을 명확하게 노출시켜 이를 수행한다고 말했습니다. 이렇게 하면 이상한 물체가 인간일 수도 있다는 혼란을 피하고 불쾌한 계곡 효과를 피할 수 있습니다.

기업들은 불쾌한 계곡 효과에 빠지지 않기 위해 열심히 노력하는 반면, 때로는 "계곡"을 넘어 반대편으로 기어가려고 하여 로봇을 인간과 구별할 수 없게 만듭니다. 그러나 MacDorman은 이것이 자체적인 문제도 가져온다고 말했습니다.

"로봇의 모습이 점점 더 인간적으로 변하면서 로봇에 대한 사람들의 기대도 점점 높아지고 있습니다. 그들은 인간과 기계의 상호 작용이 인간 사이의 수준에 더 가까워지기를 기대합니다." 로봇 이 수준의 성과를 달성하지 못하면 회사의 평판과 수익에 해를 끼칠 수 있습니다.

불쾌한 계곡 효과의 영향은 회사의 시장 성과를 손상시킬 뿐만 아니라 시장이 신생 로봇 회사에 자금을 제공하는 것을 방해합니다. MacDorman은 일본의 로봇공학 연구소에서 근무했는데, 그곳에서는 로봇이 사회와 정부에 의해 널리 받아들여졌습니다. 실제로 로봇은 일본 사회의 필수적인 부분이며, 인구가 고령화되고 점점 고갈되는 사회에서 간병인의 역할까지 담당하고 있습니다.

일본 사회가 로봇을 상당히 수용하고 있기 때문에 불쾌한 계곡 효과는 더욱 위험해집니다. MacDorman은 로봇에 대한 대중의 인식을 손상시키는 모든 것은 혐오스러운 것이라고 말했습니다. 정부 기관은 "불쾌한 계곡"에 너무 가까운 프로젝트에 자금을 지원하는 것을 꺼립니다.

"불쾌한 계곡"을 통해

​그러나 불쾌한 계곡 효과가 파멸과 암울함만을 의미하는 것은 아닙니다. 일부 로봇 공학 사용 사례에서는 불쾌한 계곡 효과에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

병원 및 기타 기관의 일선 직원을 위한 청소 로봇을 만드는 Akara Robotics의 CEO인 Conor McGinn은 "불쾌한 계곡 효과를 고려하는 회사는 소셜 로봇 생산에 참여하는 회사인 경우가 많습니다."라고 말했습니다.

"자율 음식 배달이나 공장 물류와 같은 보다 실용적인 작업을 위한 플랫폼을 개발하는 로봇 회사는 불쾌한 계곡 효과를 고려하지 않을 것 같습니다." 자동화진흥협회(A3)에 따르면 2021년 2분기 북미 지역 로봇 주문은 2020년 2분기 대비 67% 증가했다. 이러한 주문 중 절반 이상이 일반적으로 로봇 연구 및 개발에 중점을 두는 제조업체에 속하지 않습니다.

인간과 유사한 기능이 많아지면 소셜 로봇이 실제로 더 효과적일 수 있다고 믿을 만한 충분한 이유가 있습니다. McGinn은 “사람들이 로봇을 의인화할 때 로봇의 행동을 인간의 관점에서 합리화합니다.”라고 말했습니다. "로봇 설계자는 이러한 추세를 활용하여 사람들이 로봇의 행동을 더 쉽게 이해할 수 있도록 할 수 있습니다."

그는 로봇 접수원을 개발하는 회사의 예를 들었습니다. 조정 가능한 얼굴 표정은 때때로 사람들을 불쾌한 골짜기 효과로 몰아넣을 수 있지만 접수원에게 접근하는 사람들에게 자신이 인식되었다는 신호를 보내는 데 도움이 될 수 있습니다.

Kress-Gazit과 동료들이 Communications 2021년 9월호에 기고한 바에 따르면, 소셜 로봇이 사회적 규범을 따르는 것은 매우 중요합니다. 그러나 저자는 "과제 중 하나는 사회적 규범 및 기타 행동 제약을 로봇 시스템의 형식적 제약으로 인코딩하는 방법입니다."라고 말합니다.

소셜 로봇에는 분명히 어느 정도의 인간성이 필요하지만 불쾌한 계곡은 항상 숨어 있습니다. 소셜 로봇 회사로부터 위협을 받고 있나요?

McGinn은 사람들이 미래에 불쾌한 계곡 효과 문제를 완전히 해결할 가능성이 높다고 말합니다. 다음 단계는 불쾌한 계곡 효과를 피하기 위해 충분한 유물을 유지하면서 인간과 유창하게 의사소통하고 사회적 규범을 따를 수 있는 실물과 같은 소셜 로봇을 개발해야 한다는 주장이 있습니다.

MacDorman은 Sony의 Aibo, SoftBank의 Nao 및 Pepper와 같은 인기 상용 로봇이 이미 위의 목표를 달성할 수 있다고 말했습니다. 그는 "몸통, 팔, 눈과 입이 있는 머리, 감정 표현 능력 등 소셜 로봇에 필요한 기본 특성을 갖추고 있다"고 말했다. "많은 응용 분야에 이 정도면 충분합니다."

물론, 극사실주의를 추구하지 않아도 많은 비용을 절약할 수 있습니다. 현실성과 저비용 사이의 이러한 절충은 휴머노이드 로봇이 자주 직면하는 경제적 문제로 이해될 수 있습니다. MacDorman은 "현실적인 로봇은 의과대학의 환자 시뮬레이터와 같은 고비용의 특정 환경에 적합합니다."라고 말했습니다. "로봇의 현실감은 학생들이 훈련하는 데 도움이 되므로 실제 사람을 대상으로 작업할 때 이미 전문가인 것처럼 느껴지며 성능이 향상됩니다.

즉, 우리는 고급 분야에서 작업하게 됩니다." 불쾌한 계곡 효과가 있더라도 비용에는 인간형 로봇이 포함됩니다. 그럼에도 불구하고 MacDorman은 이러한 로봇이 수용되지 않는 이유를 여전히 찾을 수 있다고 말합니다. 예를 들어, 언젠가는 로봇이 인간과 구별할 수 없게 되었지만 최근에 헤어진 사람과 닮았기 때문에 사용자는 여전히 로봇을 받아들이지 않을 수 있습니다.

​MacDorman은 "불쾌한 계곡 효과는 인간과 기계의 유사성과 수용 사이의 관계를 반영할 뿐만 아니라 사물이 가져오는 신비로움과 차가움, 그리고 사람들이 공감을 잃는 정도 사이의 관계도 반영합니다."라고 말했습니다. 간단히 말해서, 우리는 불쾌한 계곡의 영향에 대해 덜 걱정해야 하며, 진정으로 인간과 연결되는 로봇의 개발을 촉진하는 데 더 많은 관심을 기울여야 합니다. 그러한 기대는 시간이 지나면 결국 현실이 될 것이다. Diel은 결국 우리는 디자이너처럼 인간의 특징과 매우 흡사한 로봇에 익숙해질 것이라고 말하지만 시간이 좀 걸릴 수 있다고 인정합니다. 첫째, 로봇이 우리 일상생활에서 더욱 보편화되어야 합니다.

Diehl은 "이 실물과 매우 유사한 로봇이 표준의 일부가 되면 더 이상 표준에서 벗어나는 것처럼 보이지 않을 것"이라고 말했습니다.

Weigelt도 동의합니다. 그녀는 인간과 실물 같은 로봇의 관계가 시간이 지남에 따라 일반화되면서 변화할 것으로 기대합니다. "언캐니 밸리 효과는 미래에는 바뀔 것입니다. 지금 느끼는 오한은 미래에는 사라질 수도 있습니다."

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