눈둘레筋까지 움직이는 뒤센 微笑의 極端的인 曳引 눈웃음은 보는 사람도 즐겁게 한다. 웃는 사람의 眞心이 ‘確實하게’ 느껴지기 때문 아닐까. 그러나 몇몇 硏究結果에 따르면 뒤센 微笑가 꼭 眞짜 微笑人 것은 아니다. 게티이미지뱅크 提供
“좋아하는 거야?"
“우는 거 아니에요 只今?”
얼마 前 藝能프로그램 ‘나 혼자 산다’에서 탤런트 경수진 氏가 막걸리를 담그는 過程을 재미있게 봤다. 警 氏는 “막걸리는 물이 重要하다”며 물맛이 좋다고 알려진 청계골 藥水터를 찾았다. 10리터짜리 물桶을 들고 1時間 가까이 가파른 山길을 걸어가 마침내 藥水터가 보였을 때 警 氏의 얼굴 表情을 보고 周圍 出演者들이 위와 같이 물었다.
藥水터 場面을 함께 보던 警 氏는 “물을 떠서는 幸福한데 저걸 가지고 또 내려갈 생각을 하니까...”라고 對答했다. 두 가지 생각이 同時에 들면서 나온 複合的인 表情에 周邊 사람들도 헷갈렸나 보다.
우리는 얼굴 表情만 보고 그 사람의 感情 狀態를 類推할 수 있을까. MBC提供
이 場面을 보다 문득 學術誌 ‘네이처’ 2月 27日子에 실린 한 深層 記事가 떠올랐다. ‘누군가의 表情을 보고 그 사람의 感性을 類推할 수 있는가’라는 主題를 두고 心理學者들 사이에서도 意見이 一致하지 않는다는 內容이다. 그리고 이런 學問的 見解差와는 別個로 몇몇 企業들은 진작부터 表情을 分析해 感情을 解讀하는 人工知能(AI) 프로그램을 開發해왔고 이제 商用化를 앞두고 있다고 한다. AI가 얼굴을 알아보는(안면인식) 時代는 이미 열렸지만 얼굴에서 그 사람의 感情까지 들여다본다니 이게 可能한 일일까.
人類의 普遍的인 感情 信號?
찰스 다윈의 3代 著書 가운데 하나로 1872年 出刊된 ‘人間과 動物의 感情表現’은 進化心理學의 出發點으로 여겨진다. 이 冊에서 다윈은 어떤 感情을 나타내는 얼굴 表情은 文化와 關係없이 사람들 사이에서 비슷하고 이는 進化的인 起源에서 비롯되기 때문이라고 主張했다. 얼굴 表情은 學習된 게 아니라 타고난 것으로 特定 感情이 固有한 神經 發火패턴을 일으켜 얼굴 筋肉을 刺戟해 特定 表情으로 나타난다는 것이다. 表情은 感情을 나타내는 意思疏通 手段으로 進化한 結果라는 主張이다. 이 冊은 時代를 너무 앞섰기 때문에 오랫동안 잊혔다.
그런데 1969年 美國 랭글리포터 精神疾患硏究所의 心理學者 폴 에크만과 同僚 硏究者들이 다윈의 主張을 科學으로 證明하는 硏究結果를 學術誌 ‘사이언스’에 發表했다. 이들은 먼저 人間의 基本 感情 6가지를 定했다. 기쁨, 恐怖, 嫌惡, 憤怒, 놀람, 슬픔이다. 그리고 西歐人의 얼굴 寫眞 3000張 가운데 6가지 感情을 典型的으로 드러내는 表情을 담은 寫眞 30張을 골랐다.
얼굴表情符號化시스템(FACS)으로 分析한 6가지 基本 感情. 왼쪽부터 憤怒, 嫌惡, 恐怖, 기쁨, 슬픔, 놀람이다. AU는 表情單位의 略字로 特定 筋肉의 움직임을 나타낸다. ‘大衆關心의 心理科學’ 提供
이들은 사람들에게 寫眞을 보여주며 表情에 어울리는 感情을 6가지 感情 가운데서 고르게 했다. 그 結果 西歐人(美國人)은 勿論 브라질人, 日本人도 特定 表情에 꽤 높은 頻度로 特定 感情을 選擇했다. 西歐文化에 낯선 뉴기니의 두 部族과 보르네오의 한 不足도 一致度는 多少 낮아졌지만 마찬가지였다. 얼굴 表情은 感情을 드러내는 意思疏通 手段으로 進化한 것이라는 말이다.
우리가 西歐人이 나오는 드라마나 映畫를 보고 共感하고 아프리카나 아마존 部族이 나오는 다큐멘터리를 보면서도 感情的 混亂을 느끼지 않는 것은 이들의 얼굴 表情에서 人間의 喜怒哀樂(喜怒哀樂)을 읽는 데 그다지 어려움이 없기 때문 아닐까. 너무 常識的인 얘기라 이를 그럴듯하게 包裝해 理論으로 내놓은 에크만이 좀 약삭빠른 사람이라는 생각이 들 程度다.
勿論 에크만의 硏究가 여기서 끝났다면 ‘世界에서 가장 影響力 있는 100人’에 뽑히지는 않았을 것이다. 에크만은 表情과 感情을 매치시키는 定性的인 硏究에 滿足하지 않고 얼굴 表情을 만드는 46가지 ‘表情 單位(action unit. 줄여서 AU) 定해 各各에 該當하는 얼굴 筋肉의 움직임을 指定했다. 그 結果 特定 表情을 몇 個의 表情 單位로 나타낼 수 있게 됐다. 그와 同僚들이 1978年 發表한 ‘얼굴表情符號化시스템(FACS)’은 臨床心理學뿐 아니라 犯罪學 等 여러 分野에 큰 影響을 미쳤다.
眞짜 微笑 假짜 微笑
그런데 뜻밖에도 적지 않은 心理學者들은 이런 解釋에 同意하지 않는다고 한다. 이들은 우리가 누군가의 얼굴을 보고 感情을 읽는다고 생각하는 건 誇張 또는 錯覺이라고 主張한다. 누군가의 感情을 類推하려면 當時 狀況의 脈絡을 알아야 하고 얼굴 表情은 여러 要素 가운데 하나일 뿐이라는 것이다. 美國 노스이스턴大 心理學科 리사 펠드먼 배럿 敎授는 이런 立場을 代表하는 心理學者로 지난해 學術誌 ‘大衆關心의 心理科學’에 同僚들과 이 主題를 다룬 68쪽 分量의 리뷰 論文을 發表하기도 했다.
著者들은 먼저 에크만의 硏究와 이를 따른 많은 後續 硏究의 方法에 問題가 있다고 指摘했다. 쉽게 말해 寫眞 속 얼굴 表情을 보고 提示된 몇 가지 感情 가운데 고르게 하는 ‘客觀式’이기 때문에 ‘正答’을 맞출 確率이 높다는 것이다. 그런데 똑같은 寫眞을 보고 떠오른 感情을 쓰게 하면(주관식) 對答이 제各各으로 나오면서 特定 表情을 特定 感情으로 規定하기 어려울 地境에 이른다.
表情과 鑑定은 1:1 對應 關係가 아니라 脈絡에 따라 하나의 表情이 여러 感情을 表現할 수도 있고 하나의 感情이 여러 表情으로 나타날 수도 있다. 얼굴 一部만 담은 寫眞 속 表情을 보면 왼쪽은 憤怒, 오른쪽은 슬픔이라는 感情이 떠오르지 않을까. 리사 펠드먼 배럿 提供
實生活에서는 하나의 感情이 個人이나 狀況에 따라 여러 얼굴 表情으로 드러난다. 例를 들어 스포츠 맞對決에서 이긴 뒤 ‘咆哮하는’ 選手의 모습이나 防彈少年團 公演場에서 歡呼하는 팬들의 모습을 보면 기쁨에 겨워 그렇다고 생각하지만 萬一 앞뒤를 자르고 한瞬間의 얼굴 寫眞만 오려내 보여주면 大部分 憤怒(激怒)나 슬픔(絶叫) 같은 感情 狀態로 評價할 것이다. 마찬가지로 때에 따라 여러 感情이 하나의 表情으로 드러날 수도 있다. 表情과 感情은 單純한 1對 1 對應 關係가 아니라는 말이다.
全體 寫眞으로 왼쪽은 아이가 戰鬪的으로 수박을 먹고 있는 모습이고(분노와는 無關할 것이다) 오른쪽은 젊은 女性이 飮料를 吟味하는 모습이다(슬픔과 無關할 것이다). 리사 펠드먼 배럿 提供
또 하나 重要한 問題는 사람들이 얼굴 表情을 통해 假짜 感情의 信號를 내보내는 能力이 있다는 것이다. 속으로는 憤怒로 齒를 떨면서도 겉으로는 微笑를 지을 수도 있고 內心 좋아하면서도 싫은 척 얼굴을 찡그리는 ‘내숭’을 부리기도 한다. 이럴 때는 戰後 狀況을 알고 있어도 判斷을 하기가 어려운데 하물며 달랑 얼굴 寫眞만 보고 어떻게 感情을 類推할 수 있겠는가.
그럼에도 얼굴 表情을 仔細히 살피면 假짜 感情을 알아차릴 수 있다는 主張이 있다. 代表的인 例가 ‘뒤센 微笑(Duchenne smile)’다. 좋지도 않은데 억지로 微笑를 지으면 큰광대근만 움직일 수 있어 입꼬리만 올라간다. 反面 자연스러운 微笑는 눈둘레筋度 움직여 볼이 올라가고 눈가에 주름이 진다. 따라서 눈둘레筋의 움직임 與否로 眞짜(뒤센) 微笑와 假짜 微笑를 區分할 수 있다는 널리 알려진 ‘科學常識’이다.
그런데 리뷰 論文을 보면 뒤센 微笑도 人爲的으로 만들 수 있다는 硏究結果가 여럿 있고 기쁨을 느끼지 않는 狀態에서도 服從의 信號를 보내거나 阿附를 할 때 뒤센 微笑를 짓는 것으로 나타났다. 權力者가 阿附에 弱한 것도 阿附하는 사람들이 보이는 뒤센 微笑의 眞性城을 疑心하지 않기 때문 아닐까.
著者들은 “사람들이 제멋대로 얼굴 表情을 짓는다거나 表情이 心理的으로 無意味하다고 主張하는 게 아니다”라며 “다만 얼굴 表情이 脈絡과 無關하게 특정한 感情 狀態를 나타내는 ‘指紋’은 아니라는 것”이라고 主張했다. 리뷰 論文을 읽다 보니 너무나 常識的인 內容이라 ‘이렇게까지 길게 쓸 必要가 있었을까’라는 생각이 들 程度다.
AI 感情認識, 아직은 初步
그럼에도 이를 立證하는 여러 硏究結果를 시시콜콜 담은 리뷰 論文과 세 쪽에 이르는 긴 記事가 실린 건 表情과 感情의 關係가 單純히 心理學者들 사이의 論難에서 머무는 게 아니라 表情解毒(感情認識) AI 프로그램이 日常生活에 導入되기 直前에 와 있기 때문이다. 感情認識 AI 프로그램 開發 業體인 語펙티바는 AI에게 87個 나라 700萬 名의 얼굴 表情을 學習시켜 90%에 이르는 正確度로 感情을 알아내는 데 成功했다고 主張했다.
그런데 얼굴 表情이 感情을 드러내는 믿을만한 信號가 아니라면, 그렇다는 前提로 만들어진 表情解毒 프로그램은 效用이 떨어질 뿐 아니라 사람들에게 被害를 줄 수도 있는 것 아닐까. 例를 들어 企業이 新製品에 對한 消費者 反應을 알아보기 위해 旣存 設問調査 方式 代身 製品을 接했을 때 消費者의 얼굴 表情을 記錄해 AI가 分析하게 한 뒤 評價에 反映하는 건 나름 도움이 될 것이다.
그런데 新入社員 面接에서 AI가 表情을 分析해 否定的인 感情을 지닌 사람을 걸러내거나 空港에서 入國者의 얼굴 表情을 AI가 分析해 潛在的인 테러리스트를 골라내는 式으로 活用된다면 어떨까. 甚至於 裁判長에서 AI의 評價를 土臺로 判事가 “被告는 反省의 幾微가 없다”며 괘씸罪를 追加해 刑量을 올려 宣告를 내린다면 어떨까.
얼핏 荒唐한 主張 같지만 記事에 따르면 이미 이런 일이 벌어지고 있다. 지난해부터 헝가리와 라트비아, 그리스에서는 入國者 얼굴의 微細表情을 分析해 거짓말 與否를 判斷하는 시스템을 示範運營하고 있다. 記事에서 美國 오하이오주립대의 心理學者 알렉스 마르티네즈 敎授는 “얼굴 表情은 사람조차 解釋하기가 매우 어렵다”며 “이런 自動化 傾向은 매우 우려스러운 일”이라고 말했다.
‘나 홀로 산다’에서 경수진 氏가 藥水터를 發見하는 場面을 스틸컷으로 보면 表情에서 기쁨의 痕跡을 찾기는 쉽지 않을 것이다. 좋은 물을 얻겠다고 1時間을 고생고생해 올라와 마침내 目的地에 到達한 瞬間이라는 脈絡을 알고 있을 때에만 그 表情이 담고 있는 感情을 읽고 共感할 수 있는 것 않을까. 感情認識 AI 프로그램이 實生活에서 쓰이려면 적어도 이 程度의 狀況 判斷을 할 수 있어야 한다는 말이다. 早晩間 可能한 일은 아니라는 생각이 든다.
※筆者紹介
강석기
LG生活健康硏究所에서 硏究員으로 일했다. 2000년부터 2012年까지 동아사이언스에서 記者로 일했다. 2012年 9月부터 프리랜서 作家로 活動하고 있다. 直接 쓴 冊으로 《姜碩期의 科學카페(1~8卷)》,《生命科學의 起源을 찾아서》가 있다. 飜譯書로는 《反物質》, 《가슴이야기》, 《프루프: 술의 科學》을 썼다.
