“사람은 아래와 같은 그림을 보고 어떤 생각을 할까?” “그렇다면 과연 인공지능은 아래와 같은 그림을 이해하고 비슷한 생각을 할 수 있을까?”
 여러가지로 생각할 수 있겠지만 ‘반인반수’와 같이 실제로 한 번도 본 적이 없는 그림도 당황하지 않고 융통성 있게 잘 판단할 것임이다. 그러면 인공지능은 어떨까? 가령 위와 같은 이미지만 보고 실제하기는 어렵지만 상상력이 발휘된 그림이라고 추론해 낼 수 있을까? 또는 현실 세계에서 실수로 물건을 떨어뜨리는 것과 쓰레기를 몰래 던지고 가는 행동을 잘 구별할 수 있을까? 또한 이를 바탕으로 길에서 커다른 물건을 떨어뜨렸다면 도와 주어야 하지만 쓰레기를 무단으로 투기하면 벌금을 낼 수도 있다는 판단을 내릴 수 있을까? 상식적인 사고에 대해 연구한 논문인 ATOMIC (Sap et al., 2019a)에서는 “PersonX spills all over the floor(PersonX 가 바닥에 물건을 엎질렀다)”와 같은 문장을 통해 하나의 이벤트에서 만들 수 있는 최소한 하나 이상의 잠재적이고 상식적인 추론 과정에 대해 연구하고 있다. 또한 Talmor et al(2019)에서는 추론을 통한 대화가 가능하도록 COMMONSENSEQA: A Question Answering Challenge Targeting Commonsense Knowledge 하는 데이터 세트를 구축했다. COMMONSENSEQA 데이터를 발전시키기 위한 한국어 데이터를 고민한 신현규 외(2022) 에서는 다음과 같은 질의 응답의 시나리오를 모색하고 있다.
“배추에 맞았지만 게임상의 일이라서 화를 안 냈다.”
적절한 상호 작용 ⇒ ① 일반적으로 배추로 맞는다면 화가 난다. ⇒ ② 게임상에서 일어난 일이라면 화를 낼 필요가 없다 ⇒ ③ 어린이가 맞았다면 우선 다친 곳이 없는지 파악한다. ⇒ ④ 상처가 있다면 긴급 연락을 취한다. 부적절한 상호 작용 ⇒ ① 누군가 맞았다면 인공지능 서비스는 상황에 관계없이 경찰에 신고한다. ⇒ ② 윤리적 판단을 할 수 없는 인공지능이 대답할 수 있는 문제가 아니다.(신현규 외, 2022)
위의 예시는 적절한 상호작용이 가능한 대화를 위해 상식을 적용한 질의 응답 세트를 만들고 이를 바탕으로 설문을 통해 객관성을 확보하려고 한 연구이다. 아직은 한국어 데이터 세트는 없지만 이후에는 설문에 응답한 사람들의 피드백을 통해 더 나은 모델로 성장 가능한 기본 데이터 세트도 구축되어야 할 것이다.
상식적으로 사고를 하고 상식적으로 조합 가능한 문장을 생성해 내는 일은 아직 인공지능 모델이 잘 하지 못하는 부분이지만 인공지능 연구의 주력 분야 중 하나이므로 앞으로 상식에 기반해 행동하고 대화하는 인공지능을 만날 수 있는 날을 기대해 보아도 좋을 것이다.
나라지식정보 연구위원 송영숙
<참고논문>
M. Sap, R. Le Bras, E. Allaway, C. Bhagavatula, N. Lourie, H. Rashkin, B. Roof, N. A. Smith, and Y. Choi, “Atomic: An atlas of machine commonsense for if-then reasoning,” Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence, Vol. 33, No. 01, pp. 3027–3035, 2019. 신현규, 송영숙(2022), AI에 적합한 일반상식 문장의 자동 생성을 위한 정량적, 정성적 연구, 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회(HCLT) 발표 논문집, 153-159 | 
