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<28>이화여대 김은실 교수팀도덕적 문제냐 단순 오류냐가 관건
462명의 데이터로 증명한 사과의 기술
택배 상자를 열 때의 설렘,기억하시나요?대학 연구실에서는 지금 이 순간에도 우리 삶을 바꿀 놀라운 발견들이 쏟아지고 있습니다.다만 '논문'이라는 두꺼운 포장지에 쌓여있을 뿐이죠.'언박싱 연구실'에서는 복잡한 수식과 이론 대신,여러분이 알고 싶은 알맹이만 쏙 골라 담겠습니다.자자,그럼 상자를 열어볼까요?오늘 언박싱할 주인공은 바로 이 연구입니다.
■사람은 도덕성,AI는 정확성을 기대한다
이 발견은 기업의 고객 응대 방식을 완전히 바꿀 수 있는 중요한 단서다.요즘 많은 기업이 인간 상담원과 AI 챗봇을 함께 쓴다.문제는 예상치 못한 실수가 발생했을 때다.지금까지 대부분의 기업은 누가 사과하든 비슷한 문구를 반복했다.하지만 이 연구는 그런 방식이 오히려 역효과를 낼 수 있다고 경고한다.사과의 주체와 문제의 성격을 먼저 따져야 한다.차별이나 무례함 같은 도덕적 문제인지,단순한 시스템 결함인지에 따라 전략이 달라져야 한다.여기에 사과하는 주인공까지 맞물려야 비로소 고객의 마음이 움직인다.
■222명의 실험으로 확인한 '기대의 차이'
연구팀은 이 가설을 증명하기 위해 두 차례에 걸친 정밀 실험을 진행했다.첫 번째 실험에는 총 222명이 참여했다.연구팀은 온라인 쇼핑 상황을 가정해 두 가지 사고 시나리오를 제시했다.한쪽은 "여성은 분홍색을 좋아한다"는 식의 고정관념을 드러낸 추천 서비스였다.이는 명백한 도덕적 문제다.다른 한쪽은 고객의 요구와 전혀 상관없는 상품을 추천한 단순 성능 오류였다.이 상황에서 인간 상담원과 AI 챗봇이 각각 사과하게 한 뒤 반응을 살폈다.
결과는 매우 흥미로웠다.도덕적인 문제가 터졌을 때 사람들은 인간 상담원에게 훨씬 더 차가운 매를 들었다.사람들은 인간에게는 기본적으로 높은 도덕적 기준을 기대하기 때문이다.반대로 단순한 기능 오류가 났을 때는 AI 챗봇에 대한 불만이 폭발했다.AI에게는 무엇보다 기술적인 정확성을 기대하기 때문이다.즉 고객이 누구에게 무엇을 기대하느냐에 따라 실망의 크기가 달라진다는 사실이 숫자로 증명됐다.
■사과의 정석을 뒤집은 240명의 응답
이어 진행된 두 번째 실험에는 240명이 참여했다.이번에는 사과하는 방식에 따른 신뢰 회복의 차이를 분석했다.연구팀은 사과 방식을 두 가지로 나눴다.자신의 잘못을 깨끗이 인정하는 내부 책임 방식과,외부 시스템이나 상황 탓으로 돌리는 상황 설명 방식이다.결과는 상상을 초월했다.도덕적 문제 상황에서 인간 상담원은 "제 잘못입니다"라고 솔직하게 고개를 숙일 때 가장 좋은 반응을 얻었다.하지만 AI 챗봇이 똑같이 자기 잘못이라고 말하자 반응은 싸늘했다.AI는 오히려 "시스템의 기술적 한계 때문입니다"라고 상황을 설명할 때 고객의 신뢰를 더 잘 회복했다.
단순한 기능 오류 상황에서는 이 결과가 다시 한번 뒤집혔다.기술력이 생명인 AI는 오히려 자신의 문제를 솔직히 인정할 때 신뢰가 더 빨리 돌아왔다.반대로 인간 상담원은 기술적 오류에 대해 외부 상황을 탓하며 설명할 때 고객들이 더 쉽게 이해하고 받아들였다.같은 사과라도 누가 말하느냐와 어떤 상황이냐가 어긋나면 효과는 뚝 떨어진다.반면 이 조합이 딱 맞아떨어지면 고객의 화는 마법처럼 가라앉았다.
■이제 사과도 '설계'해야 하는 시대
이 연구가 우리에게 주는 메시지는 명확하다.사과는 단순히 미안하다고 말하는 행위가 아니다.누가 말하는가,어떤 상황인가,어떻게 설명하는가라는 세 가지 요소가 정교하게 맞물려야 하는 설계의 영역이다.
김은실 교수는 "인간 직원이 개입하는 서비스에서는 진정성과 윤리적 책임을 강조해야 고객의 신뢰를 유지할 수 있다"고 설명했다.이어 "반면 AI를 사용할 때는 무조건적인 사과보다 오류의 원인을 명확히 제시하는 것이 훨씬 효과적"이라고 강조했다.
이제 기업의 사과는 직관이나 감에 의존해서는 안 된다.인간과 AI가 공존하는 시대에 가장 효과적인 사과는 상황에 따라 완전히 달라질 수 있다는 점을 명심해야 한다.이번 연구는 심리학 분야의 세계적 권위지인 '인간 행동 속 컴퓨터' 6월호에 실릴 예정이다.
한국 경마,이사회에 한 번 참석할 때마다 100만원의 수당을 따로 챙기기도 했다.
