LLMs for health: Perceived benefits, risks, intention to use AI chatbots, and willingness to self-disclose across sensitive health topics

당신의 건강 질문이 서로 다른 아이템들로 가득 찬 거대하고 지저벌한 배낭이라고 상상해 보세요. 어떤 것들은 발가락을 찧거나 가벼운 감기처럼 가볍고 이야기하기 쉬운 것들입니다(신체적, 낮은 민감도). 반면 어떤 것들은 불안증이나 이상한 발진처럼 무겁고, 어색하며, 공공장소에서 꺼내기에 조금 창피할 수 있는 것들입니다(심리적, 높은 민감도).

오랫동안 사람들은 만약 AI 챗봇에게 저 무겁고 어색한 아이템들에 대해 묻는다면, 로봇은 판단하지 않기 때문에 사람들이 비밀을 더 잘 털어놓을 것이라고 생각했습니다. 하지만 네덜란드의 실제 사람들 1,388명을 대상으로 AI를 통한 건강 관리를 상상하게 한 이 새로운 연구는, 배낭이 작동하는 방식이 꼭 그렇지만은 않다는 것을 시사합니다.

다음은 연구진이 거대한 디지털 실험 도구를 사용하여 발견한 내용입니다.

거대한 트레이드오프: "좋은 것" vs "무서운 것"

주요 발견은 사람들이 AI에 대해 건강 문제를 이야기할지 결정할 때, 정신적인 줄다리기를 하고 있다는 점입니다. 줄의 한쪽에는 지각된 이득(Perceived Benefits, "좋은 것")이 있고, 다른 한쪽에는 지각된 위험(Perceived Risks, "무서운 것")이 있습니다.

연구진은 이를 1에서 5 사이의 척도로 측정했습니다. 평균적으로 사람들은 "좋은 것"을 3.65로, "무서한 것"을 3.54로 보았습니다. 꽤 팽팽한 대결이었습니다!

하지만 핵심은 이것입니다: "좋은 것"이 줄을 훨씬 더 강하게 잡아당겼습니다.

• 만약 어떤 사람이 AI가 도움이 될 것이라고 생각한다면(높은 이득), 그들은 "네, 사용할게요!" 그리고 "네, 제 비밀을 말할게요!"라고 말할 가능성이 훨씬 높았습니다.
• 만 만약 어떤 사람이 자신의 데이터가 유출되거나 잘못된 조언을 받을까 봐 걱정한다면(높은 위험), 그들은 AI를 사용할 가능성이 낮아졌습니다.

논문은 "좋은 것"이 헤비급 챔피언이라고 제안합니다. 사람들이 위험에 대해 걱정했음에도 불구하고, 빠른 답변을 얻거나 무제한 질문을 할 수 있다는 약속이 챗봇을 사용하고 싶게 만드는 주요 동력이었습니다.

"주제"라는 신화: 무엇을 묻느냐는 중요하지 않다

여러분은 "나는 로봇에게 두통에 대해서는 말하겠지만, 우울증에 대해서는 절대 말하지 않을 거야"라고 생각할지도 모릅니다.

연구진은 사람들에게 두 가지 유형의 시나리오를 제시하여 이를 테스트했습니다:

1. 신체적 vs 심리적: 부러진 뼈인가, 아니면 나쁜 기분인가?
2. 낮은 민감도 vs 높은 민감도: 사소한 가려움인가, 아니면 깊은 낙인이 찍힌 공포인가?

놀라운 사실: 문제의 유형은 거의 영향을 미치지 않았습니다.
문제가 신체적이든 심리적이든, 혹은 민감도가 낮든 높든, 그것은 사람들이 AI를 얼마나 위험하거나 유익하다고 생각하는지에 큰 변화를 주지 않았습니다. 연구에서 발견된 유일한 미세한 차이는, 사람들이 심각한 정신 건강 위기(높은 민감도)보다는 가벼운 두통(낮은 민감도) 같은 주제에 대해 AI를 사용할 의사가 약간 더 높았다는 점이지만, 그 차이는 너무 작아서 거의 보이지 않을 정도였습니다.

따라서 "AI는 비판단적이기 때문에 비밀을 털어놓기에 좋다"라는 아이디어는 여기서 핵심 요소가 아니었습니다. 주제 자체가 주인이 아니라, 이득과 위험에 대한 개인의 느낌이 핵심이었습니다.

누가 로봇 친구인가? (주제가 아니라 '당신'에 관한 것)

만약 주제가 중요하지 않다면, 무엇이 중요할까요? 연구는 무엇을 묻느냐보다 당신이 누구냐가 훨씬 더 중요하다는 것을 발견했습니다.

AI 챗봇을 도구 상자 안에 있는 새로운 도구라고 생각해 보세요. 어떤 사람들은 즉시 그것을 집어 들고, 다른 이들은 의심스럽게 쳐다봅니다. 여기 누가 그것을 집어 들고 누가 다시 내려놓는지에 대한 내용이 있습니다:

• "이미 사용해 본 적이 있는" 그룹: 이미 AI 챗봇을 사용해 본 경험이 있는 사람들은 다시 사용할 가능성이 훨씬 높았고, 자신의 건강 데이터를 공유할 가능성도 높았습니다. 도구를 이미 다뤄봤다면, 당신은 그것을 더 신뢰합니다.
• "그게 뭔지 모르는" 그룹: AI 챗봇에 대해 들어본 적이 없거나, 들어봤더라도 사용해 본 적이 없는 사람들은 사용할 가능성이 훨씬 낮았습니다. 그들은 마치 새로운 스마트폰을 보며 화면을 만지기 두려워하는 사람들 같았습니다.
• "슈퍼 리서처(정보 탐색가)": 스스로 정보를 찾아보는 것을 좋아하는 사람들(모니터링 스타일)은 AI를 사용할 가능성이 더 높았습니다. 하지만 모든 것을 의사에게 물어보는 것을 선호하고 스스로 검색하는 것을 좋아하지 않는 사람들은 AI를 사용할 가능성이 낮았습니다.
• "고학력" 그룹: 흥적으로, 교육 수준이 높은 사람들은 오히려 더 많은 위험을 보았습니다. 그들은 "잠깐, 이게 내 데이터를 유출할 수도 있지 않을까?" 또는 "이 조언이 정확할까?"라고 생각하는 신중한 회의론자들이었습니다.
• "신뢰" 요인: 기관(정부나 의료 시스템 등)을 일반적으로 신뢰하는 사람들은 AI에서 더 많은 이득을 보았습니다. 시스템을 신뢰한다면, 그 안의 로봇도 신뢰합니다.

베일 뒤의 숫자들

연구진은 단순히 추측한 것이 아니라 측정했습니다.

• 1,388명이 참여했으며, 이는 네덜란드 인구를 대표하는 매우 큰 규모의 그룹입니다.
• 그들은 16가지 서로 다른 건강 시나리오(경증부터 중증, 신체적/심리적 범위까지)를 살펴보았습니다.
• "유용하다고 생각하는 것"과 "사용하고 싶어 하는 것" 사이의 연결 고리는 강력했습니다 (통계적 척도에서 0.51).
• "위험하다고 생각하는 것"과 "사용하고 싶지 않은 것" 사이의 연결 고리 역시 존재했지만, 더 약했습니다 ( -0.14).

이 연구가 말하지 않는 것

이 연구가 증명하지 못한 점을 아는 것이 중요합니다.

• 이 연구는 AI 챗봇이 실제로 안전한지 혹은 위험한지를 증명한 것이 아닙니다. 단지 사람들이 그것에 대해 어떻게 생각하는지를 측정한 것입니다.
• 이 연구는 연령이나 성별이 큰 차이를 만든다는 것을 밝혀내지 못했습니다. 다른 연구들과 달리, 이번 연구에서는 젊거나 늙거나, 남성이거나 여성이 AI에 대해 느끼는 방식에 큰 차이가 없음을 발견했습니다.
• 이 연구는 AI가 "해결된" 문제라고 말하지 않습니다. 저자들은 이 연구가 상상(사람들이 챗봇을 사용하는 것을 상상함)에 기반했기 때문에, 실제 행동은 다를 수 있다고 제唆합니다.

결론

이 연구는 만약 사람들이 건강을 위해 AI를 사용하게 만들고 싶다면, 단순히 "당신의 비밀을 지켜줍니다!"라고 말해서는 안 된다는 것을 시사합니다. 주제(두통이든 마음의 병이든)가 마법의 열쇠는 아닙니다.

대신, 열쇠는 신뢰와 경험입니다. 만약 사람들이 그 도구를 사용해 본 적이 있고, 그것이 유용하다고 느끼며, 그것이 위험의 시한폭탄처럼 느껴지지 않는다면, 그들은 그것을 사용할 것입니다. 하지만 만에 한 번도 만져본 적이 없거나, 프라이버시를 걱정하고 모든 것을 인간 의사에게 재차 확인하고 싶어 하는 유형의 사람이라면, 그들은 AI를 선반 위에 그대로 둘 것입니다.

연구진은 AI가 더 흔해짐에 따라 이러한 감정이 변할 수 있다고 제안하지만, 현재로서는 "좋은 것"과 "무서운 것" 사이의 줄다리기가 진짜 핵심적인 이야기입니다.