AI 학습 서비스의 경쟁이 정답을 알려주거나 대화를 자연스럽게 이어가는 능력에서 사용자가 실제로 공부를 계속하게 만드는 영역으로 확장되고 있다. 학습 효과를 높이려면 콘텐츠와 AI 모델의 성능뿐 아니라 사용자가 언제 시작하고 어떤 경험을 거쳐 다시 돌아오는지까지 설계해야 하기 때문이다. 특히 시작 직후의 학습 행동이 장기간 이용과 어떤 관계를 갖는지는 개인화된 학습 서비스 설계에 활용할 수 있는 데이터가 된다. 위버스브레인이 18년간 축적한 학습 데이터를 뇌과학과 결합해 ‘해야 하지만 하기 싫은 일’을 지속하도록 돕는 AI 개발에 나선다.
대화형 AI 교육 기업 위버스브레인(공동대표 조세원·이용국)은 뇌과학자 장동선 박사와 ‘습관 설계 AI’를 주제로 협업한다. 이번 협업은 학습 지속 여부를 개인의 의지만으로 설명하기보다 사용자가 행동을 반복할 수 있는 환경과 경험을 설계하는 데 초점을 맞춘다. 위버스브레인은 자사 어학 서비스를 운영하면서 알림과 작은 성취 경험, 보상, 칭찬, 튜토리얼 등 학습을 이어가도록 만드는 여러 요소를 서비스에 적용해왔다. 장 박사는 이러한 서비스 설계에 뇌과학 관점의 피드백을 제공하고 검증 과정에 참여한다.
뇌과학자 장동선 박사 (사진 제공: 위버스브레인)
위버스브레인은 지난 18년간 어학 서비스를 운영하며 축적한 학습 지속 데이터를 AI 개발에 활용한다. 회사가 자사 서비스 이용자 약 1만7000명의 24개월 학습 기록을 분석한 결과 첫 주에 매일 학습한 이용자가 장기 우수학습자로 이어진 비율은 첫 주 학습을 건너뛴 이용자보다 약 14배 높았다.
서비스 이용 2년 뒤에도 매달 학습을 이어간 이용자 비율은 22.7%로 나타났다. 회사는 이 같은 데이터를 바탕으로 이용자의 학습 행동과 지속 패턴을 분석하고 개인별로 학습을 이어갈 수 있도록 돕는 AI 설계에 활용할 예정이다.
공부 알려주는 AI에서 계속하게 만드는 AI로…스피킹맥스·맥스AI에 적용
이번 연구의 핵심은 습관 형성 과정에서 반복되는 신호와 행동, 보상 등을 디지털 서비스 안에서 어떻게 개인별로 설계할 것인가에 있다. 위버스브레인은 기존 서비스에서 활용해온 알림과 보상, 칭찬 등의 요소에 학습 데이터를 결합하고 장동선 박사의 뇌과학적 피드백을 더할 예정이다.
연구 결과는 위버스브레인이 운영하는 어학 서비스 ‘스피킹맥스’와 실사형 휴먼 AI 튜터 서비스 ‘맥스AI’ 등에 순차적으로 적용한다. 위버스브레인은 VAD, STT, TTS 등 음성 AI 파이프라인을 자체 개발하고 있으며 이를 기반으로 대화형 AI 엔진 ‘위버스AI’를 운영하고 있다.
장동선 박사는 독일 막스플랑크 바이오사이버네틱스연구소와 튀빙겐대학교에서 사회인지신경과학 박사학위를 받았으며 현재 포항공과대학교 인공지능대학원 특임교수로 활동하고 있다.
장 박사는 “뇌과학은 습관이 어떻게 형성되는지 원리를 알려주지만 그 원리를 수십만 명에게 각자 다른 방식으로 적용하는 것은 지금까지 도구가 없어 못 했던 일”이라며 “AI라는 도구와 위버스브레인의 18년 학습 데이터가 만나 습관을 훨씬 정교하고 효율적으로 설계할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
조세원 위버스브레인 대표는 “학습은 사람의 의지만으로 습관을 만들기 어려운 대표적 영역”이라며 “18년간 쌓은 지속 데이터에 장동선 박사의 뇌과학 연구를 더해 습관 설계를 돕는 AI를 넘어 끝까지 이어가게 하는 AI를 개발하겠다”고 말했다.
위버스브레인은 향후 습관 설계 AI의 적용 범위를 학습에서 건강 관리와 상담 등 지속적인 행동이 필요한 생활 영역으로 확장한다는 구상이다.
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