24 4월 2024

[인공지능 기술] “특정 업무에 최적”… AI 소형언어모델 뜬다

[인공지능 기술] “특정 업무에 최적”… AI 소형언어모델 뜬다

“특정 업무에 최적”… AI 소형언어모델 뜬다

입력 
수정2024.04.24. 오후 8:38
대형모델 추론비용 부담에
특정영역 겨냥 소형모델 붐
MS ‘파이-3 미니’ 출시
“비용 10분의 1로 낮춰”
구글·메타 빅테크 속속 공개
네이버 등 국내업체도 출격

마이크로소프트(MS)가 파라미터가 38억개에 불과한 소형언어모델(sLM)을 전격 출시했다. 파라미터는 인간 두뇌 시냅스에 해당해 많으면 많을수록 인공지능(AI) 성능이 우수하다는 견해가 지배적이었다. 하지만 대형언어모델(LLM)은 학습·추론하는 데 막대한 비용과 전력이 투입되다 보니 AI 업계가 ‘더 작지만 더 강한’ 모델 구축을 서두르는 장면이다.

23일(현지시간) MS는 ‘파이-3(Phi-3) 미니’를 공개했다. 챗GPT 근간이 되는 오픈AI GPT-3.5의 파라미터가 1750억개인 점과 비교할 때 크기가 약 50분의 1에 불과한 셈이다. 그동안 파라미터가 수십억 개에 불과한 LLM을 소형대규모언어모델(sLLM)이라고 불렀는데, MS는 이번 파이-3 미니를 sLM이라고 명명했다. “가장 작고 강하다”는 것을 전면에 내세운 것이다. MS는 파라미터 70억개의 ‘파이-3 스몰’과 140억개의 ‘파이-3 미디엄’을 내놓을 예정이다.

파이-3 미니는 언어, 추리, 코딩 등 다양한 능력을 갖추고 있다. 특히 작지만 12만8000개 토큰을 입력할 수 있다. 대략 A4 64쪽 분량이다. 보고서 등을 업로드하고 질의응답을 할 수 있다. 루이스 바가스 MS AI담당 부사장은 “어떤 고객은 작은 모델만 필요할 수도 있고, 어떤 고객은 큰 모델이 필요할 수도 있다”면서 “특히 작은 모델은 클라우드에 설치되지 않고 디바이스인 에지에서 작동되기 때문에 지연 시간을 최소화하고 프라이버시를 극대화할 수 있다”고 강조했다. 파이3-미니는 파라미터 수가 2배 많은 모델보다 대다수 지표에서 우수했다고 덧붙였다. 또 비슷한 기능을 가진 다른 모델과 비교해 추론 비용이 10분의 1 수준이라고 강조했다.

하이퍼클로바X를 전면에 내세운 네이버는 sLLM을 포함한 다양한 버전의 모델 출시를 준비 중이다. 하이퍼클로바X sLLM은 네이버클라우드의 AI 플랫폼인 ‘클로바 스튜디오’에 탑재될 예정이다. 페이스북 운영사인 메타는 라마3 sLLM 2종을 공개해 주목받았다. 파라미터 80억개, 700억개의 두 개 버전이다.

특히 메타는 라마3를 누구나 내려받아 사용할 수 있는 오픈소스로 공개했다. 오픈AI의 GPT-4와 앤스로픽의 클로드3가 폐쇄형인 점을 고려할 때 확장성이 큰 셈이다. 이에 중국 클라우드 기업이 잇달아 지원을 발표했다. 알리클라우드는 자사가 보유한 바이롄 언어모델 플랫폼에 라마3를 훈련·배포·추론할 수 있는 서비스를 선보였고, 텐센트클라우드·바이두클라우드 역시 같은 지원을 선언했다.

앞서 프랑스 스타트업인 미스트랄도 sLLM을 공개한 바 있다. 한국 스타트업들도 잇달아 sLLM을 출시하고 있다. 솔트룩스는 ‘루시아(LUXIA)’로 허깅페이스 오픈 LLM 리더보드에서 35B 이하 모델 기준 세계 1위 성능을 기록해 주목받았다.

sLLM이 각광을 받는 이유는 추론 비용이 매우 낮아서다. 라마3(파라미터 80억개)의 경우 출력 토큰 100만개당 7.5달러 정도다.

소형대규모언어모델(sLLM)

두뇌 시냅스에 해당하는 파라미터가 수십억 개에 불과한 AI 모델. 범용성은 낮지만 추론 학습 비용이 적게 든다.

[이상덕 기자 / 실리콘밸리 이덕주 특파원]

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12 4월 2024

[인공지능 기술] 2024년은 온디바이스 AI 시대, 왜 ‘AI PC’는 지금 주목받나?

[인공지능 기술] 2024년은 온디바이스 AI 시대, 왜 ‘AI PC’는 지금 주목받나?

2024년은 온디바이스 AI 시대, 왜 ‘AI PC’는 지금 주목받나?

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인공지능(AI)이 전 세계 컴퓨터 시장을 달구고 있지만, 이는 갑작스러운 전개가 아닌 필연적인 흐름이다. 현대 컴퓨터의 아버지 ‘앨런 튜링’은 AI라는 단어가 등장하기도 전인 1950년, ‘계산 기계와 지능(Computing machinery and intelligence)’이라는 논문을 통해 컴퓨터로 동작하는 가상의 지능이 등장할 것을 시사했고, 1956년 다트머스 회의에서 AI라는 용어와 개념이 자리 잡았다.

2024년, 거의 모든 PC 관련 기업들이 AI PC를 슬로건으로 밀고 있다 / 출처=마이크로소프트

2024년, 거의 모든 PC 관련 기업들이 AI PC를 슬로건으로 밀고 있다 / 출처=마이크로소프트
물론 반도체가 눈부시게 발전하며 2000년대까지는 슈퍼컴퓨터와 시뮬레이션에 컴퓨터 공학적 역량이 집중되었으나, 90년대 중반부터는 리처드 벨먼 교수의 기계 제어를 위한 강화학습, 제프리 힌튼 교수의 심층신경망 기술 제안 등이 잇따르며 가능성이 커져왔다. 이어서 2016년, 구글 딥마인드와 이세돌의 바둑 대결로 전 세계인이 AI의 가능성을 목격했고, 22년 11월 오픈 AI가 GPT-3를 내놓으며 비로소 AI가 IT 시장의 핵심으로 등장했다. 그 직후 시장에서 제시한 방향성이 바로 온디바이스 AI, AI PC다.

가장 진보한 AI의 발전상, AI PC의 현재 상황은?

2023년 AI 시장의 핵심은 AI 그 자체였다. 엔비디아를 비롯한 AI 하드웨어 기업들은 새로운 기술과 고성능을 갖춘 제품을 내놓기 바빴고, 개발자들은 빅데이터를 수집해 AI 모델을 구축하고, 이를 활용해 추론하고 후처리에 이르는 모든 과정에 투입됐다. 일반인들을 위한 AI 시장이 대중화하진 않았으나, GPT를 비롯한 다양한 생성형 AI들이 모든 산업을 관통했다.

어도비의 생성형 AI 파이어플라이 생성 화면, 온디바이스 AI가 아닌 어도비 클라우드 서비스로 연결해 처리한다 / 출처=어도비

어도비의 생성형 AI 파이어플라이 생성 화면, 온디바이스 AI가 아닌 어도비 클라우드 서비스로 연결해 처리한다 / 출처=어도비
문제는 이 모든 과정이 클라우드 및 데이터 서버를 거쳐야 한다. AI 모델은 데이터를 매개변수 형태로 가공해서 저장하고, 필요할 때 내놓는 형태다. 이를 위해 막대한 양의 저장공간과 실시간 하드웨어 자원, 즉 데이터 서버가 필요하다. 지금도 대다수 AI 기능은 데이터 서버와 클라우드로 연결돼 동작하며, 네트워크가 없으면 AI 기능을 쓰기 어렵다.

하지만 데이터 서버 구축은 대규모 자본은 물론 구동과 냉각을 위한 전력도 계속 필요하다. 장기적으로 AI 제공 기업의 부담은 커지고, 과부하도 생긴다. 그래서 업계에서는 말단 장치가 AI를 자체 구동하는 온디바이스 AI로 데이터 서버의 부하를 분산하고 있으며, AI PC 역시 이를 위해 등장한 제품군이다. 즉 AI PC는 AI 연산 집중에 따른 서버 부하를 줄이고, 사용자가 통신없이도 간단한 AI 소프트웨어나 애플리케이션, 개발 작업에 쓰기 위한 제품이다.

가트너, 2024년 말까지 전체 PC 중 22%가 AI PC로 예상

주요 프로세서 제조사들이 AI PC의 가능성에 눈을 뜨면서 시장 점유율은 빠르게 늘고 있다. 글로벌 연구 조사 기업 IDC는 AI PC가 올해 전체 PC 출하량의 약 20%인 5000만 대가 출하될 것으로 예측하며, 2027년에는 전체의 60%인 1억 6700만 대가 출하될 것으로 본다. 이미 지난해 12월 인텔 코어 울트라가 출시되며 신제품 노트북이 AI PC로 판매되기 시작했고, 인텔은 2025년까지 약 1억 대의 AI PC를 출하하겠다고 발표했다.

인텔 AI PC의 핵심은 신경망 처리 장치(NPU)다. 오늘날 많은 AI는 GPU의 부동소수점 연산 처리로 구동된다. 하지만 GPU는 AI 용도가 아닌 그래픽 처리용 반도체여서 전력 효율이 크게 떨어진다. NPU는 AI 처리를 위한 반도체로 전력 및 작업 효율이 훨씬 좋다. 현재 인텔 코어 울트라 등의 AI PC는 기존처럼 CPU와 GPU는 물론 NPU까지 탑재한다.

인텔 코어 울트라 5가 탑재된 PC와 13세대 인텔 코어 i5가 탑재된 PC / 출처=IT동아

인텔 코어 울트라 5가 탑재된 PC와 13세대 인텔 코어 i5가 탑재된 PC / 출처=IT동아
인텔 코어 울트라 라인업은 13세대 인텔 코어 제품군과 비교해 UL 프로키온 AI 추론 기능과 어도비 라이트룸을 활용한 AI 사진 편집은 약 1.5배, 어도비 프리미어 프로 AI 비디오 편집 기능은 약 2.2배, 스펙 뷰포트 2020 SNX 등의 엔지니어링 기능에서는 최대 12.1배까지 성능이 차이 난다. 그러면서도 전력 효율은 에너지스타 8.0 요구사항보다 최대 64% 낮고, 마이크로소프트 팀즈 미팅 시 11% 전력을 덜 쓰는 등의 이점이 있다. GPU 성능이 좋아지면서 실사용 성능이 향상되는 부분도 있지만, AI 처리에 최적화된 NPU의 영향도 상당하다.

점차 늘고 있는 AI PC 활용, 현시점 활용도는?

현재 윈도우 11에서 쓸 수 있는 AI 기능, 클라우드에서 연산을 처리하므로 AI PC가 아니더라도 쓸 수 있다. 물론 AI PC 최적화가 적용되면 오프라인에서도 효율적으로 이런 기능들을 쓸 수 있게 된다 / 출처=

현재 윈도우 11에서 쓸 수 있는 AI 기능, 클라우드에서 연산을 처리하므로 AI PC가 아니더라도 쓸 수 있다. 물론 AI PC 최적화가 적용되면 오프라인에서도 효율적으로 이런 기능들을 쓸 수 있게 된다 / 출처=IT동아
사용자들 사이에서는 여전히 AI 기능이 시기상조라는 시각도 있지만, 윈도우 11처럼 발빠르게 AI PC 시대를 준비하는 플랫폼도 있다. 예를 들어 윈도우 11에는 코파일럿을 비롯한 다양한 AI 기능이 내장되고 있으며, 누구나 쓸 수 있다. 코파일럿은 GPT 기반의 생성형 AI로 대화를 통한 질문, 검색이나 글 작성, 이미지 콘텐츠 제작, 윈도우 기능 실행 등을 수행한다. 또 캡처 도구에는 AI 기반의 광학 문자 인식이 탑재돼 이미지 내 글씨를 복사할 수 있고, 그림판에도 AI 배경 제거나 명령어 기반의 이미지 생성형 AI 기능이 추가됐다. 이외에도 많은 AI 기능들이 단계적으로 추가될 예정이다. 현재 시점에서는 네트워크가 필수지만, 추후 NPU에 최적화되면 장치 자체에서 수행한다.

올해 말이면 오프라인 AI PC에서 쓸 수 있는 AI 기능들이 많아질 전망이다 / 출처=마이크로소프트

올해 말이면 오프라인 AI PC에서 쓸 수 있는 AI 기능들이 많아질 전망이다 / 출처=마이크로소프트
아울러 챗GPT나 클로드AI, 라마(Llama), 구글 재미나이 같은 언어 모델을 개발하는 조건에도 앞으로는 AI PC가 더 유리해질 것이다. AI 개발 자체는 이전 세대 고성능 PC로도 할 수 있지만 전력 효율이 떨어진다. 가벼운 작업이고, 전력 효율까지 고려한다면 NPU를 내장한 AI PC에서의 작업이 더 유리하다. AI 기업 업스테이지는 지난 2월, LG전자와 손을 잡고 자체 언어모델 ‘솔라’를 LG 그램에서 온디바이스 AI로 적용하겠다는 발표도 했다. 올해 혹은 내년에는 챗 GPT같은 언어모델을 오프라인 AI PC에서도 쓰게 될 전망이다.

추후 PC 생태계는 AI인가, AI가 아닌가로 나뉠 것

지금까지 PC 성능을 결정짓는 요소는 컴퓨터의 처리 성능이었다. 하지만 AI PC 시대가 도래한 시점부터는 PC 성능은 물론 얼마나 많은 AI 기능과 소프트웨어를 지원하는지도 중요해질 것이다. AI PC 생태계가 올해 막 시작된 만큼 여전히 보여줄 게 많진 않으나, 챗GPT가 보여준 것처럼 PC 기반 작업에서 기대 이상의 결과와 혜택을 제공할 것이다. 이를 누리려면 새 PC를 살 때 NPU를 탑재한 AI PC를 선택하는 게 합당하다.

인텔은 오는 2025년까지 1억 대 이상의 PC에 AI 기능을 제공하겠다는 목표를 세웠다 / 출처=인텔

인텔은 오는 2025년까지 1억 대 이상의 PC에 AI 기능을 제공하겠다는 목표를 세웠다 / 출처=인텔
이미 인텔은 물론 AMD에서도 라이젠 AI 엔진을 탑재한 노트북을 출시했고, 퀄컴 역시 올해 중 스냅드래곤 X 엘리트 기반의 AI PC를 출시한다. 애플 역시 하반기 중 AI 기능을 내재한 차세대 애플 실리콘으로 매킨토시 라인업을 재단장할 예정이다. 과거 어도비가 크리에이티브 클라우드를 도입하면서 소프트웨어 생태계가 SaaS 중심으로 재편된 것처럼, PC 업계 역시 AI PC로 나아가는 것이다.

단순히 마케팅 용어라며 경계하는 시각은 있다. 그럼에도 불구하고 AI는 여러 분야에서 제 기능을 증명했고, 발 빠른 이들은 이미 챗GPT를 비롯한 생성형 AI의 활용법과 시각을 공유하며 우위에 서고 있다. 여전히 많은 기능이 AI PC가 아닌 일반 PC로도 구현이 되지만, 변곡점을 지나면 AI PC의 활용도가 우세해질 것이다. AI PC의 세계는 누구에게나 열려있고, AI PC를 통해 더 많은 일들을 할 수 있다. 올해가 지나면, 더 이상 AI PC는 선택이 아닌 필수가 될 것이다.

IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)

[출처] https://n.news.naver.com/mnews/article/020/0003558763

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7 4월 2024

[알아봅시다] 2024년 AI 업계를 달굴 핫 키워드 LAM(대규모 행동 모델)

[알아봅시다] 2024년 AI 업계를 달굴 핫 키워드 LAM(대규모 행동 모델)

[그림 1] LAM을 상상한 이미지 (출처 : 미드저니)

“2024년엔 진정한 에이전트(Agent, 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템)가 몰려온다.”

2023년은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model, 이하 LLM) 기반의 생성형 AI(Generative AI)가 큰 물결을 일으켰던 해였습니다. 이제 AI는 이메일 작성, 이미지 생성, 검색, 코딩 등 다양한 분야에서 빼놓을 수 없는 기술로 자리 잡았는데요. 2024년, AI 업계에는 또 다른 물결이 일 것으로 보입니다. 바로 대규모 행동 모델(LAM, Large Action Model, 이하 LAM)입니다. LAM은 문자 그대로 사용자 행동 패턴을 학습해 웹과 앱을 직접 작동시킬 수 있는 AI입니다. LLM이 문장과 그림, 비디오 등을 생성하는 데에 특화돼 있다면, LAM은 언어적 유창성과 독립적 작업 수행 능력을 결합해 단순히 무언가를 생성하는 데 그치지 않고 직접 작업을 수행하며 인간을 대신해 줄 에이전트입니다.

이번 글에서는 LAM 기반의 제품 사례와 LAM의 등장으로 바뀔 미래 모습 그리고 LAM의 특징에 대해 살펴보겠습니다.

래빗 R1으로 본 디바이스의 미래

[그림 2] 래빗 R1의 스펙 : LAM, 음성인식, 컴퓨터 비전을 제공 (출처 : 래빗)

미국 라스베이거스 컨벤션센터에서 지난 1월 9일부터 12일까지 열린 세계 최대 IT 박람회 ‘CES 2024’에서 ‘래빗(Rabbit) R1(이하 래빗 R1)’이 AI 업계의 눈길을 끌었습니다. ‘래빗 R1’의 가격은 199달러로, 저렴한 대신 2.88인치의 터치스크린과 회전식 카메라, 휠로 움직이는 물리 버튼 등 장치 곳곳에 비용을 줄인 흔적이 있습니다. 프로세서는 2.3GHz 미디어텍(Media Tek)을 사용했고, 4GB 메모리에 128GB 스토리지를 장착했습니다. 또한 ‘래빗 R1’의 온스크린 인터페이스는 음악, 교통, 화상 채팅 등 카테고리별 카드로 구성된 것이 특징입니다.

현장 테크 관계자들의 미래 기술을 엿보았다는 평가와 함께, ‘래빗 R1’은 2024 CES에서 1만대 판매를 기록했습니다. ‘래빗 R1’은 LAM 기반으로 작동하는 자체 운영체제인 ‘래빗OS’를 탑재했는데요. 웹사이트, 앱, 플랫폼, 데스크톱 상관없이 서비스를 작동할 수 있는 콘트롤러의 역할을 합니다. ‘래빗 R1’을 활용해 음악을 재생하고, 식료품을 구매할 수 있으며, 문자 메시지를 보낼 수 있습니다. 예를 들어, 휴대폰으로 택시를 부른다면 우리는 앱을 열어 위치를 입력하고 차량을 확인한 뒤 기사를 호출해야 하는 등 수많은 클릭을 해야 하는데요. ‘래빗 R1’은 음성만으로 곧바로 택시를 호출할 수 있습니다.

[그림 3] ‘래빗 R1’에서 음성으로 피자를 주문하는 모습 (출처: 래빗)

‘래빗 R1’이 즉석에서 앱을 작동시킬 수 있는 이유는 사용자의 앱 사용 패턴을 AI가 학습했기 때문입니다. ‘래빗 R1’은 택시 호출 앱의 아이콘 모습, 주문 시점, 검색 메뉴, 위치 등을 학습했습니다. 아울러 ‘래빗 홀(Rabbit Hole)’이라는 웹 포털을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는데요. 음성 인식 기능을 갖춰 음성만으로 앱을 제어할 수 있고, 전용 트레이닝 모드로 각종 앱을 직접 훈련시킬 수 있습니다.

이런 디바이스가 현실 세계를 얼마나 파고들지는 알 수 없으나, 테크 업계에서는 이를 또 하나의 혁신적인 이벤트로 받아들였습니다. 챗GPT가 2023년 11월에 LLM이라는 새로운 세상을 열었듯, ‘래빗 R1’이 LAM의 시대를 여는 게 아니냐는 기대를 품고 있습니다. 아직은 단정 짓기 어렵지만 디바이스에 LAM이 부착되면 모든 행동이 자동화될 가능성이 큽니다.

인터넷을 바꿀 어뎁트의 ACT-1 LAM

[그림 4] 어뎁트 ACT-1이 부동산 사이트를 작동시키는 모습 (출처 : ADEPT)

오픈AI에서 부사장으로 근무했던 데이비드 루안이 2022년 창업한 스타트업 어뎁트(ADEPT, 이하 어뎁트)도 있습니다. 어뎁트는 얼마 전 LAM 모델인 액션트랜스포머 ‘ACT-1’을 런칭했습니다.

‘ACT-1’은 디지털 도구를 사용할 수 있도록 훈련된 대규모 트랜스포머입니다. 특히 웹 브라우저 사용법을 학습해 주목을 받았는데요. 현재 ‘ACT-1’은 크롬 확장 프로그램에 연결돼 있습니다. 브라우저에서 일어나는 태스크(task, 작업 단위의 실행 단위)를 모니터링하고 클릭, 입력, 스크롤 등 다양한 동작을 수행할 수 있습니다. 어뎁트는 “모델링 측면과 소프트웨어 측면 모두에서, 더 빠르게 만들 수 있는 여지가 충분하다. 앞으로 인터넷에서 벌어질 일들은 사람이 거의 감지할 수 없을 것이고, 사용자가 원하는 것들은 입력 없이 실시간으로 이뤄질 것이다.”라고 설명했습니다.

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[그림 5] ACT-1에서 스프레드시트를 작동시켜 가게 별 영업 마진을 보여 달라고 요청해 엑셀을 정렬시킨 모습 (출처 : ADEPT)

현재 어뎁트의 ‘ACT-1’은 위젯 형태의 챗봇으로 사용 가능합니다. 사용자가 해당 웹페이지에서 원하는 것을 입력하면 ‘ACT-1’이 알아서 나머지를 처리하는 방식인데요. 예를 들어, 부동산 웹페이지인 레드핀(Redfin.com)에 접속해 원하는 매물을 찾는다고 가정하겠습니다. 그동안 매물을 찾을 땐 사람이 직접 원하는 가격대, 지역, 방 개수 등을 입력한 검색 결과로 판단해야 했는데요. ‘ACT-1’의 위젯 형태의 챗봇은 사용자가 원하는 조건을 입력하기만 하면 원하는 매물을 콕 집어서 추천합니다. 10회 이상 클릭해야 찾을 수 있던 부동산 매물 검색을 이제 문장 입력 한 번에 해결할 수 있게 된 것입니다.

더 놀라운 점은 생산성 도구에도 ‘ACT-1’을 사용할 수 있다는 사실입니다. 예를 들어 스프레드시트를 작업하려면 수많은 클릭과 수많은 입력이 필요하고, 스프레드시트의 고급 기능을 쓰려면 별도로 함수를 배워야 했습니다. 하지만 ‘ACT-1’은 문장을 입력하는 것만으로 셀을 정렬하고 원하는 코드를 삽입할 수 있습니다. 또 지메일에 ‘ACT-1’을 부착해 사용할 경우, 예약 이메일을 자동 발송할 수 있고, 위키피디아에 부착할 경우엔 원하는 정보를 추출할 수 있습니다. 앞으로는 LAM 챗봇으로 원하는 답변만 찾아낼 수 있습니다.

인간을 대신할 AI, LAM의 특징과 미래

지금까지 살펴봤듯이, LLM과 LAM이 결합될 경우 인간의 행동을 대신할 AI 에이전트가 탄생할 수 있습니다. 일례로, 마케팅 분야에서 LLM이 카피 작성, 이미지 생성, 웹 레이아웃 생성 등의 역할을 하면, LAM은 이 과정을 자동화할 수 있습니다. 즉, 음성이나 문자 입력만으로 AI가 마케팅 자료, 고객 데이터, LLM 등에 접근해 이를 직접 다루는 게 가능해지는 것입니다. LAM의 특징은 크게 세 가지입니다.

1. 고급 데이터 처리: LAM은 방대한 데이터 세트를 처리하고 분석할 수 있습니다. 광범위한 데이터 해석이 필요한 애플리케이션에 효과적입니다.

2. 효율적인 의사 결정: LAM은 정교한 알고리즘을 통해 의사 결정 과정을 자동화합니다. AI 시스템이 더 복잡한 작업을 효과적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.

3. 확장성과 유연성: LAM은 확장성이 매우 뛰어납니다. 간단한 자동화부터 복잡한 문제 해결까지 다양한 앱에 적용할 수 있습니다.

이와 같은 특징을 가진 LAM을 챗봇에 접목한다면 어떻게 될까요? 현재 자동차 판매 사이트에 부착된 AI 챗봇은 학습한 데이터를 기반으로 사용자 질문에 답변하지만, LAM을 결합한 챗봇은 소비자가 원하는 차량을 판별해 예약 주문까지 수행합니다. 즉, 개인화가 가능해지는 건데요. 사용자의 인터넷 활용 패턴을 학습해 일상 업무를 자동화할 수도 있습니다. LLM이 은행 대출 초안을 작성했다면, LAM은 은행에 대출 서류를 발송하는 일까지 대신하게 되는 것이죠.

LAM 기술은 휴먼 컴퓨터 인터페이스(HCI, Human Computer Interface, 사람의 음성, 뇌파, 근육, 동작 등을 기계가 인식하는 것) 영역을 크게 뒤바꿀 것으로 보입니다. 지금까지 컴퓨터와의 상호작용은 그래픽 유저 인터페이스(GUI, Graphical User Interface, 사용자가 컴퓨터와 정보를 쉽게 교환하고 상호 작용하기 위해 아이콘 등과 같은 그래픽을 이용한 사용자 인터페이스)를 통해 이뤄졌는데요. 버튼의 위치, 하위 레이어의 위치 등을 알고, 이를 작동하기 위해 직접 사람이 움직여야 했습니다. LAM과같이 복잡한 소프트웨어는 시간을 들여 학습해야 하기 때문에 초기에는 오히려 구식으로 느껴질 수 있습니다. 하지만 앞으로의 LAM 기술은 초보자도 전문 지식 없이 자유자재로 사용할 수 있고, 고령자나 장애인도 디지털 장벽 없이 소프트웨어를 작동할 수 있도록 만들 것입니다. LAM이 AI 에이전트의 서막이라고 불리는 이유입니다.

[출처] https://www.lgcns.com/blog/it-trend/52597/

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7 4월 2024

[알아봅시다] 디바이스에 들어온 AI, 빅테크 기업이 온디바이스 AI를 활용하는 방법

[알아봅시다] 디바이스에 들어온 AI, 빅테크 기업이 온디바이스 AI를 활용하는 방법

“웹은 사회적인 창조물에 가깝다. 웹의 힘은 모든 사람이 접근할 수 있는 그 보편성에 있다.”

월드와이드웹(WWW, World Wide Web, 인터넷을 통해 접근 가능한 공용 웹 페이지의 상호연결 시스템)을 창시한 ‘웹의 아버지’ 팀 버너스리(Sir Timothy John Berners-Lee)는 웹 3.0을 플랫폼이 아닌 ‘개인이 소유한 인터넷’으로 규정한 바 있습니다. 웹3 시대에는 피트니스 정보에서 쇼핑 패턴까지 모든 데이터를 ‘나만의 스토리지’에 저장하고, ‘나만의 인공지능(AI)’을 활용해 ‘나만의 삶’을 누릴 수 있을 것이라 본 것인데요. AI와 함께 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 등장하면서 우리는 이러한 미래 인터넷의 가능성을 미리 엿볼 수 있었습니다. 인터넷 포털 검색이 아닌, 챗봇을 통해 문답을 주고받고, 자신만의 데이터를 활용해 나만을 위한 업무를 할 수 있게 된 것입니다.

AI 시대가 본격화되며 ‘온디바이스 AI’가 주목받고 있습니다. 간단한 AI는 디바이스와 에지 컴퓨팅에서 구동 시키려는 움직임이 나타나고 있는 건데요. 서버 기반의 AI는 막대한 전력을 소모하기 때문입니다. 오늘날 데이터센터는 전 세계 전력 사용량의 1~1.5%를 차지고 있는데요. 이에 전문가들은 향후 AI가 클라우드 / 에지 컴퓨팅 / 디바이스 3개 축으로 분화될 것으로 내다보고 있습니다. 그동안 AI가 클라우드 중심이었다면 이제는 하이브리드 AI로의 전환점을 맞이하고 있는 것이지요.

생태계를 확산시켜라! 빅테크 기업의 온디바이스 AI 전략

온디바이스 AI는 디바이스 자체 하드웨어를 활용해 AI 작업을 처리합니다. 이는 개별 디바이스에 가속기를 장착해 AI 모델을 더욱 효율적으로 구동시킬 수 있습니다. 또, 기존에는 클라우드 기반 AI에서 그래픽 처리 장치인 GPU(Graphics Processing Unit)가 중요했다면, 온디바이스 AI에서는 인공신경망인 NPU(Neural network Processing Unit) 칩이 중요합니다. NPU 칩을 활용하면 서버와 통신 없이 소모 전력을 적게 들이며 AI를 이용할 수 있기 때문입니다. 온디바이스 AI 생태계 확산을 위해 빅테크 기업들은 어떤 전략을 구사하고 있을까요?

• 구글

[그림 1] 구글 픽셀8 프로에 탑재된 AI ‘제미나이’ 나노를 활용해 영수증에 묻은 커피 얼룩을 삭제하는 모습

구글은 차세대 생성형 AI인 ‘제미나이(Gemini)’ 나노 모델을 스마트폰 픽셀8 프로에 탑재했습니다. 사용자의 민감한 데이터가 휴대폰을 벗어나지 않게 보호하고, 네트워크 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있는데요. 특히 픽셀8 프로에는 ‘녹음 요약’과 ‘지보드(Gboard) 스마트 답장’ 기능이 강화됐습니다. ‘녹음 요약’ 기능은 녹음된 대화나 인터뷰, 발표 등을 요약하고, ‘스마트 답장’은 왓츠 앱 등에서 대화 내용을 자동 인식해 고품질의 응답을 제안합니다. 또한 새로운 AI 기반 도구들을 활용해 사용자에게 보다 더 많은 도움을 제공합니다. 예를 들면, 구글 텐서 G3를 이용해 비디오 색상, 조명 등을 조정하는 ‘비디오 부스트’, AI를 사용해 저조도나 야간에 촬영된 비디오의 선명한 디테일과 색상 제공하는 ‘야간 시야 비디오’와 같은 기능인데요. 구글은 애플의 iOS 생태계 확장에 제동을 걸기 위해 픽셀 스마트폰을 넘어 향후 태블릿, 스마트워치로 대상을 넓힐 예정입니다.

• 마이크로소프트(MS)

마이크로소프트(MS) 역시 AI를 활용해 윈도우 서비스와 검색 엔진 ‘빙(Bing)’ 강화에 나섰습니다. 특히 MS는 2024년 6월 차세대 AI PC ‘서피스 프로(Surface Pro)’ 태블릿과 ‘서피스 랩톱(Surface Laptop)’ 노트북을 출시할 예정입니다. 해당 제품 군은 생성형 AI ‘코파일럿’과 온디바이스 AI를 지원하는 것이 가장 큰 특징인데요. 윈도우 센트럴(Windows Central)에 따르면 서피스 프로 10과 서피스 랩톱 6에는 NPU가 장착됩니다. 윈도우 센트럴은 “130억 개 파라미터 AI 모델을 노트북에서 네트워크 없이 구동할 수 있다”고 설명했습니다. MS가 지난해는 ‘코파일럿’을 중심으로 한 AI 구축에 전력을 다했다면, 2024년에는 하드웨어 영역으로 확장할 것으로 보입니다.

• 애플

애플은 AI 영역에서 오픈소스 개방형 전략을 취하고 있습니다. 2023년 10월 차세대 AI 칩 ’M3’를 공개하며 온디바이스 AI 시대를 예고했는데요. 애플은 “M3 칩에 있는 뉴럴 엔진은 M1 칩보다 최대 60% 더 빠르다”며 “개인정보 보호를 위해 데이터를 개별 장치에 머무르게 하면서 AI와 머신 러닝 작동 흐름을 더욱 빠르게 만든다”고 강조했습니다. 특히 M3는 인간 두뇌에 해당하는 파라미터 수를 최대 수십억 개 지원합니다. IT 업계는 애플이 이를 기반으로 각종 AI 서비스를 구현할 것으로 전망하고 있습니다

애플은 두 편의 논문을 아카이브에 공개하기도 했습니다. 첫 번째 논문은 휴먼 ‘가우시안 스플랫(HUGS, Human Gaussian Splats)’ 기술 사례가 대표적입니다. 동영상에서 배경과 인물을 분리하고 이를 다시 재활용하는 기술인데요. 예를 들어 눈밭을 걸어가는 사람 영상을 학습한 AI가 인물과 배경을 마음대로 조합할 수 있는 것입니다. 두 번째 논문은 ‘제한된 메모리로 효율적인 대규모 언어 모델을 추론하는 법(Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory)’입니다. 이는 메모리가 제한된 기기에 LLM을 구축하는 기술입니다. 연구진은 이 방법을 활용해 애플 M1 맥스 CPU(Central Processing Unit, 컴퓨터 시스템을 통제하고 프로그램의 연산을 실행, 처리하는 가장 핵심적인 컴퓨터 제어 장치 혹은 그 기능을 내장한 칩)에서 추론 시간을 4~5배 앞당기고, 속도는 20~25배까지 향상할 수 있다고 설명했습니다.

[그림 2] 휴먼 가우시안 스플랫(HUGS, Human Gaussian Splats)을 활용해 동영상에서 인물과 배경을 분리하고 AI를 통해 인물을 조정하는 모습

또한, 깃허브를 통해 M3 칩에서 실행할 수 있는 프레임워크와 모델 라이브러리를 공개했습니다. 바로 MLX라 불리는 AI 개발 툴킷인데요. 애플의 머신 러닝 연구자인 아우니 한눈은 X(구 트위터)를 통해 MLX 데이터를 “데이터 로딩을 위한 프레임워크에 구애 받지 않는 효율적이고 유연한 패키지”라며 “MLX, 파이토치, JAX 프레임워크에서 함께 작동한다”고 설명했습니다. MLX는 파이토치, JAX와 같은 AI 프레임워크에서 영감을 얻은 것으로 보여집니다. 다만 공유 메모리에 대한 내용이 없다는 점에서 애플 반도체를 사용하는 맥북에 적합할 것이라는 평가도 있습니다.

온디바이스 AI 흐름에 응하는 LG

2020년 8월, LG CNS는 온디바이스 AI 솔루션 업체 ‘노타’에 일찌감치 투자했습니다. 노타는 딥 러닝 모델 경량화ᆞ자동화 솔루션인 넷츠프레소(NetsPresso)를 공개한 스타트 업인데요. 넷츠프레소는 성능 저하를 최소화해 스마트폰과 소형 IoT 기기에서 독립적으로 AI를 구동시킬 수 있다는 평가를 받고 있습니다. 최근에는 기업용 AI 서비스를 잇따라 선보이고 있는데요. 대표적으로 기업용 생성형 AI 플랫폼인 ‘DAP GenAI’가 있습니다. DAP GenAI는 기업이 가진 내부 정보만을 활용하고, 다양한 보안 필터 등을 적용해 거짓이나 왜곡된 내용을 생성하는 정보 왜곡현상(Hallucination)을 줄여 업무 효율을 높인 AI입니다. 이를 통해 오픈AI ‘챗GPT’, 엔스로픽의 ‘클로드(Claude), 구글의 ‘팜2(PaLM2), LG AI연구원의 ‘엑사원(EXAONE)’ 등 다양한 LLM을 활용해 서비스를 구축할 수 있습니다. 예를 들어 금융사가 보험상품 추천 AI 서비스를 개발하고 싶다면 고객 정보 데이터베이스를 연동해 알맞은 프롬프트를 구성하며 추천과 답변에 적합한 LLM을 각각 선택해 설정합니다.

[그림 3] LG CNS 직원들이 생성형 AI 플랫폼 DAP GenAI 출시를 소개하는 모습

2022년 LG전자는 스마트 온디바이스 AI칩인 ‘LG8111’을 개발해 공개했습니다. LG8111은 다양한 AI 가속 하드웨어 내장은 물론 2.4GHz와 5GHz 듀얼 밴드 와이파이를 지원해 인터넷에도 연결할 수 있습니다. 예를 들어 LG8111을 장착한 냉장고는 사용자 음성을 인식해 동작합니다. LG8111은 가전제품뿐만 아니라 스마트카, 스마트팩토리 등 다양한 영역에서 사용 가능합니다.

또한 LG전자는 AI 프로세서를 탑재한 2024년형 LG 그램 신제품 ‘LG 그램 프로’를 런칭할 예정입니다. LG 그램 프로(모델명: 17Z90SP/16Z90SP)에는 차세대 프로세서인 인텔 코어 울트라 CPU가 탑재됐습니다. 인공지능 연산에 특화된 NPU인 AI 부스트가 내장된 CPU인데, 네트워크 연결 없이도 AI를 구동할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어 사진을 분석해 인물 장소, 날짜 등 38개 카테고리에 따라 자동으로 분류해 낼 수 있습니다. 또한 제품에 탑재된 ‘AI 그램 링크’ 기능은 최대 10대까지 안드로이드 및 iOS 기기와 파일, 사진 등 파일을 편리하게 주고받거나 화면을 공유할 수 있도록 지원합니다. 여기에 더해 엔비디아의 지포스 RTX™ 3050 랩톱 GPU 외장 그래픽 카드를 탑재한 모델은 1초에 5장에 달하는 AI 이미지를 생성할 수 있는데요. 이는 내장 그래픽 모델에 비해 약 3배 빠른 속도입니다. LG전자 이윤석 IT 사업부장은 “AI 성능을 강화한 그램 최상위 라인업 LG 그램 프로를 앞세워 휴대성과 타협하지 않는 고성능을 원하는 고객에게 최적의 사용 경험을 제공하겠다”고 말했습니다.

[그림 4] AI 프로세서를 탑재한 2024년형 LG 그램 신제품 ‘LG 그램 프로’

하이브리드 AI, 새로운 AI시대 열까

이제 AI가 클라우드, 에지 컴퓨팅, 디바이스 영역에 걸쳐 뿌리내릴 것으로 보입니다. 이른바 ‘하이브리드 AI시대’가 도래하려는 모습인데요. 특히 하드웨어를 보유한 빅테크 기업은 온디바이스 AI에 힘을 싣는 분위기입니다. 인터넷 연결 없이도 가전제품이 AI를 활용해 각종 서비스를 제공할 수 있기 때문입니다. 클라우드 AI 시대의 절대 강자가 엔비디아였다면, 온디바이스 AI 시대에는 새로운 칩의 강자가 나타날 수 있을 조짐입니다. 특히 퀄컴과 같은 반도체 기업이 이 틈을 파고들고 있습니다. 퀄컴은 2023년 10월에 열린 스냅드래곤 서밋 2023에서 메타의 라마2를 압축한 모델을 퀄컴 칩이 장착된 디바이스에서 구동하는 기술을 시연했습니다. 인터넷이나 와이파이 연결 없이 맛집 등의 정보를 확인할 수 있는 기술이었습니다. 퀄컴은 앞서 ‘AI의 미래 하이브리드(The future of AI is hybrid)’라는 보고서에서 가까운 미래에 AI가 온디바이스와 클라우드에서 병렬적으로 작동할 것으로 내다봤는데요. 향후 AI는 클라우드와 디바이스를 오가며 고객이 원하는 데이터를 적재적소에 처리하는 하이브리드 AI로 거듭날 것이라는 관측입니다.

이러한 하이브리드 AI는 팬데믹을 정점으로 위축되었던 IT 가전 산업을 다시 부활시킬 것으로 보입니다. 모건스탠리에 따르면 스마트폰 출하량은 온디바이스 AI에 힘입어 지속적으로 성장할 전망입니다. 또한, PC 산업 역시 큰 폭으로 성장할 전망인데요. 캐널리스에 따르면 “2024년 PC 산업은 8% 성장할 전망이며 새로운 AI 기능 장치가 등장하면서, 고객들이 팬데믹 시대에 사들인 PC를 새롭게 교체할 것”이라고 설명했습니다. HP의 최고 경영 책임자(CEO)인 엔리케 로레스(Enrique Lores)는 CNBC를 통해 “AI PC가 PC 시장의 성장을 가속할 것”이라며 “AI PC를 처음에는 특정 기업만 구입하겠지만, 향후에는 더 많은 고객이 구입할 수밖에 없을 것”이라고 말했습니다.

[출처] https://www.lgcns.com/blog/it-trend/51820/

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6 4월 2024

[사회과학] [박진영의 사회심리학]’가스라이팅’을 극복하는 방법

[사회과학] [박진영의 사회심리학]’가스라이팅’을 극복하는 방법

[박진영의 사회심리학]’가스라이팅’을 극복하는 방법

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게티이미지뱅크 제공

관계에서 상대가 속상할만한 행동을 잔뜩 해놓고서는 “너가 너무 예민한 거 아니야?”라고 하거나 분명히 존재하는 차별에 대해 얘기할 때 역시 요즘 세상에 그런 게 어디 있냐고 하는 등 상대가 자기 자신에 대해 의문을 갖게 만드는 사람들이 있다.

이렇게 특히 친밀한 관계에서 상대로 하여금 자신의 생각과 감정, 믿음에 대해 의문을 갖게 만들고 심한 경우 자신에 대해 미쳐있다거나 올바르게 생각할 능력이 저하되어 있다고 믿게 만드는 언행을 흔히 ‘가스라이팅’이라고 부른다.

언젠가 자기 자신이 현실감각이 떨어지고 비이성적이라고 말하는 사람을 만난 적이 있다. 그렇게 생각하는 이유에 대해 물었더니 사귀던 연인이 지속적으로 자신이 잘못된 생각을 하고 있다고 지적한다고 이야기했다.

일상 생활에서도 예를 들어 이런 음식, 옷, 음악, 사람 등을 좋아하다니 어딘가 특이하다고 하거나 좀 이상한 것 같다는 표현을 자주 한다고 했다. 연인의 행동으로 인해 속상하고 화가 날 때에도 되려 그런 반응을 보이는 상대가 어딘가 정상이 아니라고 이야기하거나 다른 사람들 앞에서도 면박을 주는 일이 잦았다고 한다.

가장 가깝고 자신을 잘 안다고 여겨지는 사람으로부터 지속적으로 생각과 감정, 정체성을 부정당하는 일이 잦다보니 자신이 이상한 사람인 것 같다는 결론을 내렸다고 했다. 이는 학대적인 관계에서 흔히 나타나는 패턴이다.

맥길대의 연구자 윌리스 클레인은 관계에서 가스라이팅을 당한 경험이 있는 사람들을 대상으로 그들의 경험과 학대적인 관계를 극복한 계기에 대해 인터뷰했다. 그 결과 많은 이들이 처음에는 열렬히 호감과 사랑을 표현해 온 연인으로부터 가스라이팅을 당했다고 보고했다.

가스라이팅을 저지르는 사람들은 처음에는 로맨틱한 말과 선물 공세, 이벤트 등을 해오다가 관계가 충분히 친밀해지고 나면 그때부터 너무 예민하거나 감정적인 것 같다, 멍청한 것 아니냐 또는 정신 나간 것 아니냐는 등의 발언을 했다고 한다.

또한 자신의 잘못을 상대의 탓으로 돌리는 식의 비난도 자주 한 것으로 나타났다. 이외에도 가해자들은 예측하기 어려운 타이밍에 화를 내거나 소리를 치는 행동을 보이는 등 상대의 불안 수준을 높이고 눈치를 보게 만드는 식으로 상대의 행동을 통제하며 학대적인 관계에서 흔히 나타나는 행동 패턴을 보였다.

가스라이팅의 피해자들은 자기개념이 위축되고 정신적으로 피폐해지는 경향을 보였다고 보고했다. 또한 다수가 인간관계에 조심스러워지고 새로운 관계를 만들기 어려웠다고 보고했다. 가스라이팅을 스스로 이겨내고 자기 자신에 대한 믿음을 다시 키웠다고 보고한 사람들도 있었으나 비교적 소수였다.

가스라이팅으로부터 벗어나게 된 계기는 많은 경우 다른 친밀한 관계, 가족, 친구들의 도움이었던 것으로 나타났다. 학대적인 파트너는 흔히 피해자가 다른 사람들과 관계를 이어가는 것을 방해하고 피해자를 고립시키지만 그럼에도 주변 사람들로부터 이해와 도움을 받을 수 있었던 사람들의 경우 학대적인 관계에서 벗어날 수 있었던 것으로 나타났다.

운동이나 명상 같은 활동들도 자기가치감 회복에 도움이 되었다고 한다. 몸을 움직이거나 과거에 자주 즐겼던 취미 활동들 다시 시작하는 것도 원래의 자신이 어떤 사람이었는지 상기시키는 데 도움이 된 것으로 나타났다.

사람으로 받은 상처는 사람으로 극복한다는 말을 들은 적이 있다. 사회적 동물인 인간의 자기가치감은 많은 부분 친밀한 관계에 있는 사람들의 피드백을 통해 형성된다. 세상에서 가장 가까운 사람, 가족, 소중한 친구, 연인으로부터 너는 쓸모 없고 가치 없는 존재라는 피드백을 지속적으로 들었을 경우 태생이 아무리 낙천적인 사람이라도 자기 자신에 대해 긍정적인 생각을 갖기는 어렵다.

지속적으로 멍청하다거나 제정신이 아니라는 피드백을 들었을 경우에도 자신의 판단력을 믿기는 어려울 것이다. 학대적인 관계에 길들여진 사람들이 이런 관계에서 벗어나지 못하는 한 가지 원인이 이것이다. 상대가 아닌 자기 자신이 지나치게 예민하고 감정적이고 이상한 거라고 생각하기 때문이다.

따라서 단 한 명이라도 이들 옆에서 그렇지 않다고 너는 잘못되지 않았다고 말해주는 이의 존재가 중요하다. 같은 이유에서 학대적 관계의 피해자들이 잘못된 것이 아님을 분명히 하는 사회적 인식 또한 필요하다.

Klein, W., Li, S., & Wood, S. (2023). A qualitative analysis of gaslighting in romantic relationships. Personal Relationships, 30(4), 1316–1340.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다

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26 3월 2024

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 혼자서도 행복한 ‘자족감’이 중요한 이유

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 혼자서도 행복한 ‘자족감’이 중요한 이유

[박진영의 사회심리학] 혼자서도 행복한 ‘자족감’이 중요한 이유

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게티이미지뱅크 제공

주변 사람들과 대체로 사랑을 잘 주고 받을 수 있는지 아닌지 여부에 따라 인간관계의 양상이 크게 달라지곤 한다. 심리학자들은 사람들이 일반적으로 관계를 통해 맺는 애착의 형태를 크게 세 가지로 나눈다. 안정애착(secure attachment), 불안애착(anxious attachment), 회피애착(avoidant attachment)이 그들이다 (Fiske, 2009).

● 안정 VS 불안정 VS 회피애착

일반적으로 과거 양육자나 연인 등 자신에게 중요한 사람들과 거리낌없이 사랑을 주고받는 경험을 풍부하게 해 온 사람들이 그렇지 않은 사람들에 비해 이후에도 사랑을 주고 받음에 있어 어색함이나 두려움이 없는 경향이 나타나는 것으로 알려져 있다. 이러한 애착 형태를 안정 애착이라고 한다.

반면 과거의 상처나 기타 여러가지 이유로 안정 애착을 형성하지 못한 사람들의 경우 사랑을 주는 것이나 받는 것 모두에 있어 힘들어하는 모습을 보인다. 여기에는 크게 두 가지가 있는데 하나가 불안 애착(anxious attachment), 다른 하나가 회피 애착(avoidant attachment)이다.

불안 애착은 흔히 사람들의 사랑을 원하지만 사랑을 받을 수 있을 거라는 자신감이 낮다. 따라서 사람들이 자신을 혹 싫어할까 항상 두려워하고 자신을 좋아해줄 것 같은 사람에게 집착하고 의존하는 모습을 보이곤 한다.

반면 회피 애착을 강하게 보이는 사람들의 경우 사람과의 친밀한 관계를 거부하는 경향을 보인다. 또한 타인을 잘 신뢰하지 못하는 편이다. 불안 애착인 사람들이 사랑을 갈구하며 때론 지나치게 의존적인 모습을 보이는 것과 달리, 회피애착인 사람들은 누구에게도 의지하지 않으려 하고 혼자 강해지는 것만이 살 길이라고 생각하곤 한다 (Shaver et al., 2016).

● 애착 유형에 따라 달라요

각 애착유형을 보이는 사람들의 차이를 잘 보여주는 연구들이 있다(Feeney & Collins, 2001; Mikulincer et al., 2005). 연인들을 대상으로 각각 어려운 과제를 시킨 후 지금 연인이 많이 긴장하고 힘들어하고 있다는 정보를 준다. 그러고 나서 각각의 애착형태를 크게 보이는 사람들이 상대방을 어떻게 보살피는지를 살펴보았다.

우선 안정 애착인 사람들은 안정애착을 형성하지 않은 사람들에 비해 연인에게 따듯한 말을 해주는 정서적 지지와 함께 고민해주고 조언을 아끼지 않는 실제적 도움 또 힘들어하는 상대방을 대신해서 자기가 그 과제를 하겠다는 등의 희생 모두를 적절하게 보이는 현상이 나타난다. 안정 애착인 사람들은 전반적으로 상대방을 아끼고 사랑하는 마음과 존경을 아끼지 않고 자연스럽게 잘 표현해냈다.

반면 불안정 애착인 사람들은 상대의 어려움에는 공감을 잘 하지만 도움을 줄 때 상대나 주변 사람들에게 좋은 사람으로 보이고 싶다는 다소 자기중심적인 목적이 우세한 경향을 보였다. 돕고 싶은 마음은 크지만 자신감이 없어서 결국 우물쭈물하다가 적절한 말이나 조언을 하는데 실패하기도 한다.

또는 도움이 필요하지 않은 상황임에도 무리하게 도움을 주려고 하고 결과적으로 끼어들거나 오지랖을 부린 셈이 되어 상대를 불편하게 만들기도 했다. 전반적으로 상대를 케어하는 데 있어 ‘강박적’이고 불안한 모습을 보인다.

회피 애착을 보이는 사람들의 경우 불안정 애착과는 또 다르게 상대방의 어려움에 비교적 신경쓰지 않고 공감도 잘 하지 않는 모습을 보이곤 한다. 어려운 사람들을 도울 의향이 있는지 물었을 때 회피 애착인 사람들이 가장 봉사나 희생 의향이 낮았다.

안정 애착이나 불안정 애착을 보이는 사람들의 경우 현재 연인이 힘들어하고 있다는 정보를 받으면 연인을 걱정하느라 자신의 과제에 잘 집중하지 못하는 모습을 보이지만 회피 애착을 보이는 사람들은 딱히 상대를 신경 쓰지 않기 때문에 좋은 집중력을 보이기도 했다 (Feeney & Collins, 2001; Mikulincer et al., 2005).

안정애착인 사람들을 제외하고는 한 쪽은 관심과 사랑에 대한 욕구가 너무 과하고 그걸 온전히 타인을 위해 채우려고 하기 때문에(불안정 애착), 다른 쪽은 사랑받고 인정받고 싶은 소속 욕구의 존재를 무시하고 이를 관계가 아닌 다른 수단으로만 채우려고(회피 애착)하기 때문에 문제가 생긴다고도 볼 수 있겠다. 결국 균형의 문제인 것일까.

필립 세이버 미국 캘리포니아대 데이비스(UC Davis)의 심리학자는 안정애착인 사람의 중요한 특징이면서 불안 애착인 사람들에게 없는 것을 ‘자족감(sense of self-sufficiency)’이라고 본다. 이들은 혼자라고 해서 지나치게 외로워지거나 불안해지지 않고 혼자서도 행복하게 자기 자신과 잘 지내는 법을 아는 사람들이라는 것이다.

관계 역시 타인을 통해 외로움을 지우거나 안정감을 얻고 싶다는 목적에서가 아니라 이미 충분히 괜찮지만 함께 더 행복해지기 위해 타인과 교류하며 함께 성장하고 싶어서 같이 보다 자발적이고 건강한 목적으로 시도하는 사람들이라는 것이다.

한편 이런 애착유형은 한 번 정해지면 평생 가는 종류의 것이기보다 다양한 경험을 통해 달라질 수 있는 것으로 알려져 있다. 두려움 없이 마음껏 사랑하고 사랑받는 경험 자기 자신과도 사이 좋게 지내는 경험을 쌓아보도록 하자.

Feeney, B. C., & Collins, N. L. (2001). Predictors of caregiving in adult intimate relationships: An attachment theoretical perspective. Journal of Personality and Social Psychology, 80, 972-994.
Fiske, S. T. (2009). Social beings: Core motives in social psychology. John Wiley & Sons.
Mikulincer, M., Shaver, P. R., Gillath, O., & Nitzberg, R. A. (2005). Attachment, Caregiving, and Altruism: Boosting Attachment Security Increases Compassion and Helping. Journal of Personality and Social Psychology, 89, 817-839.
Shaver, P. R., Mikulincer, M., Sahdra, B. K., & Gross, J. T. (2016). Attachment security as a foundation for kindness towards self and others. In K. W. Brown & M. R. Leary (Eds.), The Oxford handbook of hypo-egoic phenomena (p. p223-242). New York, NY: Oxford University Press.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다

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16 3월 2024

[사회과학] [박진영의 사회심리학] ‘필요악’ 스트레스 활용법도 중요하다

[사회과학] [박진영의 사회심리학] ‘필요악’ 스트레스 활용법도 중요하다

[박진영의 사회심리학] ‘필요악’ 스트레스 활용법도 중요하다

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게티이미지뱅크 제공

하루에도 몇 번씩 ‘XX 때문에 스트레스 받는다’는 말을 자연스럽게 할 정도로 스트레스란 많은 사람들에게 있어 일상 깊숙이 들어와 있는 친숙한 개념이다. 하지만 그럼에도 생각보다 스트레스의 정체에 대해 정확히 알고 있는 사람은 많지 않다. 스트레스는 무엇일까? 원인일까 결과일까? 또 스트레스는 항상 피하는 것이 좋을까?

일상 생활 속 대화에서도, 학술지 속에서도 스트레스란 주로 부정적인 일들을 지칭하는 용도로 쓰인다. 또한 그 범위 또한 방대해서 아침에 일찍 일어나서 사람이 많은 지하철을 타야 하는 비교적 작은 일부터 입시나 취직을 위한 극심한 경쟁에서 살아남는 것같이 삶에 미치는 영향력이 큰 종류까지 다양한 요구사항과 과제, 상황, 사건 사고를 아우른다.

이렇게 살면서 마주치는 부정적인 자극, 요구, 위협, 도전 등과 같이 스트레스 반응의 ‘원인이 되는 무엇’을 스트레스라고 부르기도 하고 또 스트레스 반응 그 자체, 위의 자극들 또는 스트레스 요인(stressor)으로 인해 생기는 일련의 ‘심리적, 신체적 반응(예, 불안, 긴장, 걱정, 땀, 높은 심박수 등)’을 스트레스라고 부르기도 한다. 그래서 요즘 스트레스가 심하다는 말은 요즘 들어 신체적, 정서적 각성 반응을 일으키는 자극들이 많다는 말도 되고 이들 자극으로 인한 부정적 경험이 심하다는 말도 된다.

일반적으로 부정적인 자극이 있어서 스트레스 반응이 나타나는 것이니 그게 그거지 않냐고 생각할 수도 있지만 생각해보면 높은 각성 수준과 긴장 등을 유발하는 자극이 꼭 부정적인 것은 아니다.

예컨대 한 번도 가보지 않은 여행지에 첫 발걸음을 내딛는 순간이나 처음 입학, 출근하는 경험, 새로운 언어나 기술을 슥듭하는 과정, 처음 부모가 되는 경험 등 어제보다 조금 더 나은 나로 성장하기위해 자신을 갈고 닦는 모든 경험에는 기쁨과 설렘 뿐 아니라 다양한 도전과제와 위협, 넘어서야 하는 장애물 등 다소 불편한 자극들로 가득 차 있다.

여기에 더해 어려운 과제나 장애물, 불안이나 긴장을 넘어서는 경험들이야말로 우리에게 큰 뿌듯함과 기쁨을 안겨준다. 대부분의 영웅담에 빠지지 않는 것이 고난과 역경을 극복하는 과정인 것처럼 우리가 스스로를 내 인생의 주인공으로 존중하게 되는 데에는 스트레스 경험이 필수적일지도 모른다.

이런 점에서 스트레스가 꼭 나쁜 것은 아니지만 문제는 작은 스트레스도 무조건 나쁜 것으로 치부하는 경우가 적지 않다는 것이다. 특히 아이들이 조금이라도 어려워 하는 등 스트레스를 받는 것 같으면 아이가 도전해보기도 전에 불편한 자극을 없애는데 급급한 양육자들이 적지 않다는 스지적이 나오고 있다. 세상 모든 스트레스로부터 지켜주고 싶은 것이 부모 마음이겠지만 그랬다간 어려움을 극복하면서 한 뼘 더 자라나는 경험 또한 앗아가게 된다.

스탠포드대의 심리학자 알리아 크럼등에 의하면 이렇게 스트레스를 부정적으로만 보게 되면 스트레스를 ‘관리’해가는 대상이라기보다 제거하고 피해야 하는 대상으로만 여기게 될 가능성이 있다. 그 결과 내가 충분히 견딜 수 있고 어느정도 즐기고 있는 스트레스조차도 지나치게 경계하고 위협 뿐 아니라 유익한 도전들도 피하게 될 수도 있다.

크럼에 의하면 스트레스를 그 자체로 좋고 나쁜 무엇이라고 생각하기보다 스트레스를 잘 ‘활용’하고 관리하겠다는 마음가짐이 중요하다. 스트레스도 사용방법에 따라 얼마든지 최적화 될 수 있다는 것이다. 크럼이 제시한 스트레스를 최적화 하기 위해 필요한 요소들은 다음과 같다.

① 스트레스를 불러일으키는 자극이나 상황을 무조건 피하기보다 만약에 나에게 도움이 되는 도전이라면 기꺼이 받아들일 것(유익한 스트레스 상황을 선택)
② 도움이 되는 스트레스라고 판단했다면 이 상황이 주는 불편한 감정에만 집중하기보다 이를 이겨내는 방법들에 집중(주의 배분)
③ 그저 다 잘 될거라고 생각하는 등 스트레스를 줄이는 데만 집중하기보다 이 도전을 이겨내는 데 있어 내가 가지고 있는 강점이 무엇인지 구체적으로 생각해 보는 생각의 전환
④ 불안과 긴장 같은 신체적 반응도 목표 달성을 위해 적절히 활용하는(시험을 잘 보기 위해 커피를 덜 또는 더 마시는 등) 반응 조절. 즉 무조건 각성 상태를 낮추고 고요한 상태를 유지하려 하기보다 긴장도나 각성수준이 높을 때 더 수행능력이 높아지는 편이라면 그런 상태를 만들어보는 것.

어차피 인생은 알 수 없는 것 투성이고 쉬워 보였던 일도 100% 예측한 대로 되는 경우는 거의 없다는 점에서 스트레스로부터 완전히 자유로운 삶이란 없다. 물론 삶에 도움이라고는 전혀 되지 않는 스트레스(해로운 인간관계)도 존재하지만,내 삶을 이루고 있는 스트레스들 중 내게 유익한 것들도 존재한다면 이들을 최대한 활용해 보는 것도 나쁘지 않을 것 같다.

Crum, A. J., Jamieson, J. P., & Akinola, M. (2020). Optimizing stress: An integrated intervention for regulating stress responses. Emotion, 20(1), 120–125. https://doi.org/10.1037/emo0000670

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다

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13 3월 2024

[비지니스 경영] 고객사에서 돈 안 줄 때 프리랜서가 해야 할 일 (프리랜서 임금체불) 프리랜서 임금체불 시 대응 메뉴얼

[비지니스 경영] 고객사에서 돈 안 줄 때 프리랜서가 해야 할 일 (프리랜서 임금체불) 프리랜서 임금체불 시 대응 메뉴얼

고객사에서 돈 안 줄 때 프리랜서가 해야 할 일 (프리랜서 임금체불)

프리랜서 임금체불 시 대응 메뉴얼

프리랜서로 생활하다 보면 종종 임금체불을 겪게 돼요. 흔하게 마주할 수 있으면서도, 골치 아픈 일이죠.

프리랜서는 근로자와 달리, 고용노동부의 법적 보호를 받을 수 없어요. 그래서 곤란한 일을 마주할 때마다 오로지 자신의 힘으로 해결해야 하죠. 그래서 삼쩜삼이 여러분께 힘을 보태드리려고 해요. 프리랜서 임금체불! 어떻게 해야 하는지 그 예방책과 법적 조치까지 알려드릴게요.

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증빙 서류 챙기기(증거 남기기)

1) 용역 이행 전, 계약서 작성하기

프리랜서가 프로젝트를 수주받을 때는 정식 계약서보다는 구두를 통해 계약하는 경우가 많아요. 하지만 구두 계약만으로는 나중에 용역을 제공했다는 사실을 증명하기 어려워요.

만약 채무자가 용역을 제공한 사실을 부인한다면? 일이 복잡해지기 시작하죠. 그러니 프로젝트를 시작하기 전에, 최소한의 객관적 근거를 남기는 게 좋아요.

예를 들자면 가장 쉬운 방법은 문자예요. ‘일의 시작, 종료 시점, 용역비, 지급 기한’ 등이 표시된 텍스트를 남기고 상대방의 답변을 받으면 된답니다! 정식 계약서를 쓰면 더 좋고요.

2) 용역 이행 후, 증빙 서류 챙기기

프로젝트 결과물을 넘긴 후, 고객사에서 묵묵부답이라면 너무 답답하겠죠. 용역을 이행했다는 사실을 확인하는 서류를 작성하면 고객사에게 당당하게 대응할 수 있어요.

서류에는 사업자 정보, 프리랜서 정보, 계약명, 이행 기간, 프로젝트 내용 등이 적혀 있어야 해요. 거기다 용역을 제공한 사실을 확인했다는 고객사의 날인을 받아두세요. 이렇게 하면 고객사도 더 이상 발뺌할 수 없어요. 이렇게 서류를 작성하면 문제가 발생했을 때 책임 소지가 분명해지고, 의사소통 상의 오류가 줄어들 수도 있어요.

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프리랜서 임금체불시 정중히 입금 청구하기

임금은 시간을 들여 프로젝트를 수행한 것에 대한 정당한 대가예요. 그러니 입금 요구 또한 정당한 거죠. 정중하게 요청한다면, 문제가 될 것은 전혀 없답니다! 이런 절차를 거치면 법적인 문제로 번지는 걸 막을 수도 있어요.

1) 청구서 보내기

프로젝트 계약을 할 당시에 이미 고객사와 임금 입금 관련 이야기를 나누셨을 거예요. 앞서 말했듯 이러한 계약은 보통 구두로 이루어지는데요. 그렇기 때문에 고객사가 입금 날짜를 깜박할 수도 있어요.

이때를 대비해서 입금 날짜를 상기하는 청구서를 작성하고 전송하는 게 좋아요. 청구서에는 기본 인적 사항과 작업 내역, 그리고 임금을 명시하면 됩니다.

2) 독촉 메일 보내기

임금체불이 될 때에는 고객사의 사정을 일단 알아봐야 합니다. 즉, 고객사와 연락을 취해야 해요. 이때, 텍스트 상의 증거가 남는 메일을 통하는 게 가장 좋아요.

부득이하게 전화로 연락을 하는 경우에도 전화 내용을 메일로 정리해 보내야 해요. 메일을 쓸 때는 최대한 간결하고 정중하게, 감정을 배제해야 한다는 것, 잊지 마세요!

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법적인 액션 취하기

만약 위의 조치를 다 했는데도 여전히 고객사에서 응답이 없다면, 법의 힘을 빌려야 해요.

1) 내용증명 보내기

내용증명이란 “어떤 내용의 것을 언제 누가 누구에게 발송하였는가 하는 사실을, 발송인이 작성한 등본에 의하여, 우체국장이 공적인 입장에서 증명하는 제도”에요.

내용증명 자체로 채무가 불이행되고 있다는 사실을 기록할 수도 있고, 고객사는 심적 압박을 느껴요. 그러니 소송 전 단계에서 문제가 마무리될 가능성이 높아지죠.

2) 전자소송 활용하기

내용증명을 보냈는데도 여전히 임금체불 상태라면, 전자소송을 활용하세요. 정식 소송을 거치는 것보다 비교적 간편하고 효율적이에요. 그중에서도 ‘지급명령’은 민사소송보다 신속하고 저렴해요. 프리랜서 임금체불 시 규모가 그리 크지 않으신 분들은(1000만 원 이하) 이 방법을 활용하는 것을 추천해요.

그런데 이 지급명령은 확정이 되었더라도 고객사, 즉 채무자가 소를 제기할 수 있어요. 그러니 고객사에서 이의를 제기할 거라고 예상된다면 바로 민사소송을 제기하는 게 오히려 좋을 수 있어요.

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피땀 흘려서 일했는데, 거기에 대한 대가를 받지 못한다면 너무 속상하겠죠. 만약 그런 일이 발생한다면, 고객사 눈치 보지 말고 여러분의 권리를 당당하게 챙기세요. 그럴 자격은 충분하니까요!

​​- 해당 콘텐츠는 2023.03.21 기준으로 작성되었습니다.

– 해당 콘텐츠의 내용은 일반적인 정보를 참고 목적으로만 제공하고 있으며, 개개인의 상황에 따라 달리 적용될 수 있습니다.

따라서 콘텐츠를 통해 취득한 일반적인 정보로 인한 직간접적 손해에 대해서 당사는 법적 책임을 지지 않음을 알려드립니다.

[출처] https://help.3o3.co.kr/hc/ko/articles/16733969105433-%EA%B3%A0%EA%B0%9D%EC%82%AC%EC%97%90%EC%84%9C-%EB%8F%88-%EC%95%88-%EC%A4%84-%EB%95%8C-%ED%94%84%EB%A6%AC%EB%9E%9C%EC%84%9C%EA%B0%80-%ED%95%B4%EC%95%BC-%ED%95%A0-%EC%9D%BC-%ED%94%84%EB%A6%AC%EB%9E%9C%EC%84%9C-%EC%9E%84%EA%B8%88%EC%B2%B4%EB%B6%88

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12 2월 2024

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 거절에 대한 두려움이 큰 사람들

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 거절에 대한 두려움이 큰 사람들

[박진영의 사회심리학] 거절에 대한 두려움이 큰 사람들

입력

게티이미지뱅크 제공

필자는 몇 해 전 병원에 입원한 적이 있었는데 병문안을 온 친구에게 번거롭게 먼 길 오게 해서 미안하다고 했다. 그냥 으레 아니라고 괜찮다고 할 줄 알았는데 친구의 반응은 그런 생각은 해본 적도 없다는 듯 “내가 오고 싶어서 내 발로 왔는데 왜 네가 미안해 해?”였다.

작은 희생에도 ‘내가 너를 위해 이런저런 희생을 했다는 사실을 기억하고 고마워해라’ 모드가 되는 것이 보통인데 그렇지 않은 친구가 조금 신기하기도 했다.

자발적으로 타인을 위하는 행동을 하고서도 되돌려 받길 기대하고 그게 안 될 경우 금방 서운해하고 후회하는 사람이 있는 반면 비교적 그렇지 않은 사람이 있다. 이 차이는 뭘까.

암스테르담 자유대(Vrije Universiteit Amsterdam)의 심리학자 프란체스카 리게티(Francesca Righetti)는 약 130쌍의 커플들을 대상으로 일주일간 매일매일 두시간마다 한번씩 지금의 기분 상태, 파트너를 위해 희생적인 행동을 했는지, 그 행동을 얼마나 후회하는지 물었다.

그 결과 거절에 대한 두려움이 심한 사람들이 그렇지 않은 사람들에 비해 상대방을 위한 작은 희생에도 금방 후회하고 이때문에 좋은 일을 하고서도 기분이 나빠지는 경향을 보였다.

이렇게 파트너에게 사랑과 관심을 주고 금방 후회하는 경향은 1년 후 삶의 만족도와도 관련을 보이기도 했다. 사랑과 관심을 주고 금새 후회해 버릇한 사람들은 그렇지 않은 사람들에 비해 1년 후 삶의 만족도가 떨어지는 모습을 보였다.

누가 억지로 시켜서 한 것도 아니고 사랑하는 사람을 위해 자발적으로 일상적인 수준의 작은 도움을 준 것으로도 쉽게 후회하는 이유는 뭘까.

일반적으로 거절에 대한 두려움이 큰 사람들은 기본적으로 받아들여지고 싶고 사랑받고 인정받고 싶은 욕구가 큰 사람들이다. 따라서 상대방에게 ‘좋은’ 사람이 되기 위해 남달리 많은 노력을 쏟는다. 이 사람이 원하는 게 뭔지, 내가 뭘 어떻게 해야 좋아할지 이렇게 하면 나를 싫어하진 않을지 계속해서 신경 쓰고 딱히 상대방이 요구하지 않아도 뭔가 하려고 하는 등 과한 노력을 쏟는다.

한 가지 흥미로운 사실은 ‘실제’ 도움 행동이나 희생적인 행동에 있어 거절에 대한 두려움이 큰 사람과 그렇지 않은 사람 사이에 큰 차이가 없다는 것이다. 거절에 대한 두려움이 클수록 잘 보이려고 많은 애를 쓰지만 그만큼 그 행동이 좋은 결과를 내지 않을 것에 대한 ‘걱정’과 ‘망설임’이 크기 때문이다. 속으로만 치열하게 고민할뿐 행동으로 옮기지 못하는 경우가 많다. 하지만 남들보다 많은 에너지를 쓰는 것은 사실이다.

이렇게 노력이 과한만큼 기대 또한 크다. (속으로) 많은 애를 썼으므로 상대방에게도 비슷한 수준의 노력을 기대하지만 노력이 상대에게 겉으로 보이지 않아서 잘 전달되기 어렵거니와 애초에 수준이 과해서 그만큼의 보답을 받기란 쉽지 않다.

결국 같은 수준의 희생을 해도 거절에 대한 두려움이 심한 사람들은 그렇지 않은 사람들에 비해 기쁨보다 서운함이 더 크다. 관계를 좋게 만들겠다고 애쓴 결과가 행복이 아니라 서운함과 후회, 상처받은 마음이라는 아이러니가 발생한다.

또한 거절에 대한 두려움이 큰 사람들은 기본적으로 타인을 잘 신뢰하지 못하기도 한다. 타인이 사랑과 감사 등 보답의 신호를 보내도 저 사람이 나를 좋아할리가 없다거나 다른 꿍꿍이가 있을거라는 둥 타인의 관심과 사랑을 곧이곧대로 받아들이지 못한다. 그러니까 타인이 보답을 해와도 이를 왜곡해서 받아들이는 바람에 보답의 효과를 보지 못한다.

정리하면 거절에 대한 두려움이 클수록 과하게 애쓰는 바람에 그만큼 보답받지 못하거나 보답을 받아도 그걸 받아들이지 못해 서운함만 커진다는 것이다.

혹시 관계에서 이와 같은 행동을 반복하고 있다면 지나치게 애쓰고 있는 것은 아닌지, 그만큼 애쓰지 않아도 사실 나의 파트너는 나를 꽤 좋아하고 있는 게 아닌지, 파트너를 향한 나의 신뢰가 낮은 게 문제는 아닌지 생각해보는 것도 좋겠다.

Righetti, F., & Visserman, M. (2018). I gave too much: Low self-esteem and the regret of sacrifices. Social Psychological and Personality Science, 9, 453-460.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000025924?ntype=RANKING

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