AI의 집단 외모평가 대체 가능성..

Question

향후 AI가 사람의 실물을 다각도로 분석하고, 한국 20~30대 여성의 대규모 대표 평가자료를 기반으로 그 여성 전체가 해당 남성을 잘생겼다고 볼 가능성을 신뢰도 높게 예측할 수 있을까요? 직접 대규모 설문을 대체할 정도로 정확해질 가능성이 궁금합니다.

Answer 1

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.

대규모 표본 데이터를 학습한 AI는 남성의 다각도 실물 이목구비와 비율을 분석하여 특정 집단의 통계적 호감 가능성을 매우 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 그러나 실제 외모 평가에는 단편적인 시각 정보 외에도 분위기 표정 개인별 취향의 스펙트럼 등 비정형적 요소가 크게 작용합니다 따라서 AI가 대중적 경향성을 파악하는 보조 도구로서 직접 설문의 상당 부분을 대체할 수는 있지만 주관적 감정 반응 영역까지 완전히 넘어서서 설문 자체를 전면 무력화하기는 어렵습니다

Answer 2

안녕하세요. 최정훈 전문가입니다.

AI가 다각도 입체 촬영과 20대에서 30대 여성 표본 데이터를 제대로 학습한다면 집단 외모 평가 설문 조사 정도는 충분히 대체할 수 있을 겁니다. 시선이나 표준 같은 비언어적인 요소까지 복합적으로 분석을 해서 이 시선이 이 집단의 호감을 줄 확률을 수치로 정확하게 추정할 수도 있죠. 다만 미의 기준이라는 게 시대나 유행에 따라서 빠르게 변하다 보니까 끊임없이 최신 데이터로 재학습시키는 게 제일 큰 관건일 겁니다. 그래도 기술 발전 속도를 고려해 보면 조만간 실제 사람 대상 설문 조사보다 AI 모델을 활용하는 게 훨씬 더 경제적이고 정확할 것 같습니다.

Answer 3

안녕하세요. 박재화 전문가입니다.

AI가 사람의 외모 평가를 어느 정도 예측하는 것은 가능해질 수 있다고 생각합니다. 얼굴 비율이나 피부 상태, 표정, 체형, 사진 각도 같은 시각적인 요소들과 실제 사람들의 평가 데이터를 함께 학습한다면 평균적인 선호 경향을 잡아낼 수 있을 것으로 생각합니다.

문제는 잘생겼다라는 평가가 외모만이 아니라 분위기나 말투, 키, 체형, 직업, 사람의 자신감, 특히 개인 취향까지 섞여버린다는 것이 문제입니다. 그래서 대규모 설문을 완전히 대체한다기보다는 설문 전에 경향을 추정하거나 참고하는 자료로 쓰이는 정도가 아무래도 현실적이지 않을까 생각해봅니다.

Answer 4

안녕하세요. 설효훈 전문가입니다. AI에게 어떤 얼굴이 잘생겼는지 그리고 지금 현재 20~30대 여자들에게 인기가 있는지 그 사람들의 사진이나 데이터를 입력해서 지속적으로 학습시키면 충분히 가능합니다. 당연히 예외적인 사항이 있겠지만 더 많은 데이터와 학습을 한다면 충분히 가능하다고 봅니다.