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"언어는 의미를 전달하는 것이며, 이를 위해서는 사회적 맥락, 시각적 맥락, 대화의 주제 등 다양한 정보를 고려해야 한다"

우리는 어떻게 아이러니와 모호함을 알아차릴까?
세 가지 메커니즘이 잠재의식적 의미를 해독하는 데 도움을 준다.

숨겨진 의미:
우리는 종종 말하는 것을 문자 그대로 받아들이지 않는다. 최근 연구에 따르면 우리는 아이러니, 은유, 그리고 잠재의식적 메시지를 어떻게 해독하는지 밝혀냈다. 이 연구는 맥락에 따라 세 가지 다른 메커니즘이 작용한다고 설명한다. 바로 사회적 관습에 대한 이해, 세상에 대한 일반적인 지식, 그리고 어조의 뉘앙스를 해석하는 능력이다. 이 연구 결과는 언어 이해의 신경학적 기반에 대한 새로운 통찰력을 제공하며, 인공지능 시스템의 자연어 처리 능력을 향상시키는 데에도 도움이 될 수 있다. 

▲ 어떤 말이 비꼬는 의미인지 아닌지 어떻게 알 수 있을까요? © AI 생성 (Copilot)

상대방이 우리에게 무엇을 말하려는지 이해하려면 단어의 명확한 의미만으로는 충분하지 않은 경우가 많다. "오늘 날씨 좋네요"와 같은 간단한 말조차도 맥락에 따라 매우 다르게 해석될 수 있다. 예를 들어, 우리가 폭우 속에 서 있다면 그 말은 아마도 비꼬는 의미일 것이다. 부모가 소파에 누워 있는 아이에게 어떤 뉘앙스를 담아 같은 말을 한다면, 그것은 "왜 이제 좀 바람 좀 쐬지 않니?"라는 뜻일 수 있다.

온라인 테스트를 통한 이해

그렇다면 우리는 일상 대화 속의 잠재의식적 메시지를 어떻게 해독할 수 있을까? 이를 알아보기 위해 매사추세츠 공과대학(MIT)의 새미 플로이드(Sammy Floyd) 교수가 이끄는 연구팀은 약 800명의 참가자에게 두 가지 온라인 테스트를 통해 일련의 모호한 문장을 제시했다. 이 테스트는 유머와 풍자를 이해하고, 억양을 해석하며, 문맥 정보를 활용하는 능력을 평가했다.

"언어는 의미를 전달하는 것이며, 이를 위해서는 사회적 맥락, 시각적 맥락, 대화의 주제 등 다양한 정보를 고려해야 한다"고 플로이드 교수의 동료인 에벨리나 페도렌코(Evelina Fedorenko)는 설명했다. "문장을 말할 때는 문자 그대로의 의미가 있다. 하지만 그 문장을 어떻게 해석하는지는 문맥에 따라 달라진다.”

세 가지 기본 기술

연구에 따르면 이러한 해석은 사람에 따라 더 쉽게 이루어지는 반면, 그렇지 않은 사람도 있는 것으로 나타났다. 플로이드와 그의 동료들은 온라인 설문조사 결과를 바탕으로 이러한 해석에 도움이 되는 세 가지 유형의 실용적 기술을 식별했다.

첫째, 사회적 관습을 이해하면 간접적인 요청, 함축적인 의미, 그리고 아이러니를 파악할 수 있다. 예를 들어, 친구가 생일 파티 저녁에 "손님들이 떠나고 있어"라고 문자를 보냈다면, 이는 단순한 사실 정보일 수도 있지만, 파티가 얼마나 오래 지속될 예정이었는지에 따라 파티가 실패했다는 의미일 수도 있다. 맥락을 알아야만 그 말을 적절하게 해석할 수 있다.

둘째, 이해는 종종 억양 패턴을 해석하는 능력에 달려 있다. "검은색 드레스를 원했어"라는 문장에서 "검은색"을 강조하면, 드레스 색상이 원하는 색상과 다르다는 것을 암시한다. 셋째, 우리는 종종 세상에 대한 일반적인 지식이 필요하다. 예를 들어, 폭우가 쏟아지는 상황에서 "오늘 날씨 좋네"라는 말이 아이러니한 의미라는 것을 알아차리려면 말이다.

▲ 겉보기에는 중립적인 문장(검은색)이지만, 상황에 따라 달라지는 숨겨진 의미(회색)를 담고 있는 예시다. © Christine Daniloff/ MIT; iStock

개인의 강점과 약점

이 연구는 사람들이 각기 다른 영역에서 강점과 약점을 가지고 있음을 보여준다. 아이러니를 쉽게 알아차리는 사람이 반드시 억양의 ​​미묘한 차이를 해석하는 데 능숙한 것은 아니며, 그 반대의 경우도 마찬가지다. 연구진의 관점에서 이는 확인된 세 가지 영역이 신경학적으로 서로 독립적이라는 것을 시사하며, 선천적 또는 후천적 장애로 인해 특정 진술을 문자 그대로만 받아들이는 사람들을 치료하는 데 중요한 발견이다.

플로이드와 그의 연구팀은 향후 연구에서 뇌 스캔을 사용하여 언어적 의미의 다양한 차원을 해독하는 뇌의 어느 부위를 더 정확하게 파악할 계획이다. 또한 다양한 문화적 배경과 모국어를 가진 사람들을 연구에 포함할 예정이다. 캐나다 오타와 칼턴 대학교의 공동 저자인 올레시아 주라블레프(Olessia Jouravlev)는 "제 모국어인 러시아어에서는 사람들이 더 직설적이다"고 설명하며, "따라서 러시아어 원어민은 영어 원어민과 간접적인 요청을 처리하는 방식에 차이가 있을 수 있다"고 덧붙였다.

이 연구 결과는 인공지능 개발에도 도움이 될 수 있다. "서로 다른 언어 클러스터는 AI 시스템에 대해 더 높거나 낮은 수준의 요구 조건을 가질 수 있다"고 연구진은 밝혔다. 이러한 클러스터를 체계화하면 AI 언어 모델이 인간의 의사소통에 더 잘 적응하도록 도울 수 있다.

참고: 미국 국립과학원 회보, 2025, doi: 10.1073/pnas.2424400122
출처: MIT

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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