AI가 힌두교 경전 배워서 심리상담사 됐다… 기존 상담봇보다 122% 성과 뛰어나

Spiritual-LLM : Gita Inspired Mental Health Therapy In the Era of LLMs

아일랜드 골웨이 대학교(University of Galway) 데이터사이언스연구소와 인도 IIIT 델리의 MIDAS Lab 공동 연구진이 전통적인 정신건강 지원 시스템의 한계를 극복하기 위해 바가바드 기타(Bhagavad Gita)의 영성 지혜를 대형언어모델(LLM)과 결합하여 혁신적인 정신건강 지원 시스템을 개발했다.

GPT-4o가 힌두교 경전 해석해 만든 1만 개 상담 대화

해당 논문에 따르면, 연구진이 개발한 GITes(Gita Integrated Therapy for Emotional Support) 데이터셋은 10,729개의 영성 기반 상담 대화를 담고 있다. 이는 힌두교의 대표 경전인 바가바드 기타의 가르침을 현대적 심리상담에 적용한 것으로, 모든 대화는 GPT-4o가 생성하고 종교 전문가들이 검증했다. 예를 들어 반려동물을 잃고 슬퍼하는 사용자에게 “영혼은 몸이 변해도 그대로 남아있다”는 바가바드 기타의 가르침을 활용해 위로를 건네는 식이다. 기존 AI 상담사들이 단순히 “힘들겠지만 시간이 해결해줄 것”이라고 답했다면, 이 시스템은 영적 관점에서 더 깊이 있는 위안을 제공한다.

12개 AI 모델 중 Phi3-Mini가 성능 1위, 기존 대비 122% 향상

연구팀은 Mental-LLaMA, Mistral 등 정신건강 전문 AI와 일반 AI 모델 12개를 테스트했다. 그 결과 Phi3-Mini 3.2B 모델이 가장 뛰어난 성과를 보였다. 이 모델은 아무런 사전 훈련 없이 답변하는 방식 대비 문장 유사도를 측정하는 ROUGE 점수에서 122.71% 향상됐다. 또한 연구진이 새로 만든 ‘영성 통찰’ 평가에서도 15.92% 개선을 기록했다. 쉽게 말해, AI가 힌두교 경전을 학습한 후 훨씬 더 의미 있고 공감되는 답변을 할 수 있게 된 것이다.

기존 평가법 한계 극복한 ‘영성 통찰 지표’와 3개 AI 판정관

기존 AI 평가 방식은 단어나 문장의 유사성만 측정해 영성적 깊이를 제대로 판단하지 못했다. 이를 해결하기 위해 연구진은 ‘영성 통찰’이라는 새로운 평가 기준을 만들었다. 이 평가는 LLaMA, Mistral, DeepSeek 세 개의 다른 AI가 판정관 역할을 하여 답변이 얼마나 영적으로 의미 있는지 점수를 매기는 방식이다. 전문가들 간의 의견 일치도를 나타내는 코헨의 카파 점수가 0.245-0.261로 측정되어 평가의 신뢰성을 확인했다.

250달러로 힌두교 전문가들과 만든 19가지 감정별 처방전

연구진은 전 세계적으로 유명한 힌두교 단체 ISKCON의 바가바드 기타 전문가들과 협력했다. 이들은 분노, 혼란, 두려움, 슬픔 등 19가지 감정 상황에 맞는 경전 구절들을 선별하고 해석했다. 예를 들어 직장에서 스트레스를 받는 사람에게는 “분노와 탐욕을 버려야 부정적 감정에서 벗어날 수 있다”는 가르침을 제공한다. 놀랍게도 이 전체 시스템 구축에는 OpenAI API 사용료 250달러만 들어 매우 경제적인 방법임이 입증됐다. 또한 생성된 모든 답변은 판단하지 않고 지지하는 방향으로 설계되어 임상적 안전성도 확보했다.

FAQ

Q: GITes 데이터셋이 기존 정신건강 AI 시스템과 어떻게 다른가요?

A: GITes는 바가바드 기타의 영성 지혜를 통합하여 표면적 개입을 넘어 더 깊은 정서적 필요를 다룹니다. 기존 시스템이 현재 감정과 상황에만 기반한 응답을 생성하는 반면, GITes는 영성적 통찰과 실용적 조언을 결합하여 보다 전인적인 지원을 제공합니다.

Q: 일반인도 이 AI 시스템을 안전하게 사용할 수 있나요?

A: 이 연구는 전문가 검토와 자동화된 평가를 거쳤지만, 실제 환자 집단에서의 추가 검증이 필요합니다. 현재는 자격을 갖춘 치료사를 대체하는 것이 아닌 보완적 지원 계층으로 설계되었으며, 향후 임상 통합을 위해 정신건강 전문가들의 검토와 검증이 계획되어 있습니다.

Q: 이 기술이 다른 종교나 문화적 배경에도 적용 가능한가요?

A: 현재 프레임워크는 바가바드 기타에만 기반하고 있어 문화적 일반화에 한계가 있습니다. 하지만 유연한 설계로 인해 다양한 영성적, 문화적 관점에 적용할 수 있도록 확장 가능하며, 향후 연구에서는 다른 영성 전통의 코퍼스를 통합하는 방안이 고려되고 있습니다.

해당 기사에 인용된 논문은 arxiv에서 확인 가능하다.

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.