fMRI를 활용해 인간의 마음을 읽으려는 시도는 이미 여러 번 있었다. 인간의 뇌는 특정 부위가 사용될 때 혈류가 증가하는데, fMRI는 이러한 변화를 밀리미터 단위로 잡아내 뇌과학 연구에 눈부신 발전을 이끌어냈다. 미국의 뇌과학자 잭 갤런트(Jack Gallant)는 fMRI로 뇌의 어느 부분에 단어가 저장되어 있는지 연구해 ‘어휘 지도’를 그렸고, 이 지도가 네이쳐지 표지를 장식하기도 했다. 일상에서 쉽게 접할 수 있는 사례는 법정에서 사용되는 ‘거짓말 탐지기’다.
그런데 fMRI는 특정 자극을 포착해내기까지 몇초간 지연되는 ‘약점’을 갖고 있어, 아주 짧은 문장이나 단어만 포착할 수 있었다. 인간이 일상생활처럼 말하고 생각하면 fMRI가 신호를 포착할 동안 20개 이상 단어가 뒤섞여버려 그 의미를 해석하기 어렵고 오차도 컸다. 때문에 연속적인 언어를 파악하는 연구에서는 뇌에 직접적으로 기기를 심는 방법을 주로 썼다. 그러나 기기를 심는 방법은 뇌 손상으로 언어장애를 가진 사람들에 한정적으로 사용됐다.
미 텍사스대 소속 연구진은 이러한 fMRI의 한계를 인공지능 학습을 통해 극복했다. 원리는 텍스트 ‘자동완성’ 기능과 비슷하다. AI는 fMRI에 담긴 ‘후보 단어’를 감지하고, 각 후보 단어별로 다음으로 올 수 있는 단어를 예측해서 제시한다. 데이터가 쌓일수록 AI는 가장 ‘정답’일 가능성이 높은 단어 연속을 유지해 정확도를 높였다.
연구진인 제리 탱(Jerry Tang)은 자신의 트위터에 “이것은 두뇌 해석기가 비언어적 의미를 읽어내는 작업으로 전환될 수 있음을 시사한다”고 설명했다. fMRI가 인간의 언어만 읽어내는 것이 아니라 인간이 상상하는 이미지의 의미를 읽어낼 수 있다는 얘기다. 이미지 뿐이랴. 인간이 느끼는 감정을 읽어낼 때가 올지도 모른다.
다만, 제리 탱은 이러한 연구가 적극적인 ‘피험자의 협력’이 있을 때만 가능했다고 전했다. 피험자가 실험에 적극적으로 집중할 때 해석기가 성공적으로 의미를 읽어낼 수 있고, 그렇지 않을 때 해석 능력이 이해할 수 없을 정도로 떨어졌다는 게 그의 설명이다.
그럼에도 이 ‘마음을 읽는’ 기술에 대한 우려를 놓을 수 없다. 제리 탱 역시 “연구진의 가장 큰 우려는 악의적인 목적으로 두뇌 해석기 결과를 잘못 해석할 수도 있다는 것”이라며 “정신적인 사생활을 보호하는 법안을 만드는 것이 중요하다고 생각한다”고 덧붙였다. 이제는 우리 머릿속 상상까지 ‘법적’으로 보호할지 고민해야 하는 세상이 왔다.