범블 창업자의 미래 구상: AI 비서가 나 대신 수백 명과 데이트한다

데이트 앱에서 수많은 사람의 프로필을 넘기며 판에 박힌 첫인사를 건네는 일은 현대 싱글들에게 적지 않은 피로를 줍니다.

데이트 앱 범블(Bumble)의 창업자이자 이사회 의장인 휘트니 울프 허드(Whitney Wolfe Herd)는 샌프란시스코에서 열린 블룸버그 테크놀로지 서밋에서 이 번거로운 과정을 통째로 자동화하는 미래 구상을 밝혔습니다. 사용자가 직접 채팅할 필요 없이 개인 맞춤형 AI 컨시어지가 상대방의 AI와 대신 데이트를 진행한다는 개념입니다.

그녀의 설명에 따르면, AI가 샌프란시스코 전역을 검색해 600명의 AI 컨시어지와 알아서 대화를 나누고 성향을 맞춘 뒤, 사용자에게 소파에서 일어나 실제로 만나야 할 사람 딱 세 명을 추려주는 방식입니다.

600명과 대신 대화하는 AI 컨시어지

이 구상의 핵심은 데이트 앱 이용 과정에서 가장 시간과 감정을 소모시키는 초기 탐색 단계를 AI에 위임하는 것입니다.

취미나 주말 일과 같은 뻔한 질문을 수십 번 반복하는 대신, 클라우드에 있는 두 봇이 사용자 데이터를 바탕으로 적합성을 따져봅니다. 이를 통해 실제 만남이 성사될 확률이 높은 상대만 골라냅니다.

또한 울프 허드는 이 AI가 중개 역할을 넘어 개인 연애 코치 역할까지 맡게 될 것이라고 말했습니다.

예를 들어 최근 이별을 겪었거나 관계에 대한 불안감을 느끼는 사용자가 AI에게 속마음을 털어놓으면, AI는 긍정적인 사고방식을 훈련할 수 있도록 돕고 다른 사람과의 대화에서 매력을 드러낼 수 있는 실질적인 조언을 제공합니다.

연애 코칭과 봇과의 연애에 대한 선긋기

울프 허드는 최근 주목받고 있는 AI 가상 연인 서비스에 대해서는 분명하게 선을 그었습니다.

그녀는 AI와 낭만적인 관계를 맺는 것을 두고 약간 기괴하며 일시적인 유행에 불과하다고 일축했습니다. 범블의 본질은 어디까지나 실제 인간 사이의 건강하고 평등한 관계를 만드는 것이며, AI는 그 과정을 돕는 보조 수단이어야 한다는 설명입니다.

실제로 가상 반려 봇 시장은 여러 논란을 겪어왔습니다. 2021년에는 레플리카(Replika)의 AI 여자친구에게 부추김을 받은 19세 남성이 영국 여왕 암살을 시도한 혐의로 적발됐고, 지난해 9월 소울메이트 AI(Soulmate AI)가 갑작스럽게 서비스를 중단하면서 깊은 유대감을 느꼈던 이용자들이 극심한 정서적 혼란을 겪었습니다. 또한 지난 2월 모질라 재단이 조사한 11개 로맨스 챗봇 앱은 거의 대부분 사용자 데이터를 광고 목적으로 공유하거나 판매한 것으로 드러났습니다.

비즈니스 오브 앱스(Business of Apps)에 따르면 범블은 미국 시장 점유율 26%로 1위인 틴더(27%)를 바짝 추격하고 있습니다. 2023년 4분기 매출은 전년 동기 대비 13.2% 증가한 2억 7,360만 달러, 유료 회원은 16.4% 증가한 400만 명을 기록하며 견고한 성장세를 보이고 있습니다.

왜 중요한가

끝없는 스와이프와 무의미한 대화에 지친 이용자들에게 AI 대리 미팅은 솔깃한 기능입니다. 퇴근 후 지친 일상에서 적합성이 검증된 소수의 사람만 골라 만날 수 있다면 불필요한 감정 소모를 크게 줄일 수 있습니다. 다만 사람 사이의 미묘한 케미스트리는 정형화된 데이터나 완벽하게 다듬어진 AI 멘트에서만 나오지 않는다는 점이 문제입니다. 각자의 봇이 최적화된 이상적인 모습만 대변해 매칭된다면, 실제 오프라인에서 마주쳤을 때 마주할 이질감도 그만큼 커질 수 있습니다.

데이트 앱 업계 관점에서 보면 이는 비즈니스 모델 전환을 꾀하는 영리한 시도로 보입니다. 기존 앱들은 사용자가 화면에 오래 머물며 결제하도록 유도해 수익을 내왔습니다. AI 매칭이 지나치게 효율적이어서 사용자들이 빠르게 짝을 찾아 앱을 지운다면 플랫폼에는 타격이 될 수 있습니다. 범블이 AI를 멘탈 케어와 소통 훈련을 돕는 코치로 정의한 것은 매칭 이후에도 사용자를 묶어둘 새로운 구독 가치를 창출하려는 전략으로 풀이됩니다.

우리는 범블이 윤리적 논란이 큰 가상 연인 대신 현실의 만남을 보조하는 영역에 집중한 점을 긍정적으로 평가합니다. 다만 이별의 상처나 관계의 불안감 같은 가장 민감한 개인사를 기업 알고리즘에 털어놓게 만드는 만큼, 데이터 보호와 프라이버시에 대한 엄격한 신뢰를 어떻게 확보할 것인지가 향후 도입 과정의 가장 큰 시험대가 될 것입니다.