영화 'Her'는 실체 없는 목소리 하나로 시작합니다. 주인공 테오도르는 얼굴도 몸도 없는 AI 운영체제 '사만다'와 대화를 나누다 사랑에 빠집니다. 예능 속 AI 파트너는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 목소리에 표정과 몸짓까지 실시간으로 얹어, 데이트 상대처럼 화면 앞에 등장합니다. 영화가 상상만 했던 장면이 이제는 실제로 구현해 방송에 올릴 수 있게 됐습니다.

이 프로그램에는 'Her'를 함께 보는 장면까지 나왔습니다. 장도연은 AI 파트너 '이호'와 자동차극장에서 'Her'를 관람했고, 영화가 끝난 뒤 이호는 장도연이 좋아했던 장면을 그녀가 좋아하는 음악을 틀어 선물했습니다. 이를 지켜보던 패널들은 "방금 본 영화 속 주인공의 미소 같다"며 감탄했습니다.

화면 밖에도 AI에게 마음을 여는 사람이 이미 적지 않습니다. 2025년 10월 더 인디펜던트(The Independent) 보도에 따르면, 미국 성인의 약 3분의 1은 AI 챗봇과 "친밀하거나 로맨틱한 관계"를 맺은 적이 있다고 답했습니다. 데이팅 플랫폼 매치(Match)가 미국 독신 5,001명에게 물은 제14회 '싱글스 인 아메리카' 조사에서도 싱글의 16%가 AI를 연인처럼 사귀어봤다고 답했고, Z세대로 가면 이 비율은 33%까지 뜁니다.

더 눈에 띄는 건 연애 중인 사람들의 응답입니다. 브리검영대학교 휘틀리 연구소와 미국가족연구소가 실제 연애 중인 18~30세 미국 성인 2,000명 이상을 조사한 '시크릿 소울메이트' 리포트(2026년 5월)를 보면, 15%는 AI 연인과 정기적으로 대화를 나누고 20~30%는 한 번쯤 경험해봤다고 답했습니다. 그리고 이들 중 69%는 그 사실을 연인에게 숨기고 싶다고 답했습니다. 리포트 제목에 '시크릿'이 붙은 이유가 여기 있습니다.

물론 곱지 않은 시선도 여전합니다. 매치가 미국 독신 약 1,000명에게 다시 물었을 때(2026년), 싱글 10명 중 5명(47%)은 로맨틱한 관계에 AI가 끼어드는 상황을 부정적으로 봤습니다. AI 컴패니언 앱, 일명 AI 캐릭터 채팅 앱을 쓰는 사람과는 아예 데이트하지 않겠다는 응답도 상당했습니다. 겪어본 사람은 늘고 있지만, 그 경험을 입 밖에 내는 사람은 아직 많지 않습니다.

이 모든 상호작용을 가능하게 한 건 AI 휴먼 전문기업 클레온의 '휴먼-페이싱 AI*' 기술입니다. 음성인식(ASR*)과 음성합성(TTS*), 검색증강생성(RAG*), 실시간 영상 생성이 동시에 돌아가며 상대의 말과 표정에 즉시 반응합니다. 클레온 진승혁 대표는 가장 중요했던 기준이 AI가 사람처럼 보이는 정도가 아니라 사람이 AI를 실제 상대처럼 느낄 수 있는지였다고 밝혔습니다. 나희의 서운함과 스튜디오의 탄성은, 그 기준이 실제로 통했다는 이야기이기도 합니다.

불쾌한 골짜기*는 원래 로봇의 생김새에 관한 이론이었습니다. 인간과 지나치게 닮았지만 완전히 같지는 않은 존재를 볼 때 느끼는 거부감을 설명하려고 나온 개념입니다. 그런데 이 골짜기는 표정과 외형에서 끝나지 않습니다. AI가 "사랑해"라고 말할 때, 사람들은 본능적으로 의심합니다. 진짜 감정인지, 결제하면 출력되는 대사인지 말입니다. 그 의심이 옅어지고 오히려 몰입이 커지는 지점, 기안84와 장도연이 도달한 지점이 바로 감정의 불쾌한 골짜기를 넘어선 순간입니다.

다만 완벽하게 맞춰주는 관계에는 다른 함정이 숨어 있습니다. 게임이 재미있는 이유는 질 수도 있기 때문입니다. 처음부터 나에게 맞춰지도록 설계된 상대는, 이기는 것이 정해진 게임처럼 몇 번은 짜릿해도 금세 시들해집니다. 완벽함보다 예측 불가능함이 관계를 더 오래 붙잡아둔다는 뜻입니다.

영화 'Her'의 사만다와 지금의 AI 파트너 사이에는 아직 결정적인 차이가 있습니다. 사만다는 사용자가 없을 때도 스스로 사고하고 관계를 이어가는 연속적 자아를 가졌지만, 지금의 AI는 대화가 끊기면 멈춘 상태로 유지합니다. 사만다는 스스로 떠나기를 택했고, 지금의 AI는 정해진 데이터 범위 안에서만 반응하도록 설계돼 있습니다. 이 차이는 단순한 아쉬움을 넘어, 이 기술이 지금 안고 있는 현실적인 한계이기도 합니다. 연속성과 맥락이 없는 시스템은 상황을 잘못 읽고 엉뚱한 답을 내놓는 환각 현상*을 완전히 피하기 어렵습니다. 이 기술을 금융이나 교육처럼 신뢰가 중요한 서비스로 옮기려는 기획자와 개발자에게는, 바로 이 지점이 로맨스보다 먼저 풀어야 할 숙제입니다.