AI(인공지능)이 보청기에 어떤 영향을 미칠까?

AI는 보청기를 단순히 소리를 크게 만드는 기기에서 주변 상황을 분석하고 필요한 소리를 골라주는 기기로 바꾸고 있다. 특히 여러 사람이 말하는 식당이나 카페에서 말소리를 찾고, 반복되는 생활 소음을 줄이며, 사용자의 선호에 맞춰 소리를 조절하는 기능이 빠르게 발전하는 중이다. 다만 ‘AI 보청기’라는 이름만으로 성능이 보장되는 것은 아니며, 정확한 기능과 실제 착용 결과를 확인해야 한다.

AI 보청기란?

AI 보청기는 주변 소리를 분석해 상황에 맞는 처리 방법을 선택하는 보청기다. 여기서 말하는 AI는 사람과 대화하는 생성형 AI와는 다르다. 보청기에 들어오는 수많은 소리의 특징을 학습한 뒤 현재 환경이 조용한 방인지, 자동차 안인지, 음악을 듣는 상황인지, 여러 사람이 말하는 장소인지를 판단하는 기술에 가깝다. 일반적인 디지털 보청기도 소리를 여러 음역으로 나누고 소음을 줄이는 기능을 갖추고 있다. AI가 적용된 보청기는 여기서 한 단계 더 나아가 소리의 크기뿐 아니라 소리의 종류와 변화까지 분석한다. 사람이 말하는 소리와 에어컨, 자동차, 바람, 식기 부딪히는 소리가 서로 다른 특징을 가진다는 점을 이용하는 것이다. AI와 관련해 자주 사용되는 용어는 다음과 같다. * 인공지능: 데이터를 바탕으로 판단이나 예측을 수행하는 기술 * 머신러닝: 많은 데이터를 학습해 일정한 규칙을 찾아내는 기술 * 딥러닝: 여러 단계의 신경망을 이용해 복잡한 소리를 구분하는 기술 * 환경 분류: 현재 장소와 소리 상황을 자동으로 판단하는 기능 * 개인 맞춤 학습: 사용자가 선택한 설정을 바탕으로 선호도를 반영하는 기능 AI 보청기의 핵심은 소리를 ‘학습하고 판단한다’는 데 있다. 기존 보청기가 미리 정해진 규칙에 따라 작동했다면 AI 보청기는 학습된 자료를 이용해 더 복잡한 소리 환경을 구분하려고 한다.

AI는 보청기의 무엇을 바꿀까?

가장 큰 변화는 소음 속에서 말소리를 찾는 능력이다. 난청이 있는 사람은 조용한 방에서는 대화를 비교적 잘 듣더라도 식당이나 모임에서는 말소리를 놓칠 수 있다. 여러 사람의 목소리와 접시 소리, 음악, 에어컨 소리가 동시에 들어오면 보청기도 어떤 소리가 중요한지 판단하기 어려워지기 때문이다. AI 기반 소음 감소 기술은 학습된 소리 자료를 이용해 말소리와 주변 소음을 구분하려고 한다. 일부 연구에서는 딥러닝 기반 소음 감소 기능이 시끄럽고 울림이 있는 환경에서 말소리 이해를 높이는 결과를 보였다. 다만 연구 결과는 사용된 제품, 소음의 종류, 말하는 사람의 위치와 사용자의 난청 정도에 따라 달라질 수 있다.

환경 자동 인식은 사용 편의성을 높이는 기능이다. 보청기는 주변 소리를 분석해 조용한 장소, 대화, 음악, 교통 소음 등을 구분하고 각 상황에 맞는 설정으로 바꿀 수 있다. 사용자가 매번 버튼을 누르지 않아도 된다는 점이 장점이다. 개인 맞춤 학습은 사용자의 선호를 반영하는 기능이다. 일부 보청기는 스마트폰 앱을 통해 서로 다른 두 가지 소리를 들려준 뒤 사용자가 더 편한 소리를 선택하도록 한다. 이런 선택이 반복되면 시스템은 사용자가 좋아하는 소리의 특징을 찾아 새로운 설정을 제안할 수 있다. 다만 개인 맞춤 AI가 전문가의 조절을 완전히 대신하는 것은 아니다. 연구에서는 머신러닝을 이용한 사용자 조절이 일부 상황에서 음질과 편안함을 개선했지만, 말소리 명료도에서는 뚜렷한 개선이 나타나지 않은 사례도 있었다. 개인별 선호 차이도 매우 크게 나타났다.

어떤 사람에게 AI 기능이 도움이 될까?

AI 기능은 듣는 환경이 자주 바뀌는 사람에게 유용할 가능성이 크다. 하루 대부분을 조용한 집에서 보내는 사람보다 식당, 회의실, 대중교통, 야외 등 다양한 장소를 이동하는 사람이 환경 자동 인식과 소음 처리 기능을 더 자주 사용하기 때문이다. 다음과 같은 상황이 많다면 AI 기능을 비교해 볼 수 있다. * 여러 사람이 동시에 말하는 모임에 자주 참석하는 경우 * 식당이나 카페에서 대화를 자주 하는 경우 * 회의, 강의, 종교 활동에 참여하는 경우 * 자동차나 대중교통 안에서 대화하는 경우 * 야외에서 바람 소리 때문에 불편한 경우 * 장소가 바뀔 때마다 설정을 직접 조작하기 어려운 경우 * 스마트폰 앱을 이용해 소리를 조절하고 싶은 경우 * 음악과 대화 등 다양한 청취 환경을 오가는 경우 AI 기능은 소음에 민감한 사람에게도 도움이 될 수 있다. 에어컨, 선풍기, 자동차 엔진처럼 반복되는 소리를 줄여주면 말소리를 듣기 위해 들이는 힘이 줄어들 수 있다. 이는 말소리를 완벽하게 분리한다는 뜻이 아니라 불필요한 소리로 인한 피로를 낮추는 데 도움을 줄 수 있다는 의미다. AI 기능은 보청기를 처음 사용하는 사람에게 반드시 필요한 것은 아니다. 주로 조용한 환경에서 가까운 사람과 대화한다면 정확하게 조절된 기본형 보청기로도 도움을 받을 수 있다. 반대로 복잡한 환경에서 대화를 자주 해야 한다면 AI 기반 환경 분석과 소음 감소 기능을 갖춘 상위 등급을 시험해 볼 가치가 있다.

‘AI 보청기’라는 이름만 믿어도 될까?

결론부터 말하면 AI라는 표시만으로 좋은 보청기라고 판단해서는 안 된다. 제조사마다 AI라고 부르는 기술의 범위가 다르고, 학습에 사용한 자료와 처리 방식도 공개 범위가 다르다. 단순한 환경 자동 전환 기능을 AI라고 표현할 수도 있고, 딥러닝으로 말소리와 소음을 분리하는 기능을 AI라고 표현할 수도 있다. 소비자가 확인해야 할 것은 AI의 이름이 아니라 구체적인 기능이다. * AI가 어떤 소리를 구분하는가? * 보청기 안에서 작동하는가, 스마트폰이 필요한가? * 인터넷 연결 없이도 사용할 수 있는가? * 말소리 이해를 높이는 기능인가, 소음을 편안하게 만드는 기능인가? * 자동 설정을 사용자가 다시 조절할 수 있는가? * 기능을 켰을 때와 껐을 때 비교할 수 있는가? * 배터리 사용시간에 영향을 주는가? * 스마트폰 기종과 호환되는가? * 소프트웨어 업데이트는 얼마나 지원되는가? * 착용 및 환경 정보가 외부로 전송되는가? 실제 생활환경에서 시험하는 과정도 중요하다. 조용한 상담실에서는 기본형과 AI 보청기의 차이가 크게 느껴지지 않을 수 있다. 평소 어려움을 느끼는 장소와 비슷한 소음 환경에서 방향성 마이크와 소음 감소 기능을 켜고 끄며 비교해야 한다. 보청기의 기본 조절은 AI 기능보다 먼저 확인해야 한다. 아무리 정교한 AI가 들어 있어도 청력검사 결과에 맞는 증폭량, 큰 소리 제한, 피드백 관리가 제대로 설정되지 않으면 편안하게 듣기 어렵다. 실제 귀에서 보청기 출력을 확인하는 실이측과 착용 후 재조절도 여전히 중요하다.

AI의 한계도 분명히 알아야 한다. * 정상 청력처럼 완전히 회복시키지는 못한다. * 여러 사람이 동시에 말하면 원하는 사람을 놓칠 수 있다. * 처음 듣는 소리를 잘못 분류할 수 있다. * 바람과 울림이 심한 환경에서는 효과가 제한될 수 있다. * 사용자에 따라 같은 기능의 만족도가 다를 수 있다. * 자동 설정이 사용자의 의도와 다르게 바뀔 수 있다. * 일부 기능은 스마트폰과 인터넷 연결이 필요할 수 있다. 의료기기에 적용되는 AI는 안전성과 투명성도 중요하다. 미국 FDA를 비롯한 규제기관은 AI 의료기기의 용도, 성능, 한계와 업데이트 방식이 사용자에게 명확하게 전달돼야 한다고 강조하고 있다. 소비자도 ‘AI가 알아서 해준다’는 설명보다 어떤 기능이 어디까지 작동하는지 구체적으로 확인해야 한다. AI 기능이 강화될수록 제품 등급과 가격 차이도 커질 수 있다. 같은 브랜드와 비슷한 외형이라도 AI 소음 감소, 환경 분류, 양쪽 보청기 연동, 스마트폰 연결 범위가 다를 수 있기 때문에 정확한 모델명과 기술 등급을 기준으로 비교해야 한다. 올드히어로에서는 지역 판매점의 보청기 견적을 받아 정확한 모델과 가격, 사후관리 조건을 함께 비교할 수 있다. AI 기능은 제조사와 제품 등급에 따라 차이가 큰 만큼 가격만 보는 것이 아니라 제공 기능, 조절 서비스, 실제 이용 후기까지 확인하는 것이 중요하다. 비교 후에는 가까운 판매점에 상담을 요청하고 무료 청력검사를 통해 자신에게 필요한 기술 수준을 확인할 수 있다.

자주 하는 질문

Q1. AI 보청기는 일반 보청기보다 무조건 잘 들리나요? AI 보청기가 모든 사람에게 무조건 더 좋은 것은 아니다. 소음이 많고 복잡한 환경에서는 AI 기반 소음 처리와 환경 인식 기능이 도움이 될 수 있지만, 조용한 환경에서는 정확하게 조절된 기본형과 차이를 크게 느끼지 못할 수도 있다. 평소 가장 듣기 어려운 장소를 기준으로 비교해야 한다. Q2. AI 보청기는 사용자의 말을 계속 녹음하나요? AI 기능이 있다고 해서 모든 보청기가 대화를 저장하거나 외부로 전송하는 것은 아니다. 많은 보청기는 기기 안에서 소리를 즉시 분석한 뒤 처리하고 저장하지 않는다. 다만 스마트폰 앱이나 클라우드 서비스를 사용하는 기능은 처리 방식이 다를 수 있으므로 개인정보 처리방침과 데이터 전송 여부를 확인해야 한다. Q3. AI가 있으면 전문가의 보청기 조절이 필요 없나요? AI가 있어도 청력검사와 전문적인 조절은 필요하다. AI는 주변 환경에 맞춰 보청기의 작동 방식을 바꾸는 기능이며 사용자의 청력 손실 정도와 큰 소리에 대한 민감도를 정확히 측정하는 기능과는 다르다. 초기 조절과 실이측, 착용 후 재조절이 함께 이뤄져야 AI 기능도 제대로 활용할 수 있다. 참고자료 및 출처 * 미국 식품의약국(FDA), 「Artificial Intelligence in Software as a Medical Device」 [https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-software-medical-device](https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-software-medical-device) * 미국 식품의약국(FDA), 「Transparency for Machine Learning-Enabled Medical Devices: Guiding Principles」 [https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/transparency-machine-learning-enabled-medical-devices-guiding-principles](https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/transparency-machine-learning-enabled-medical-devices-guiding-principles) * 미국 국립청각·의사소통장애연구소(NIDCD), 「Innovations in Hearing Aid and Cochlear Implant Technologies」 [https://www.nidcd.nih.gov/about/nidcd-director-message/innovations-hearing-aid-and-cochlear-implant-technologies](https://www.nidcd.nih.gov/about/nidcd-director-message/innovations-hearing-aid-and-cochlear-implant-technologies) * Saoji AA. 외, 「How Does Deep Neural Network-Based Noise Reduction in Hearing Aids Impact Speech Perception and Listening Effort in Different Levels of Noise and Reverberation?」 [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11673434/](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11673434/) * Tasnim NZ. 외, 「A Review of Machine Learning Approaches for the Personalization of Amplification in Hearing Aids」 [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10934527/](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10934527/) * Jensen NS. 외, 「Perceptual Effects of Adjusting Hearing-Aid Gain by Means of a Machine-Learning Approach Based on Individual User Preference」 [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6535733/](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6535733/) * Frosolini A. 외, 「Artificial Intelligence in Audiology: A Scoping Review of Current Applications and Future Directions」 [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11598364/](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11598364/)