[4차 산업혁명 핵심 기술] ② 당신의 일상으로 들어온 챗봇

[4차 산업혁명 핵심 기술] ② 당신의 일상으로 들어온 챗봇: 마서영 / 2021-03-26 20:01:32

이세돌 9단과의 바둑 대결에서 인공지능 알파고가 승리한지 5년이 지났다. 이 대국 이후 인공지능에 대한 인식이 상당히 바뀌었으며, 인공지능이 인간보다 뛰어날 수 있다는 공포감을 안기기도 하였다.

최근에는 한 공중파 채널에서 AI와 인간이 주식투자를 두고 대결을 펼치는 내용이 방영되었다. 결과적으로 인간이 승리하였지만, 여기서 AI의 발전가능성을 다시 한번 확인할 수 있었다. 그만큼 지난 시간 동안 인공지능 분야에서는 ‘알파고 쇼크’라 불러도 과하지 않을 변화가 뒤따랐다. 그리고, 그 변화의 중심에는 ‘챗봇(Chatbot)’이 있었다.

지난 기사에서는 한국산업기술진흥원이 공개한 '21가지 미래 핵심 기술 분석' 연구 보고서 속 증강현실(AR)을 소개하였다. 이번에는 그 두 번째 핵심 기술, 챗봇을 다루고자 한다.

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챗봇은 문자와 음성을 이용해 사람과 실시간 대화가 가능한 컴퓨터 프로그램이다. 챗봇의 핵심은 AI 기술을 활용해 자연스럽고 유용한 대화 기능을 수행하는 데 있다. 인공지능 기술이 발달하면서 연구· 산업계는 챗봇 소프트웨어(SW)개발을 지속해왔으나 이제는 ‘자연어 처리 기술(NLP)’, ‘머신러닝(ML)’, ‘클라우드 컴퓨팅’ 기술이 발전하면서 이전보다 훨씬 향상된 기술을 구현했다.

아마 이쯤에서 ‘심심이’를 떠올리는 이들이 꽤 많을 것이다. 2002년 등장한 심심이는 인공지능을 활용하는 것이 아닌 데이터베이스에서 유사한 답변을 찾아 보여주는 수준이었다. 하지만, 이제 챗봇은 대화 상대, 전화상담원의 역할을 대신 하는 것은 물론, 콘텐츠를 제공하거나 제품 조작까지도 가능한 수준에 올랐다. 그 이유는 바로 자연어 처리 기술이 발달했기 때문이다. 사용자가 일상적으로 사용하는 문장을 형태소나 구 단위로 분석해 인공지능이 이해할 수 있게 하는 기술이다. 다행히도 국내 솔루션 기업이 이 기술을 충분히 개발해왔고, 덕분에 우리는 곳곳에서 챗봇을 만날 수 있게 되었다.

과거 심심이와의 대화 화면과 현재 챗봇을 이용한 예매 과정 화면.

챗봇은 어떻게 작동하는가?
앞서 언급했듯이 챗봇은 기본적으로 AI, 자연어 처리 및 머신 러닝을 기반으로 데이터를 처리하며 모든 종류의 요청에 대한 응답을 제공한다. 여기서 두 가지 주요 유형으로 나뉜다.

먼저 작업 지향적 챗봇은 하나의 기능을 수행하는 데 초점을 맞춘 단일 목적 프로그램이다. 아주 적은 자연어 처리 기술 및 머신러닝을 사용하여 사용자 문의에 대해 자동화된 대화형 응답을 생성한다.

카카오톡 채팅창에서 쓰는 FAQ를 생각하면 된다. 작업 지향적 챗봇은 다양한 변수를 포함하지 않는 업무 시간에 대한 쿼리 또는 간단한 일반적인 질문을 처리할 수 있다. 사용자가 대화 방식으로 경험할 수 있도록 자연어 처리 기술을 사용하기는 하지만 기능은 상당히 기본적이다.

두 번째 데이터 기반 및 예측식(대화식) 챗봇은 종종 가상 비서 또는 디지털 어시스턴트라 하며 이들은 작업 지향적 챗봇보다 훨씬 더 정교하고 상호작용적이며 개인화되어 있다. 전자의 작업 지향적 챗봇과 달리 예측식 챗봇은 ‘상황’을 인식한다.

그리고, 시간이 지남에 따라 디지털 어시스턴트는 사용자 및 사용자의 선호도를 학습하고 권장 사항을 제공하며 요구 사항을 예측할 수 있게 된다. 데이터와 의도를 모니터링 하는 것 외에도 대화를 시작할 수 있다. 애플의 시리와 삼성의 빅스비 등이 이에 해당한다.

챗봇의 활용 범위
고객에게 챗봇을 활용한 상담 서비스를 제공해야 하는 업계는 수도 없이 많다. 꽤 큰 규모의 상담센터를 운영하고 있는 기업이라면, 대기 시간이 가지는 단점을 극복하기 위해서 챗봇을 통한 고객 응대가 필수이다. 또한, 코로나로 비대면 고객 상담 시스템이 더욱 주목받자 국내 기업이 앞다투어 AI 챗봇 서비스를 고도화하고 있다.

이에, 3월 22일, LG U 는 비대면 고객 상담 시스템 ‘유삽 AI 챗봇’을 새롭게 선보였다. 최근 딥러닝 기반 언어모델을 적용해 상담 정확도를 90% 가까이까지 올렸으며 LG그룹 최고 AI전문가 그룹인 ‘LG AI 연구원’과도 협업을 통해 인공지능 수준을 진화해 나갈 계획이라고 밝혔다.

유삽 AI 챗봇은 고객이 상품비교, 월납부 요금 계산 등 복잡한 질문도 마음껏 할 수 있어 다양하고 구체적인 답변을 얻을 수 있고, 전문가와 상담을 원하면, AI 챗봇과의 상담이력이 자동 전송되어 고객이 상담 직원에게 같은 질문을 반복해야 하는 불편함도 없앴다.

챗봇에 AI와 데이터가 중요한 이유
챗봇의 장점과 한계는 모두 AI와 이를 구동하는 데이터에 있다.

우선, 챗봇에 AI가 통합되면 챗봇은 기본적으로 잘 작동한다. 하지만 기능을 넘어서 무리하게 확장하거나 작업을 더 복잡하게 만드는 챗봇에 대한 요구가 발생하면 챗봇이 어려움을 겪을 수 있으며 이는 기업과 고객에게 부정적인 결과를 초래할 수 있다. 예를 들어, 변수가 많은 복잡한 서비스 문제가 있다.

다음으로 모든 챗봇은 다양한 소스에서 엑세스되는 데이터를 사용한다. 데이터 품질이 좋지 않으면 챗봇의 기능이 제한된다. 또한 데이터 품질이 좋더라도 챗봇의 머신 러닝 학습이 제대로 모델링되지 않거나 감독되지 않는 경우 챗봇의 성능이 제한되거나 예상과 다르게 수행될 수 있다.

즉, 챗봇은 AI와 여기에 구축한 데이터만큼 우수하다. 하지만 결국 본질적으로 챗봇 서비스에서 가장 중요한 것은 챗봇을 쓰게 하고 대화하게 만들며, 도출할 결과의 목적을 설정하는 개발자의 역량이다. 아무리 챗봇이 발전해도 챗봇의 사용자도, 제작자도 사람이기 때문이다. 따라서 챗봇이 어디까지 우리 삶에 깊숙이 들어올지는 개발자의 손에 달렸다.