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대화형 인공지능의 목록 |
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Chat Bot
대화형 인공지능의 한 종류로서 메신저에서 유저와 소통하는 봇을 말한다. 단순히 정해진 규칙에 맞춰서 메시지를 입력하면 발화를 출력하는 단순한 챗봇에서부터 상대방의 발화를 분석하여 인공지능에 가까운 발화를 내놓는 챗봇까지 다양한 챗봇들이 있다.
본래, 메시지를 규칙 기반으로 송출해주는 정도에 지나지 않았으나, 2016년에 있었던 구글 딥마인드 챌린지 매치와 알파고의 등장 이후 챗봇에도 AI 기술을 접목시키려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 또한, 기업에서도 큰 관심을 보여 각종 은행, 보험회사 등의 상담 챗봇 등이 다수 등장하였다.#
Siri나 빅스비 같은 음성 인식 비서 서비스도 큰틀에서 따지자면 챗봇을 내장한 형태라 할 수 있다. 내부적으로 챗봇에 음성인식 기술을 접목시켜, 사용자가 말한 내용을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 텍스트로 변환하고 이를 질의로 보내 답을 발화시키고 TTS 기술로 음성으로 바꾸는 것. 물론 순수한 챗봇은 음성인식 기술이 없이 사용자가 입력한 텍스트만을 다룬다.
2022년 ChatGPT의 등장으로 단순한 소통 목적이 아닌 검색 엔진까지 넘보는 기술로까지 발전했다. 발전된 형태의 챗봇은 봇이 아닌 진짜 인공지능에 가까워지기 때문에 본 문서는 텍스트 소통 위주의 봇만 소개한다.
사용자가 메시지를 보내면 봇이 그 메시지를 분석하고, 특정 문장이나 단어 등의 조건 일치에 따라 대답을 달리해주는 원리다. 여기에 딥러닝으로 학습하여 사람과 대화하듯이 하는 봇도 있다.
네이버클라우드플랫폼, 카카오엔터프라이즈, 카카오톡, Facebook Messenger, LINE, Slack 등에서 챗봇을 구동할 수 있는 API를 제공한다. (가나다/ABC 순)
챗봇 모델이나 챗봇 솔루션은 '사용자의 발화를 이해하는 것(Natural Language Understanding)'과 '사용자가 자연스레 받아들일 수 있도록 발화를 생성하는 것(Natural Language Generating)' 크게 두분야로 나눌 수 있다. 기술 발전 이전까지도 그렇고 발전 이후에도 후자가 전자에 비해 훨씬 어렵다. 기업 등지에서 상담형 챗봇에 큰 관심을 보이는 것도 상담 서비스는 NLU만 제대로 진행하면 NLG는 걱정할 필요 없이 정해진 답변만 송출하면 되기 때문이다.
반면 이런 상담 서비스에서 벗어나 진짜 친구같은 대화를 하기 위해선 결국 NLG도 신경을 쓸 수 밖에 없다. 2010년대 후반 들어서는 이 분야에도 심층학습과 강화학습을 챗봇에 도입하려는 시도가 꾸준히 이어지고 있다.
주로 쇼핑몰, 은행, 보험회사 등에서 24시간 상담원 대용으로 이용하며, 개인이 단순 오락용으로 만드는 경우도 있다.[1]
인간은 두번만 해도 지칠 수 있는 일을 백만번 반복해도 지치지 않는다. 같은 말을 계속 해야 하는 종류의 일을 대화노동이라 일컫는다. 현재 챗봇기술은 이러한 단순대화노동을 완벽하게 커버할 수 있다.
예시1: 시설관리공단 서울어린이대공원 안내챗봇 #
예시의 챗봇을 사용해보면 이용시간 안내부터 협력업체 신청까지 답변이 정해져있는 문의업무를 전부 안내해주는 것을 볼 수 있다.
단순 안내 뿐 아니라 접수, 모객도 가능하다.
예시2: NH농협캐피탈 장기렌터카 캐피계장 #
기본적인 렌터카 접수 안내업무를 소화하며, 우측 상단 공유하기 버튼을 통해 추가모객이 가능한 구조임을 확인할 수 있다.
예시3: AIA 인공지능 보험 상담 챗봇 #
상품, 지점 위치 안내, 보험계약대출, 보험료납입, 자동이체 신청 등 개인화 서비스를 제공한다. 또 이용시간 안내부터 협력업체 신청까지 답변이 정해져있는 문의업무를 전부 안내해주는 것을 볼 수 있다.
모든 기술이 그렇듯 챗봇도 초기에는 IT 대기업, 금융권 등 자금이 풍족한 곳에서만 도입할 수 있었다. 워드프레스가 나오기 전후 홈페이지 제작비용을 생각하면 쉬운데 2018년을 기점으로 챗봇 제작-운영 위한 문턱이 많이 낮아졌다. 워드프레스처럼 직접 제작할 수 있는 빌더서비스들이 등장했기 때문이다. 충분히 품을 들인다는 가정하에 기술력 있는 챗봇빌더를 활용하면 iPhone에 들어가는 시리같은 음성 인식 비서도 만들 수 있다.