[기고] LaMDA로 보는 챗봇의 미래
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[기고] LaMDA로 보는 챗봇의 미래
  • CCTV뉴스 편집부
  • 승인 2022.07.27 15:37
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사람과 닮아가는 챗봇 기술 동향

[글=노규남 | (주)위블 CEO]
ardroh@weable.ai

챗봇 불만족

챗봇의 활용 범위는 계속 넓어지고 있다. AI 스피커에 탑재된 모델부터, 은행 업무의 일부를 담당하는 챗봇까지 이미 수많은 챗봇들이 시장에 나와 있다. 예전에는 시나리오 기반으로 매우 한정된 질문에 대해 대답할 수 있는 챗봇만 가능했다면 이제는 NLP(자연어 처리) 기술의 발달로 고객과 가벼운 일상 대화를 나눌 수 있는 건 물론, 지식 저장소(Knowledge Base)에서 고객이 원하는 답을 찾아주는 일도 가능해졌다. 고객의 의도(Intent)를 파악하여 예약을 하거나 주문을 확인하는 일은 이제 크게 어렵지 않게 사용할 수 있는 기능이 됐다.

반면 이렇게 챗봇들이 대중화된 데 비해 고객들이 느끼는 만족도가 많이 개선된 것으로 보이지는 않는다. AI 스피커가 가장 많이 하는 말이 ‘이해하지 못했어요’라는 우스갯소리도 있고, 아직까지는 챗봇의 활용이 매우 단순한 업무 수준에 머물러 있는 것도 사실이다. 고객들이 갖는 챗봇에 대한 기대치가 너무 높아져서 그럴 수도 있다. 광고에서 보는 인공지능 에이전트는 복잡한 요구도 척척 수행하지만 실제 나의 AI 스피커는 그렇게 똑똑한 것 같지는 않다.

이건 단순히 과대광고의 폐해일 뿐일까? 만약 광고에서 보는 챗봇의 기능이 너무 과장되었다면, 실제 현세대 챗봇은 어느 정도 수준까지 와 있는 것일까?

ELIZA

챗봇이라는 용어가 언제부터 사용되었는지는 분명하지 않으나, 통상 최초의 챗봇으로 인정받는 것은 1966년 컴퓨터학과 교수였던 조셉 와이젠바움이 만든 ELIZA다. 이때의 컴퓨팅 파워는 지금과 비교할 수 없이 낮았기 때문에 ELIZA는 주로 패턴 매칭과 대체 방법론을 이용해서 답변을 생성했다.

ELIZA는 심리 치료사를 시뮬레이션한 챗봇이었는데, 정해진 형식의 답변 목록을 두고 이를 사용자가 입력한 문장에 맞춰 약간 바꾸어서 돌려주었다. 예를 들어 “나는 항상 우울해요”라고 입력하면 “당신이 항상 우울하다니 유감이군요”라는 식으로 답변한다. 다시 말해 ELIZA는 사용자가 입력한 문장에 맞춰 미리 준비된 대답을 수정해 돌려주는 것뿐이고 대화의 문맥을 이해한다든가 하는 기능은 전혀 포함되어 있지 않다.

제작자였던 와이젠바움은 ELIZA가 실제 지능을 가지고 있다고 생각하지 않았으나 그의 비서를 포함한 많은 사람들이 ELIZA에게 사적으로 민감한 얘기까지 상담하는 것을 보고 놀랐다. 당시 전문가들은 ELIZA를 보고 몇 년 안에 인간과 구분 불가능한, 즉 튜링 테스트를 통과할 수 있는 챗봇이 출현할 것이라 예측하기도 했다. 그러나 와이젠바움은 기계가 인간의 지성을 대체할 수 있다는 의견에 반대 의사를 밝혔다. 그는 컴퓨터가 단순한 기계일 뿐이며 인간 언어를 이해할 수 있는 컴퓨터는 만들 수 없다고 생각했다.

ELIZA는 매우 오래된 챗봇 모델이고 기능적으로도 조악했지만 시나리오와 패턴 기반으로 정해진 답변을 출력한다는 아이디어는 지금까지 이어져 내려오고 있다. 시나리오 기반의 챗봇들은 가볍고 운용하기 편하다는 장점을 내세워 여전히 많이 사용되고 있고, 최근에는 발달한 NLP 기술을 접목하여 고객의 의도와 문맥을 이전보다 더 정확하게 파악할 수 있게 되었다.

Massive Language Model

인공지능 학계가 두 번의 겨울을 거치면서 챗봇의 연구도 지지부진했으나, 딥러닝이 각광을 받으면서 자연어 처리에서도 딥러닝을 활용하려는 시도가 늘어났다. 초기 딥러닝 모델들은 주로 RNN(Recurrent Neural Network: 순환신경망) 계열 네트워크에 토큰화된 문자를 입력하여 그 결과를 가지고 문장을 분류하거나 품사를 태깅하여 사용자의 의도에 해당하는 키워드를 파악한 후 그에 따르는 답변을 출력하는 식으로, 모델만으로 답변을 생성하는 것이 아니라 그 외 다양한 모듈들을 조합하는 복잡한 방식이었다.

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