사람과 시스템의 새로운 인터페이스, 대화형 인공지능

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사람과 시스템의 새로운 인터페이스, 대화형 인공지능

글 ㅣ 바이브컴퍼니 AI사업부문 박의규 팀장

최근 OpenAI의 ChatGPT가 전 세계적으로 돌풍을 일으키고 있다. 돌풍의 핵심적인 이유는 인간의 전유물이라고 생각했던 글쓰기를 기계가 할 수 있게 되었다는 데 있을 것이다. 이는 Alpha GO가 인간과 바둑을 두고, 심지어는 인간을 이긴 것과 비견될 수 있는 인공지능 기술 발전의 결과물이라 할 수 있다. 이러한 대화형 인공지능(Conversational AI)에 대해서 살펴보고자 한다.

Consideration

대화형 인공지능에 대한 고찰

대화형 인공지능은 인공지능에 속하는 기술 분야로, 대화 기반 기술을 활용하고 사용자와 플랫폼 전반에 걸쳐 강력한 상호 작용과 대규모 참여를 유도하는 기술의 한 형태이다. 자연어처리(NLP), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 대화처리 기술을 단일 플랫폼으로 결합하여 여러 분야에서 다양한 애플리케이션을 개발하고 구축하고 있다.

대화형 인공지능 기술의 발달

대화형 인공지능은 1950년 Turing Test를 시작으로 2022년 ChatGPT에 이르기까지 많은 발전을 이루었다. 연구개발자들은 끊임없이 사람과 대화가 가능한 대화형 인공지능 시스템을 개발하고자 노력하였으며, ChatGPT에 이르러 이러한 노력에 대한 결실을 얻으면서 사람들의 지대한 관심을 받고 있다.

대화형 인공지능 기술의 발전 과정

현재 상용 대화형 인공지능 기술의 성숙도는 Level 1, 2에 위치하며, 일부 Level 3, 4에 위치하고 있다. 사람과 같은 대화형 인공지능(Level 5)이 되기 위해서 많은 연구가 진행 중이다.

※ 대화형 인공지능 기술 성숙도는 바이브컴퍼니의 자체 기준임

Characteristic

대화형 인공지능이 가져야 할 특성

- 자율성 : 모호한 정보로부터 주어진 문제를 해결하기 위해 사람이나 다른 사람의 직접적인 간섭 없이 스스로 판단하여 동작하여야 함

- 능동성 : 단순히 환경에 반응하는 것이 아니라 주어진 목적을 이루기 위해 능동적으로 동작하여야 함

- 반응성 : 사용자의 필요나 주변 환경의 변화를 감지하고 적절히 반응하여야 함

- 적응성 : 매번 똑같은 동작을 하는 것이 아니라 사용자의 습관, 작업 방식, 취향과 환경에 따라 다양한 행동을 수행하며, 이를 위해 지식을 학습하는 기능을
가져야 함

- 사회성 : 주어진 문제를 해결하기 위해서 효과적으로 사람이나 다른 대화형 인공지능들과 상호 작용을 하여야 함

Conversational AI

대화형 인공지능 모델

- 단순 패턴 매칭 모델
● 미리 대화에 사용되는 키워드를 정의한 후, 사용자 질의에서 키워드를 추출하여 해당 답변을 제공
● 매우 단순하지만 많은 예에서 좋은 성능을 보임

- 제한 대본 기반 모델
● 게임 분야에서 사용되는 기술
● 사용자로부터 게임 진행에 필요한 정보를 얻기 위해 게임에 미리 정의된 사용자 질의 유형 중에서 선택하도록 사용자에게 요구

- 유한 상태 모델
● 대화를 상태 변이의 네트워크로 생각하여 대화 내용을 일련의 상태들로 표현하고, 각 상태에서 시스템은 사용자에게 특정한 정보를 요구
● 사용자의 입력 질의를 분석하기 쉬우며 실제 개발도 어렵지 않음

- 프레임 기반 모델
● 특정 행동을 수행하기 위한 충분한 정보를 얻기 위해 프레임을 사용
● 프레임은 행동 수행을 위한 변수들로 구성되며, 사용자 질의에 있는 정보들로 이 변수들의 값을 설정

- 계획 기반 모델
● 사용자의 계획을 파악하고 그 계획을 성취하기 위한 동작 등을 결정
● 대화를 통해 표현되는 사용자 의도를 파악하기 위해서 동적인 처리 과정이 필요하며, 부분적인 지식이 수집될 때마다 계속해서 사용자 의도를 추측

Technology

대화형 인공지능의 개인화 기술

- 명시적 모델링 : 사용자가 자신의 정보를 미리 준비된 양식에 기재하거나 주어진 질문에 답하는 형식

- 내재적 모델링 : 사용자가 시스템을 사용할 때, 사용자의 행동을 관측하는 형식

- 명시적 작업 모델링 : 사용자에게 과제를 부여한 후, 사용자가 과제를 해결하는 과정을 관찰하여 사용자를 모델링하는 형식

Management

대화의 주도권 관리

Predict

대화형 인공지능 시장에 대한 전망

대화형 인공지능 솔루션은 고객을 파악하여 강력한 고객 기반 플랫폼을 구축하려는 조직에 대화형 인공지능 플랫폼을 제공하고 있다. 이러한 플랫폼은 여러 채널에서 단편화된 고객 데이터를 중앙 집중화하고, 인공지능 기술을 이용하여 고객 전환 및 유지를 즉각적으로 향상시키기 위해 고객에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공한다.

대화형 인공지능 플랫폼을 대화 전용 자연어처리 엔진 및 제품 수명 주기에 맞춘 대화형 미들웨어로 제공하기도 한다. 이는 대화형 인공지능이 안전하고 정교한 엔터프라이즈 보안 고려사항을 지원하도록 하여, 단순한 장바구니 클릭을 넘어 사람을 대체하여 복잡한 거래를 수행할 수 있도록 한다.

기업은 대화형 인공지능 플랫폼을 활용해 지능형 대화 인터페이스를 구축할 수 있으므로, 기기, 서비스, 고객, 공급자, 직원 등과 실시간으로 쉽게 교류할 수 있다. 특히, 대화형 인공지능은 소매 및 전자상거래, 통신, 미디어 및 엔터테인먼트 분야에서 높은 활용성을 보이는데, 이는 이러한 산업 분야에서 대화형 인공지능의 응용 분야가 증가하고 있기 때문이다.

대화형 인공지능 시장 성장을 촉진하는 주요 요인으로는 인공지능 기반 고객지원 서비스에 대한 수요 증가, 옴니채널 구축, 챗봇 개발비 감소 등을 들 수 있다. 또한, 소셜 미디어 플랫폼을 통한 고객 참여 증가와 첨단 인공지능 기술의 통합 확대는 대화형 인공지능 제품에 대한 가치를 증가시키는 주요 요인으로 다양한 분야의 기업에 기회를 제공할 것으로 예상된다.

글로벌 대화형 인공지능 시장의 원동력

※ 출처 : MarketsandMarkets, Conversational AI Market, 2020

전 세계 대화형 인공지능 시장은 2020년 48억 4,100만 달러에서 연평균 성장률 21.9%로 증가하여, 2025년에는 139억 5,900만 달러에 이를 것으로 전망된다.

글로벌 대화형 인공지능 시장 규모 및 전망

※ 출처 : MarketsandMarkets, Conversational AI Market, 2020

전 세계 대화형 인공지능 시장은 챗봇과 지능형 가상 비서(IVA)로 분류된다. 챗봇은 2020년 29억 4,900만 달러에서 연평균 성장률 21.5%로 증가하여, 2025년에는 83억 7,900만 달러에 이를 것으로 전망되며, 지능형 가상 비서(IVA)는 2020년 18억 9,200만 달러에서 연평균 성장률 22.6%로 증가하여, 2025년에는 55억 8,000만 달러에 이를 것으로 전망된다.

글로벌 대화형 인공지능 시장의 분류별 시장 규모 및 전망

※ 출처 : MarketsandMarkets, Conversational AI Market, 2020

Service

대화형 인공지능 서비스

대화형 인공지능 서비스 배경

● 모바일 메신저 사용자 경험의 우월성
카카오톡의 사례에서 볼 수 있듯이 메신저는 일상이 되어버린 친숙한 채널이다. 일상생활에 스며든 메신저는 과거 메시지 전송의 필수 매체였던 SMS와는 비교도 되지 않을 정도로 중요한 소통 수단이 되었다.

● 폰 포비아 현상
폰 포비아 현상(Phone Phobia, 전화 울렁증)은 전화 걸기를 두려워하는 현상으로 10~30대를 의미하는 밀레니얼 세대에서 두드러지는 현상이다. 즉, 메신저로는 수다를 많이 떨지만 전화만 하려고 하면 생각이 떠오르지 않고 용건을 잊어버리거나, 전화 통화가 어색하고 빨리 끊고 싶은 마음이 드는 현상이다. 이동전화 통화량은 점점 줄어드는 대신에 카카오톡과 같은 메신저의 데이터량은 폭증하고 있다. 단순히 ‘밀레니얼 세대가 타인과 소통하지 못하는 것 아니냐’라는 편견으로 바라보기보다는 기성세대와는 다른 방식으로 소통하길 원한다는 관점으로 바라볼 필요가 있다.

대화형 인공지능 서비스 고려사항

● 사용자 경험(UX, User Experience)에 대한 이해
사용자는 채팅 자체에 익숙한 것이지 채팅 사용자 인터페이스에 익숙한 것이 아니기 때문에 단순히 애플리케이션 사용자 인터페이스만 채팅 방식으로 바뀐다고 해서 사용자 경험이 바뀌는 것은 아니다. 사용자가 채팅을 시도할 때는 대화하고 싶은 상대가 있어야 하고, 대화의 주제가 있어야 대화가 시작된다. 대화형 인공지능 서비스에서는 이점을 항상 고려해야 한다.

● 사용자에게 주는 가치 검증
대화가 사용자에게 아무리 익숙한 방식이라 하더라도 대화형 서비스 또한 서비스의 영역이기 때문에 사용자에게 주는 가치가 무엇인지에 대한 검증이 필요하다. 아무리 지능형과 같은 최첨단 기술을 도입하더라도 사용자에 대한 가치가 부재한 상태라면 실패한 서비스가 될 가능성이 높기 때문에 단순히 대화형 서비스만을 고려할 것이 아니라, 궁극적으로 고객에 대한 가치가 대화형 서비스를 통해 제대로 전달될 수 있는지를 고려해야 한다.

● 사용자에게 주는 신뢰성 있는 대화
머신러닝 및 딥러닝 등 인공지능 기술은 학습을 위한 데이터 셋에 기반하여 모델이 생성되기 때문에 대화형 인공지능이 내어주는 답변이 사실이 아니거나, 아무 의미가 없거나, 유해한 정보일 위험성이 있다. ChatGPT도 초기 사람들의 기계가 생성하는 그럴듯한 글의 형태에 대한 관심에서, 이제는 글의 내용에 대한 관심으로 이어지면서 신뢰성 문제가 대두되고 있다.

대화형 인공지능의 위험성

상업용 대화형 인공지능의 경우 ‘실수하지 않는 것’이 매우 중요하기 때문에 전통적인 규칙 기반 방식과 머신러닝, 딥러닝 등의 기계학습 방식을 적절히 함께 사용하는 것이 현재로선 최선의 방식이라 생각된다.

Thinking

바이브컴퍼니가 생각하는 대화형 인공지능

바이브컴퍼니가 생각하는 대화형 인공지능은 사용자의 의도로부터 시작하여 사용자와 상호 의사소통을 통해 사용자의 상황과 니즈를 이해하여 사용자에게 꼭 필요한 정보와 예상되는 정보까지 제공하는 대화형 인공지능이다.

현재 매우 많은 수의 대화형 인공지능 서비스들이 발표되고 있다. 사용자는 어떠한 대화형 인공지능 서비스가 있는지 검색해야 하는 상황에 직면했다. 또한, 대화형 인공지능을 구축한 기업 및 기관들도 대화형 인공지능에 대한 활용도를 높이기 위한 방안이 필요하다. 이러한 요구에 호응하고자 바이브컴퍼니에서는 다음과 같은 포털 형태의 대화형 서비스를 준비하고 있다.

향후 대화형 인공지능은 많은 분야에서 사람과 시스템 사이의 인터페이스를 담당하게 될 것으로 생각되며, 이를 위해서 대화형 인공지능에 대한 기술 정립 및 적용을 위한 준비가 필요한 시기라고 생각된다.