인공지능 챗봇(chatbot)이란? 특징과 장단점 한계

챗봇이란

'Chatting(대화)'과'Bot(프로그램)'을 결합한 말로, 자동, 대화 프로그램을 말하며 패턴 매칭형과 인공지능형 등 다양한 종류가 있습니다.

 

LINE, 페이스북, '채팅'이라고, 이러한 채팅 앱이나 SNS에'자동으로 SNS에' 발신, 응답을, 하는 것'을 '봇'이라고 합니다.

 

기업에서 개발할 뿐만 아니라 개인에 의해 개발된 것도 있으며 종류도 다양합니다. 또한 최근 음성으로 대화할 수 있는'AI스피커'도 속속 출시하고 있습니다.

 

 

인공지능과 챗봇의 관계

 

챗봇 종류 중 한 가지로 인공지능을 탑재한 인공지능형 챗봇이 있는데, 인공지능의 개발을 진행하여 보다 자연스러운 대화를 가능하게 하려는 시도가 이루어지고 있습니다.

 

대화 이력 등의 데이터로부터 학습하는 능력과 구조를 가진 기계학습(머신러닝)에 의한 것을 인공지능이라고 부르는데, 머신러닝은 인간이 직접 인위적인 조정, 수정이 필요했습니다.

하지만 최근에는 딥 러닝이라는 인공지능 개발의 새로운 돌파구가 생겨났는데, 딥 러닝이란 '컴퓨터 스스로가 데이터에 포함된 잠재적인 특징을 파악하여 보다 정확하고 효율적인 판단을 실현시키는 기술이나 수법'을 칭합니다.

사람대신-자동으로-응답해주는-챗봇

챗봇과 딥러닝의 관계

 

딥러닝이란 인간의 뇌에 있는 신경세포(뉴럴네트워크)를 모방해 시스템을 만드는 움직임과 기술을 말하며 사람이 매개변수를 설정하는 것이 아니라 컴퓨터 자신이 학습하는 것이 큰 특징입니다.

챗봇 개발은 빅데이터라는 엄청난 양의 정보를 참조하여 대화의 법칙과 규칙을 학습합니다. 그렇게 함으로써 보다 자연스러운 채팅봇이 되어 현재의 문제점을 해결할 가능성이 충분히 있다고 합니다.

이상적인 것으로는 이용자들의 수많은 문답 중 데이터를 스스로 배우고 자신의 문맥을 구성하여 응답하는 것입니다.

그러나 현재 그러한 최첨단 기술(예:챗GPT)은 어떤 답변을 할지 알 수 없기 때문에 일반 기업이 사용할 수 없으며 연구 개발이나 엔터테인먼트 목적으로 제한되어 있습니다.

 

또한, 현재 인공 지능이 구현하는 것은 음성, 화상 인식 또는 문장의 의미 해석을 수행한 다음 최종적으로 미리 준비된 제한된 답변집 내에서 답변하는 것으로 한정돼 있습니다.

 

머신러닝은 교과서 데이터를 기반으로 인간이 만들고 테스트하는 것으로, 본래의 딥러닝이나 기계가 완전히 학습하기까지 의 기술은 이르지 못했습니다.

 

챗봇의 두 가지 유형

 

챗봇은 두 가지로 분류할 수 있는데, 설정된 시나리오에 따라 대화를 진행하는 '시나리오형'과 AI가 학습한 데이터를 토대로 사용자 질문에 대해 최적의 답변을 선택하는 'AI형'입니다.

각방법과 특징은 다음과 같습니다.

 

시나리오 유형

 

시나리오유형의 챗봇은 규칙기반유형이라고도 합니다.

사용자에게 몇 가지 선택사항을 제시하고, 선택사항 중에서 필요에 맞는 것을 선택하는 구조로, 선택사항에 따라 행동과 선택을 제공하고, 반복에 따라 질문을 좁히는 트리 구조로 커뮤니케이션을 수행합니다.

챗봇 자체는 대화를 인식하지 않고 미리 작성한 시나리오에 대해서 질문이 나뉘기 때문에 '자주 질문'과 같은 정형화된 문의에 대한 응답이나 설문 조사와 같은 마케팅에 사용되는 경우가 많습니다.

 

장점

 

• 시나리오 데이터베이스만 있으면 어려운 작업이나 전문 지식이 없더라도 챗봇을 쉽게 도입할 수 있습니다.
• 인공지능형보다 저렴한 비용으로 도입·운영이 가능합니다.
• 텍스트를 입력할 필요가 없기 때문에 텍스트를 입력하는 것이 어려운 사용자 또는 사용자가 이용하기 쉽습니다.
• 미리 설정한 시나리오에 오류가 없는 한 사용자가 원하는 정보를 올바르게 답변할 수 있습니다.

 

단점

• 시나리오에 설정되지 않은 답변은 불가능합니다.
• 복잡한 질문에 대응하기가 어렵습니다.
• 챗봇이 응답할 수 없는 질문을 받았을 때 사용자와의 원활한 액세스를 구축하는 것이 중요합니다.

 

인공지능형

 

인공지능 챗봇은 머신러닝이 탑재된 챗봇을 말하며, 사용자의 난해한 질문에도 어느 정도 대응할 수 있어 시나리오형보다 복잡한 질문에 답할 수 있는 특징이 있습니다.

 

인공 지능은 미리 학습된 데이터 외에도 사용 이력에 따라 수집된 데이터를 배우고 응답의 정확성을 향상합니다.

인공지능형 챗봇의 큰 특징은 직접 축적된 데이터를 배우기 때문에 사용자가 자주 이용할수록 답의 폭이 넓어지고 대응 등이 가능해져 지금까지 사업자가 직접 응대해 온 문의들도 챗봇으로 해결할 수 있게 됩니다.

단점은 도입 후 운영 기반을 구축하기 위해 학습 기간이 필요하며, 고급 기능이 장착되어 있기 때문에 도입 비용이 비싸다는 것입니다.

또한, 고성능 인공 지능형 챗봇조차도 서투른 영역이 존재합니다.

인간의 판단이 필요한 모호한 표현, 전문 지식이 필요한 고도로 질문된 질문, 개별 의제 또는 주장에 대응할 수 없습니다.(약 인공지능)

인공지능형 챗봇의 특기 분야, 서투른 분야를 사전에 파악해야 효과적이고 효율적인 운용으로 이어질 것입니다.

 

채팅봇의 한계

 

시나리오 설계의 어려움

 

다음 두 가지는 챗봇의 과제로 가장 자주 언급되는 것들입니다.

 

• 인간적인 답변이 불가능
• 시나리오상 없거나 사전에 없는 답변은 불가능

첫째로 예를 들면 '내가 이 옷을 입었을 때 다른 사람들이 어떻게 생각할까?', '어떤 색이 나에게 어울릴까?' 등 인간적인 답변이 어려운 질문

 

둘째로는 시나리오에 없는 질문에 답할 수 없다는 점입니다. 위와 같은 감정적인 부분이나 가장 가까운 상점의 재고 상황과 같은 데이터는 시나리오 설계만으로는 대응할 수 없습니다.

위와 같은 두 가지 문제를 해결하기 위해 직원과 같은 사람으로 대응하고, 상품 정보, 상점 정보와 같은 외부 데이터와 연결하는 것이 중요합니다.

아직-기술적인-한계가있는-채팅봇

 

마치며, 챗봇은 채팅을 이용한 자동 대화 프로그램입니다. 컴퓨터가 사람을 대신해 창구에 서는 것으로, 24시간 대응 가능하고 인건비의 삭감을 실현시키고 있습니다.

하지만 챗봇만으로 이용자가 완벽히 만족하는 답변을 할 수 없는 것이 현실입니다. 따라서 채팅봇의 대응할 수 없는 범위는 기존과 같이 직원이 대응해야 합니다.

챗GPT와 같이 고도로 발달된 챗봇들이 출시되어 이용자들이 원하는 답변을 할 수 있게 된다면 많은 변화가 예상이 됩니다.

 

이용자들과 사업주들은 편리하고 유용하게 사용할 수 있지만, 그만큼 일자리가 감소한다는 부작용도 따를 것입니다. 양날의 검이라는 미래기술들 앞으로 어떻게 변화할지 지켜봐야 될 거 같습니다.

 

 

 

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