챗봇은 인간과 의사소통이 가능할까

 

| 챗봇 그리고 인간과 의사소통

이 질문에 답을 하기 위해서는 챗봇이 무엇인지, 인간과 의사소통이 무엇인지를 먼저 생각해봐야합니다. 챗봇은 대화라는 작업을 반복하는 프로그램이며 의사소통은 인간이 가지고 있는 생각이나 뜻이 서로 통하는 것을 의미합니다. 생각이나 뜻은 인격에서 나오는 것이기에 챗봇이 수행하는 작업으로서 대화는 본질적으로 의사소통이라 할 수 없습니다. 그러므로’ 챗봇은 인간과 의사소통이 가능한가’란 질문의 답은 당연히 ‘아니오’입니다. 이 질문은 ‘로봇이 인격을 가질 수 있는가?’와 유사한 질문으로 현대 SF에서 오랫동안 자주 다루어졌던 주제이기도 하죠. 영화계에서 인공지능이 독자적인 생각과 뜻을 가지고 행동하는 것을 부정적으로 보여준 사례는 터미네이터, 반대 경우는 자비스쯤이 되겠습니다.

인공지능이 ‘인격’이라 부를 수 있는 어떤 의지를 품고 의사소통을 할 수 있을까요? SF물에서 보여준 인공지능의 모습에 더하여 알파고의 승률로 인해 인공지능은 과대평가된 경향이 있습니다. 인간을 초월하는 능력을 가진 인공지능이 결국에는 인간을 대체하게 될거란 막연한 두려움을 줄 정도니까요! 하지만 현실적으로 인공지능이 수행할 수 있는 일은 말 그대로 ‘프로그램’ 수준에 불과하며 미래에도 인공지능이 인격을 가지고 인간의 적 혹은 히어로가 될 수 있는 날이 올지는 모르겠습니다. 인공지능은 인격을 가질 수 없습니다. 인격이 없기에 의사와 뜻을 전달하는 본질적인 의사소통은 불가능하죠. 그러나 규칙과 답이 정해져 있는 대화 즉, ‘프로그래밍’이 가능한 범위의 대화를 하는 기술은 가능합니다.

 

| 프로그래밍된 의사소통

의사소통의 이야기로 돌아가보겠습니다. 의사소통이란 가지고 있는 생각이나 뜻이 서로 통하는 것이다. 의사소통의 하위 기능에는 이해의 측면에 해당하는 듣기/읽기가 있고 표현 측면의 말하기 쓰기가 있습니다. 챗봇은 텍스트 기반의 프로그램이므로 읽기와 쓰기 기능으로 이루어지는 프로그램이라 생각하시면 됩니다. 지금의 인공지능은 어느 수준까지 이해하며 어떤 일을 할 수 있냐는 질문에 딥러닝 분야의 권위자 얀 르쿤은 ‘대상을 인식하고 자동차를 운전하며 문장의 의미를 잡아챌 수 있’는 수준이라 대답합니다.

 

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| Deep Learning

 

인풋에 대한 아웃풋을 내놓기 위해서 인공지능은 규칙을 습득해야만 하는 데 이 과정을 딥러닝이라 부릅니다. 딥러닝을 통해 훈련된 인공지능은 투입된 데이터의 공통점을 찾고 사용자의 의도에 근접한 값을 찾아 답을 내놓습니다. 이 떄 사용된 데이터가 많을 수록 알고리즘 모델이 정교할수록 사용자의 의도에 알맞는 답을 내놓는 스마트한 챗봇이 됩니다. 그러나 머신러닝은 고성능의 GPU와 양질의 데이터 등 고가의 자원이 필요한 작업이기에 시중에 나온 챗봇은 고도화된 의사소통을 지원한다기보다 특정 목적의 대화에 최적화된 챗봇이 대다수입니다. 시중의 많은 챗봇들은 데이터 베이스를 확보하여 사용자의 의도에 맞는 응답을 하도록 훈련되었다기보다는 특정 상황에 맞는 시나리오에 따라 답변하도록 구성된 프로그램입니다. 챗봇과 대화한 경험이 있는 분이라면 ‘잘 이해하지 못했습니다.’ ‘아직은 제가 모르는 것입니다.’ 따위의 답변을 받은 경험이 있으실 겁니다. 시나리오나 기존 데이터에 없는 정보가 아직 많기 때문이지요. 챗봇의 현주소를 본다면 기대보다 실망감이 앞설 수 있습니다. 그러나 챗봇은 분명 유용한 기술입니다.

 

| 마케팅 목적의 의사소통

그럼 챗봇은 어디에 쓰일 수 있을까요? 당장 구글의 플레이 스토어에서 챗봇을 검색해보면 수많은 대화형 어플이 쏟아져 나옵니다. 이 중 대부분은 오락 목적의 챗봇입니다. 오락 외 다른 목적으로 챗봇이 활발하게 도입되고 있는 분야는 비즈니스 마케팅 분야입니다. 이 경우 챗봇은 별도의 어플보다는 기존 업체가 가진 플랫폼에 기능을 추가하는 형태가 많습니다. 비즈니스 목적에서 챗봇을 도입하는 이유는 고객들과의 의사소통이 프로그램화 가능한 범위에 있기 때문입니다. 서비스를 이용하려는 사람들이 업체에 요구하는 의사소통의 내용은 서비스를 이용하여 얻게 될 편익과 비용에 관한 내용이 대부분입니다. 고객은 우선 어떤 서비스에 관심을 갖게 되면 그에 대한 정보를 얻기 원합니다. 서비스를 통하여 얻게 될 편익은 무엇인지 그를위해 지불해야할 비용은 얼마인지 같은 정보 말입니다. 서비스에 관심이 생긴 고객은 제품이나 궁금증을 해결하기 위해 인터넷 상에서 검색을 합니다. 고객들이 검색 후에도 원하는 정보를 찾을 수 없었다면 업체에 직접 소통을 요구하게 되겠지만 이 정도까지 서비스에 대한 열정이 지속될 수 있을까요?

 

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| 서비스 이용 정보를 얻는 단계

 

서비스에 대한 정보를 얻는 단계는 위와 같습니다. 이 과정에서 해당 서비스에 대한 절실한 필요가 없는 사람은 서비스 이용을 포기할 수밖에 없습니다. 굳이 시간을 들여 찾지 않아도 즉각 정보를 제공해주는 서비스도 많으니까요. 이런 고객의 접근 편리성을 위해 챗봇이 필요합니다. 챗봇은 관심 단계에서 즉시 고객이 원하는 정보를 제공해줄 수 있습니다. 

 


인공지능이 인간과 진정한 의미의 의사소통을 하기는 어렵습니다. 인공지능이 터미네이터나 자비스가 되는 것은 너무나 먼 미래의 이야기이며 스스로 학습하는 범용 인공지능의 구현 모습은 우리의 상상과는 사뭇 다를 가능성이 높습니다. 인공지능은 프로그램일뿐 인격을 대체할 수 없습니다. 그러나 프로그램이기에 기계가 할 수 있는 범위의 일은 대체 가능하며 현대 사회에서 부품이 되어야했던 인류에게 인간성을 돌려 줄 수는 있을 것입니다.

현재의 챗봇은 프로그래밍이 가능한 특정 분야의 의사소통은 분명 가능한 수준입니다. 이후로 챗봇이 어떤 채널에서 활성화 될지 정확히 예측할 수는 없지만 현재 기술적으로 활용 가능하며 높은 효과를 보일 수 있는 분야는 비즈니스 마케팅 분야가 대표적입니다. 챗봇은 서비스를 이용하고자 하는 고객들이 서비스에 대한 즉각적인 정보를 얻을 수 있는 채널이 되어 줍니다.

 

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