인공지능 기술의 발전이 최근 5년간 급속도로 발전하면서 이제는 핸드폰에 탑재되면서 AI가 개인화도 이미 진행된 상황입니다. 가장 최근에 미국에서 개발되어 판매 중인 Rabbit Inc 사의 Rabbit r1이 바로 그 대표적인 사례입니다. 하지만, 은행 계좌에 비밀번호가 있듯이 프로그램에서는 API 키가 존재하는데 API 키를 제품에 그대로 심어두어 보안성에 문제가 발생하는 이슈도 보고되고 있습니다.
이번 포스팅에서는 챗봇에 대한 개념에 대해서 구체적인 개념과 어떤 수준까지 개발되었는지, 개발 수준으로 보았을 경우 미래에 어느 수준까지 개발될지에 대한 예측 그리고 시장 및 기업에서 사용중인 활용 사례까지 조금 자세하게 살펴보도록 하겠습니다.
AI 챗봇이란?
챗봇이라는 개념은 ELIZA라는 간단한 대답이 지정된 질문 기반의 모델이 1966년 개발되며 처음 개념이 생겼습니다. 챗봇은 질문을 제시하고 사용자의 대답에 대화를 이어가는 개념의 프로그램을 의미했었습니다.
지금은 AI의 발전으로 사람의 언어를 처리하는 자연어 처리(NLP)기술과 사람과 같이 뇌를 인공적으로 만들어 판단이나 추론을 진행하게 하는 머신러닝(ML)기술을 적용하여 챗봇이 한 단계 발전하여 AI 챗봇으로 기능이 진보하였습니다.
가장 핵심적인 기능의 발전은 바로 대화를 통한 정보의 전달성입니다. 단순한 질문에 대답을 넘어서 지금은 원하는 이미지를 생성하고 Google이나 Naver와 같은 검색엔진을 통해 정보를 찾아보는 것이 아닌 AI가 이런 데이터를 사전에 학습하여 질문을 하면 가장 적절한 데이터를 전달 해주는 검색 엔진의 기능까지 발달하였습니다.
AI 챗봇의 현황
가장 시장에서 활발한 제품들로는 OpenAI 사의 ChatGPT, Google 사의 Gemini, 네이버 사의 클로바 X 등이 대표적으로 활용되고 있습니다.
지금도 계속 AI 챗봇이 끊임없이 새로운 모델로 개발되어 기존의 자사의 제품에 적용되거나, 스타트업으로 새로 만들어진 모델이 오픈소스로 공개되는 방식으로 출시되는 상황입니다.
가장 진보된 기술로는 카메라를 통해 별도의 입력 방식 없이 대화를 통해 명령을 내리고 대화를 통해 답변을 주고받는 형식까지 공개되었습니다. 마치 영화 아이언맨의 자비스가 떠올려지는 상황입니다.
이제는 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML), 대형 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전(CV)를 모두 종합시킨 하나의 완성된 지능이 만들어지는 상황입니다.
심지어는 언어를 배울 필요도 없이 동시 통역, 번역을 진행해주는 수준에 이르렀으며 통역사들의 수준에 근접하는 발전을 이루었습니다.
대부분의 소프트웨어들은 자사의 AI를 개발하여 제품에 기능을 추가하여 구독료를 지불하면 사용할 수 있는 방식으로 공개하고 있습니다.
챗봇의 미래 전망
지금도 여러 분야의 AI 전문가들이 시장에서는 많은 개발을 통해 다양한 분야에 AI 기술을 개발하여 적용하고 있는 상황입니다.
하지만, 모두 그 한계를 예측하지 못하고 있습니다. 과연, 사람에 근접한 지능을 가진 상태의 인공지능을 개발할 것인가. 혹은, 데이터의 부족으로 지금이 가장 진보된 발전 상태로 빙하기가 올 것인가.
학자들은 후자를 예측하고 있습니다. 가장 우선적으로 AI의 선풍을 불어온 chatGPT의 경우에도 무분별한 데이터를 기반으로 학습시켜 만든 인공지능인 만큼 존재하는 데이터를 거의 모두 학습한 상태에서 더 많은 데이터를 입력하지 못한다면 성능의 개선이 없을 거라 주장하고 있습니다.
5년 안에 결정될 사항이지만, 이는 AI 자체의 성능 문제이며 시장에 출시되는 챗봇은 이제 적용되고 개발되는 단계임에 따라 많은 부분에서 사용 사례가 많이 등장할 것으로 예측됩니다.
지금은 고객 서비스(CS), 개인 비서, 교육, 검색 엔진 수준에서 더 발전하고 있지만 법률의 도움과 기술의 발전만 뒷받침되면 작게는 가사도우미 AI, 개인용 AI 등 크게 보면 AI 판사 및 검사와 같은 서비스가 등장하지 않을까 조심스럽게 예측해 봅니다.
챗봇의 활용 사례
그럼 세부적으로 챗봇이 어떤 방식으로 시장에서 개발되어 사용되고 있는지에 대해서 조금 더 자세하게 보도록 하겠습니다.
1. 고객 서비스 대응
고객 서비스는 AI 챗봇이 가장 보편적으로 활발하게 사용되고 적용된 분야 중 하나로 평가됩니다. 고객 서비스를 대응하기 위해 기업들은 상담사를 채용하여 한정된 시간에 별도의 공간을 마련하여 많은 비용을 소비하며 진행시켰었습니다.
하지만, 챗봇의 개발 및 적용으로 24시간 처리 가능이라는 역사를 처음 만들었으며 실시간으로 고객의 필요 서비스를 처리하며 비용 역시 큰 비중으로 줄어들며 효율성이 극에 달하고 있습니다.
예시로 온라인 쇼핑몰을 들면, AI 챗봇을 자사에 맞게 개발하여 제품 추천, 제품 반품 및 교환, 주문 상태 확인 등에 적용하여 많은 업무를 처리하는 상태입니다.
사용자들의 사용 패턴이나 응답 데이터를 기반으로 모델에 학습을 진행하여 필요한 기능을 끊임없이 개발하는 과정을 거쳐 성능은 더 높아지고 있습니다.
2. 개인 비서
다음은 개인 비서 부분입니다. 제품을 개발하면 가장 먼저 고려하는 특성은 바로 개인화 가능 여부입니다. 지금 여러분이 소유하고 계시는 핸드폰에도 대부분 AI 기능이 적용되어 있습니다.
예를 들면, 구글의 어시스턴트, 애플의 시리, 아마존의 알렉사, 삼성의 빅스비는 사용자의 일정 관리, 알람 설정, 메시지 전송, 정보 검색 등 많은 서비스를 수행합니다.
가장 많은 도움이 된 분들은 바로 장애인 분들이라 생각됩니다. 시각장애인 분들은 조작이 불가하기 때문에 대화를 통한 필요 작업 처리가 가능하기 때문입니다.
더 나아가 개인 비서 AI는 사용자의 음악 취향을 통한 추천이나 상품의 추천 혹은 헬스 분야에도 적용되어 사용자들 각각의 행동 패턴을 분석하여 건강 상태를 측정하는 기술을 통해 보고합니다.
3. 교육 및 학습
교육 분야에서는 이제는 선생님의 수요가 많이 줄어들 만큼 많은 발전이 있는 분야입니다. 어플을 통해 개인별 수준에 맞은 문제를 추천하고 시험 결과를 통해 부진한 분야의 강의와 문제를 추천하여 반복 학습을 진행하도록 하는 맞춤형 학습 경로 제시 기능까지 추가된 상황입니다.
모르는 수학 문제가 있다고 예시를 들면, AI 챗봇은 수학 문제를 풀기 위한 전반적인 개념을 모두 설명하며 이를 통해 풀이 과정을 단계적으로 나아가게 도움을 줍니다.
이런 개인화 선생님의 기능을 하는 챗봇의 효과로 실제 많은 학생들이 이런 프로그램을 통해 학습을 진행하고 있습니다.
4. 검색 엔진
검색 엔진 분야에는 Google이 가장 앞선 것으로 다들 많이 사용하고 있는 상태이기에 설명이 필요 없다고 생각합니다. 하지만, 최근 미국에서는 검색 엔진의 독점을 문제 삼으며 이런 독점을 파괴하고자 시도 중입니다.
많은 기업들이 기존의 검색 엔진을 뚫고 AI를 통한 검색 엔진으로 장악하기 위해서 많은 시도를 하는 중입니다. 하지만, 뚜렷한 결과는 없는 만큼 아직은 조금 두고 지켜봐야 합니다.
지금의 검색 엔진의 경우 다수의 사람들이 정보를 자신의 사이트에 게시하면 이를 검색 엔진이 검색어를 통해 추천 해주는 방식으로 운영되는데 검색 엔진에 AI를 적용을 한다고 성능이 더 좋을지는 아직 미지수입니다.
마치며
AI 챗봇은 이미 실생활에 많은 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 기술의 발전 속도에 따라 AI 챗봇의 지능은 더 상승하여 성능이 더 높아질 것으로 기대됩니다. 최근 개발된 대화형 AI가 챗봇의 역할을 어떻게 변화할 지가 가장 중요하다고 생각됩니다.
이번 포스팅에서는 AI 챗봇에 대한 개념, 현황과 미래 예측, 그리고 실사용 현황에 대해서 자세하게 다루어 보았습니다. 다음 포스팅에서도 유익한 IT 정보로 찾아오겠습니다. 감사합니다.