인공 지능의 시대가 온다 – 챗봇에 관한 모든 것

챗봇은 사람의 대화를 시뮬레이션하고 사용자 입력에 실시간으로 응답할 수 있는 인공지능 텍스트 생성기입니다.

인공지능 채팅 도구는 온라인 고객 서비스 솔루션으로 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 소규모 기업부터 주요 정부 기관에 이르기까지 모든 수준의 조직에서 챗봇 기술을 사용하여 고객 지원 서비스를 향상하고 있지요. 관리자는 고객의 문의 전화와 이메일에 응답하기 위해 고객 센터 직원에 의존하는 대신에 이제 AI 챗봇을 설정하여 효율적으로 고객의 불만을 해결하거나 도움을 제공할 수 있습니다.

챗봇은 일상적인 작업을 효율적으로 수행하는 대화형 도구입니다. 사람들이 챗봇을 좋아하는 이유는 작업을 빠르게 처리할 수 있도록 도와주기 때문인데요. 덕분에 우리는 기계가 복제할 수 없는 인간의 능력이 필요한 고차원적이고 전략적이며 원하는 다른 활동에 집중할 수 있습니다.

물론 챗봇 서비스는 고객 관리 자동화에만 사용되는 것은 아닙니다. 사용자와 ‘대화’하고 다양한 입력에 대화 방식으로 응답할 수 있는 소프트웨어는 모두 챗봇 기술로 간주할 수 있습니다.

챗봇을 제대로 정의하려면 이 기술이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다.

챗봇은 소프트웨어의 복잡성에 따라 다양한 방식으로 작동합니다. 가장 단순한 형태의 챗봇은 기본적인 단어 인식 시스템입니다. 요즘 많은 웹사이트 구석에서 볼 수 있는 ‘실시간 채팅’ 위젯 뒤에 있는 기술이 바로 이러한 챗봇입니다.

이러한 기본 봇은 스스로를 지능적인 것처럼 보이게 하려고 하지만, 실제로는 메시지에서 키워드를 스캔하는 기술에 불과합니다. 예를 들어, 인터넷 요금을 납부하고 싶은데 서비스 제공업체 웹사이트에서 올바른 페이지를 찾을 수 없는 경우 챗봇에게 이를 설명할 수 있습니다. 사전 프로그래밍 덕분에 챗봇은 사용자가 ‘지불’과 ‘청구서’라는 단어를 사용한 것을 알아채고 요금을 지불할 수 있는 페이지를 제안합니다. 유용하긴 하지만 첨단 기술이라고 보기는 어렵습니다.

반면에 진정한 인공 지능 챗봇도 있습니다. 이러한 시스템은 머신 러닝 기술을 사용하여 자체적으로 정보 네트워크를 지속적으로 개선함으로써 챗봇이 대화 데이터를 처리하고 단어와 개념을 연결하는 방식을 더욱 정교하게 만들 수 있습니다. 이 기술의 가장 주목할 만한 최근 사례는 OpenAI의 최신 챗봇인 ChatGPT입니다.

챗GPT와 같은 인공지능 챗봇 기술은 대화를 설득력 있게 시뮬레이션하고, 잘 구성된 주장과 아이디어를 제시할 수 있으며, 사람이 쓴 글과 거의 구별할 수 없는 텍스트 구절을 생성할 수 있습니다. 자연어 처리 시스템과 딥러닝 알고리즘 덕분에 이러한 챗봇 서비스는 대화 상대에게 매우 명료한 문장을 전달하며 반응이 빠릅니다.

많은 프로그램을 챗봇으로 볼 수 있지만, 일반적으로 크게 세 가지 범주로 나뉩니다.

버튼 챗봇(메뉴 챗봇이라고도 함)은 가장 단순한 형태의 봇입니다. 사용자에게 버튼이나 메뉴를 제시하고 사용자의 반응에 따라 해당 문제에 대한 해결책을 안내합니다. 이러한 버튼 기반 봇은 예를 들어 사용자가 저녁 식사 예약을 위한 시간대를 선택할 수 있는 레스토랑 예약 시스템에서 널리 사용됩니다. 그러면 봇은 사용자의 응답을 예약 시스템에 전달할 수 있습니다. 이러한 봇은 예약 접수, 설문조사 수행, 간단한 도움말 요청 처리와 같은 반복적인 작업에 적합합니다.

언어 또는 규칙 기반 챗봇은 버튼 봇보다 더 복잡하지만 AI 봇이 제공하는 미묘하고 관련성 높은 응답 수준에는 미치지 못합니다. 언어 모델은 사전 프로그래밍된 규칙 집합을 기반으로 합니다. 예를 들어, 봇이 특정 주제와 관련된 특정 수의 키워드를 수신하면 사용자에게 쿼리 해결에 도움이 될 수 있는 웹페이지 링크를 제공한다는 규칙이 있을 수 있습니다. 사용자가 느끼기에 더 자연스러울 수는 있지만, 버튼이나 키워드 기반 챗봇과 마찬가지로 정적이고 미리 설정된 규칙에 의존합니다.

가장 진보된 형태의 챗봇은 딥러닝 모델입니다. 이러한 시스템은 상호작용을 통해 지속적으로 개선되며, 더 많은 사람들이 사용할수록 더욱 사람처럼 말하고, 자연스러운 단어 연상을 하며, 과거의 실수를 피하는 방법에 대한 더 많은 데이터를 수집합니다. 딥러닝 시스템이 발전하는 속도는 놀라울 정도로 빠른데요. 오늘날의 챗봇은 설득력 있는 긴 형식의 대화에 참여하고, 복잡하고 잘 구성된 에세이를 작성하며, 간단한 코드 작성까지 할 수 있습니다.

오늘날 인터넷에는 수백만 개의 챗봇이 활성화되어 있습니다. 아래 글에서는 주목할 만한 몇 가지 사례를 소개하겠습니다.

많은 사람들이 최초의 챗봇으로 간주하는 엘리자(ELIZA)는 1990년대 초 MIT에서 개발한 컴퓨터 프로그램입니다. 엘리자는 오늘날에도 많은 봇이 그렇듯이 키워드를 사용했습니다. 이 챗봇은 단어를 인식하고 관련 문구 또는 개방형 질문으로 응답할 수 있었습니다. 이 원시적인 시스템은 오늘날의 AI 챗봇과는 거리가 멀었지만, 지금의 위치에 오기까지 중요한 발판이 되었습니다.

2000년대 중반, 롤로 카펜터(Rollo Carpenter)라는 영국 프로그래머가 초기 AI 기반 챗봇을 개발했습니다. 이 챗봇에 머신 러닝을 사용하여 시간이 지남에 따라 성능을 개선한 것이 바로 일반 대중을 위한 엔터테인먼트로서 온라인에서 인기를 얻은 최초의 챗봇 중 하나인 재버왁키(Jabberwacky)였습니다. 이 프레임워크는 훨씬 더 인기 있는 챗봇인 클레버봇(Clevertbot)의 기반이 되었습니다. 이러한 시스템은 대중의 의식 속에 챗봇을 대중화하는 데 큰 역할을 했습니다.

2022년, OpenAI는 강력한 AI 챗봇인 챗GPT를 출시했습니다. 이 프로그램은 고급 딥러닝 기술을 사용하여 실제와 같은 인간 상호 작용을 시뮬레이션하고 긴 대화에 참여할 수 있습니다. 챗GPT는 일관된 에세이와 프로그래밍 코드를 작성하고 소프트웨어 문제를 해결할 수 있는데요. 따라서 사람들의 입에 오르내리며 AI의 잠재력에 대한 인식을 불러일으켰습니다. 이와 같은 AI 챗봇 시스템은 엄청난 가능성을 가지고 있으며, 코딩의 버그와 취약점을 찾아내어 사이버 보안을 개선할 수도 있습니다.

챗봇은 고객 질문에 대한 답변부터 코드 디버깅에 이르기까지 다양한 사용 사례가 있습니다. 다음은 챗봇을 효과적으로 활용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

• 고객 서비스 – 웹사이트 챗봇의 가장 광범위한 사용 사례 중 하나는 고객 관리 및 지원 분야입니다. 한때는 모든 질문이나 불만 사항을 고객 서비스 팀이 처리해야 했지만, 이제는 이러한 프로세스 중 적어도 일부는 간단한 챗봇을 통해 자동화할 수 있습니다. 많은 고객이 로봇보다 사람에게 더 나은 서비스를 기대하지만, 챗봇은 실제로 상당수의 간단한 문의를 해결할 수 있습니다. 이론상으로는 사람이 상담에 더 많은 시간을 할애할 수 있기 때문에 사람의 도움이 필요한 고객에게 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
• 자동 메시지 – 챗봇은 메시징 앱이나 SMS를 통해 사람들에게 연락하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 기업들은 봇을 이용해 간단한 설문조사를 실시하기도 하고, 온라인 비즈니스는 Facebook이나 WhatsApp 메신저 봇을 설정해 문의에 자동으로 응답하도록 할 수 있습니다. 메시징 애플리케이션을 통해 작동하는 봇은 다른 시스템과 통신하여 데이터베이스를 업데이트하고 메시지 데이터로 애플리케이션을 예약할 수도 있습니다.
• AI 어시스턴트 – 향상된 챗봇 기술은 가상 비서의 역할을 하며 다용도로 사용될 수도 있습니다. 챗봇은 사용자 경험을 개선할 뿐만 아니라 사용자를 대신하여 특정 업무를 효과적으로 실행할 수도 있습니다. 일부 챗봇 어시스턴트는 사람의 목소리를 흉내 내어 사용자를 대신하여 전화를 걸어 예약 및 약속을 잡을 수도 있습니다.

챗봇 기술에는 몇 가지 분명한 장단점이 있습니다. 이 새로운 기술이 우리에게 오직 이익만 줄지는 확신할 수 없습니다. 사용 여부를 결정하기 전에 장단점을 잘 따져봐야 합니다.

비록 챗봇은 아직 의미 있는 대화에 참여할 수 있는 능력을 가지고 있지 않더라도 충분히 유용합니다. 기업은 고급 AI 봇을 통해 지출을 줄이면서 콘텐츠 제작을 확장하고, 새로운 소프트웨어 애플리케이션을 구축하며, 기술적 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 이러한 챗봇은 고객 서비스 경험을 개선하여 신속한 응답과 쿼리 해결을 가능하게 합니다.

동시에 챗봇은 악의적인 목적으로도 사용될 수 있습니다. 해커는 피해자와 직접 대면하지 않고도 페이스북 챗봇을 설정하여 소셜 엔지니어링 공격의 표적으로 삼을 수 있습니다. 정치 공작원이 트위터 챗봇을 통해 잘못된 정보와 가짜 뉴스를 퍼뜨릴 수도 있습니다. 딥페이크 동영상 기술을 사용한 AI 기반 사기는 이미 사회적 문제가 되고 있으며, 챗봇은 이러한 위협을 더욱 심화시킬 것입니다.

챗봇이 해킹될 수 있나요?

물론입니다. 공격자는 시스템을 해킹하여 챗봇이 멀웨어나 랜섬웨어를 사용자의 디바이스에 유포하도록 만들 수도 있습니다. 챗봇이 암호화와 같은 방법을 사용하여 고객 데이터를 제대로 보호하지 않으면 데이터 도난이 발생할 수 있습니다. 데이터 변조도 가능하며, 이로 인해 데이터가 손실되거나 사용할 수 없게 될 수 있습니다.

챗봇 기술의 발달과 함께 이제 사이버 보안은 개인의 일상의 영역에서 신경 써야할 요소가 되었습니다. 인터넷 연결을 VPN으로 보호하거나 바이러스 및 위협 방지와 같은 보안 툴을 사용하는 것을 권장합니다.

부정적인 측면에도 불구하고 챗봇은 분명 앞으로 계속 사용될 것이므로, 이 기술의 미래가 어떻게 될지 예측해보는 것이 필요합니다.

챗봇은 앞으로 더욱 역동적으로 발전할 것입니다. 운영 효율성이 향상됨에 따라 챗봇은 인간이 감당할 수 없는 속도로 복잡한 작업을 수행할 수 있게 될 것이 분명합니다.

가까운 시일 내에 챗봇은 고객 지원을 위한 주요 시스템이 될 것이며, 기업은 챗봇이 문제를 완전히 해결할 수 없는 매우 특정한 경우에만 실제 사람의 개입에 의존하게 될 것입니다. 현재의 챗봇은 인간 고객 관리 전문가보다 민첩성이 부족할 수 있지만 이는 일시적인 문제일 뿐입니다.

챗봇 기술은 곧 일반 사용자가 더 이상 인간과 챗봇을 구분할 수 없는 지점에 도달할 것으로 예상됩니다. 하지만 AI 챗봇 기술의 발전과 이에 따라 발생할 수 있는 사회 경제적인 문제나 보안 위협에 대한 막연한 두려움 보다는 능동적인 마음을 가지는 것이 중요합니다. 인공 지능 신기술을 이해하여 현명하게 잘 사용할 수 있는 우리가 될 수 있기를 바랍니다.