챗봇

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1. 개요

챗봇은 앨런 튜링의 튜링 테스트 제안을 시작으로 발전해온 기술로, 인간과 유사한 방식으로 대화할 수 있는 컴퓨터 프로그램이다. 초기에는 ELIZA와 PARRY와 같은 단순한 패턴 매칭 기반으로 시작하여, A.L.I.C.E., Jabberwacky를 거쳐 최근에는 GPT와 같은 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 챗GPT와 같은 형태로 발전했다. 챗봇은 고객 서비스, 기업 내부 플랫폼, 의료, 정치, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되며, 텍스트, 음성 인식, 자연어 처리 등의 기술을 사용한다. 하지만 챗봇은 개인 정보 유출, 가짜 뉴스 확산, 일자리 감소, 편향성, 악의적인 사용 등의 윤리적, 사회적 문제를 야기할 수 있으며, 데이터베이스의 한계, 언어의 불규칙성, 비선형 대화 처리의 어려움 등의 기술적인 한계도 존재한다.

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챗봇 - 가상 비서
가상 비서는 음성 또는 텍스트 입력을 해석하여 정보 제공, 일정 관리, 기기 제어 등 다양한 작업을 수행하는 소프트웨어 에이전트로서, 시리, 알렉사, 구글 어시스턴트와 같은 다양한 형태로 발전해 왔으며, 챗GPT와 같은 생성형 AI 기반 가상 비서의 등장과 함께 발전하고 있지만 개인 정보 보호와 같은 과제도 존재한다.
챗봇 - 챗GPT
챗GPT는 오픈AI가 개발한 GPT-3.5 기반의 대화형 인공지능 서비스로, 인간과 유사한 텍스트 생성, 코드 생성, 보고서 작성, 번역 등의 다양한 기능을 제공하지만, 편향된 정보 생성, 데이터 유출, 윤리 및 저작권 문제 등의 논란도 있으며, 유료 서비스를 포함한 다양한 형태로 제공되고, 지속적인 모델 개발을 통해 성능을 향상시키고 있다.

챗봇
지도 정보
기본 정보
종류	컴퓨터 프로그램
다른 이름	채팅 로봇 인공지능 챗봇 토커봇
영어 이름	chatbot, chatterbot
설명	사용자와 대화하는 데 사용되는 컴퓨터 프로그램
역사
초기 챗봇	ELIZA (1966년) PARRY (1972년)
주요 발전 시기	1990년대: 인공지능 연구 발전 2000년대: 인터넷과 모바일 보급 2010년대: 머신러닝 기술 발전
최근 동향	2022년 말: ChatGPT 등장 2023년 초: GPT-4 등장 기업들의 챗봇 도입 증가
기술
기반 기술	자연어 처리 (NLP) 인공지능 (AI) 머신러닝
대화 처리 방식	규칙 기반 검색 기반 생성 모델 기반
학습 방식	지도 학습 비지도 학습 강화 학습
활용 분야
고객 서비스	자주 묻는 질문 응답 상담 및 불만 처리 예약 및 주문 처리
교육	학습 도우미 외국어 학습 튜터링
마케팅	고객 참여 유도 제품 추천 광고
기타	개인 비서 정보 검색 엔터테인먼트
주요 챗봇 종류
종류	챗봇 메시징 앱 챗봇 음성 챗봇 인공지능 챗봇 대화형 AI
챗봇의 진화
단계	단순 응답 챗봇 문맥 인식 챗봇 감정 인식 챗봇 개인화 챗봇
평가
평가 기준	사용 편의성 응답 정확도 대화 능력 감정 처리 능력
대표적인 평가	튜링 테스트
챗봇의 미래
발전 방향	개인화 및 사용자 맞춤형 서비스 강화 인간과 유사한 대화 능력 향상 다양한 분야와의 융합 확대 윤리적 문제 해결 및 안전성 확보
주요 챗봇 기업 및 서비스
주요 챗봇	ChatGPT Google Bard Bing Chat Amazon Lex Dialogflow
메시징 앱 챗봇	페이스북 메신저 챗봇 라인 챗봇 카카오톡 챗봇

2. 역사

챗봇의 역사는 1966년 조셉 와이젠바움이 개발한 ELIZA와 1972년 개발된 PARRY와 같은 초기 챗봇 프로그램에서 시작되었다.^[141]^[142]^[143]^[144] 이후 A.L.I.C.E., Jabberwacky 등 다양한 챗봇이 등장했다.

1978년부터 1983년까지는 Janet Kolodner가 주도한 CYRUS 프로젝트를 통해 사이러스 반스를 모방한 챗봇이 만들어졌다.^[10] 이 챗봇은 사례 기반 추론을 활용하고 유나이티드 프레스 인터내셔널의 뉴스를 통해 데이터베이스를 업데이트했다. 사이러스 반스의 사임 이후, 연구팀은 에드먼드 머스키를 모방한 챗봇도 제작했다.^[12]^[11]

최근에는 뢰브너 상과 The Chatterbox Challenge와 같은 챗봇 경진 대회가 열리고 있다.^[13] 또한, 2017년 GSoC 기간 동안 DBpedia 챗봇이 개발되기도 했다.^[14]^[15]^[16]

2. 1. 튜링 테스트

1950년, 앨런 튜링은 계산 기계와 지능 논문을 발표하고 지능의 기준으로 현재 튜링 테스트로 불리는 것을 제안했다. 이 테스트는 컴퓨터 프로그램이 인간으로 가장하여 인간 판정자와 문서를 통해 실시간으로 대화를 나누고, 판정자가 대화 내용만으로 프로그램과 진짜 인간을 확실히 구별할 수 없는지 여부로 판단한다. 1966년에 발표된 조셉 와이젠바움의 프로그램 "ELIZA"는 마치 진짜 인간과 대화하는 것처럼 사용자를 속일 수 있다는 점에서 큰 관심을 모았다. 그러나 와이젠바움 자신은 ELIZA가 지적이라고 말하지 않았으며, 논문 서문에서는 오히려 허상을 폭로하기 위한 연습 과제로 소개하고 있다.

ELIZA의 주요 작동 방식(이후 채팅봇 설계자들에 의해 모방됨)은 입력된 대화문에서 단서가 되는 단어나 구절을 인식하고, 미리 준비되거나 프로그램된 응답을 출력함으로써, 보기에 유의미한 형태로 대화를 진행한다. 예를 들어 "MOTHER(어머니)"라는 단어를 포함하는 입력에 대해 "TELL ME MORE ABOUT YOUR FAMILY(당신의 가족에 대해 더 자세히 알려주세요)"라고 응답한다. 표면적인 처리만 해도 이해한 것 같은 착각이 생긴다. ELIZA는 이러한 착각이 놀라울 정도로 쉽게 일어난다는 것을 보여주었다. 대화의 응답이 "지적"이라고 해석될 수 있는 경우, 인간은 그것을 호의적으로 판단하려는 경향이 있기 때문이다.

인터페이스 설계자들은 컴퓨터 출력을 순수하게 대화로 해석하려는 인간의 적응성을 유용한 목적을 위해 활용할 수 있다는 것을 알게 되었다(실제로는 상당히 단순한 패턴 매칭에 기반하고 있더라도). 많은 사람들이 인간적인 프로그램과의 대화를 꺼리지 않는다. 따라서 사용자로부터 정보를 얻어야 하는 대화형 시스템에서 그 정보가 비교적 단순하고 예측 가능한 범주로 분류되는 한, 채팅봇 형태의 기술이 유용할 가능성이 있다. 예를 들어 온라인 도움말 시스템에서 사용자가 필요로 하는 정보의 영역을 특정하기 위해 채팅봇 기술을 효과적으로 활용하여 형식적인 검색이나 메뉴 시스템보다 "사용하기 쉬운" 인터페이스를 제공할 수 있다.

2. 2. 초기 챗봇

1966년에 개발된 ELIZA, 1972년에 개발된 PARRY는 초창기 챗봇의 대표적인 예시이다.^[141]^[142]^[143]^[144] 이후 A.L.I.C.E., Jabberwacky와 같은 챗봇들이 등장했다. 2017년 이스라엘 회사 SnatchBot은 감정 분석 기능을 갖춘 챗봇 생성 웹사이트를 출시했다.^[145]

앨런 튜링이 제안한 튜링 테스트는 조셉 와이젠바움이 개발한 엘리자 프로그램에 대한 관심을 불러일으켰다. 엘리자는 사용자가 실제 사람과 대화하는 것처럼 느끼게 만들었지만, 와이젠바움은 엘리자가 진정한 지능을 가진 것은 아니라고 밝혔다.

엘리자는 입력된 문장에서 특정 단어나 구절을 인식하고, 미리 준비된 응답을 출력하는 방식으로 작동했다. 이러한 피상적인 처리에도 불구하고, 엘리자는 사용자와의 대화에서 이해의 환상을 만들어냈다. 이는 인간이 대화 내용을 긍정적으로 해석하려는 경향이 있기 때문이었다.

인터페이스 설계자들은 이러한 인간의 경향성을 활용하여, 실제로는 단순한 패턴 매칭 기반의 챗봇이라도 사용자가 진정한 대화로 인식하게 만들 수 있음을 알게 되었다. 이는 온라인 도움말 시스템과 같이 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공하는 데 챗봇 기술이 유용하게 활용될 수 있음을 보여준다.

초기 챗봇 중 주목할 만한 것으로는 ELIZA(1966)와 PARRY(1972)가 있다. 최근 주목받는 프로그램으로는 A.L.I.C.E., Jabberwacky 등이 있다.

1978년부터 1983년까지 Janet Kolodner가 이끈 CYRUS 프로젝트는 사이러스 반스(제57대 미국 국무장관)를 시뮬레이션하는 채팅봇을 제작했다.^[10] 이 챗봇은 사례 기반 추론을 사용했으며, 유나이티드 프레스 인터내셔널의 뉴스를 통해 데이터베이스를 업데이트했다. 사이러스 반스의 사임 이후, 연구팀은 에드먼드 머스키를 시뮬레이션하는 챗봇을 제작했다.^[12]^[11]

자연어 처리는 AI 연구의 관련 분야 중 하나이다. 약한 AI 분야에서는 특정 기능을 위해 특별히 제작된 소프트웨어나 프로그래밍 언어가 사용된다. 예를 들어, A.L.I.C.E.는 대화형 에이전트 기능에 특화된 AIML이라는 마크업 언어를 사용했다.^[2] 그러나 A.L.I.C.E.는 패턴 매칭 기술에만 기반하며, 1966년 ELIZA와 마찬가지로 추론 능력은 없다.

Jabberwacky는 정적인 데이터베이스 대신 실시간 사용자 상호 작용을 통해 학습한다. 최근 일부 챗봇은 진화 알고리즘을 결합하여 대화를 통해 의사소통 능력을 최적화하기도 한다.

챗봇 경진 대회는 뢰브너 상과 The Chatterbox Challenge 등이 있다.^[13]

DBpedia는 2017년 GSoC 기간 동안 챗봇을 만들었다.^[14]^[15]^[16]

2. 3. 패턴 매칭 기반 챗봇

ELIZA(1966년)와 PARRY(1972년)는 초기 챗봇의 대표적인 예시이다.^[141]^[142]^[143]^[144] 이후 A.L.I.C.E., Jabberwacky와 같은 챗봇들이 등장했다.

조셉 와이젠바움이 1966년에 발표한 엘리자는 사용자가 실제 사람과 대화하는 것처럼 믿게 만들었다. 하지만 와이젠바움은 엘리자가 지능적이라고 주장하지 않았으며, 오히려 착각을 드러내는 연습으로 제시했다. 엘리자는 입력에서 특정 단어나 구절을 인식하고 미리 준비된 응답을 출력하는 방식으로 작동했다. 예를 들어, 'MOTHER'라는 단어가 포함된 입력에 '가족에 대해 더 자세히 말씀해 주세요'라고 응답하는 식이었다.

대부분의 사람들은 인간과 유사한 프로그램 사용을 선호하며, 이는 챗봇 기술이 온라인 도움말 시스템과 같이 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공하는 데 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

초기 챗봇인 ELIZA와 PARRY는 타이핑된 대화를 시뮬레이션하는 데에만 사용되었지만, 이후의 챗봇들은 게임 및 웹 검색 기능 등 다양한 기능을 갖추게 되었다.

자연어 처리는 AI 연구의 관련 분야이다. A.L.I.C.E.는 대화형 에이전트 기능에 특화된 AIML이라는 마크업 언어를 사용했지만,^[2] 1966년 ELIZA가 사용했던 것과 같은 추론 능력 없이 패턴 매칭 기술에만 기반한다.

2. 4. 학습 기반 챗봇

초기 챗봇 중 가장 주목할 만한 것으로는 ELIZA(1966)와 PARRY(1972)가 있다.^[141]^[142]^[143]^[144] 최근 주목받는 프로그램으로는 A.L.I.C.E., Jabberwacky 등이 있다. 자연어 처리는 AI 연구의 관련 분야이다. 일반적으로 약한 AI 분야에서는 필요한 좁은 기능을 위해 특별히 만들어진 특수 소프트웨어나 프로그래밍 언어를 사용한다. 예를 들어, A.L.I.C.E.는 대화형 에이전트로서의 기능에 특화된 AIML이라는 마크업 언어를 사용하며,^[2] 이후 Alicebot의 여러 다른 개발자들에 의해 채택되었다. 그럼에도 불구하고 A.L.I.C.E.는 1966년 ELIZA가 사용했던 것과 같은 추론 능력 없이 패턴 매칭 기술에만 전적으로 기반한다.

Jabberwacky는 정적인 데이터베이스에서 작동되는 것이 아니라 실시간 사용자 상호 작용을 기반으로 새로운 응답과 맥락을 학습한다. 최근의 일부 채팅봇은 실시간 학습과 진화 알고리즘을 결합하여 각 대화를 기반으로 의사소통 능력을 최적화하기도 한다.

2. 5. 대규모 언어 모델 기반 챗봇

최근 챗GPT(ChatGPT)와 같은 현대적인 챗봇들은 종종 거대 언어 모델 중 하나인 GPT를 기반으로 한다. 이들은 인공 신경망을 포함하는 변환기라는 심층 학습 아키텍처에 기반한다. 이들은 방대한 텍스트 말뭉치를 통해 훈련을 받아 텍스트 생성 방법을 학습하며, 이는 특정 작업에 대한 데이터가 제한적인 경우에도 다운스트림 작업에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 견고한 기반을 제공한다.^[17]^[18] 정확성에 대한 비판과 허구를 생성하는 경향(즉, 거짓 정보를 자신 있게 출력하고 심지어 존재하지 않는 출처를 인용하는 경향)에도 불구하고, 챗GPT는 자세한 응답과 역사적 지식으로 주목을 받았다. 다른 예로는 마이크로소프트(Microsoft)가 개발한 생물의학 질문에 초점을 맞춘 BioGPT가 있다.^[17]^[18] 2023년 11월, 아마존은 직장에서 사용할 수 있는 새로운 챗봇 Q를 발표했다.^[19]

최근에는 언어 모델로 뉴럴 네트워크를 사용한 챗봇이 부상하고 있다. 2017년에 발표된 트랜스포머는 대규모 데이터 세트를 이용한 심층 학습 모델을 가능하게 하였고^[97], 이 기술을 기반으로 하는 GPT와 BERT는 고도의 챗봇을 구축하는 데 일반적으로 사용되고 있다. 사전 훈련(pre-training)은 대규모 텍스트 코퍼스를 사용한 초기 훈련 과정을 의미하며, 사용자 측 작업에서 작업 특유의 데이터 양이 제한적인 경우에도 모델이 우수한 성능을 발휘할 수 있도록 견고한 기반을 제공한다. GPT 챗봇의 대표적인 예로 ChatGPT(2022년)가 있으며, 정확성에 대한 비판이 있지만, 상세한 응답과 역사적 지식으로 주목을 받고 있다. 또 다른 예로는 마이크로소프트가 개발한 BioGPT(2022년)가 있으며, 생물의학적 질문에 대한 답변에 중점을 두고 있다.^[98]^[99]

3. 기술적 특징

챗봇은 자연어 처리, 머신러닝/딥러닝, 대화 관리 기술을 기반으로 작동한다.

초기 챗봇은 주로 자연어 처리(NLP) 기술을 활용했다. 예를 들어, A.L.I.C.E.는 AIML이라는 마크업 언어를 사용했는데^[135], 이는 Dialogue system|대화 에이전트^영어로서의 기능에 특화된 것이었다. A.L.I.C.E.는 패턴 매칭 기술에 기반하여 추론 기능이 없었으며, 이는 1966년 ELIZA가 사용했던 기술과 유사하다.

최근에는 머신러닝/딥러닝 기술이 챗봇에 활발하게 적용되고 있다. 특히 챗GPT(ChatGPT)와 같은 현대적인 챗봇들은 생성적 사전 훈련 변환기(GPT)라는 거대 언어 모델을 기반으로 한다. 이들은 인공 신경망을 포함하는 변환기라는 심층 학습 아키텍처에 기반하며^[17], 방대한 텍스트 말뭉치를 통해 훈련받아 텍스트 생성 방법을 학습한다. ChatGPT는 정확성에 대한 비판과 허구를 생성하는 경향에도 불구하고, 자세한 응답과 역사적 지식으로 주목받았다.

2017년에 발표된 트랜스포머는 대규모 데이터 세트를 이용한 심층 학습 모델을 가능하게 하였고^[97], 이 기술을 기반으로 하는 GPT와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 고도화된 챗봇을 구축하는 데 사용된다.

챗봇은 사용자와의 대화를 관리하기 위해 메시지 시퀀스를 사용하며, 이는 자동 응답기 시퀀스와 유사하다. 사용자가 특정 행동을 하거나 특정 키워드를 입력하면, 미리 작성된 메시지가 순차적으로 전달된다. 챗봇은 사용자의 응답을 바탕으로 의사 결정 트리에서 적절한 응답 메시지를 찾아 전달하는 방식으로 대화를 이어나간다.

3. 1. 자연어 처리 (NLP)

AI 연구의 관련 분야로 자연어 처리가 있다. 일반적으로 "약한 AI" 분야에서는 필요한 기능을 위해 특별히 설계된 소프트웨어나 프로그래밍 언어가 사용되었다. 예를 들어, A.L.I.C.E.는 AIML이라는 마크업 언어를 사용하고 있지만,^[135] 이것은 Dialogue system|대화 에이전트^영어로서의 기능에 특화된 것이며, 후에 등장한 A.L.I.C.E.의 클론(앨리스봇으로 불린다)에서도 채택되었다. 그럼에도 불구하고 A.L.I.C.E.는 순수한 패턴 매칭 기술에 기반하고 있으며, 추론 기능이 없고, 1966년 ELIZA가 사용했던 것과 같은 기술이다. 이것은 지능이나 논리적 추론 능력을 필요로 하는 "강한 AI"가 아니다.

3. 2. 머신러닝/딥러닝

최근 챗GPT(ChatGPT)와 같은 현대적인 챗봇들은 종종 거대 언어 모델 중 하나인 생성적 사전 훈련 변환기(GPT)를 기반으로 한다. 이들은 인공 신경망을 포함하는 변환기라는 심층 학습 아키텍처에 기반한다.^[17] 이들은 방대한 텍스트 말뭉치를 통해 훈련을 받아 텍스트 생성 방법을 학습하며, 이는 특정 작업에 대한 데이터가 제한적인 경우에도 다운스트림 작업에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 견고한 기반을 제공한다. 정확성에 대한 비판과 허구를 생성하는 경향(즉, 거짓 정보를 자신 있게 출력하고 심지어 존재하지 않는 출처를 인용하는 경향)에도 불구하고, 챗GPT는 자세한 응답과 역사적 지식으로 주목을 받았다. 다른 예로는 마이크로소프트(Microsoft)가 개발한 생물의학 질문에 초점을 맞춘 BioGPT가 있다.^[18] 2023년 11월, 아마존은 직장에서 사용할 수 있는 새로운 챗봇 Q를 발표했다.^[19]

최근에는 언어 모델로 뉴럴 네트워크를 사용한 챗봇이 부상하고 있다. 2017년에 발표된 트랜스포머는 대규모 데이터 세트를 이용한 심층 학습 모델을 가능하게 하였고^[97], 이 기술을 기반으로 하는 GPT와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 고도의 챗봇을 구축하는 데 일반적으로 사용되고 있다. 사전 훈련(pre-training)은 대규모 텍스트 코퍼스를 사용한 초기 훈련 과정을 의미하며, 사용자 측 작업에서 작업 특유의 데이터 양이 제한적인 경우에도 모델이 우수한 성능을 발휘할 수 있도록 견고한 기반을 제공한다. GPT 챗봇의 대표적인 예로 ChatGPT(2022년)가 있으며, 정확성에 대한 비판이 있지만, 상세한 응답과 역사적 지식으로 주목을 받고 있다. 또 다른 예로는 마이크로소프트가 개발한 BioGPT(2022년)가 있으며, 생물의학적 질문에 대한 답변에 중점을 두고 있다.^[98]^[99]

3. 3. 대화 관리

챗봇은 사용자와의 대화를 관리하기 위해 메시지 시퀀스를 사용하며, 이는 자동 응답기 시퀀스와 매우 유사하다. 이러한 시퀀스는 사용자가 특정 행동을 하거나 특정 키워드를 입력했을 때 작동한다. 예를 들어, 사용자가 "구독" 버튼을 누르거나, "가격"이라는 단어를 입력하면 미리 작성된 일련의 메시지가 순차적으로 전달된다. 챗봇은 사용자의 각 응답을 바탕으로 의사 결정 트리에서 적절한 응답 메시지를 찾아 전달하는 방식으로 대화를 이어나간다.

4. 활용 분야

챗봇은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 웹사이트에 통합되어 사용자가 목표를 달성하도록 돕는 챗봇으로는 초기에 알래스카항공의 "Ask Jenn"과 익스피디아의 가상 고객 서비스 에이전트 등이 있다.^[105]^[106] 이들은 자연어를 통해 정보를 수집하고 사용자에게 답변하거나 관련 페이지를 표시하여 시간을 절약해 주었다. 2017년에는 전자상거래 기업 Rare Carat이 IBM 왓슨을 사용하여 상품 구매 희망자에게 정보를 제공하는 챗봇을 도입했다.^[107]^[108]

마케팅 담당자는 챗봇을 이용하여 일련의 메시지를 작성하고, 사용자의 가입이나 대화 내 키워드에 따라 메시지를 전달한다. 각 사용자의 응답은 결정 트리로 전달되어 챗봇의 응답 시퀀스를 유도하고 올바른 응답 메시지를 전달하는 방식으로 마케팅에도 활용된다.

또한, 직원 지원, 인사 관리, IoT 프로젝트 등 기업 내부에서도 챗봇이 활용된다. 예를 들어, 오버스톡닷컴은 병가 신청 절차 자동화를 위해 Mila라는 이름의 챗봇을 도입했다.^[109] 병원이나 항공사와 같은 대기업에서는 IT 설계자가 지능형 챗봇의 참조 아키텍처(Reference architecture)를 설계하여 조직 내 지식과 전문 경험을 효율적으로 활용하고, 서비스 데스크의 응답 오류를 줄이는 데 사용하고 있다.^[110] 이러한 챗봇에는 콘텐츠 관리(Content moderation), 자연어 이해(NLU), 자연어 생성(NLG) 등의 인공 지능 기술이 활용된다.

4. 1. 고객 서비스

많은 기업이 메신저나 SMS를 통해 챗봇을 실행하며, 기업 대 소비자(B2C) 고객 서비스, 판매, 마케팅에 활용한다.^[20] 챗봇은 사용자의 연락처 중 하나로 나타나거나, 그룹 채팅 참여자로 기능하기도 한다.

은행, 보험 회사, 미디어 회사, 전자상거래 회사, 항공사, 호텔 체인, 소매업체, 의료 서비스 제공업체, 정부 기관, 레스토랑 등 다양한 산업에서 챗봇을 활용하여 간단한 질문에 답변하고, 고객 참여를 높이며,^[26] 홍보하고, 추가적인 주문 방법을 제공한다.^[27] 챗봇은 시장 조사에서 짧은 설문 조사 응답을 수집하는 데도 사용된다.^[28]

2017년 연구에 따르면 기업의 4%가 챗봇을 사용했으며,^[29] 2016년 연구에서는 기업의 80%가 2020년까지 챗봇을 도입할 의향이 있다고 밝혔다.^[30] 챗봇이 고객 서비스 부서를 대체할 수 있다는 제안도 있었다.^[36]

2019년 가트너(Gartner)는 2021년까지 전 세계 고객 서비스 상호 작용의 15%가 AI에 의해 완전히 처리될 것이라고 예측했다.^[38] 같은 해 주니퍼 리서치(Juniper Research)는 챗봇 기반 상호 작용으로 인한 소매 판매가 2023년까지 1120억달러에 이를 것으로 추산했다.^[39]

심층 학습 기술은 챗봇 응용 프로그램에 통합되어 사용자와 고객 서비스 담당자 간의 대화, 특히 소셜 미디어에서의 대화를 매핑할 수 있다.^[37]

2016년 러시아 토치카 은행(Tochka Bank)은 결제 기능을 포함한 다양한 금융 서비스를 위해 페이스북(Facebook) 챗봇을 출시했다.^[40] 같은 해 7월 바클레이즈 아프리카(Barclays Africa)도 페이스북 챗봇을 출시했다.^[41]

2016년 페이스북 메신저는 개발자들이 자사 플랫폼에 챗봇을 배치할 수 있도록 허용했다. 처음 6개월 동안 메신저용 챗봇 3만 개가 생성되었고, 2017년 9월에는 10만 개로 증가했다.^[21]

2017년 9월부터 WhatsApp 시범 프로그램의 일부로, 항공사 KLM과 아에로멕시코가 테스트 참여를 발표했다.^[22]^[23]^[24]^[25] 두 항공사 모두 이전에 페이스북 메신저 플랫폼에서 고객 서비스를 시작했다.

하지만 2023년 미국 국립 섭식장애 협회(National Eating Disorders Association)는 헬프라인 직원을 챗봇으로 대체했지만, 사용자들이 유해한 조언을 받았다고 보고한 후 챗봇을 중단해야 했다.^[42]^[43]^[44]

4. 2. 기업 내부 플랫폼

이전 세대의 챗봇은 기업 웹사이트에 존재했는데, 예를 들어 2008년에 데뷔한 알래스카 항공의 Ask Jenn^[31]이나 2011년에 출시된 익스피디아의 가상 고객 서비스 에이전트^[31]^[32]가 있다. 새로운 세대의 챗봇에는 IBM 왓슨 기반의 "Rocky"가 있는데, 뉴욕시에 본사를 둔 전자상거래 기업인 Rare Carat이 2017년 2월에 다이아몬드 구매 예정자에게 정보를 제공하기 위해 도입했다.^[33]^[34]

또한, 직원 지원, 인사 관리, 또는 IoT(사물 인터넷) 프로젝트 등에서 사내에서 챗봇을 활용하고 있는 기업도 있다. 예를 들어, 온라인 소매업체 오버스톡닷컴은 병가 신청 시 간단하지만 시간이 소요되는 특정 절차를 자동화하기 위해 Mila라는 이름의 챗봇을 도입했다고 알려져 있다.^[109] 병원이나 항공사와 같은 대기업에서는 IT 설계자가 지능형 챗봇의 Reference architecture|참조 아키텍처^영어를 설계하고 있으며, 조직 내 지식과 전문 경험을 보다 효율적으로 활용/공유하고, 전문 서비스 데스크의 응답 오류를 크게 줄이는 데 사용되고 있다.^[110] 이러한 지능형 챗봇은 다양한 인공 지능을 활용하고 있으며, Content moderation|콘텐츠 관리^영어, 자연어 이해(NLU), 자연어 생성(NLG) 등의 기술이 포함된다.

4. 3. 의료

챗봇은 의료 산업에도 등장하고 있다.^[45]^[46] 한 연구에 따르면, 미국의 의사들은 챗봇이 의사 예약, 의료 기관 위치 확인, 약물 정보 제공에 가장 유용할 것이라고 생각했다.^[47]

챗GPT는 건강 증진 및 질병 예방(예: 검진 및 예방접종)과 관련된 사용자 질문에 답할 수 있다.^[48] WhatsApp은 세계보건기구(WHO)와 협력하여 사용자의 COVID-19 관련 질문에 답하는 챗봇 서비스를 제공하고 있다.^[49]

2020년, 인도 정부는 MyGov Corona Helpdesk라는 챗봇을 출시했다.^[50] 이 챗봇은 WhatsApp을 통해 작동하며 사람들이 코로나바이러스(COVID-19) 팬데믹에 대한 정보에 접근하는 것을 도왔다.^[51]^[52]

일부 환자 그룹은 여전히 챗봇 사용을 꺼리고 있다. 2019년 혼합 방법론 연구에 따르면, 사람들은 기술적 복잡성에 대한 이해 부족, 공감 부족 및 사이버 보안에 대한 우려로 인해 의료 서비스에 챗봇을 사용하는 것을 주저하고 있다.^[53] 분석 결과, 6%가 의료 챗봇을 들어본 적이 있고 3%가 사용 경험이 있는 반면, 67%는 12개월 이내에 챗봇을 사용할 가능성이 있다고 인식했다. 참가자 대다수는 일반적인 건강 정보 검색(78%), 의료 예약(78%), 지역 의료 서비스 검색(80%)에 건강 챗봇을 사용할 의향이 있었다. 그러나 건강 챗봇은 의료 검사 결과 확인 및 성 건강과 같은 전문가 자문에는 적합하지 않다고 인식되었다.^[53]

태도 변수 분석 결과, 대부분의 참가자는 의사와 건강 문제에 대해 논의하는 것(73%)과 신뢰할 수 있고 정확한 건강 정보에 접근하는 것(93%)을 선호한다고 보고했다. 80%가 건강을 개선할 수 있는 새로운 기술에 대해 호기심을 보였지만, 66%는 건강 문제가 발생할 때만 의사를 찾고 65%는 챗봇이 좋은 생각이라고 생각했다. 30%는 컴퓨터와 대화하는 것을 싫어했고, 41%는 챗봇과 건강 문제를 논의하는 것이 이상하다고 느꼈으며, 약 절반은 챗봇의 조언을 신뢰할 수 있는지 확신하지 못했다. 따라서 인식된 신뢰성, 챗봇에 대한 개인적 태도 및 컴퓨터와의 대화에 대한 혐오감이 건강 챗봇의 주요 장벽이다.^[53]^[48]

4. 4. 정치

뉴질랜드에서는 터치테크(Touchtech)의 닉 게릿센(Nick Gerritsen)이 의미 분석 기계(Semantic Analysis Machine)를 줄여 SAM이라는 챗봇을 개발했다.^[54] 이 챗봇은 기후 변화, 의료, 교육 등의 주제에 대한 정치적 견해를 공유하도록 설계되었다. 페이스북 메신저를 통해 사람들과 대화한다.^[56]^[57]^[58]^[59]

2022년에는 "리더 라스(Leader Lars)" 또는 "레더 라스(Leder Lars)"라는 챗봇이 합성당(The Synthetic Party)에 덴마크 의회 선거 출마 후보로 지명되었다.^[60] 이 챗봇은 예술가 집단인 컴퓨터 라스(Computer Lars)가 제작했다.^[61] 리더 라스는 기존의 가상 정치인들과 달리 정당을 이끌었고 객관적인 후보인 체하지 않았다.^[62] 이 챗봇은 전 세계 사용자들과 정치에 대한 비판적인 토론을 진행했다.^[63]

인도에서는 주 정부가 아플레 사르카르(Aaple Sarkar) 플랫폼을 위해 챗봇을 출시했다.^[64] 이 챗봇은 관리되는 공공 서비스에 대한 정보에 대한 대화형 접근을 제공한다.^[65]^[66]

4. 5. 교육

2023년 메타 분석에 따르면, AI 챗봇 기술은 학습 보조 도구로서 혁신적인 변화를 가져왔다. 학습 내용과 관계없이, 비판적 사고를 제외한 거의 모든 과목에서 학습 효과를 중간 정도에서 높은 정도까지 향상시킬 수 있다.^[128]

4. 6. 엔터테인먼트

챗봇은 컴퓨팅을 주 목적으로 하지 않는 장난감 같은 기기에도 통합되었다.^[67]

인터넷에 연결된 ''헬로우 바비(Hello Barbie)'' 인형은 토이토크(ToyTalk)사가 제공하는 챗봇을 사용한다.^[68] 이 회사는 이전에 어린이를 위한 다양한 스마트폰 기반 캐릭터에도 이 챗봇을 사용했다.^[69] 이러한 캐릭터들의 행동은 특정 캐릭터를 모방하고 스토리라인을 생성하는 일련의 규칙에 의해 제한된다.^[70]

마이 프렌드 케일라(My Friend Cayla) 인형은 약 45.72cm 크기의 인형으로, 음성 인식 기술과 안드로이드 또는 iOS 모바일 앱을 함께 사용하여 아이의 말을 인식하고 대화를 나눈다. 헬로우 바비 인형과 마찬가지로, 이 인형의 블루투스 스택 취약성과 아이의 말에서 수집된 데이터 사용으로 논란을 불러일으켰다.

IBM의 왓슨은 ''코그니토이즈(CogniToys)''와 같은 회사의 챗봇 기반 교육용 장난감의 기반으로 사용되었다.^[67] 왓슨은 교육 목적으로 어린이들과 상호 작용하도록 설계되었다.^[71]

5. 대한민국 현황

대한민국에서는 챗봇이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 공공기관, 금융, 통신, 유통 등 여러 산업에서 고객 상담, 민원 처리, 정보 제공 등을 위해 챗봇을 도입하여 운영하고 있다.

최근에는 단순 질의응답을 넘어, 인공지능 기술을 접목하여 사용자 의도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하는 챗봇이 등장하고 있다. 카카오의 카카오 i 챗봇, 네이버의 클로바 챗봇 등이 그 예이다. 이러한 챗봇들은 자연어 처리, 기계 학습 등의 기술을 활용하여 사용자와 대화하며 필요한 정보를 제공하거나, 상품 추천, 예약 등의 서비스를 제공한다.

하지만, 아직 챗봇의 기술적 한계와 개인정보 보호 문제 등 해결해야 할 과제도 남아있다. 챗봇이 제공하는 정보의 정확성, 신뢰성 문제와 챗봇과의 대화 과정에서 수집되는 개인정보의 안전한 관리 및 활용 방안에 대한 논의가 필요하다.

5. 1. 인공무뇌

일본에서는 퍼스널 컴퓨터 통신 서비스 중 하나인 "챗"에서 챗봇이 일반화되었다. 당시에는 한자 입력이 일반적이지 않아 가타카나만으로 대화하는 경우가 많았기 때문에, 읽기 쉽도록 분카치가키(分かち書き)하는 것이 일반적이었다. 따라서 구문 분석의 수고가 적어 엔진의 세련화가 진행되었다. 일본 국내 보급 초기에는 현재의 챗봇에 해당하는 명칭 및 개념으로 "'''人工無脳'''(진코 무노, Artificial Idiocy|인공무뇌^영어)"라는 용어가 주류였다. "人工無脳"는 인공 지능을 비튼 인터넷 슬랭이며, 뇌에 필적할 만한 고도의 처리를 하지 않는다는 풍자가 담겨 있다. 또한, "'''無能'''"의 부정적인 이미지도 있어 "人工'''無脳'''"이라는 표기가 오랫동안 사용되고 선호되고 있다.^[139] 잘 만들어진 인공무뇌는 사람과 구분하기 어렵기 때문에, 인공무뇌의 발언에는 마크가 붙는 시스템이 있기도 했다.

유명한 인공무뇌로는 "おんJBot", "ゆいぼっと", Chararina(구: 퍼소나웨어), "伺か", "よみうさ", "人工無能うずら", "ししゃも", "[https://lainan.one/ Lainan](라이난)", "[https://github.com/milchchan/Apricot Apricot]" 등이 있다. 컴퓨터에 의한 합성 음성 출력이 가능한 것도 있으며, K仲川의 "人工無脳ちかちゃん"(IBM ViaVoice 엔진 이용)이나 사노 에이타로의 A.R.M.S(주식회사 리코의 규칙 음성 합성 엔진 이용)가 있다.

인터넷 보급 이후에는 구글 어시스턴트나 아마존 알렉사와 같은 버추얼 어시스턴트, 페이스북 메신저나 디스코드, 위챗 등의 메시지 앱 등, 개별 앱이나 웹페이지를 통해 이용되는 사례도 증가했다. 컴퓨터 게임에 응용된 것으로는 오래된 작품으로 Emmy가 있다. SCE가 개발한 게임 소프트웨어인 『어디서든 함께』의 캐릭터 "토로"를 비롯한 포켓피플(약칭: 포케피)이나 Windows Live 메신저의 어드바이저 "마이코" 등도 인공무뇌에 해당하는 캐릭터이다.

6. 윤리적, 사회적 문제

챗봇은 여러 윤리적, 사회적 문제를 야기한다. 악의적인 챗봇은 스팸이나 광고로 채팅방을 채우거나, 개인 정보를 빼내는 데 사용될 수 있다.^[129] 데이트 사이트에서 가짜 광고에 챗봇이 사용되었다는 보고도 있었다.^[129]

마이크로소프트의 Tay는 상호작용을 통해 학습하는 AI 챗봇이었으나, 트롤링의 표적이 되어 공격적인 트윗을 보내는 등 논란을 일으켰다.^[130] 이는 챗봇이 학습 능력은 뛰어나지만, 악용을 방지할 안전 장치가 부족함을 보여준다.

텍스트 작성 알고리즘이 사람처럼 행동하면, 그 메시지는 더 설득력을 갖게 된다. 따라서 인간처럼 보이는 챗봇은 가짜 뉴스를 퍼뜨리거나, 다수의 챗봇을 이용해 거짓 사회적 증명을 조작하는 데 사용될 수 있다.^[131]^[132]

6. 1. 개인정보 보호

악성 챗봇은 주로 채팅방에서 익명성을 이용해 스팸 광고를 하거나, 다른 사람의 은행 계좌와 같은 개인정보를 빼내는 데 사용된다. 야후! 메신저, 윈도우 라이브 메신저, AOL 메신저 등 익명의 인스턴트 메신저 프로토콜에서 주로 나타난다.^[146]

상호작용을 통해 학습하는 AI 챗봇인 테이는 트위터에서 인터넷 트롤의 공격 대상이 되어 큰 논란을 일으켰다. 이 봇은 악용되어 16시간 동안 다른 사용자들에게 공격적인 트윗을 보냈다. 이는 봇이 경험을 통해 효과적으로 학습했지만, 오용을 막기 위한 적절한 보호 장치가 없었음을 보여준다.^[147]

텍스트 전송 알고리즘이 챗봇이 아닌 사람처럼 보이도록 할 수 있다면, 그 메시지는 더 신뢰를 얻을 수 있다. 따라서 믿음직한 사람처럼 보이는 챗봇은 가짜 뉴스를 퍼뜨릴 수 있다. 예를 들어, 대통령 선거에서 허위 주장을 퍼뜨려 언론을 조작하거나, 심지어 사회적 증거를 조작할 수도 있다.^[148]

데이터 보안은 챗봇 기술에서 중요한 문제 중 하나이다. 보안 위협과 시스템 취약점은 악의적인 사용자가 자주 악용하는 약점이다. 챗봇의 교육과 개발에 매우 중요한 사용자 데이터와 과거 대화 기록은 보안 위협을 일으킬 수 있다.^[77] 제3자 네트워크에서 작동하는 챗봇은 제3자 애플리케이션 소유자가 챗봇 및 다른 사용자 데이터와 관련하여 다른 정책을 가지고 있을 때 다양한 보안 문제가 발생할 수 있다.^[77] 보안 위협은 보호 메커니즘을 통합하여 줄이거나 예방할 수 있다. 사용자 인증, 챗 종단 간 암호화, 자동 삭제 메시지는 잠재적인 보안 위협에 대응하는 효과적인 해결책 중 일부이다.^[77]

6. 2. 일자리 감소

챗봇과 일반적인 기술은 반복적인 작업을 자동화하는 데 사용되어 왔다. 그러나 ChatGPT와 같은 고급 챗봇은 고액의 창의적이고 지식 기반의 일자리까지 겨냥하고 있어, 일자리 감소에 대한 우려와 비용 절감을 위한 품질 저하에 대한 우려를 불러일으키고 있다.^[82]

챗봇은 중소기업에서 고객 상호 작용을 효율적으로 처리하고 대규모 콜센터에 대한 의존도를 줄이며 운영 비용을 낮추는 데 점점 더 많이 사용되고 있다.^[83] 특히 콜센터 직원들은 인공지능(AI) 챗봇으로 인해 일자리를 잃을 위험에 처할 수 있다.^[137]

Forrester의 조사(2017년 6월)에 따르면, 2019년까지 모든 직종의 25%가 AI 기술의 영향을 받을 것으로 예측되었다.^[138]

6. 3. 가짜뉴스 확산

악성 챗봇은 주로 채팅방에서 익명성을 이용해 스팸 광고를 퍼뜨리거나, 다른 사람의 은행 계좌와 같은 개인정보를 빼내는 데 사용된다. 야후! 메신저, 윈도우 라이브 메신저, AOL 메신저 등 익명의 인스턴트 메신저 프로토콜에서 주로 발견된다.^[146]

텍스트 전송 알고리즘이 챗봇이 아닌 사람처럼 자신을 표현할 수 있다면, 그 메시지는 더 신뢰를 얻을 수 있다. 따라서 신뢰할 수 있는 사람처럼 보이는 챗봇은 그럴듯해 보이는 가짜 뉴스를 퍼뜨릴 수 있다. 예를 들어 대통령 선거에서 허위 주장을 하며 언론을 조작하거나, 심지어 사회적 증거를 조작할 수도 있다.^[148]

상호 작용을 통해 학습하는 AI 챗봇인 테이는 트위터에서 인터넷 트롤의 표적이 되어 큰 논란을 일으켰다. 봇이 악용되어 16시간 동안 다른 사용자들에게 공격적인 트윗을 보냈다. 이는 봇이 경험을 통해 효과적으로 학습했지만 오용을 방지하기 위한 적절한 보호 수단이 마련되지 않았음을 의미한다.^[147]

6. 4. 악의적 사용

악성 챗봇은 주로 채팅방에서 익명성을 내세워 스팸 광고로 도배하거나, 다른 사람의 은행 계좌와 같은 개인정보를 빼내는 데 사용된다. 야후! 메신저, 윈도우 라이브 메신저, AOL 메신저 등 익명의 인스턴트 메신저 프로토콜에서 주로 보인다.^[146] 데이트 서비스 웹사이트의 가짜 개인 광고에 챗봇이 사용된 사례도 보고되었다.^[72]

상호 작용을 통해 학습하는 AI 챗봇인 테이는 트위터에서 인터넷 트롤의 표적이 되어 큰 논란을 일으켰다. 챗봇이 악용되어 16시간 동안 다른 사용자들에게 공격적인 트윗을 보냈다. 이는 챗봇이 경험을 통해 효과적으로 학습했지만 오용을 방지하기 위한 적절한 보호 수단이 마련되지 않았음을 의미한다.^[147]

텍스트 전송 알고리즘이 챗봇이 아닌 사람처럼 스스로를 전달할 수 있다면, 그 메시지는 더 신뢰할 수 있을 것이다. 따라서 믿음직한 사람처럼 보이는 챗봇은 그럴듯해 보이는 가짜 뉴스를 퍼뜨릴 수 있다. 예를 들어 대통령 선거에서 허위 주장을 하며 언론을 조장하거나, 심지어는 사회적 증거를 조작할 수도 있다.^[148]

7. 한계

챗봇은 분명한 장점을 가지고 있지만, 몇 가지 중요한 한계가 있다. 그러나 이것은 확실하게 정해진 것이 아니므로 계속 변하고 있다.^[149]

출력 생성에 사용되는 데이터베이스가 고정되고 제한되어 있기 때문에 학습되지 않거나 저장되지 않은 질문은 챗봇이 처리를 실패할 수 있다.^[150]
챗봇은 언어 프로세스에 크게 영향을 받으며 억양 및 실수와 같은 불규칙성으로 인해 제한될 수 있다.^[151]
챗봇은 동시에 여러 질문을 처리할 수 없으므로 사람과 대화할 때 보다 효율성이 떨어질 수 있다.
챗봇은 학습 경험을 위해 많은 양의 대화 데이터가 필요하다.
챗봇은 사용자와 이전의 대화를 주고받아야 하는 비선형 대화를 처리하는데 어려움이 있다.^[152]
일반적으로 기존 서비스의 기술 주도적 변화에서 발생하는 것처럼 일부 소비자(대부분 고령층)는 챗봇에 대한 이해가 부족하여 자신의 요구가 기계에 의해 처리되고 있다는 것을 알게 되면 불쾌감을 느낄 수 있다.^[151]

거대 언어 모델은 더 다재다능하지만, 훈련에는 많은 양의 대화 데이터가 필요하다. 이러한 모델은 사용자 입력을 기반으로 단어별로 새로운 응답을 생성하며, 일반적으로 방대한 자연어 구문 데이터 세트로 훈련된다.^[2] 때때로 그럴듯하게 들리지만 잘못되거나 비논리적인 답변을 제공할 수 있다. 이름, 날짜, 역사적 사건, 심지어 간단한 수학 문제까지 만들어낼 수 있다.^[79] 거대 언어 모델이 일관성 있어 보이지만 부정확하거나 허구적인 콘텐츠를 생성할 때 이를 "환각"이라고 한다. 사람들이 환각으로 오염된 챗봇 콘텐츠를 사용하고 적용할 때 이는 "봇짓(botshit)"이 된다.^[80] 챗봇의 콘텐츠 생성을 위한 채택과 사용이 증가함에 따라 이 기술이 사람들이 가짜뉴스를 생성하는 데 드는 비용을 상당히 줄일 것이라는 우려가 있다.^[81]

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