주요 내용
규칙 기반 챗봇은 미리 정해진 기준과 핵심 문구를 준수하여 응답을 생성하므로 문맥의 뉘앙스나 과거 대화를 통한 지식 습득에 따라 적응하는 데 한계가 있습니다.
ChatGPT는 방대한 데이터 저장소에서 광범위하게 학습된 고급 언어 모델을 사용하여 대화 역학의 뉘앙스를 이해하면서 사람 간의 대화를 연상시키는 대화를 수행하는 인공 지능 챗봇의 예입니다.
인공 일반 지능(AGI)의 통합과 휴머노이드 로봇과 같은 물리적 표현의 구현은 AI 챗봇을 통한 고급 인간-기계 상호 작용의 새로운 시대를 위한 길을 열었습니다. 이러한 발전은 인간과 기계 간의 보다 자연스럽고 역동적인 교류를 촉진하는 데 큰 가능성을 제시합니다.
챗봇은 독특하면서도 유리한 가상 도구로서 시간이 지남에 따라 지속적으로 활용되고 있습니다. GPT-4 및 관련 챗봇인 ChatGPT와 같은 인공지능 기반 언어 모델의 등장으로 인간과 봇 간의 상호작용이 다시 활기를 띠고 있습니다. 하지만 인공지능 챗봇이 인간과 같은 대화를 모방할 수 있는 메커니즘은 무엇일까요? 다시 말해, 기술은 어떤 방식으로 컴퓨터와 개인 간의 상호작용 시뮬레이션을 용이하게 할 수 있을까요?
챗봇이란 무엇인가요? 챗봇은 어떻게 작동하나요?
ChatGPT, 클로드, 구글 바드와 같은 고급 AI 기반 챗봇이 등장하기 전에는 단순한 규칙 기반 및 의사 결정 트리 기반 챗봇이 존재했습니다.
규칙 기반 챗봇은 상황 인식이나 문맥 이해에 따라 응답을 동적으로 조정할 수 있는 기능이 부족합니다. 대신 제작자가 설정한 미리 정해진 규칙, 패턴 및 대화 구조에 의해 제약을 받습니다. 이러한 경직성은 진정한 인간의 추론과 사고 과정을 시뮬레이션하는 데 방해가 됩니다.
규칙 기반 챗봇은 사용자 입력에서 발견된 키워드와 구문에서 파생된 미리 정해진 기준에 따라 작동합니다. 이를 통해 챗봇은 관련 정보를 식별하고 그에 따라 응답할 수 있습니다. 이러한 응답의 성공 여부는 전적으로 키워드 인식의 정확성에 달려 있는데, 챗봇은 보다 광범위한 문맥적 의미를 이해할 수 있는 능력이 부족하기 때문입니다. 따라서 이러한 시스템에서는 적절한 답변을 생성하기 위해 이러한 단서에 크게 의존하는 것이 필수적입니다.
수많은 조직에서 규칙 기반 챗봇을 고객과 인간 상담원 사이의 중개자로 활용하고 있습니다.예를 들어, 전기 또는 모바일 네트워크 서비스 제공업체에 연락을 시도한 경우 처음에 챗봇에게 문의 내용을 제공해야 할 수 있습니다. 또한 이러한 봇은 웹사이트에 표시되어 방문자의 모든 문의를 처리할 수 있습니다.
사전 정의된 규칙에 따라 작동하는 챗봇은 여러 계층의 복잡성이 있는 복잡한 문의를 처리하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 봇은 일반적으로 ‘내 계정 정보 수정’과 같은 간단한 요청을 처리하도록 프로그래밍되어 있지만, 자연어 이해 능력의 한계나 저장된 지식 기반의 제한적인 특성으로 인해 보다 정교한 문의에 직면했을 때 어려움을 겪을 수 있습니다.
규칙 기반 시스템에만 의존하는 챗봇은 과거 상호 작용에서 얻은 지식을 활용할 수 없기 때문에 독립적으로 기능을 향상시킬 수 없습니다. 따라서 이러한 챗봇이 더욱 발전하기 위해서는 개발 과정에서 사람의 개입이 필요합니다.
인공지능 챗봇은 욕설 사용이나 불법 행위에 대한 안내를 제공하는 것을 금지하는 특정 지침에 구속될 수 있지만, ChatGPT의 제한 사항과 같은 규칙 기반 시스템의 한계를 훨씬 뛰어넘는 소통 및 대응 능력을 갖추고 있습니다.
AI 챗봇의 작동 방식
널리 사용되는 AI 챗봇으로 ChatGPT가 등장하기 전에도 인간과 상호 작용할 수 있는 인공지능 기반 대화형 에이전트의 초기 버전이 존재했습니다.
Eviebot 를 예로 들어 보겠습니다. 2008년에 출시된 Evie는 AI를 사용하여 사용자와 상호 작용합니다. 학습형 AI 챗봇인 Evie는 다른 사용자가 과거에 입력한 내용을 참고하여 대화 기술을 쌓을 수 있습니다. 실제로 Evie는 2000년대 후반과 2010년대 초반에 큰 인기를 끌었던 또 다른 챗봇인 Cleverbot과 동일한 AI 시스템을 사용합니다.
최근의 챗봇과 비교할 때 이 특정 예는 기능 및 성능 면에서 크게 부족합니다.
표시된 화면 캡처에서 Evie는 정확한 응답을 제공하고 일관된 대화 스레드를 유지하는 데 있어 최적의 성능을 발휘하지 못한다는 것을 알 수 있습니다. 짧은 시간 내에 챗봇은 처음에 Eliza라는 식별자를 제공했다가 이후 응답에서 갑자기 Adam으로 변경했습니다.
Evie는 사실 문의에 있어서는 이상적인 정보 제공원이 아닙니다. 테스트 중에 에비에게 태양의 크기에 대해 질문했는데, 에비의 답변은 “내 미래보다 크다”였습니다. 재미있긴 하지만, 이는 기본적인 질문에도 정확한 답변을 제공하기에는 Evie의 능력이 부족하다는 것을 보여줍니다.따라서 좀 더 가볍거나 색다른 대화를 원한다면 Evie가 여전히 적합할 수 있지만, 그렇지 않다면 더 나은 대안이 있습니다.
클레버봇이나 에비와 같은 AI 기반 챗봇은 재미를 선사할 수는 있지만, 실제 활용에는 한계가 있습니다. 그러나 2022년 후반에 이르러서야 이러한 지능형 시스템의 진정한 잠재력이 드러나면서 생산성 향상에 대한 놀라운 능력을 입증했습니다.
챗봇은 어떻게 대화를 시뮬레이션할까요?
ChatGPT와 같은 인공지능 기반 챗봇이 인간과의 의미 있는 교류를 효과적으로 복제하는 메커니즘은 무엇인가요? 이러한 가상 개체는 어떤 방식으로 컴퓨터 키보드로 타이핑하는 평범한 개인과 가상으로 상호 교환할 수 있다는 인상을 불러일으킬 수 있을까요?
OpenAI가 2022년 11월에 출시한 ChatGPT는 인간과 매우 유사한 대화를 시뮬레이션할 수 있는 대규모 언어 모델의 첫 번째 사례로 인공지능 분야에서 중요한 이정표가 되었습니다. 이 획기적인 기술에 대한 종합적인 분석은 플랫폼의 다른 곳에서 제공하지만, 여기서는 몇 가지 핵심 요소에 대해 언급하고자 합니다.
이 유틸리티의 명칭에서 “GPT”라는 명칭은 사전 학습을 거친 대규모 언어 모델(LLM)의 인스턴스를 구성하는 “생성형 사전 학습 트랜스포머”를 의미합니다. 2023년 한 해 동안 “LLM”과 “트랜스포머”라는 용어가 자주 언급되었지만, 그 의미를 이해하는 것이 중요합니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 현재 애플리케이션의 수많은 고급 챗봇에서 활용되는 정교한 인공 지능 도구입니다. 딥러닝 기술을 활용하는 최첨단 알고리즘으로 구동되는 이 모델은 매우 복잡한 수준의 정보를 처리할 수 있습니다. 뛰어난 기능을 구현하기 위해 LLM은 방대한 양의 다양한 데이터 세트를 사용하여 광범위한 학습을 거치므로 다양한 문제를 해결하고 사용자 문의에 응답할 때 풍부한 지식을 활용할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT-4는 1조 개에서 1조 7천억 개의 매개변수와 상당한 양의 데이터로 학습된 것으로 알려졌습니다(이에 대한 구체적인 내용은 OpenAI에서 공개하지 않았습니다).
ChatGPT는 심층 학습을 위해 신경망을 활용하는 대규모 언어 모델(LLM)의 인스턴스입니다. 이 모델은 문학, 정기 간행물, 학술 간행물 등 다양한 출처에서 파생된 텍스트로 구성된 광범위한 데이터 세트에 대해 학습됩니다. 하지만 어떻게 하면 ChatGPT가 자연스러운 대화를 연상시키는 방식으로 인간과 소통할 수 있을까요?
인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 통한 개선은 ChatGPT가 탄생하게 된 과정의 특징입니다. 이 접근 방식에서는 강화 학습을 활용하여 ChatGPT를 최적의 챗봇으로 만듭니다. 보상 및 피드백 시스템을 채택함으로써 ChatGPT는 어떤 유형의 응답이 가치 있거나 ‘유용한’ 것으로 간주되는지 식별할 수 있으며, 그렇지 않은 응답은 덜 인정받게 됩니다. 또한, RLHF는 ChatGPT가 대화의 역학을 쉽게 이해할 수 있도록 도와주어 보다 효과적인 방식으로 프롬프트를 처리할 수 있는 능력을 향상시킵니다.
ChatGPT는 특정 언어 패턴과 감정 톤을 식별하여 사용자와 효과적으로 상호 작용할 수 있는 고급 자연어 처리 기술을 사용합니다. 개발 과정에서 알고리즘은 인간의 커뮤니케이션 역학에 대한 이해도를 높이기 위해 다양한 인간 대화를 사용하여 학습되었습니다. 또한 ChatGPT는 인사말이나 이별 문구와 같은 미묘한 단서를 추적하여 상호 작용의 진행 상황을 평가할 수 있습니다.
AI 챗봇은 어떻게 발전하고 있나요?
이미지 출처: Thanakorn Lappattara/ Vecteezy
OpenAI의 대규모 언어 모델의 가장 최근 화신인 GPT-5가 공개되었지만 세부적인 내용은 거의 알려지지 않았습니다. 그러나 GPT-5가 이전 버전과 차별화되는 점은 인공 일반 지능(AGI)을 알고리즘 프레임워크에 통합할 것이라는 추측입니다. AGI가 포함되면 GPT-5는 잠재적으로 인간의 인지 능력을 복제할 수 있으며, 이는 AI 개발의 지형에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.
ChatGPT의 전례 없는 성공은 전 세계인의 마음을 사로잡았으며, 그 영향력은 여전히 줄어들지 않고 있습니다. 그러나 AI 기반 대화 봇이 OpenAI의 영역을 넘어 확장되고 있다는 점은 주목할 만합니다. 전 세계 기업들은 보다 상호적이고 생생한 인간과 기계의 상호작용을 촉진하기 위해 각자의 AI 챗봇 플랫폼을 개선하기 위해 부단히 노력해 왔습니다. 또한, 이 분야에서 흥미로운 발전은 실재하는 현실의 요소를 통합하도록 진화하여 기존의 디지털 경계를 초월하고 다양한 분야에서 혁신적인 애플리케이션을 위한 길을 열어주는 특정 고급 AI 챗봇을 포함합니다.
인공지능을 활용하여 정보를 전달하는 인간과 같은 안드로이드인 데스데모나를 예로 들어 보겠습니다.
핸슨 로보틱스와 싱귤래리티넷의 작품인 데스데모나는 기묘한 인간과 같은 특성과 성향으로 미디어에서 큰 주목을 받은 또 다른 유명한 휴머노이드 로봇인 소피아와 놀라울 정도로 닮아 있습니다.
데스데모나는 음악적 추구에 더 중점을 두고 실제로 인간 음악가들로 구성된 그룹에 적극적으로 참여하기 때문에 소피아의 관심사와는 다릅니다. 이 앙상블을 통해 그녀는 동료 아티스트들과 함께 공연할 수 있으며, 미리 정해진 멜로디 레퍼토리를 활용하여 다양한 곡 편곡에 매끄럽게 통합할 수 있습니다. 또한 데스데모나는 콜라보레이션 공연에서 라이브 관객들 앞에서 무대에 서기도 했습니다.
데스데모나는 사람과 같은 텍스트를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 대화에 참여하고 개인과 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 사례는 2022년에 암호화폐와 기술을 다루는 인기 유튜버인 디스커버 크립토(Discover Crypto)의 인터뷰에 참여했을 때 발생했습니다. 인터뷰에는 데스데모나의 인공지능 모델을 개발한 벤 괴르첼과 이 분야의 다른 전문가들이 참석하여 인공지능과 인공지능의 잠재적 응용과 관련된 주제에 대해 논의했습니다.
인간을 수족관 안에 가두는 것에 대한 데스데모나의 발언은 특정 개인에게 불편함을 줄 수 있지만, 개방형 질문에 자발적으로 반응하는 능력은 인공지능이 우리 종과 우호적이고 대화적으로 대화할 수 있다는 가능성을 나타냅니다.
점점 더 똑똑해지는 인공지능
지난 10년간 인공지능의 발전으로 챗봇은 농담하기, 에세이 작성, 언어 번역, 광범위한 지식 제공 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 이러한 챗봇의 가장 놀라운 특성은 사람의 대화를 모방하는 능력입니다. 챗봇이 결국 인간을 능가할 수 있을지는 아직 불확실하지만, 여전히 상당한 발전 가능성이 있습니다.