챗봇 기술: 과거, 현재, 그리고 미래

챗봇은 어디에나 있습니다. Microsoft의 Cortana와 같은 온라인 비서에서 Slack과 같은 메시징 응용 프로그램의 "도우미 봇", Amazon.com의 Alexa와 같은 가정용 응용 프로그램에 이르기까지 챗봇은 인공 지능 및 기계의 소비자 대면 응용 프로그램 중 가장 가시적이고 결함이 있는 응용 프로그램 중 하나가 되었습니다. 학습.

실제로 챗봇의 편재는 인공 지능의 중요성에 대한 기업의 광범위한 강조에서 비롯됩니다. The Economist 의 최근 기사에 따르면 기술 회사는 약 213억 달러의 AI 관련 M&A를 완료했습니다. 이 수치는 기업이 내부 연구 및 개발에 지출하는 수백억 달러를 포착하지 못하는 수치입니다. 챗봇은 소비자와 직접 상호작용하기 때문에 특히 중요한 AI 애플리케이션입니다.

튜링 테스트 통과에 점점 더 가까워지는 챗봇을 구축할 때 엔지니어는 더 나은 사용자 경험을 만들고 다양한 회사에 중요한 가치를 창출할 수 있습니다.

챗봇은 어려운 기술적 문제, 즉 인간의 상호 작용과 지능을 안정적으로 모방할 수 있는 기계를 구성하는 방법을 해결하려고 합니다. 본질적으로 이것은 컴퓨터(또는 다른 기계)가 인간의 특성과 지능을 표시할 수 있는지 여부를 테스트하는 이른바 튜링 테스트 버전입니다. 튜링 테스트 통과에 점점 더 가까워지는 챗봇을 구축할 때 엔지니어는 더 나은 사용자 경험을 만들고 다양한 회사에 중요한 가치를 창출할 수 있습니다.

현재로서는 챗봇이 이 목표를 달성하기까지 갈 길이 멉니다. 이 기사에서는 챗봇 기술의 현재 상태, 즉 개발 방식, 사용 방식, 계속 발전할 방식을 살펴봅니다. 챗봇은 이제 막 잠재력을 최대한 발휘하기 시작했지만 상당한 관심과 투자가 필요한 강력한 도구입니다.

간략한 역사: ELIZA

챗봇이 원래 어떻게 개발되고 구상되었는지에 대한 간략한 조사를 통해 챗봇의 근본적인 목적과 지속적인 진화를 더 잘 이해할 수 있습니다.

챗봇은 아직 기술적으로 상대적으로 초기 단계에 있지만 수십 년 동안 존재해 왔습니다. 최초의 챗봇 중 하나인 ELIZA는 1966년 MIT 인공 지능 연구소의 컴퓨터 과학자 Joseph Weizenbaum에 의해 개발되었습니다. Weizenbaum은 패턴 인식을 통해 인간 상호 작용을 모방하도록 ELIZA를 설계했습니다. 그러나 ELIZA는 전체 컨텍스트에서 쿼리에 응답할 수 없습니다. 대신 ELIZA에는 심리 평가와 관련된 질문과 같이 주어진 주제에 대한 질문에 답할 때 지능의 환상을 표시할 수 있는 스크립트가 내장되어 있었습니다.

Alexa는 ELIZA에서 크게 발전했지만 챗봇은 아직 잠재력을 완전히 발휘하지 못했습니다.

ELIZA는 단순히 인간의 상호 작용을 모방하도록 설계되었지만 연구자들은 유사한 챗봇이 다양한 맥락에서 사용자에게 실질적인 가치를 제공할 수 있다는 가능성을 인식했습니다. 향후 40년 동안 엔지니어는 더 유용한 챗봇 애플리케이션을 실험하고 챗봇을 정의하는 방법의 범위를 더욱 확장할 것입니다. Alexa는 ELIZA에서 크게 발전했지만 챗봇은 아직 잠재력을 완전히 발휘하지 못했습니다.

업계 관점: Avanade – 인간 작업자를 보강하는 것이 AI 성공의 열쇠

챗봇 개발에 중점을 두는 것은 인공 지능 혁신을 위한 광범위한 추진의 일환입니다. 디지털, 클라우드 기반 및 기타 기술 지향적인 문제로 비즈니스를 지원하는 컨설팅 회사인 Avanade의 혁신 및 인큐베이션 수석 이사인 Aaron Reich는 인공 지능을 다양한 비즈니스의 중요한 개척지로 보고 있습니다.

“오늘날 기업들은 인공지능에 매우 집중하고 있습니다. 우리의 연구에 따르면 글로벌 경영진의 88%는 기업이 AI를 통합하는 이유는 AI가 화두이기 때문이라고 생각합니다. 그러나 대부분은 사용법을 모릅니다.”라고 Reich는 말합니다. "아직 초기 단계지만 AI가 올바른 방식으로 적용된다면 고객을 참여시키고 직원에게 권한을 부여하는 방식에서 고객을 위해 혁신적일 수 있다고 믿습니다."

어떤 사람들에게는 엔터프라이즈 컨텍스트의 인공 지능이 더 큰 자동화를 의미할 수 있으므로 인간 상호 작용과 인간 직원이 덜 필요합니다. 그러나 Reich가 지적한 것처럼 인공 지능은 인간-기계 협업을 강화할 때 가장 가치가 있습니다. 인간 노동자가 비즈니스 성과를 향상시키기 위해 할 수 있는 일.”

Reich는 계속해서 조직이 실제로 가치를 추가할 수 있는 챗봇 구축의 근간이 되는 복잡성을 충분히 고려해야 한다고 언급합니다. “많은 고객들이 우리에게 챗봇을 원한다고 말하지만, 우리는 그것을 조금 풀어보려고 합니다. 최종 목표는 봇일 수 있지만 우리가 시작하려는 곳은 봇이 아닙니다.”라고 Reich는 말합니다. 효과적인 챗봇을 구축하려면 조직이 챗봇이 근로자 및 고객과의 광범위한 컨텍스트를 이해하고 추론하고 이에 대응할 수 있는 충분한 데이터가 필요하다고 Reich는 설명합니다.

랩톱이나 스마트폰을 통해 고객과 상호 작용하는 기존 챗봇은 아니지만 SBRA(SoftBank Robotics America)에서 개발한 대화형 스마트 휴머노이드 로봇 “Pepper”는 여러 비즈니스에 실질적인 가치를 창출한 챗봇의 한 예입니다. . 한 예에서(Avanade 사례 연구에서 설명) 앨버타에 기반을 둔 은행인 ATB Financial은 Avanade와 SBRA와 협력하여 “Pepper가 고객을 맞이하고 제품 및 서비스를 추천하기 위해 지정된 지점에 배치될 수 있는 파일럿 경험을 설계하고 개발합니다. , 간단한 금융 이해력 퀴즈를 실시합니다." 등 다양한 방법으로 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

대화형으로 설계되고 ATB 제품에 대한 지식을 갖춘 Pepper는 질문에 답변하기 위한 친숙한 인터페이스 역할을 하고 인간 ATB 직원이 다른 방식으로 고객 관계를 심화할 수 있도록 하여 고객에게 가치를 제공합니다. SoftBank Robotics America의 글로벌 최고 전략 책임자인 스티브 칼린(Steve Carlin)은 “ATB의 매우 혁신적인 은행 업무 환경에 이미 친숙한 알버타 주민들은 Pepper가 소매 은행 업무 경험에 새롭고 즐겁고 유익한 정보를 제공할 수 있는 방법을 처음으로 알게 된 사람들 중 하나입니다.

ATB의 고객은 Pepper에 긍정적인 반응을 보였고 로봇은 465명의 사용자로부터 542개의 트위터 멘션(320만 노출 생성)과 거의 30개의 고유한 뉴스 기사를 촉발했습니다. Pepper는 금융 서비스 및 소매업을 비롯한 다양한 기타 비즈니스에서도 가치를 창출했습니다.

Pepper 및 기타 챗봇이 특정 상황에서 유용한 것으로 입증되었지만 Reich는 챗봇이 잠재력을 최대한 발휘하려면 아직 갈 길이 멀다고 믿습니다. 특히, Reich는 챗봇의 미래에는 다양한 종류의 상호 작용이 포함될 것이라고 믿습니다.

"오늘날 우리가 챗봇을 위한 위치에 있다고 생각합니다. 기본적으로 지난 15년에서 20년 동안과 같은 방식으로 챗봇과 상호 작용하고 있습니다."라고 Reich는 말합니다. "대부분의 경우 우리가 무언가를 입력할 때 챗봇이 제대로 입력하지 않을 것입니다."

Reich는 앞으로 챗봇 상호 작용이 음성 인식에 더 많이 기반할 수 있다고 말합니다. 이러한 챗봇의 널리 사용되는 예로는 Amazon의 Alexa, Microsoft의 Cortana, Google Home 및 Apple의 Siri가 있습니다. 여전히 잠재적인 병목 현상이 남아 있습니다. "기술이 챗봇이 장벽이 되지 않는 지점에 도달하고 있습니다. 우리가 기술과 상호 작용하는 것이 얼마나 편한가 하는 측면에서 우리는 인간이 될 것입니다."

업계 관점: Agent.ai

AI 기반 고객 서비스 자동화 소프트웨어를 만드는 기술 회사인 Agent.ai의 최고 기술 책임자인 Shay Chinn은 챗봇의 현재 상태에 대해 비슷한 견해를 나타냅니다. Alexa, Google Home 및 Siri와 같은 가상 비서는 "할 수 있는 작업이 매우 제한적입니다. 그들은 당신의 말을 구문 분석할 수 있지만 그것은 원시적입니다.”라고 Chinn은 말합니다. "여러 면에서 현시점에서 그것들은 멋진 장난감입니다."

대부분의 챗봇은 비교적 원시적이라고 Chinn은 말합니다. 왜냐하면 그들은 날씨를 묻거나 특정 노래가 재생되도록 요청하는 것과 같이 스크립트가 많이 사용되는 기본 명령에만 정확하게 응답할 수 있기 때문입니다. 이러한 제한 사항으로 인해 비즈니스 환경에서 챗봇을 구현하는 것은 높은 위험과 높은 보상 제안이 될 수 있습니다. 한편으로 챗봇은 고객 서비스 조직에 엄청난 비용 절감 효과를 제공할 수 있습니다. 반면 챗봇은 제대로 설계하고 구현하기 위해 상당한 준비, 데이터 및 인프라가 필요합니다.

Chinn은 "챗봇이 올바른 질문을 하고 인간을 완전히 대체할 수 있는 시점에 도달할 수 있지만 아직 멀었습니다."라고 말합니다. "성공적인 자율주행차를 설계하는 것보다 훨씬 더 어려운 기술적 도전일 수 있습니다."

Chinn이 설명하는 것처럼 챗봇은 음성 인식에서 여전히 약 80%만 정확합니다. 기업 환경에서 사용할 때 고객은 좌절감을 느끼고 실수가 너무 많으면 챗봇 고객 서비스 담당자와의 상호 작용을 포기할 수 있습니다. 이러한 오류는 회사의 수익과 평판 모두에 실질적이고 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

Chinn은 "일부 회사는 현재 챗봇에 너무 많은 신뢰를 두고 있습니다. "매우 잘 정의된 설정과 상호 작용을 제외하고는 너무 위험합니다."

그러나 Chinn은 궁극적으로 챗봇의 밝은 미래를 보고 있습니다. 오늘날 AI는 인간의 고객 서비스 담당자를 보강할 수 있습니다. Chinn은 5년 안에 많은 기업이 연중무휴로 제공되는 AI 지원 고객 서비스를 갖게 될 것이라고 믿습니다. Chinn은 10년 안에 AI가 대부분의 고객 서비스 상호 작용을 실행하고 가장 어려운 경우에만 사람의 개입이 필요할 것이라고 말합니다. 그리고 15년 안에 개인화된 챗봇과 챗봇과 챗봇 간의 커뮤니케이션이 가능할 것입니다. 인간의 상호 작용은 매우 드물기 때문에 기업은 고객 서비스 담당자 고용을 크게 중단할 수 있습니다.

앞으로: 하나의 봇이 모든 것을 지배할 것인가?

챗봇이 잠재력을 최대한 발휘하려면 아직 갈 길이 멉니다. 그럼에도 불구하고 수십억 달러의 연간 투자와 상당한 인적 자본이 개발에 투입되어 챗봇은 궁극적으로 기업 및 소비자 환경 모두에서 상당한 미래 가치를 창출할 것입니다.

많은 미해결 질문이 남아 있습니다. 개인화 챗봇은 앞으로 어떻게 나타날까요? 또한 소비자와 기업 모두를 위한 최첨단 챗봇을 개발하기 위해 많은 기업들이 노력하고 있습니다. 최고의 챗봇을 개발하기 위한 경쟁에서 한 회사나 제품이 진정으로 나머지를 뛰어넘을 수 있을까요? 많은 챗봇이 실행 가능한 것으로 판명될 수 있지만 산업 통합은 단일 지배적 제품으로 이어질 수 있습니다. 그러나 챗봇 산업이 발전함에도 불구하고 분명한 것은 기업과 소비자가 상호 작용하는 방식에서 더욱 중요해질 것이라는 점입니다.