챗봇의 구조: 챗봇은 AI가 필요한가?
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이 글을 클릭해 들어온 사람들이라면 챗봇이 무엇인지도 알고, 한번 만들어보고 싶다는 생각을 했을 것이다. 그래, 그렇다면 만들어보자.
챗봇을 만들려 하면 제일먼저 당신의 머리에 떠오르는 생각, AI
챗봇을 만들려고 하면 떠오르는 생각이렇게 당신의 생각이 흘러간다면 아마 당신은 챗봇을 만들수 없을 가능성이 크다. 회사 직원 2명있는데 ERP 먼저 고민하는 격이다. 단순하게, 챗봇은 대화형환경에서 사람과 기계가 대화하는 것이다. 대화에는 짜여진 대화가 있고, 일상대화처럼 방향이 없는 수다가 있다. 여기에서 짜여진 대화를 '닫힌 대화'라고 하고, 일상대화처럼 방향이 없는 대화를 '열린 대화'라고 하자. 시험으로 치자면, 오지선다형 수능은 닫힌 구조이고 수험생은 5개 중 하나를 골라야 한다. 반면, 본인이 하고 싶은 말을 마음대로 쓰는 논술은 열린 구조다.
챗봇대화의 2가지 구조, 닫힌 대화와 열린대화
먼저 닫힌 대화와 열린대화의 예시를 보자.
왼쪽이 열린대화/ 오른쪽이 닫힌 대화
*아래 이미지는 gif animation입니다. 움직임이 보이지 않는다면 이미지 아래의 영상을 클릭해주세요
위의 대화 두가지를 구조화 하면 다음과 같다.
닫힌 대화와 열린 대화닫힌 대화 : 주로 버튼/선택에 의한 선택 방식. 미리 설계된 구조 안에서 대화 진행
장점: 쉽고 간단하게 문제없이 대화 가능. 실수가 적다.
단점: 잘못 설계되었을 경우, 유저는 반복된 답변을 듣게 됨. 자유도가 낮음.
열린 대화: 친구와 대화하듯이 자유롭게 말함. 봇이 질문의 ‘의도’를 파악하고 ‘의도’에 맞는 정해진 답변 실행
장점: 유저가 대화할때 생각이 자유로움
단점: 만들기 어렵고 주제를 제어하기 어려움. 더 많은 관리 필요
닫힌 대화 구조로 만들면, 비교적 짧은 시간에 챗봇을 만들 수 있다. 반대로 열린 대화로 만들면 오랜 시간이 걸리고 비용도 상당하다. 그리고, 열린 대화 구조를 사용하기 위해서는 AI가 필요하다. 이는 의도 파악 때문인데, 예를 들어, "대전 날씨"라고 유저가 말을 썼을 경우, 그 의도가 "대전의 지금 날씨를 말해줘"라는 '의도'를 알아차리기 위해서는, AI를 통해 예시가 되는 수십/수백개의 문장으로 공부(Learning)시키고, 그와 유사한 패턴이나 맥락에 있으면 그 의도를 파악해 답변해야 하기 때문이다. 문제는 대부분의 AI가 한국어를 지원하고 있지 않으며, 어느정도 만족할 수준까지 이르려면 아직 몇 년은 더 필요하다는 점이다. 시중에 나와있는 대부분의 챗봇이 닫힌 구조인 이유도 여기에 있다. 따라서, 조만간 챗봇을 런칭할 예정이라면 그 구조는 닫힌 구조여야 한다. 챗봇에서 AI부터 생각하기보다는 대화의 구조/흐름을 먼저 생각해야 한다는 것이다.
몇 번 요청이 와서 챗봇을 만들고 있는 분들과 대화할 기회가 있었다.
열린 구조로 이미 만들었는데, 기획이 없어 본인이 원하는 결과로 이끌지 못하는 것이 대부분 고민이었다. (여기서 기획은 ‘사람들이 봇을 쓰게 하고, 봇과 어떤 대화를 하고, 어떤 결과로 이끄느냐'이다)
챗봇이 트렌드가 될것 같네. 그럼 하나 만들자!라고 생각하면 틀렸다. 현재 시점에서 각 기업이 처한 비즈니스의 문제를 정의하고, 그것을 해결할수있는 수단이 챗봇이 될때 도입해야 하고, 그 목적에 다다를 수 있는 구조와 기획이 필요하다.
챗봇은 단기용이 될수도 있지만, 장기적인 서비스가 될 가능성이 더 높다. 좋은 구조를 제대로 만들어 놓는 것이 그래서 중요하다.
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개발자에게는 도움이 되지 않을것 같고요 ^^
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