챗봇의 쓸모와 파레토의 법칙. 단비 Ai
기초부터 차근차근 챗봇 시리즈 (2)
단비Ai의 '기초부터 차근차근' 시리즈는
IT 전문용어를 쓰지 않고
챗봇에 관한 내용을 전달하는 것을 목표로 합니다.
챗봇이라는 단어를 처음 들어본
사람도 따라올 수 있도록 말이지요.
https://danbee.ai1. 챗봇의 핵심 = 소통 자동화
<한 권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델>이라는
책에서 AI의 5대 기능을 이렇게 정리합니다.
소통: 응대, 대화
생성: 심미적, 실용적
예측: 귀추예측, 선호예측, 맥락예측
자동화: 자동처리, 자동최적화, 자동탐색
인식: 이미지인식, 음성인식, 감정인식, 맥락인식
이상의 정리에 따라
인공지능 챗봇의 기능을 생각해 보면
'소통 자동화' 도구라고 할 수 있겠습니다.
맥락인식, 맥락예측, 음성인식 등의 기능도 생각할 수 있지만
이것들은 엄밀히 따지만 추가로 붙게 되는 부가 기술요소로
분류할 수 있을 것입니다.
핵심은
(1) 자동화를 한다. 무엇을?
(2) 응대, 대화 등의 소통을.
2. '소통 자동화'가 필요한 어디든 활용 가능
같은 책에서, 경영학의 아버지
피터 드러커의 이 말을 소개하는데요.
"일을 잘하는 방법은 두 가지다.
첫째, 목표가 뭔지 이해하는 것
둘째, 이를 쉽게 이뤄줄 도구가 무엇인지 찾는 것."
소통은 기업 활동뿐 아니라 인간 사회 어느 곳에서나
필수적으로 필요하고, 일어나는 일입니다.
챗봇이 보디랭귀지를 대신할 수는 없습니다.
하지만 '언어'를 통해 이루어지는 소통
말과 글은 대신할 수 있습니다.
언어로 이루어지는 소통 중에서도
모든 소통을 대신할 수도, 대신할 필요도 없겠지만
'자동화'라는 포인트를 생각하면
이 글을 읽고 계신 분이 어디서 무슨 일을 하건
생각보다 쉽게
챗봇의 쓸모를 떠올리실 수 있겠습니다.
이때 등장하는 것이 파레토 법칙입니다.
3. 80:20의 법칙 (파레토의 법칙)
추석 때 친척 어른들을 만나는 상상을 해 봅시다.
(아아 행복해)
질문의 80%는, 나의 현재 상태를 떠올렸을 때
예측 가능한 것들입니다.
친척 어른 10명을 만나게 되고
예상되는 10개의 답변을 준비했다면
친척 어른 중 8명은 그중 2개의 질문에
집중적으로 질문을 던질 것입니다.
명절 질문 양대 산맥은 이것 아닐까요.
"취업은 좀 했고?" (미취업) / "회사는 좀 어떻고?" (취업)
"만나는 사람은 있니?" (솔로) / "결혼은 언제쯤 생각하니?" (커플)
"요즘도 축구 좋아하니? 어렸을 땐 볼도 같이 찼는데."
라는 식의 질문을 물어보는 분은
있을 수도 있겠지만, 많지 않습니다.
거꾸로 생각해 보면
상위 2개의 답변만 준비해놓으면
8명과의 문답은
수월하게 흘러갈 수 있다는 것입니다.
https://danbee.ai어쩌면 이런 걸 준비할 수도 있겠네요.
[저에 대해 궁금해하실 것들을 모았습니다.
여기에 없는 부분이 궁금하시다면
따로 물어봐 주세요. 친절히 답변드리겠습니다.]
???
어디서 많이 본 멘트 같죠?
사람 간의 소통이 필요한 어느 곳에서건
비슷한 상황이 일어나는 것입니다.
물건을 사고팔 때를 예로 들면,
업종에 관계없이 배송 문의는 있게 마련입니다.
이때 업체가 계약한 택배사에 따라
나갈 수 있는 답변은 이미 정해져 있습니다.
신입사원이 출근 첫 주에
항상 물어보게 되는 내용도 정해져 있습니다.
화장실은 어디인가요?
주변에 식당 맛있는 곳이 있나요?
와이파이 비번이 어떻게 돼요?
이런 것을 FAQ라고 합니다.
Frequently Asked Questions의 줄임말로
우리말로는 자주 묻는 질문입니다.
4. FAQ 정리해놔도 사람들은 안 봄
그런데 참 신기한 게
자주 묻는 질문 게시판 같은 것 만들어놔도
사람들은 그것을 찾아 읽거나 하지 않습니다.
전화나 채팅 상담, 혹은 메일을 보내는 수고가 더 클 텐데
그렇게 물어봅니다.
물론 찾아서 해결하는 사람도 있지만
절대로 그렇지 않는 사람은 항상 있다는 이야기입니다.
충분히 자동화될 수 있는 영역인데
그렇게 처리되지 못하고 있는 것이 현실입니다.
왜 이런 일이 발생할까요?
왜냐하면 사람은
칼로리 소모를 최소화하려고 하기 때문입니다.
쉽게 말해서, 고민하고 싶지 않아 하고, 생각하고 싶지 않아 합니다.
FAQ 게시판을 찾는데 드는 에너지와
묻는 답에 대한 확답을 받을 수 있을 확률 등을
직관적으로 계산하고는
따로 전화, 채팅상담, 메일을 쓰는 것이
'그보다 적은 에너지가 들 것 같다는 확신'이 들기에
그렇게 하는 것입니다.
더 쉬운 길을 택하는 것이지요.
*경로의존성도 작용합니다.
(*이용하던 경로가 비효율적임을 알면서도
그것을 벗어나지 못하는 경향)
더 적은 에너지를 소모할 수 있는 방법을 쉽게 찾을 수 있고,
새로 찾은 방법이 내 시간과 에너지를 줄여줄 것으로 보인다고 해도
그것을 시도하는 것은 허들이 있다는 것입니다.
하물며 대부분의 경우, 더 편해질 거라는 예측도 어렵습니다.
고생은 고생대로 하고 내가 물어볼 질문의 답을
얻지 못할 확률도 있습니다.
내가 물으려는 질문이
파레토의 법칙에 의거했을 때
80%가 몰리는 상위 20%의 내용이 아닌
20%가 드문드문 물어보는
나머지 80%의 내용이라면 더욱 그렇습니다.
그래서 디지털 환경일수록
인터페이스 세팅이 중요해집니다.
사용자 경험 개선을 위한 (UX)
사용자 환경 세팅 말이지요 (UI)
5. 대화형 인터페이스(CUI)의 시대
스스로 찾아야 하는 행위 자체가
사람을 고민하게 하고, 머리 쓰게 합니다.
챗봇이 한 단계 더 나아간
사용자 친화적인 인터페이스라는 것은
이렇게 제대로 된 정보를 찾아 헤매는 사람을
도와줄 수 있기 때문입니다.
더 적은 에너지로, 더 정확한 정보를
얻을 수 있도록 말이지요.
챗봇이 사용자 친화적인 것은
챗봇이 대화형 인터페이스라는 점에 기인합니다.
클리포드 나스 교수님은 (스탠퍼드 대학교)
우리는 어떤 인터페이스를 사용할 때
사람처럼 대하려 한다고 합니다.
생각해 보면 인터페이스뿐 아니라
사람보다 의식수준이 낮아 보이는 모든 것을 대할 때
사람은 자신과 같은 의식수준의 존재로 여기고
대하려는 경향이 있습니다.
반려동물을 대할 때가 대표적입니다.
그래서 인터페이스가 의인화될수록
사람은 좀 더 친숙함을 느끼며, 쉽게 느낍니다.
같은 정보를 제공해도 느낌이 매우 달라집니다.
[잔디밭 출입 금지]라고만 적혀 있는 것과
[잔디를 밟으면 잔디가 아파요 ㅠㅠ]라고 적혀 있는 것은
같은 메시지를 전달하지만, 듣는 이의 체감은 같지 않습니다.
그런데 대화형 인터페이스인 챗봇 아이콘이 있고
여기서 자주 묻는 질문을 직접 대답해 주거나
해당 메뉴로 이동할 수 있게 해주는 경우는?
*예시 화면입니다. 실제 적용 사례가 아님을 밝힙니다.찾아온 사람 입장에서 아주 편해집니다.
음식을 직접 찾아 떠야 하는 뷔페와
모든 것이 풀 서비스되는 레스토랑의 차이만큼이나요.
예시 화면에서 보시다시피
챗봇은 정보를 대화형 콘텐츠로 제공할 뿐만 아니라
필수적으로 '캐릭터'성을 내재하게 됩니다.
이것을 '챗봇의 페르소나'라고 하는데요.
챗봇의 페르소나에 대해서는
다음 편에 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
