팬데믹 1주년과 챗봇 유용성 돌아보는 글쓰기 회고
챗봇 재평가와 우리가 주목할만한 것들
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Apr 21. 2021
사진=픽사베이최근 마감(했다고 하기에는 시일이 좀 지났지만)한 글 주제는 챗봇이었다. 1년 전 이맘 때도 챗봇을 주제로 글을 썼는데 1주년이 지나서도 마찬가지 주제로 글을 썼다. 차이가 있다면 이 주제는 내 자유의지로 정한 거라는 것. 이전에도 그런 글을 쓴 것 같은데 코로나 19 대유행을 겪으면서 챗봇 의미나 중요성이 전과 달라졌다고 생각했고, 도입에 관심을 보이는 기업도 늘었다고 알고 있다. 그래서 지난 팬데믹 1년 동안 챗봇 역할과 의의를 짚어보면 좋겠다고 생각했다. 1년 전처럼 챗봇을 주제로 글을 쓴 건 그런 이유에서다.
내 검색력 한계인지는 모르겠지만 지난 1년 동안 달라진 챗봇 위상이나 활약상, 의의를 다룬 자료는 많지 않았다. 아예 없지는 않았지만 활약상과 의의를 다룬 정도. 그렇다고 자료가 아예 없었던 건 아니다. 1년 전 챗봇을 주제로 글을 쓸 때 CB인사이츠 자료에서 많이 도움받았다. 이번에도 마찬가지. 이 기관의 장점은 기존에 나온 리포트도 시의성을 반영해서 계속 업데이트한다는 건데- 챗봇도 그랬다. 1년 전 내가 글을 쓸 때 참고했던 챗봇 평가와 현재 평가가 달라졌다. 내가 글쓰는 의의나 취지를 어느 정도 뒷받침한다는 생각이 들었다.
물론 처음부터 의도를 잡고 주제를 정한 건 아니다. 그전부터 이를 조사해야겠다고 생각은 하고 있었다. 그러고 주제를 정하기 위해 사전조사를 하는 과정에서 업데이트된 자료를 다시 접했다. 여기서 팬데믹 이후 기업 운영에 챗봇이 도움되고 있고, 이를 긍정적으로 여긴다는 사내 IT 담당자 설문조사 내용, 미디어에서 챗봇을 언급한 기사 수가 급증했다는 사실, 벤처캐피털에서 시리즈 B 이후 중후기 단계 챗봇 기업 투자 비중이 크게 늘었다는 수치 등을 접했다. 이 정도면 팬데믹 1주년을 맞이해 챗봇 글을 쓸만한 계기가 되겠다 싶었다.
사진=픽사베이그러나 이는 글 취지를 뒷받침해줄 정도이지 글 전체 내용을 구성할 양은 나오지 않았다. 그렇다고 코로나 19 시기에 활약한 챗봇을 주제로 쓰기에는 내용이 뻔하고. 아직 1년밖에 안됐는데 정말 활약했는지 그 효과를 제대로 측정했는지도 불분명하고. 그런 사례는 아직 사례 수준 자료만 많다 싶었다. 그런 수준만 언급하기에는 기존 콘텐츠와 차별화되지 않는다 싶었고. 이에 CB인사이츠 보고서에서 언급된 챗봇 가운데 전근대적인 산업을 파괴력 있게 혁신하면서 모범 사례로 손꼽히는 챗봇을 골라서 자세히 들여다보는 게 좋겠다 싶었다.
이들 챗봇은 코로나 19와 큰 상관이 있지는 않았다. 코로나 19 이전부터 운영되던 챗봇이었고, 중간에 변화도 있었다. 논란이 있었던 챗봇도 있고. 그러나 특정 분야에 특화해서 전문화된 챗봇이었고, 지속적으로 서비스를 개선해서 현재도 이어져 오는 건 의미 있다 싶었다. 코로나 19 직전까지만 해도 챗봇 평가가 그저 그랬으니까. 5년 전 빠르게 불타올랐다가 금세 식었고 너도나도 챗봇을 도입했다가 이를 중단한 곳도 많은데- 뚝심 있게 운영하고, 논란에 휩싸이면서도 문제를 개선해 상용화하는 곳을 살펴보는 것도 의의 있지 않나 싶고.
왠지 내가 이 주제로 글 쓴 이유를 억지로 합리화하는 것 같아서 좀 그렇기도 하다. 사실 글 주제를 선정할 때는 시의성도 중요하지만 내가 소화할 수 있는지, 글 쓸만한 재료가 충분한지, 글 쓰는 기간 등도 중요한 영향을 끼치기 때문이다. 이것 외에도 생각한 주제가 더 있긴 했지만 시의성을 포함한 위와 같은 이유로 다음으로 제친 주제도 있었다. 여러 가지 경우의 수, 조건을 고려했을 때 챗봇을 쓰는 게 최선이었고. 핵심 핑계로 난 코로나 19 이후 달라진 챗봇 위상을 내세운 것. 나쁘지 않았다 생각하지만. 나중에 더 이야기하기로 하고.
사진=픽사베이코로나 19 이전 챗봇 위상을 간략히 이야기하기는 해야 할 것 같다. 5년 전 이맘때만 해도 챗봇 열기가 뜨거웠다. 난 그때 IT 기자가 아닌 유통 기자였는데도 그 열기가 느껴질 정도였다. 챗봇은 유통업계에 도입하기 좋은 기술이기도 했으니. 전에도 챗봇 회고글을 쓴 터라 같은 이야기를 반복하지 않겠지만 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO 발언이나 페이스북 행보만 봐도 앱 시대를 잇는 다음 패러다임으로 챗봇이 꽤 주목받았다. 페이스북도 메신저를 챗봇 개발 플랫폼으로 지원하기도 했고.
페이스북 메신저에 기반한 챗봇이 봇물 터지듯 쏟아졌다. 언론사도 챗봇을 많이 선보였다. 그러나 챗봇은 그들이 약속한 수준의 서비스를 제공하지 못하는 경우가 많았다. 말귀를 잘 알아듣지 못하는 경우도 잦았다. 특히 좀 복잡한 명령어의 경우. 기대에 못 미치는 서비스 수준, 낮은 자동화 수준 등이 결부돼서 챗봇에 실망하는 사용자도 많았고. 운영을 중단한 기업도 제법 있었다. 규칙, 검색 기반 챗봇이 많았던 까닭도 있고. 그런 챗봇에서는 대화 맥락을 이해해서 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는 인공지능을 기대하는 게 무리일 수 있다.
그랬던 챗봇인데- 기술은 꾸준히 발전하고 있고. 요즘 같은 데이터 황금기, AI 황금기가 없다. 물론 한국어 말뭉치 구축 수준을 이야기하면 평가가 좀 다를 수 있지만. 앞서 말했듯 기술은 지속적으로 개선되고, 발전했으며 챗봇이 규칙-검색 기반 챗봇만 있는 것도 아니다. BERT나 GPT-3처럼 좋은 모델도 나오고 있고. 또 고도의 맥락 이해력을 요구하지 않으면서 복잡하고 반복되는 단순 업무에 특화해서 이를 처리할 수 있는 챗봇을 십분 활용하면 그게 효율성을 높이는 데 도움될 수 있다. 어떨 때는 욕심을 너무 부리지 않는 것도 좋다?
사진=픽사베이누군가는 떠나고, 누군가는 자리를 지키고 서비스를 개선하면서 이를 고도화했고. 코로나 19가 닥쳤고 준비된 곳은 그동안 쌓아온 역량에 기반해 이 위기에 대응하고 있고. 한동안 무심했던 곳들은 여기에 관심이 높아졌고. 누군가는 도움을 받았고. 그러다 보니 위상이 전보다 달라졌고. '챗봇이 중흥기를 맞았다'는 표현이 과언이 아닌 그런 시대가 됐다. 챗봇이 50년도 더 된 기술인데 관심이 밀물과 썰물처럼 오가는 것도 그리 새삼스러운 일은 아니다 싶다. 코로나 19로 극적으로 위상이 바뀌었으니 이 시점에 다룰만한 주제이긴 하다.
위와 같은 사항을 고려하며 주제를 선정했다. 금융, 법률, 의료, 패션 분야 챗봇 활용사례를 각각 선정했다. 이 가운데 법률 챗봇이 두 가지였고, 금융 챗봇은 한 기업 사례를 다루긴 했지만 정확히는 한 기업의 두 가지 사레를 다뤘다. 복잡한 반복 업무를 자동화하고 간소화함으로써 업무 효율을 개선한 경우를 기준으로 사례를 추렸다. 의료 챗봇은 국내에 보도가 많이 된 사례라서 차별화 방안을 많이 고민했다. 그 이야기는 느낀 점을 서술할 때 자세히 이야기할 수 있을 듯하다. 금융 챗봇을 다룰 때도 비슷한 고민을 했다.
참고자료는 다음과 같다. 국외 시장조사기관 보고서, 국외 학술지, 국내외 언론 보도, 기업 블로그, 기업 보고서, 기업 홈페이지, 기업 유튜브, 기업 보도자료가 그 예다. 시장조사기관 보고서에서는 업계 트렌드, 통계, 현황, 사례 등을 참조했다. 국외 학술지에서는 사례 가운데 논란이 되는 곳에 대한 평가를 참고했다. 국내외 언론보도는 해당 기술 필요성, 트렌드, 사례, 기술 작동방식 등을 조사하는 데 도움됐다. 기업 블로그, 기업 보고서, 기업 홈페이지, 기업 유튜브, 기업 보도자료도 기술 필요성, 사례, 기술 작동방식을 참조하는 데 활용했다.
사진=픽사베이작업방식은 이렇다. 자료 조사-초고 작성-퇴고 1-퇴고 2-이미지 편집-퇴고 3-퇴고 4. 참고로 글 전체 내용을 요약하는 마무리는 퇴고 3쯤에 한다. 이미 쓴 내용을 요약하는 과정이지만 전체 내용이 방대하다 보니 요약하는 데도 시간이 걸려서 머리를 식히고 좀 낯설게 글을 보고자 퇴고 3 단계에서 요약한다. 자료 조사 시간을 줄이고 초고 작성 과정과 이를 연계하는 노력을 이번에도 이어갔다. 작업 시간은 계속 줄여야 하고, 그게 목표다. 결국 초고 작성 완성도를 높여서 퇴고 시간을 줄이는 게 좋지만 과거에 이 방식에서도 한계를 느낀 터라.
개요는 다음과 같다. 서두-본론 1-본론 2-본론 3-본론 4-본론 5-본론 6-본론 7 마무리인데- 이번에는 다섯 가지 사례를 중심으로 다룬 터라 본론 1~5는 모두 챗봇 사례를 담았다. 본론 6~7에서는 글을 납품하는 기업 챗봇 사례와 기술을 담았다. 가급적 본론 1~5와 비슷하거나 접점이 있는 사례를 담았다. 본론 6~7을 담은 이유는 해당 기업에서 그 기업 기술과 관련된 내용이 있었으면 좋겠다는 의견을 전달했기 때문. 나도 그렇게 연결 지어서 쓰는 게 낫다고 생각한다. 일이 늘어나기는 하지만 이 글은 내가 자아실현하려고 쓰는 글이 아니고, 내게 글을 요청한 곳에 도움되고 싶은 목적도 있기 때문이다. 거기서도 크게는 그걸 바랄 거고.
달라진 챗봇 위상 이야기는 서두에 주로 담았다. 내가 생각하는 서두는 단순히 글에 호기심을 불러일으키는 매력적인 도입부에만 그치지 않는다. 이 글을 쓰는 이유를 담는 것도 서두 역할이라고 생각한다. 그렇게 배웠기도 하고. 달라진 챗봇 위상 이야기가 그 의미를 담는다고 생각해서 서두에 그 내용을 담았다. 앞서 언급했던 여러 분야 기업 IT 담당자들의 챗봇 평가, 미디어에서 다룬 챗봇 기사 수 추이, 챗봇 기업 투자 동향 등. 팬데믹에서 챗봇 활약상도. 이 글에서 다루는 챗봇 사례를 압축적으로 언급하기도 했다.
사진=픽사베이본론 1~5는 내가 알짜 챗봇이라고 판단한 다섯 개 사례를 담았다. 구조는 필요성-활용사례-의의로 이뤄졌다. 문단은 5~6 문단으로 구성했다. 필요성은 말 그대로 이 분야에서 이 기술이 필요한 이유다. 이 분야에 현재 어떤 문제가 있는지, 이 기술이 이 분야에서 이런 문제를 해결하는 데 어떻게 도움되는지. 예를 들어, 코로나 19로 인해 병원에 병상이 부족하고 의료자원을 효율적으로 공급하기 위해 AI 증상 체크가 필요하다는 식. 활용사례는 분야뿐만 아니라 기술 작동방식, 원리나 특징 등을 담았다. 의의는 말 그대로 의의였다.
본론 1은 금융 챗봇 사례를 다뤘다. 대출 계약서를 분석하는 챗봇, 트레저리 서비스 부문에서 고객 문의에 대응하는 챗봇인데- 모두 어느 금융기관에서 운영하는 챗봇이었다. 이 기관은 신기술 투자에 적극적인데 그 내용도 글에서 함께 다뤘다. 본론 2는 법률 챗봇인데 변호사가 판례를 검색할 때, 현재 자신이 맡는 사건과 관련성이 높은 판례를 찾아주는 챗봇이었다. 본론 3도 법률 챗봇인데 이곳은 주차 위반 딱지에 이의를 제기하고, 잘못 발급받은 딱지는 취소하고 벌금을 내야 할 위험을 막도록 도와줬다. 이게 이 회사 사업모델과 기술 전부는 아니다. 조사하다가 정신이 번쩍 들 정도로 굉장히 많은 일을 하고 있었다. 회사명도 도발적이다.
본론 4는 의료 챗봇을 다뤘다. 환자 증상을 점검하고 다음 조치를 제언해줬다. 영국 NHS와도 협업해서 서비스를 제공하는 곳인데- 기술이 좀 과장됐다고 논란도 있었다. 이 회사도 자신들의 기술에 이의를 제기하는 의사에게 문제가 될만한 행동을 취하기도 했다. 이런 논란 때문에 사실 여기를 다뤄도 될지 고민도 들었다. 그러나 논란이 있다면 글에서 이를 균형 있게 다뤄줄 수도 있고. 정부와 협업해서 사업하는 곳이면 공신력이 아예 없지는 않다 싶었다. 기술 작동방식은 자세히 들여다볼만하다는 생각도 들었고. 그래서 다뤘다.
사진=픽사베이본론 5는 패션 챗봇이었다. 흔히 챗봇을 이야기할 때, 우리가 떠올리는 평범한 사례. 그래도 운영한 지 오래됐고 중간에 서비스도 제법 개선했고, 시험으로 돌려봤을 때 기능이 괜찮다는 생각이 들었다. 유통업계 챗봇은 이전에도 여러 번 이용했는데 그것과 비교했을 때, 우위에 있다 싶었다. 본론 6은 글을 납품하는 기업의 챗봇 사례를 인적자원관리, 금융 CS 분야에서 찾아 정리했다. 본론 7은 해당 기업의 관련 기술을 두 가지 설명했다. 위 사례에서 활용된 기술을 중심으로. 마무리하면은 말 그대로 글 전체 내용 요약하기.
작업 과정에서 느낀 점은- 첫째, 역시나 쉽지 않은 작업이었다. 전에도 이야기했지만 그 어느 작업 하나 만만했던 적이 없었다. 챗봇은 그래도 다뤄봤던 주제이고, '작동원리는 단순하지 않나'라고 생각할 수 있지만 전혀 그렇지 않다. 챗봇이 꼭 질의응답형으로만 있는 것도 아니고. 난 작동원리가 단순하지 않다고 생각한다. 지식그래프에서 단위 정보 사이에서 정밀한 관계를 기반으로 답변하기도 하는데- 이걸 풀어서 설명하는 과정이 내겐 단순하지 않다. 언제나 어렵다. "이 설명이 최선입니까?" "어떻게 더 잘 설명할까?" 늘 고민스럽다.
둘째, 어렵다고 느낀 또 다른 이유는- 챗봇이 새로운 기술도 아니고, 이젠 익숙한 사람도 제법 되기 때문에 어지간한 설명으로는 '우와'하는 주목을 받기 어렵다고 생각했기 때문이다. 디지털 휴먼과는 결이 다르다고 판단했다. 결국 디지털 휴먼에도 챗봇이 쓰이지만- 디지털 휴먼은 말 그대로 자연어 처리, 음성인식, 음성합성, 컴퓨터 비전 등 AI 기술 총체이고 요즘 메타버스 바람과 맞물려 트렌디한 주제다. 챗봇도 트렌드에서 벗어나지 않지만 이제 새롭지 않고, 화려한 느낌도 아니다.
사진=픽사베이널리 알려지지 않은 활용 사례도 많기 때문에- HR에서 챗봇이 지극히 단순 반복 업무를 획기적으로 개선한 사례를 전하면 놀라워하는 반응도 있긴 하다. 이런 게 이미 있었냐며. 그러나 이건 그런 사례에 집중해서 다뤘을 때만 좀 더 주목받기 나은 분야 같기도 하고. 신선하지도, 팬시 하지도 않은 기술, 어떤 건 이미 알려진 사례 이런 걸 흥미를 불러일으키는 방식으로 기존 콘텐츠와 차별화해서 내용을 전달하는 방향이 많이 고민됐다. 뻔한 글을 쓰고 싶지 않고, 어디서 본 듯한 글을 쓰고 싶지도 않기 때문이다.
셋째, 두 번째 내용과 연장선상에 있기는 한데- 내용 차별화를 정말 심각하게 고민했다. 이 글을 쓰면서 가장 크게 고민한 내용이다. 법률, 의료 챗봇 중 어떤 사례는 이미 국내 언론에도 많이 보도된 바 있었다. 활용 사례가 많이 기사화됐는데 어디서나 볼 수 있는 내용을 내 글에서 동어 반복하지 않으려면 난 어떻게 해야 할지 고심했다. 내가 찾은 돌파구는- 100% 차별화된 돌파구라고 할 수 있지 모르겠지만 기술에 더 집중해서 쓰는 거였다. 이 기술이 어떤 원리로, 어떻게 작동하는지. 그런 내용은 다른 콘텐츠와 많이 나와있지 않은 듯했다.
또 본론을 시작하는 부분에서 이 기술 필요성을 설명하는데- 이것도 내가 차별화할 수 있는 부분이라고 판단했다. 이 기술이 필요한 이유를 쓰려면 이 분야에서 해결해야 하는 문제점을 설명하고, 어떤 기술이 이 문제를 해결하는 데 어떻게 도움되는지를 쓰는데- 이건 소설은 아니지만 사실에 기반해서 설명하는 데 있어 나름 창의력은 필요하다. 설득력이 있어야 하니까. 필요성을 설득력 있게 전하기 위해서 나대로 서사를 고민해야 하고. 이건 다른 데서도 크게 나오는 건 아니니까. 나오더라도 맥락이 나와 다른 경우도 있고. 목적은 달성한 듯.
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