기계가 채팅을 학습한 방법
챗봇 기술의 6가지 수준과 향후 방향
챗봇은 자율주행차와 유사한 진화의 길을 열었습니다. 무인 차량에 대한 벤치마킹 접근 방식을 사용하여 레벨 0(반세기 전에 설계된 간단한 호출 및 응답 프로그램)에서 레벨 5(점점 인간과 유사한 성능을 수행할 수 있는 정교한 AI 기반 엔진)로 발전했습니다. 작업.
" Age of Invisible Machines "의 공동 저자이자 기업용 대화형 AI 플랫폼을 만드는 OneReach.ai의 CEO 겸 공동 창립자인 Robb Wilson은 회전식 전화기에서 iPhone으로 전환하는 것과 같다고 말합니다 .
Wilson은 "모든 소프트웨어에는 대화형 AI가 있으며 필요할 때 필요한 기술을 갖춘 봇을 간단히 찾아줍니다."라고 말합니다. "봇은 당신이 원하는 것을 알고 간단히 수행할 것입니다."
자율주행차와 마찬가지로 챗봇 도 아직 완전한 자율성을 갖추지는 못했습니다. 그러나 매일 그들은 그것에 조금씩 가까워지고 있습니다. 다음 규모는 결코 공식적인 것은 아니지만 챗봇이 시작된 위치와 끝날 가능성이 있는 위치에 대한 지침을 제공합니다.
레벨 0: 규칙 기반 챗봇
도입: 1966년
최고 기술: 일반적인 질문에 대한 스크립트 응답
애플리케이션: 고객 지원 쿼리, 간단한 작업 자동화
아직 사용 중인 이러한 초기 챗봇 이전 버전은 사전 프로그래밍된 규칙을 기반으로 스크립트 응답을 생성합니다. 그들은 대화를 모방하기 위해 패턴 매칭에 의존하며, 재프로그래밍 없이는 대화에서 배우거나 적응할 수 없습니다.
MIT 컴퓨터 과학자 Joseph Weizenbaum은 1966년에 최초의 챗봇을 만들었습니다. 그는 ELIZA라고 명명했습니다(George Bernard Shaw의 "피그말리온"에서 런던 사회의 유명한 축배자가 된 길거리 행상인 주인공 Eliza Doolittle의 이름을 따서). Weizenbaum은 키워드를 기반으로 한 질문으로 사용자 프롬프트에 응답하여 Rogerian 심리 치료사 처럼 의사소통하도록 ELIZA를 프로그래밍했습니다 . ELIZA에게 당신이 불행하다고 말하면 ELIZA는 "왜 불행합니까?"라고 대답할 것입니다.
이러한 봇은 의사 결정 트리를 중심으로 구축되고 어휘가 적으며 다른 방식으로 제기된 동일한 질문("내 패키지는 어디에 있습니까?" 대 "내 주문은 언제 도착합니까?")을 이해하지 못할 수 있습니다. 규칙 기반 봇은 추가 코딩 없이는 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 없습니다. 그러나 생성 및 사용 비용이 상대적으로 저렴하기 때문에 ELIZA의 후손은 오늘날에도 널리 사용되고 있으며 사용자는 검색 도구를 사용하거나 FAQ를 샅샅이 뒤지는 것보다 더 쉽게 정보를 찾을 수 있습니다.
레벨 1: 지능형 텍스트 봇
도입: 2000년
특기 : 인간의 언어 패턴을 이해하는 능력
응용 프로그램: 엔터테인먼트, 정보 검색
레벨 1 챗봇은 인간의 말을 이해하고 친절하게 응답하도록 설계된 AI의 한 분야인 자연어 처리(NLP)를 사용합니다. 이는 오늘날의 소비자 음성 도우미(예: Siri, Alexa 및 Google Assistant)의 전신으로 간주됩니다.
최초로 널리 사용된 NLP 기반 챗봇은 SmarterChild 였으며 , 2000년대 초반에 AOL 인스턴트 메신저, MSN 메신저, 야후 메신저에서 액세스할 수 있게 되었습니다. SmarterChild는 인간과 같은 대화에 참여하고 인터넷에서 정보를 검색할 수 있습니다. (인기가 최고조에 달했을 때 3천만 명 이상의 사람들이 SmarterChild를 사용하여 뉴스 헤드라인, 일기예보, 주식 시세에 대해 질문했습니다.)
수십억 개의 언어 예제를 제공하는 오늘날의 NLP 기반 봇은 즉석에서 인간과 같은 텍스트 응답을 생성하고, 동의어를 식별하고, 여러 방식으로 표현된 유사한 질문을 이해할 수 있습니다.
Gartner는 2027년까지 조직 4곳 중 1곳이 주요 고객 지원 채널로 봇에 의존할 것으로 예상합니다.
레벨 2: 대화형 AI 에이전트
출시: 2010년
주요 기술: 음성 명령 이해 및 응답
응용 분야: 정보 검색, 엔터테인먼트, 단순 작업 자동화
대화형 AI 봇은 NLP 요소(감정 분석, 자연어 이해 및 생성 등)를 자동 음성 인식, 대화 관리, 텍스트 음성 변환 기술과 결합합니다. 이를 통해 사용자 교육이나 전문 어휘 없이도 음성 언어를 이해하고 친절하게 응답할 수 있습니다.
2010년 Siri의 등장은 대화 도우미의 새로운 시대를 열었습니다. 휴대폰과 스마트 스피커에 내장된 이 봇은 회의 일정을 잡거나 게임을 할 수 있는 지능형 비서로 빠르게 진화했습니다.
그럼에도 불구하고 이러한 유형의 봇은 언어 상호 작용의 길이와 복잡성에 의해 제한되기 때문에 "약한" 또는 "좁은" AI로 간주됩니다. 의도를 식별하는 데 어려움을 겪고, 대화를 통해 배울 수 없으며, 간단한 작업만 수행할 수 있습니다.
"채팅 능력은 점점 좋아지고 있지만 언어의 다양한 표현, 구어체, 발음의 지리적 차이로 인해 음성 인식은 여전히 문제가 될 수 있습니다."라고 Institute of Mimetic Sciences 의 CEO이자 수상 경력이 있는 Robby Garner는 말합니다. NLP 대화 시스템의 창시자. "우리는 인공 일반 지능과는 아직 거리가 멀다."
그럼에도 불구하고 Gartner는 대화형 AI 봇이 2026년까지 기업의 고객 지원 비용을 연간 800억 달러 절감 할 것으로 예측했습니다 .
레벨 3: 생성 AI 봇
도입: 2021년
최고 기술: "독창적인" 콘텐츠를 생성하는 능력
응용 분야: 이전에는 사람만이 수행했던 광범위한 작업을 자동화합니다.
수십억, 심지어 수조 개의 입력이 포함된 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 구축된 최신 세대의 챗봇은 이전 세대의 거의 모든 한계를 극복했습니다.
여러 가지 새로운 생성 AI 플랫폼(ChatGPT, Bing Chat, Google Bard)에서 볼 수 있듯이 이러한 봇은 인간과 유사한 놀라운 작업을 수행할 수 있습니다. 그들은 시, 음악, 예술을 창조(또는 생성)할 수 있습니다. 소프트웨어 코드를 작성하거나 복잡한 수학 방정식을 풀 수 있습니다.
LLM의 단점도 잘 문서화되어 있습니다. 그들은 "사실"을 조작하여 엄청난 부정확성을 만들어 내는 "환각"에 시달릴 수 있습니다 . 그리고 이러한 봇은 인터넷 데이터에 대해 훈련을 받았기 때문에 온라인에 존재하는 것과 동일한 편견, 부정확성, 허위가 발생하기 쉽습니다.
이러한 우려에도 불구하고 Harris Poll에 따르면 Fortune 500대 기업 중 72%가 생산성 향상을 위해 생성 AI를 채택할 계획입니다.
레벨 4: 맞춤형 AI 봇
도입: 2023년
최고 기술: 더 작고 더 집중된 모델
애플리케이션: 소형 장치에서 사용할 수 있는 특수 생성 AI
LLM 기반 봇을 운영하려면 엄청난 양의 에너지와 특수 컴퓨터 칩이 필요합니다. AI 생성 콘텐츠를 더욱 인간적으로 들리게 만드는 UnDetectable AI 의 창립자인 Bars Juhasz는 AI가 "달리기에는 짐승"이라고 말합니다 . 이러한 단점 때문에 다음 단계의 AI 봇은 더 작고 더 맞춤화될 것이라고 그는 말합니다.
이러한 소규모 언어 모델 (SLM)은 훈련에 필요한 데이터가 훨씬 적고 복잡성도 적습니다. 이는 그들이 에너지를 덜 사용하고 환각에 덜 취약하다는 것을 의미합니다. 그들은 더 제한적일 것이지만 그들이 할 수 있는 일에 있어서는 더 표적화될 것입니다. 예를 들어 회사 또는 산업 데이터에 대한 교육을 받은 후 이미지 식별, 개인화된 마케팅 콘텐츠 생성 등 단일 작업을 수행하도록 배포될 수 있습니다.
주로 코드 작성 및 데이터 검색을 위해 소수의 SLM만 배포되었습니다. 학술 컴퓨터 과학자 그룹은 보다 기능적인 SLM을 만드는 데 도움을 주기 위해 BabyLM Challenge를 조직했습니다 .
이러한 SLM은 "실행에 필요한 리소스에 대한 문제를 줄이면서 성능과 정확성을 향상시키는" 핵심 방법이 될 것이라고 Juhasz는 말합니다.
레벨 5: 지능형 디지털 작업자
출시: 2027년?
주요 스킬: 낮은 수준의 작업을 자율적으로 수행
응용 프로그램: 이름을 지정하세요.
자율주행차와 마찬가지로 챗봇의 궁극적인 목표는 운전석에 사람 없이 자율적으로 운행하는 것입니다. 그러나 오늘날의 자동차와 마찬가지로 가까운 미래에도 인간이 루프에 개입하게 될 것입니다.
거기에는 많은 경제적 이점이 있습니다. 세계 경제포럼(World Economic Forum)은 2027년까지 일반적인 비즈니스 업무의 40% 이상이 자동화될 것이라고 예측합니다. 챗봇은 호기심에서 동료로 변모하여 업무를 이해하고 올바른 정보를 전달하거나 적시에 올바른 작업을 수행할 것입니다.
저자이자 OneReach.ai CEO인 Robb Wilson은 이러한 지능형 디지털 작업자(IDW)가 대화형 봇의 사용 편의성과 특수 기계 학습 모델의 기술을 결합할 것이라고 예측합니다.
예를 들어 IDW 봇에게 "시카고 여행 준비"라고 말합니다. 항공편을 예약하고(창문에서 통로를 선호함을 인식), Uber(또는 Lyft)를 예약하고, 동료 숙박 봇에게 연락하여 선호하는 호텔의 객실(충성도 포인트 포함)을 예약합니다.
Wilson은 "우리는 모든 기술이 존재하는 BlackBerry 이후, iPhone 이전의 순간에 있지만 아직 훌륭한 대화형 AI의 예는 없습니다."라고 말합니다. "아무도 아이폰처럼 멋지고 아름다운 패키지에 담아낸 적은 없습니다. 하지만 그날이 다가오고 있습니다."