핵심 요점
- 규칙 기반 챗봇은 사전 정의된 조건과 키워드에 의존하여 응답을 제공하며, 맥락에 적응하거나 이전 상호 작용에서 학습하는 기능이 부족합니다.
- ChatGPT와 같은 AI 챗봇은 방대한 데이터 세트를 기반으로 훈련된 대규모 언어 모델을 사용하여 인간과 유사한 대화를 시뮬레이션하고 대화의 맥락을 이해합니다.
- AI 챗봇의 발전에는 인공 일반 지능(AGI)과 인간형 로봇과 같은 물리적 실체를 통합하는 것이 포함되며, 이는 인간과 더욱 상호 작용적이고 대화적인 상호 작용의 잠재력을 보여줍니다.
챗봇은 한동안 기발하지만 유용한 온라인 도구였습니다. GPT-4와 이를 구동하는 ChatGPT 챗봇과 같은 AI 기반 언어 모델의 부상은 인간-봇-인간 인터페이스에 새로운 활력을 불어넣었습니다. 하지만 AI 챗봇은 어떻게 인간과 같은 대화를 시뮬레이션할까요? 컴퓨터는 어떻게 사람과의 대화를 시뮬레이션할 수 있을까요?
챗봇이란 무엇인가? 챗봇은 어떻게 작동할까?
ChatGPT, Claude, Google Bard와 같은 것이 나오기 전에는 더 기본적인 챗봇이 있었습니다. 이를 규칙 기반 챗봇 또는 결정 트리 챗봇이라고 합니다.
규칙 기반 챗봇은 상황에 적응하거나 맥락을 이해하지 못하며 인간의 논리를 시뮬레이션할 수 없습니다. 오히려 개발자가 정한 일련의 규칙, 패턴 및 대화 트리를 준수해야 합니다.
규칙 기반 챗봇은 프롬프트가 주어지면 미리 정의된 조건을 따릅니다. 여기서 키워드는 중요한 요소입니다. 사용자 입력은 챗봇이 특정 단어를 스캔하여 요청된 내용을 이해하는 데 도움이 됩니다. 맥락을 이해할 수 없는 규칙 기반 챗봇은 이와 같은 단서에 의존하여 유용한 응답을 제공해야 합니다.
많은 기업이 고객과 인간 담당자 사이의 버퍼로 규칙 기반 챗봇을 사용합니다. 에너지 또는 셀룰러 서비스 제공업체에 연락해 본 적이 있다면 먼저 챗봇에 문의 사항을 설명하라는 요청을 받았을 수 있습니다. 또는 질문을 위해 웹사이트를 방문하면 챗봇이 팝업으로 표시될 수 있습니다.
규칙 기반 챗봇은 매우 복잡하고 계층화된 질문에 답할 수 없습니다. “내 계정 세부 정보 변경”과 같은 짧고 간단한 질의에 응답하도록 설계되었습니다. 많은 변수가 포함된 질문은 자연어를 해석하도록 훈련되지 않았거나 지식 데이터베이스가 제한되어 있기 때문에 규칙 기반 챗봇의 범위를 벗어날 가능성이 큽니다.
규칙 기반 챗봇은 개발 측에서 수동 개입 없이는 개선할 수 없습니다. 이는 이전 상호작용에서 학습할 수 없기 때문입니다.
AI 챗봇에도 규칙이 주어집니다. 예를 들어 ChatGPT는 욕설을 하거나 범죄에 대한 조언을 제공할 수 없습니다. 그러나 AI 챗봇이 기능하고 상호 작용하는 방식은 규칙 기반 챗봇이 처리할 수 있는 범위를 훨씬 넘어섭니다.
AI 챗봇의 작동 방식
AI 챗봇은 ChatGPT에서 시작되지 않았습니다. ChatGPT가 주류를 이루기 전에 일부 덜 발전된 챗봇은 여전히 AI를 사용하여 인간 사용자와 상호 작용했습니다.
예를 들어 Eviebot을 살펴보자. 2008년에 출시된 Evie는 AI를 사용하여 사용자와 상호 작용한다. 학습형 AI 챗봇인 Evie는 다른 사용자가 과거에 입력한 내용을 기록하여 대화 기술을 키울 수 있다. 사실, Evie는 2000년대 후반과 2010년대 초반에 주류 히트를 친 또 다른 챗봇인 Cleverbot과 동일한 AI 시스템을 사용한다.
하지만 이 챗봇은 오늘날 우리가 사용하는 현대적 버전과는 거리가 멉니다.
위의 스크린샷에서 볼 수 있듯이, Evie는 질문에 정확하게 답하거나 대화 내역을 기억하는 데 능숙하지 않습니다. 단 몇 초 만에 챗봇은 자신의 이름을 Eliza라고 말했지만 다음 응답에서 Adam으로 변경했습니다.
게다가, Evie는 훌륭한 정보 리소스가 아닙니다. 우리가 Evie에게 태양이 얼마나 큰지 물었을 때, 그녀는 “내 미래보다 더 크다”고 대답했습니다. Evie는 우스꽝스럽지만, 그것이 얼마나 흔한지에 관계없이 사용자에게 사실을 제공하는 데 능숙하지 않습니다. 더 재미있거나 기괴한 챗봇 경험을 찾고 있다면, Evie가 당신에게 적합한 선택일 수 있습니다.
Cleverbot과 Evie 같은 사이트는 분명 재밌지만, 실용적인 용도로는 적합하지 않습니다. 2022년 후반에 세계는 AI 챗봇이 얼마나 믿을 수 없을 정도로 유용한지 알게 되었습니다.
챗봇은 어떻게 대화를 시뮬레이션할까?
여전히 의문은 남습니다. ChatGPT와 같은 AI 챗봇은 어떻게 인간과의 정확한 대화를 시뮬레이션할까요? 키보드 앞에 앉아 있는 일반 사람과 어떻게 거의 구별할 수 없을까요?
2022년 11월, OpenAI는 ChatGPT라는 이름의 GPT-3.5 대규모 언어 모델의 공개적으로 접근 가능한 버전을 출시했습니다. 이는 매우 인간적인 대화를 시뮬레이션하는 능력을 보여준 최초의 AI 챗봇이었습니다. ChatGPT를 자세히 설명하는 전담 기사가 있지만, 여기에는 주의해야 할 몇 가지 중요한 포인터가 있습니다.
첫째, 도구 이름의 “GPT” 요소는 “Generative Pre-trained Transformer”를 의미하는데, 이는 일종의 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 2023년까지 이 두 용어가 많이 사용되었을 수 있지만, 실제로는 무슨 뜻일까요?
LLM은 오늘날 볼 수 있는 모든 주요 AI 챗봇에서 사용하는 AI 학습 모델입니다. 이는 딥 러닝을 사용하여 매우 복잡한 수준에서 작동하는 AI 알고리즘으로 구동됩니다. 모든 LLM은 매우 큰 데이터 세트로 훈련되어 문제를 해결하고 질의에 응답할 수 있는 방대한 지식 저장소를 제공합니다. 예를 들어 ChatGPT-4는 1조에서 1조 7,000억 개의 매개변수와 테라바이트 규모의 데이터로 훈련되었습니다(OpenAI는 정확히 얼마인지 밝히지 않았지만).
GPT는 딥 러닝이 가능한 신경망으로 구성된 특정 유형의 LLM입니다. GPT는 학습할 수 있는 방대한 정보 데이터베이스가 주어진 사전 훈련된 모델입니다. ChatGPT의 경우, 여기에는 책, 저널, 기사 등의 텍스트가 포함됩니다. 하지만 이 모든 데이터가 있는데도 ChatGPT는 어떻게 사람과 사람처럼 대화할 수 있을까요?
ChatGPT의 개발 과정에서는 인간 피드백(RLHF)을 통한 강화 학습 방법을 사용하여 훈련했습니다. 이 형태의 훈련은 강화를 사용하여 ChatGPT를 원하는 챗봇으로 만듭니다. 보상 및 피드백 모델을 통해 ChatGPT는 어떤 응답이 유용하거나 “좋고” 어떤 응답이 그렇지 않은지 이해할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 ChatGPT가 대화 맥락을 더 잘 파악할 수 있으므로 프롬프트에 더 효과적으로 대답할 수 있습니다.
ChatGPT의 자연어 처리도 특정 언어 패턴과 감정을 인식하는 것을 포함하여 사용자에게 응답하는 방식에서 큰 역할을 합니다. 알고리즘은 훈련 과정에서 인간의 대화 사례를 제공하여 인간이 어떻게 소통하는지 더 잘 이해했습니다. 알고리즘은 인사와 작별 인사와 같은 단서를 기록하여 대화의 단계를 모니터링할 수도 있습니다.
AI 챗봇은 어떻게 발전하고 있는가?
OpenAI는 LLM의 다음 반복인 GPT-5에 대한 제한적인 정보를 공개했습니다. GPT-5에 대해 특히 흥미로운 점은(최신 지식 기반 외에도) 알고리즘에 인공 일반 지능(AGI)을 통합한다는 소문이 있다는 것입니다. AGI가 이론적으로 인간의 인지를 시뮬레이션할 수 있다는 점을 감안할 때, 이는 게임 체인저가 될 수 있습니다.
ChatGPT는 세상을 강타했고 지금도 계속되고 있지만 AI 챗봇은 OpenAI에서 끝나지 않습니다. 전 세계 기업들은 사람과의 대화를 시뮬레이션하기 위해 AI 챗봇을 개선하기 위해 노력하고 있으며, 일부 AI 챗봇은 물리적인 수준으로 사물을 가져갑니다.
예를 들어, AI를 사용하여 의사소통하는 인간형 로봇 모델인 데스데모나를 살펴보자.
Hanson Robotics와 SingularityNET이 만든 Desdemona는 유명 로봇 Sophia의 “자매”입니다. Sophia는 인상적이면서도 섬뜩한 인간과 같은 특징과 기질로 많은 주요 뉴스 헤드라인을 장식했습니다.
소피아와 달리 데스데모나는 음악에 집중하고 다른 인간 음악가들과 함께 밴드의 일원이기도 합니다. AI 알고리즘은 기존 음악 라이브러리에서 음악을 가져와 데스데모나가 인기 있는 노래를 따라 부를 수 있도록 합니다. 이 로봇은 밴드 동료들과 함께 라이브 공연을 하기도 했습니다.
하지만 데스데모나는 또한 사람들과 대화하고 대화를 나눌 수 있습니다. 2022년, 데스데모나는 YouTube 크리에이터 Discover Crypto의 인터뷰를 받았는데, 그녀의 AI 알고리즘을 만든 벤 고르첼도 AI와 그 미래에 대한 몇 가지 질문에 답했습니다.
데스데모나가 오랫동안 해오던, 인간을 수족관에 가두어 두는 것에 대한 농담은 어떤 이들에게는 불안하게 느껴질 수 있지만, 그녀가 미리 연습하지 않은 질문에도 대답하는 능력은 AI가 인간과 친근하고 대화하는 방식으로 상호작용할 수 있는 잠재력이 있음을 보여줍니다.
AI는 점점 더 똑똑해지고 있습니다
지난 10년 동안 AI 분야에서 큰 진전이 이루어졌으며, 챗봇은 이제 농담을 하고, 에세이를 쓰고, 언어를 번역하고, 엄청난 양의 정보를 제공할 수 있습니다. 무엇보다도, 그들은 인간 대화를 시뮬레이션하는 놀라운 능력을 가지고 있습니다. 언젠가는 챗봇이 인간의 능력을 능가하는 것을 볼 수 있겠지만, 지금으로서는 개선의 여지가 많습니다.
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