몇 년 전 "Her"라는 영화가 소개된 적이 있다. 내용은 다른 사람의 연애편지를 대필해주던 주인공이 정작 자신의 외로움을 달래줄 누군가를 필요로 해서 인공지능 운영체제와 사랑에 빠진다는 내용이다. 그렇다면 영화 속의 주인공은 왜 인공지능 운영체제와 사랑에 빠졌을까? 이유는 분명하다. 누군가 자신의 이야기를 들어 주고 그 이야기에 귀기울여주는 것에 대한 위안일 것이다.

물론 이 이야기는 "Her"라는 공상과학영화의 내용이다. 위에서 언급한 인공지능 운영체제가 인간과 대화를 인간처럼 하기란 아직까지 기술적 한계가 존재한다. 그렇다면 그 가능성은 존재하는 것인가? 물론 대단히 많이 존재한다고 말할 수 있다. 앞서 언급한 인공지능 운영체제는 최근 몇 년 전부터 유행한 음성인식 스피커들의 발전된 형태가 될 것이다.

우리가 알고 있는 삼성전자 갤럭시의 빅스비, 애플 아이폰의 시리, 그리고 각 통신사에서 출시한 각종 음성인식 스피커 등의 발전된 미래 형태가 앞서 말한 인공지능 운영체제가 수행한 역할이다.

그렇다면 이 기술에 대해 좀더 자세히 알아보도록 한다. 앞서 언급된 이 기술은 사실상 챗봇(Chatbot)에 음성인식 기술을 붙인 형태가 된다. 그리고 챗봇의 단어적 의미는 이야기를 한다는 뜻인 채팅(Chatting)과 자동으로 일을 처리 한다는 의미를 가진 로봇(Robot)의 합성어이다.

이 기술을 자세히 보면 연속된 인간의 음성을 인식하는 음성인식과정과 챗봇을 통해 인식된 문장을 이해하고, 적당한 답변을 골라 출력하는 음성합성 과정으로 요약할 수 있다. 더 자세히 보면 마이크로 음성을 수집하여 음향에너지로 변환하고 거기에서 음성의 다양한 특징을 추출해 미리 등록된 음향모델을 매칭 시키는 인식과정을 거친다. 결과적으로 음성신호를 문자로 바꿔주는 STT(Speech to Text) 기능을 수행하는 것이다.

이렇게 변환된 문장은 다시 챗봇에 의해 적당한 대응어로 출력되고 그 출력된 문자는 TTS(Text to Speech)기능을 통해 다시 우리가 알아들을 수 있는 음성으로 변환되어 나온다. 최근의 기술은 여기까지의 기술적 진보는 이루었다. 필자가 음성인식을 처음 공부하던 90년대 말 삼성전자 휴대폰 애니콜에서 배우 안성기가 광고하던 "본부" 시대하고 비교하면 엄청난 기술적 진보를 이루었다고 아니 말할 수 없다.

하지만 앞서 말한 것처럼 영화 "Her"에서처럼 대화하는 사람이 정서적으로 동화되고 감동을 받을 만큼은 아니다. 그러면 챗봇에 대해 좀 더 구체적으로 살펴보자.

앞서 언급한 것 처럼 음성인식과 음성합성과정을 제외하면 챗봇은 채팅 소프트웨어(카카오톡이나 라인과 같은)에서 문자로 질문을 하면 로봇이 질문을 이해하고 적당한 답변을 하는 소프트웨어다. 그 과정은 사용자가 문장으로 질문을 할 때 채팅로봇이 이해하기 위해 질문 문장을 컴퓨터가 이해하기 쉽게 정제(문장의 띄어쓰기, 마침표, 따옴표, 변칙 문자등을 조정하고 제거하는 작업)하고 키워드를 뽑기 위해 품사 테깅(문장의 품사에 종류를 표시하는 작업)을 수행한다. 이 작업을 자연어처리라고 한다. 이러한 과정을 마치면 등록된 어휘사전의 내용과 비교하여 적당한 대응 답변을 골라 채팅창에 답변으로 표시해 주는 기능을 수행한다. 이 과정에서 새롭게 추가되는 어휘와 답변의 매칭을 위해 기계학습과 딥러닝 기술이 사용되며 그 과정은 간단하지 않다.

하지만 이러한 복잡한 과정을 쉽게 처리하기 위해 챗봇을 개발할 수 있는 프레임워크와 다양한 자동화 도구들이 소개되어 있어 그다지 걱정할 필요는 없다.

지금까지 조금은 복잡한 이야기를 했지만 이러한 기술적 완성도는 과거에 비해 상당히 발전되어 있는 상태다. 그렇다면 이제 본 글의 주제에 해당하는 챗봇이 왜 비대면 기술의 최강자인지에 대해 말해 본다.

최근 몇 달 새에 우리가 당황하면서 매일 듣게 되는 얘기가 바로 비대면이다. 그 이유는 코로나19로 인한 감염병의 예방과 확산 방지를 위해서는 현재까지 인정된 방법이 감염병의 전파경로인 사람의 비말(바이러스가 포함된 침방울)을 회피하기 위해 사람간의 접촉을 피하는 것이 유일한 방법이기 때문이다.

그러나 사람과 사람이 얼굴을 맞대고 얘기 하지 않으면 그동안 얼굴을 맞대고 행해 왔던 수많은 대면 서비스들이 불가능해 지거나 제약을 받게 된다. 이렇게 된다면 서비스 품질을 위해 대면서비스를 하던 사람들이 복장을 가다듬고 용모를 단정하게 하며 대화법에 대해 고민하면서 고객을 맞이했던 많은 일들이 어렵게 된다는 말도 된다. 그런 결과로 서로 얼굴을 보지 않고 전화로만 상담하거나 채팅으로만 상담한다면 대면서비스를 하던 감정노동자들이 24시간 3교대 4교대를 하면서 고된 업무를 수행하는 것보다 챗봇(인공지능) 기술을 이용해 더 정확하게 더 고객이 만족할 수 있는 서비스 품질로 기술에 의한 서비스를 제공할 수 있지 않을까라는 의문을 가질 수 있다. 그에 대한 답은 가능하다라는 것이다.

챗봇(인공지능)기술은 인간처럼 경험과 숙련도에 따라 서비스 품질이 달라지지 않고 입력된 데이터에 의한 학습으로서 서비스의 품질이 결정되기 때문에 상향평준화된 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다. 그리고 챗봇은 인공지능 기술의 일종이다.

이처럼 비대면을 위해 챗봇 기술을 적극 활용한다면 상담과 상품의 주문영역에서 상당한 성과를 거둘 수 있다. 그렇다면 챗봇이 상담사의 일자리를 빼앗을 것인가? 꼭 그렇지는 않다. 챗봇 역시 인공지능 기술의 한 종류이기 때문에 사람이 하는 일을 인공지능에게 가르치는 역할이 필요하다. 다양한 대화법, 목소리, 고객 대응법등 단순 반복적인 일과 감정노동에서 벗어나 챗봇 서비스 품질향상을 위해 변화된 일자리가 가능할 것이다. 결국 사람이 하기 귀찮거나 어렵거나 불편한 일을 챗봇(인공지능)에게 가르쳐 보다 더 창의적이고 인간 스러운 업무를 개발하거나 수행 할 수 있는 방법을 사람에게 제공할 수 있을 것이다.

그렇다면 챗봇 서비스를 개발하는 것이 어려운 일일까? 물론 챗봇 내부에서 동작하는 다양한 코어 기술은 컴퓨터공학을 전공하거나 자연어처리를 공부한 사람들도 쉽지 않은 일이다. 하지만 걱정할 필요는 없다. 그런 것들은 전문가들이 하면 될 일이다.

몇 십 년 전에 웹(Web)기술이 나오기 전까지는 인터넷에 접속하고 사용하는 것 조차 매우 어려운 일이었다. 하지만 웹기술이 나온 이후로 지금은 인터넷에 접속하고 사용하는 일은 남녀노소 어렵다고 생각하지 않는 기술이 됐다. 더구나 이제는 자신만의 홈페이지도 쉽게 만들 수 있는 시대가 된지 오래다. 챗봇도 그러하다 내부의 복잡하고 어려운 기술들은 전문가들에 의해 자동화 도구들이 많이 개발되어 있는 상태이기 때문이다. 이제는 인공지능 기술의 구성요소인 기계학습이나 딥러닝 같은 것들은 사실 서비스를 만드는 사람이 구석구석 이해할 필요가 없어졌다. 그보다 더 중요한 것은 최종적으로 챗봇 서비스를 사용하는 사용자를 위해 질문에 대한 이질감 없는 답변을 만드는 것이 더 중요하기 때문이다.

이렇게 질문에 대한 이질감 없는 답변을 구성하는 것을 CUI(Conversational User Interface)라고 한다. 다양한 질문에 대한 상황을 이해하고 거기에 대응하는 답변을 만들기 위해 대화 상황을 구성하고 거기에 대한 실제 사용표현을 정리하는 일이 챗봇 서비스 품질 향상에는 더 중요하다.

아래의 그림은 필자가 학생들에게 챗봇 서비스 제작을 가르치기 위해 Google Dialogflow를 사용해 간단하게 만든 챗봇 예제다.

이러한 수준의 챗봇은 컴퓨터공학 전공자나 프로그래밍 전문가들만의 전유물이 아니라 챗봇에 대해 이해가 없는 인문계열 학생들도 자동화 툴에 대한 기초 사용법을 익히고, 대화의 주제를 정의하고, 대화의 내용을 학습시키는 방법으로 일주일 정도의 시간을 투자해서 만들 수 있다. 물론 프로그래밍 지식과 컴퓨터 사용이 능숙한 사람은 그 보다 훨씬 더 짧은 시간이 걸린다. 물론 실제 서비스를 위해서는 부가적인 지식이 더 필요하므로 그런 부분들에 대해서만 전문가들과 협업하면 된다.

필자는 4차산업기술의 저변 확대를 위해 인공지능과 빅데이터에 대한 주제로 누구나 쉽게 배울 수 있는 교육 프로그램 개발에 대해 연구 해 왔다. 혹시 본 내용에 공감하고 관심이 있는 독자께서 본지로 연락을 주면 보다 더 쉽고 재미있는 교육프로그램 개발과 저변 확대를 위한 프로그램 개발을 위해 다양한 논의를 해 보고 싶다.

오늘 뉴스를 보니 코로나19로 인한 경제 위기를 디지털경제 전환으로 극복하기 위한 정부의 야심찬 발표가 있었다. 현제의 위기를 기회로 바꾸기 위해 새로운 시대에 맞는 새로운 창의와 혁신으로 매진하면 전례에 없었던 경제적 성과와 복지적 성공을 이룰 수 있지 않을까 생각하고 그 중 하나가 챗봇에 대한 더 많은 국민적 이해가 도움이 되지 않을까 생각해 본다.

■최갑근 박사는?

2012년 2월 광운대학교 대학원 컴퓨터공학과에서 공학박사학위를 취득하였다. 2015년부터 2017년까지 한국전력 스카다시스템 사업 및 사물인터넷 사업을 수행하였고, 2018년부터 인공지능 교육사업에 매진중이다.. 관심분야는 음성인식, 인공지능, 빅데이터 등이다.

약력

세종대학교 컴퓨터공학과 빅데이터 센터/연구교수

건양대학교 미래융합기술원 인공지능 연구소/교수

경기대학교 인공지능 전문과정/교수