대화형 AI란?

대화형 AI 살펴보기

대화형 AI의 정의

대화형 AI를 통해 사람과 기계와의 대화를 시뮬레이션할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝(ML)을 결합하여, 대화형 AI는 데이터를 사용하여 음성 또는 텍스트 입력을 수신하고 음성 또는 텍스트 출력을 생성하여 본질적으로 사용자와 대화를 합니다. 챗봇, 가상 AI 어시스턴트, 음성 활성화 어시스턴트는 모두 대화형 AI의 예입니다.

대화형 AI는 새로운 것처럼 보일 수도 있지만, 첫 번째 버전은 60년대 중반 조셉 바이젠바움(Joseph Weizenbaum)1이 개발한 챗봇이었습니다. ELIZA는 세계 최초의 로봇 심리 치료사였으며 NLP를 사용하여 입력 패턴을 일치시키고 응답을 생성했습니다. 기본 수준에서 대화형 AI는 패턴 인식 및 예측 분석을 통해 오늘날에도 여전히 이와 같이 작동합니다. 주요 차이점: ELIZA는 제품에 프로그래밍된 스크립트로 제한되었습니다. 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)의 개발, 컴퓨팅 성능, 데이터 가용성 및 ML의 발전으로 인해 대화형 AI는 쿼리에 응답하기 위해 방대한 양의 데이터를 사용하여 지속적으로 '학습'할 수 있습니다. 결과적으로, 현대의 대화형 AI는 가상 어시스턴트에서부터 고객 서비스 챗봇, 자동화된 지원 시스템까지 다양한 용도로 사용됩니다.

대화형 AI는 정보, 상품, 서비스에 대한 액세스를 대중화하는 동시에 고객 경험을 개선하는 데 도움을 줍니다. 사용자가 쿼리에 대한 답변을 받기 위해 코딩을 할 필요 없이, 모든 사람이 이러한 상호 교환을 이용할 수 있도록 하려면 자연어 대화를 할 수 있는 능력이 필요합니다. 비즈니스 측면에서, 대화형 AI는 직원의 업무 부담을 줄이고 학습 곡선을 완화하여 궁극적으로 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

대화형 AI의 핵심 구성 요소

대화형 AI는 자연어 처리(NLP), 머신 러닝 알고리즘(ML), 음성 인식, 대화 관리 시스템으로 구성됩니다.

자연어 처리

자연어 처리는 토큰화, 품사 태깅, 명명된 엔터티 인식 및 정서 분석을 사용하여 컴퓨터가 인간 언어를 처리하고 전달하는 데 도움이 됩니다. 전산 언어학은 데이터 분석을 사용하여 언어와 음성을 분류하고 분석함으로써 이러한 기술을 뒷받침합니다. 어휘 분석은 쿼리의 문자에 데이터 값을 할당합니다. 문법 분석을 통해 쿼리에 포함된 단어의 순서를 식별하고 태그를 지정합니다. 그런 다음 구문 분석은 구문 값을 통해 단어의 의미를 식별합니다.

예를 들어, "I'm amazed at how light this laptop feels(이 노트북이 얼마나 가벼운지 깜짝 놀랐다)"라는 문장에서 구문 분석을 통해 "light(가볍다)"라는 단어가 "this laptop(이 노트북)"을 설명하는 형용사로 식별됩니다. 의미론적 분석은 구문론적 출력을 사용하여 문맥에서 단어의 의미를 결정하여 쿼리의 감정이나 의도를 이해합니다.

이전 예를 계속 살펴보자면, "light"라는 단어는 무게, 색깔 또는 물질의 부족을 나타낼 수도 있지만 "amazed" 및 "feels"와 결합된 구문적 맥락은 긍정적인 정서를 암시합니다. 의미론적 분석은 "light"를 부정적인 의미가 아닌 노트북의 휴대성에 대한 감탄을 전달하는 것으로 해석합니다.

이런 식으로 대화형 AI는 진짜 대화처럼 들립니다.

머신 러닝

머신 러닝은 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간의 학습 능력을 모방합니다. 머신 러닝 알고리즘은 훈련된 데이터를 기반으로 예측을 수행하고, 사전 정의된 일부 매개변수에 대해 예측 품질을 평가하고, 향후 예측을 개선하기 위해 의사 결정 프로세스를 업데이트하거나 최적화합니다.

머신 러닝 모델은 감독, 준지도, 비지도 등 세 가지 방법으로 학습할 수 있습니다. 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 예측을 위한 알고리즘을 학습시킵니다. 비지도 머신 러닝 모델은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 훈련되므로 알고리즘이 사람의 개입 없이 패턴과 데이터 그룹화를 식별할 수 있습니다. 준지도 학습은 지도 모델과 비지도 모델의 조합으로, 레이블이 지정된 작은 데이터 세트의 학습을 레이블이 없는 큰 데이터 세트에 적용합니다.

머신 러닝은 애플리케이션 추천 엔진, 가상 어시스턴트 및 음성 인식 기술을 위해 NLP와 함께 작동합니다.

음성 인식

음성-텍스트라고도 알려진 음성 인식은 음성 언어를 서면 텍스트로 변환하는 기계의 기능입니다. 음성 인식은 NLP 및 ML 알고리즘을 사용하여 오디오 신호의 문법, 구문, 구조 및 구성을 이해하는 동시에 언어 가중치, 화자 레이블 지정, 음향 훈련 및 비속어 필터링 기술을 사용하여 모델을 훈련합니다.

언어 가중치는 반복되는 단어를 분류하여 인식 정확성을 향상시킵니다. 음성 인식은 음성을 기록할 때 다양한 참가자에게 레이블을 붙일 수도 있습니다. 이것이 바로 화자 레이블링입니다. 음향 훈련을 통해 인식 소프트웨어는 다양한 주변 음향 수준부터 다양한 음성 속성까지 다양한 오디오 품질에 적응할 수 있습니다. 비속어 필터링을 사용하면 욕설/비속어/금칙어를 식별하여 전사본을 정리할 수 있습니다. 이는 일반적으로 전사 서비스 또는 받아쓰기 애플리케이션에 사용됩니다.

대화 관리 시스템

대화 관리 시스템은 기계와 사용자 간의 대화를 해석하고 상황에 맞게 설명합니다. 음성 및 텍스트 컨텍스트 모두에서 대화 관리 시스템은 기계가 인간 사용자와 "이해"하고 "소통"하기 위해 수행하는 일련의 프로세스를 나타냅니다. 예를 들어, 사용자가 항공편을 예약하기 위해 여행 예약 챗봇에게 질문을 합니다. 봇은 일련의 후속 질문으로 응답합니다.

사용자: 항공편을 예약하고 싶어요.
봇: 안녕하세요? 기꺼이 도와드릴 수 있습니다. 출발하시는 도시가 어디인가요?
사용자: 몬트리올이요.
봇: YUL 공항에서 출발하시는군요. 목적지는 어디인가요?
사용자: 파리요.
봇: 알겠습니다! YUL 공항 도착, CDG 공항 도착이군요.

이 대화는 정책 학습 및 피드백 메커니즘을 사용하여 상황에 맞는 정확한 응답을 제공하는 대화 관리 시스템에 의해 구동됩니다. 요청을 식별하고 필요한 다음 단계를 수행하며 자연스러운 대화 방식으로 대화를 계속합니다. 효과적인 대화 관리를 통해 AI는 여러 차례 대화와 컨텍스트 전환을 처리할 수 있습니다.

대화형 AI가 중요한 이유

대화형 AI는 사용자가 일상 기술과 의미 있게 상호 작용하는 방식을 변화시켰으며, 그 중요성은 다음과 같은 이점에서 확인할 수 있습니다.

  • 운영 효율성 향상: 가상 어시스턴트부터 시맨틱 검색 애플리케이션에 이르기까지, 대화형 AI는 직원이 신속하게 답변을 찾고 작업을 자동화하여 보다 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 시간이 많이 걸리는 작업에 소요되는 시간이 줄어들면서 생산성 및 운영 효율성이 급상승합니다.
  • 향상된 고객 서비스: 대화형 AI는 즉각적이고 개인에게 맞춤화된 응답을 제공하여 연중 무휴 가용성을 제공하고 대기 시간을 줄이며 다양한 문의를 효율적으로 처리함으로써 고객 만족도와 참여도를 향상시킵니다. 일반적인 문제를 빠르고 정확하게 해결하여 상담원이 더 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 하여 더욱 강력한 고객 관계를 구축하고 장기적인 충성도를 육성하는 보다 효과적이고 대응력이 뛰어난 고객 지원 시스템을 구축할 수 있습니다.
  • 확장성 향상: 대화형 AI는 여러 사용자에게 동시에 응답할 수 있기 때문에 높은 고객 상호 작용 볼륨을 처리하는 조직의 능력에 긍정적인 영향을 미칩니다. 또한 상호 작용의 확장성은 간소화된 프로세스, 응답 시간 단축, 운영 비용 절감을 통해 운영 효율성을 향상시킵니다. 이를 통해 조직은 더 적은 리소스로 더 많은 고객에게 서비스를 제공하고 고객이 담당자를 기다리지 않고 문제를 해결할 수 있으므로 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

궁극적으로 대화형 AI는 비용 효율적이기 때문에 중요합니다. 중소기업은 24시간 내내 동시에 많은 양의 상호 작용을 처리하는 대화형 AI 기능의 이점을 활용하여 교육 및 급여와 관련된 비즈니스 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

대화형 AI는 생성형 AI와 같은 것인가?

대화형 AI는 생성형 AI의 특정 애플리케이션입니다. 그러나 이 두 가지는 서로 다른 목표를 가질 수 있고, 서로 다른 결과를 산출하며, 서로 다른 훈련에 의존할 수 있습니다. 차이점은 대화형 AI가 예측을 사용하여 양방향 상호 작용을 계속하고 유지하는 반면, 생성형 AI는 프롬프트를 기반으로 콘텐츠를 생성한다는 것입니다.

사용자와 대화할 때, 대화형 AI는 쿼리 분석, 지식 기반 시스템(검색 증강 생성(RAG)을 통해 검색된 특정 비즈니스 관련 로컬 지식 기반 시스템 또는 ChatGPT의 경우 인터넷 전체)의 구문 분석 및 패턴 인식을 통해 답변을 생성합니다.

대화형 AI가 생성하는 출력은 예측이며, 이는 생성형 AI가 새로운 콘텐츠를 "생성"할 수 있도록 하는 것과 동일한 원리입니다. 이를 통해 대화형 AI와 생성형 AI 모두 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.

생성형 AI에 대해 알아보기

대화형 AI 사용 사례 및 예시

"안녕, Siri"부터 은행 앱의 가상 어시스턴트 및 챗봇에 이르기까지 대화형 AI는 산업 전반에서 사용되고 있습니다. 몇 가지 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

고객 서비스 및 지원

대화형 AI는 일반적으로 고객 서비스 및 지원 애플리케이션에 사용되며, 주로 일반적인 쿼리에 응답하고 일부 작업을 수행하는 챗봇 형태로 사용됩니다. 챗봇은 배송, 청구, 반품 정책 등에 관해 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변할 수 있습니다. 또한 쇼핑 어시스턴트로서 온라인 지원을 제공하여 검색 기록이나 이전 구매를 기반으로 개인에게 맞춤화된 추천을 제공할 수도 있습니다.

의료

대화형 AI를 헬스케어에 사용하면 환자 참여도를 높이고 서비스 제공자의 관리 부담을 줄일 수 있습니다. 음성 인식 기술은 일부 진료실에서 환자와 의사의 상호 작용을 기록하고 환자 및 치료와 관련된 최신 정보를 철저하게 기록하는 데 사용됩니다. 가상 어시스턴트는 약속을 예약하고 의료 정보를 제공하며 약물 준수에 대한 알림을 제공할 수도 있습니다.

보안 및 옵저버빌리티

가상 어시스턴트는 모든 보안 또는 옵저버빌리티 기술 스택에서 점점 더 선호되는 구성 요소입니다. 검색 기술을 활용하고, 지역 지식 은행에 연결하고, 데이터 분석을 사용함으로써 가상 어시스턴트는 IT 사용자가 다양한 상황별 질문에 답하고, 전문 지식과 데이터에 액세스하고, 특정 작업을 자동화하도록 돕습니다.

전자 상거래

대화형 AI는 전자상거래에서 온라인 쇼핑객에게 고객 지원을 제공하기 위해 널리 사용됩니다. 챗봇이든 가상 어시스턴트든, 대화형 AI는 자주 묻는 질문을 처리하고 맞춤형 추천을 제공하여 인간 고객 서비스 담당자를 보완합니다. 대화형 AI의 연중 무휴 가용성은 고객 경험에 긍정적인 영향을 미치고 결과적으로 판매를 촉진할 수 있음을 의미합니다.

교육 및 훈련

교육 맥락에서 대화형 AI는 맞춤형 지도를 제공하고, 학생의 질문에 답변하고, 대화형 학습 경험을 촉진하는 데 사용됩니다. 학생에게 추가 리소스를 제공하고 이를 통해 교육자를 지원합니다.

챗봇과 대화형 AI의 차이점은 무엇인가?

챗봇은 대화형 AI의 한 형태이지만 대화형 AI의 한 가지 애플리케이션일 뿐입니다. 대화형 AI는 음성 어시스턴트, 텍스트 음성 변환(TTS), 음성 텍스트 변환(STT) 기술과 같은 다양한 NLP 및 ML 애플리케이션을 포괄하는 포괄적인 용어입니다.

챗봇은 특정 작업을 처리하고 사전 정의된 응답을 제공하기 위해 규칙 기반 알고리즘에 대해 교육을 받았습니다. 이 때문에 간단한 상호 작용에 사용되며 때로는 복잡하거나 미묘한 대화에 어려움을 겪을 수 있습니다.

음성 어시스턴트는 고급 챗봇이며 음성 인식 기술을 사용하여 사용자와 상호 작용합니다. 음성 어시스턴트의 장점은 핸즈프리이며 사용자가 요리, 청소, 운전 등을 하는 동안 다양한 상황에서 다양한 명령을 수행할 수 있다는 것입니다.

사용자 상호 작용을 이해하고 응답하는 음성 지원 기능의 기본은 TTS 및 STT 기술입니다. 음성 어시스턴트는 "안녕, Siri"라는 프롬프트를 들으면 STT를 사용하여 이를 식별하고 이해합니다. "예?"라고 응답하려면 TTS를 사용하여 "학습된" 텍스트 답변을 음성 답변으로 변환해야 합니다.

정서 분석과 같은 다른 기술도 대화형 AI와 통합됩니다. 챗봇은 공감적으로 대응하고 효과적인 고객 서비스를 제공하기 위해 부정적인 언어를 인식해야 할 수도 있습니다.

대화형 AI 개발 및 구현

대화형 AI를 개발하고 구현하는 것은 필요한 상황과 달성해야 하는 목표를 식별하는 것부터 시작됩니다. 이러한 결정을 통해 효과적인 대화 흐름을 설계하고, 올바른 플랫폼을 선택하고, 성공을 측정하는 메트릭을 설정할 수 있습니다.

클라우드 기반 솔루션은 광범위한 온프레미스 인프라 없이도 비즈니스 확장성과 유연성을 제공합니다. 클라우드 플랫폼에서 대화형 AI 애플리케이션을 호스팅하면 기업은 필요에 따라 확장하고 훨씬 더 쉽게 배포할 수 있는 강력한 AI 도구를 활용할 수 있습니다.

대화 흐름 설계

대화 흐름을 디자인하려면 사용자 여정을 매핑하고 가장 자주 묻는 질문(FAQ)을 활용하세요. FAQ는 대화형 AI 도구 개발의 기초이며, 사용자 경험은 개발 시 우선 순위를 정해야 할 대화 상자 메시지를 알려주는 데 도움이 될 수 있습니다. 작게 시작하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 사용 사례를 테스트하고 브랜드와 요구 사항에 맞게 출력 톤(친밀한 어조, 중립적 어조 등)을 조정할 수 있습니다.

올바른 플랫폼 선택

올바른 대화형 AI 플랫폼을 선택하는 것은 명확한 목표에서 시작됩니다. 고객 서비스 챗봇인가요, 다국어 기능이 필요하신가요, 아니면 자동화 기능을 찾고 계신가요? 여기에서 다양한 플랫폼의 기능을 식별하고 사전 훈련된 모델을 테스트하여 플랫폼이 적합한지 확인할 수 있습니다.

플랫폼이 현재 시스템에 원활하게 통합될 수 있는지 고려하고 인간 개입 기능을 평가해 보세요. 다시 말해, 조정하는 데 얼마나 많은 수작업이 필요하거나 가능할까요? 올바른 플랫폼을 선택하는 것은 맞춤 설정 요구 사항에 따라 달라집니다.

성공 메트릭 설정

구현한 후에는, 목표에 따라 성공 메트릭을 설정해야 합니다. 이러한 성공 메트릭은 사용자 만족도, 응답 정확도, 응답 속도 및 상호 작용 완료율을 측정해야 합니다.

데이터 개인 정보 보호 및 보안 보장

효과적인 대화형 AI를 개발하려면 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 것이 중요합니다. 기업은 데이터 개인 정보 보호와 보안 조치를 통합하는 플랫폼을 선택하고 구현 과정에서 데이터 개인정보 보호 및 보안 지침을 수립함으로써 규정 준수 및 규제 표준을 충족할 수 있습니다. 이는 신뢰를 유지하고 법적 문제를 방지하는 데 필수적입니다.

대화형 AI의 과제

NLP와 ML의 발전으로 훨씬 더 정교한 대화형 AI 애플리케이션이 탄생했지만, 이 기술은 여전히 다음과 같은 과제로 어려움을 겪고 있습니다.

  • 불분명하거나 모호한 사용자 입력을 이해하는 것은 대화형 AI에 있어 중요한 과제입니다. 어조, 풍자, 오타, 구문 오류 등은 AI를 혼란스럽게 하고 틀리거나 부정확하거나 불만족스러운 응답을 초래할 수 있습니다.
  • 액센트와 다양한 언어를 처리하는 것은 음성 및 음성 인식 소프트웨어에 어려운 일일 수 있습니다. 기술은 자원 집약적인 작업인 광범위한 데이터에 대해 훈련되어야 합니다.
  • 신뢰성과 정확성을 보장하는 것은 대화형 AI의 또 다른 과제입니다. 조직은 환각을 방지하는 데 도움이 되는 대화형 AI 도구의 출력 품질을 검토하고 평가할 수 있는 리소스를 배포해야 합니다. 이는 시간과 자원 집약적일 수 있습니다.

또한 대화형 AI 사용에 대한 윤리적 우려도 중요한 과제입니다. 편견 없는 응답을 보장하고 사용자 개인정보 보호를 유지하는 것은 대화형 AI 개발에 매우 중요합니다. 개발자는 공정하고 신뢰할 수 있는 시스템을 만들기 위해 이러한 문제를 해결해야 합니다.

Elastic을 사용한 대화형 AI

Elastic은 생성형 AI를 활용하여 자연어 AI Assistant를 강화하여 SRE와 보안 분석가에게 탐지부터 해결까지 안내합니다. 대화형 AI를 사용하는 AI Assistant는 프로세스를 자동화하고 간소화하는 코파일럿 역할을 하여 엔지니어와 분석가가 일상적인 작업에서 벗어나 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 해줍니다.

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AI 리소스

각주

1 ELIZA 챗봇