AI 챗봇은 사람의 대화를 흉내 내는 소프트웨어 프로그램입니다. 사용자가 자연어(텍스트 또는 음성)로 입력한 내용을 받아 유용한 답변을 제공하려고 시도합니다. 마이크로소프트에 따르면 AI 챗봇은 “인간의 대화를 모방하고 이해하는” 애플리케이션입니다.
예를 들어, 챗봇은 질문에 답하거나 추천을 제공하고, 예약 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. IBM 역시 챗봇을 “인간 대화를 시뮬레이션하는” 기술로 설명하며, 현대 챗봇은 자연어 처리를 통해 질문을 해석하고 답변을 생성한다고 합니다. 요컨대, AI 챗봇은 사람들이 일상 언어로 컴퓨터와 상호작용할 수 있게 하여 인간의 언어와 기계 논리 사이의 간극을 메워줍니다.
주요 AI 기술
AI 챗봇은 여러 첨단 AI 기술을 결합합니다:
- 자연어 처리(NLP): 챗봇이 텍스트나 음성 입력을 분석하고 해석할 수 있게 합니다. 예를 들어, NLP 알고리즘은 문장을 단어 또는 구(토큰)로 분해하고 문법과 문맥을 이해하도록 돕습니다.
- 머신러닝 및 딥러닝: 챗봇은 언어와 대화 예시를 학습하여 시간이 지날수록 응답을 개선합니다. 실제 대화와 텍스트를 학습하며 자주 묻는 질문과 답변 패턴을 익힙니다.
- 대규모 언어 모델(LLM): 대규모 신경망(주로 트랜스포머 아키텍처 기반)으로 방대한 텍스트 데이터셋을 학습합니다. 수십억 개의 파라미터를 가진 LLM은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있으며, 다양한 언어와 분야의 언어 패턴을 효과적으로 포착합니다.
이 기술들이 결합되어 챗봇이 자유로운 질문을 처리하고 자연스러운 답변을 생성할 수 있게 합니다.
챗봇이 사용자를 이해하는 방법
메시지를 보내면 챗봇은 자연어 이해(NLU)를 적용합니다. 입력을 여러 조각(토큰)으로 나누고 사용자의 의도(사용자가 원하는 것)와 관련된 개체(이름, 날짜, 장소 등 중요한 정보)를 식별합니다.
예를 들어 “내일 파리 날씨 어때?”라고 묻는다면, 챗봇은 의도(날씨 예보 문의)를 인식하고 개체(“파리”, “내일”)를 추출합니다. 최신 AI 챗봇은 딥러닝을 사용해 비공식적이거나 모호한 표현, 오타가 있어도 의미를 해석할 수 있습니다.
AI 챗봇 훈련
AI 챗봇은 방대한 텍스트 데이터를 학습한 언어 모델로 구동됩니다. 훈련 과정에서 모델은 수십억 단어를 처리하며 문맥에 따라 다음 단어를 예측하도록 내부 파라미터를 조정합니다.
실제로 모델은 위키피디아 전체나 인터넷 같은 거대한 텍스트 코퍼스를 학습하며 문법, 사실, 일반적인 표현을 익힙니다.
훈련 후 챗봇은 학습한 패턴을 바탕으로 한 단어씩 새 답변을 생성할 수 있습니다. 중요한 점은 모델이 텍스트를 그대로 암기하는 것이 아니라 파라미터에 지식을 암묵적으로 인코딩한다는 것입니다.
따라서 잘 훈련된 챗봇은 훈련 중 본 적 없는 질문에도 학습한 패턴을 종합해 답변할 수 있습니다.
트랜스포머와 대규모 언어 모델
그림: 트랜스포머 네트워크 아키텍처(왼쪽 인코더, 오른쪽 디코더). 인코더는 입력을 처리하고 디코더는 출력을 생성합니다. 현대 챗봇은 트랜스포머를 핵심 구조로 사용합니다.
트랜스포머 네트워크는 단어를 수치 벡터로 변환하고 멀티헤드 어텐션을 통해 문장 내 모든 단어를 동시에 연관시킵니다. 이를 통해 모델은 전체 입력 문맥을 포착할 수 있습니다.
기존의 순차적 모델(RNN 등)과 달리 트랜스포머는 모든 단어를 병렬 처리하며 훨씬 빠르게 학습합니다. 여러 트랜스포머 층을 쌓아 GPT-4나 구글의 PaLM 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 만듭니다. 이 LLM들은 방대한 규모로 언어를 이해하고 생성하며, 번역, 요약, 질문 응답도 수행할 수 있습니다.
응답 생성
응답할 때 AI 챗봇은 두 가지 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다:
- 검색 기반: 챗봇이 미리 정해진 답변 집합(예: FAQ 데이터베이스)에서 적절한 답변을 선택합니다. 초기 챗봇들이 주로 이 방식을 사용했습니다. 인식된 질문에 대해 저장된 답변을 반환하며, 예상 질문에 빠르고 안정적으로 대응하지만 데이터베이스에 없는 질문은 처리하지 못합니다.
- 생성형(Generative) 모델: 챗봇이 언어 모델을 사용해 한 단어씩 새 답변을 생성합니다. 대화 흐름에 따라 다음에 올 가장 적합한 단어를 예측하며 독창적인 답변을 만들고 이전에 본 적 없는 질문에도 대응할 수 있습니다. 다만 확률 기반이므로 때때로 부정확하거나 의미 없는 답변이 나올 수 있습니다.
인간 피드백과 대화 맥락
초기 훈련 후 챗봇은 종종 인간 피드백으로 미세 조정됩니다. 트레이너가 챗봇의 출력을 검토하고 개선 방향을 제시하며, 좋은 답변은 강화하고 부적절한 답변은 수정합니다. 이 과정을 인간 피드백 강화 학습(RLHF)이라 하며, 부적절하거나 편향된 내용을 피하도록 돕습니다. 예를 들어, 인간이 답변을 ‘유해’하거나 ‘주제 벗어남’으로 표시하면 모델이 그런 답변을 피하도록 학습합니다.
AI 챗봇은 대화 맥락도 추적합니다. 이전 대화 내용을 기억해 일관성 있는 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 후속 질문을 하면 이전 주제를 인지하고 적절히 답변합니다. 이러한 상태 기반 맥락 덕분에 다중 턴 대화와 자연스러운 상호작용이 가능합니다.
AI 챗봇 사례
많은 친숙한 가상 비서들이 AI 챗봇입니다. 애플의 Siri와 아마존의 Alexa는 음성 명령에 반응하며, 구글의 Gemini와 OpenAI의 ChatGPT는 텍스트로 대화합니다. 기업들은 웹사이트와 앱에 챗봇을 도입해 고객 문의 처리, 예약 관리, 쇼핑 안내 등을 수행합니다. 이 모든 시스템은 동일한 핵심 AI 기술을 활용해 언어를 처리하고 응답을 생성합니다.
과제와 한계
AI 챗봇은 강력하지만 완벽하지 않습니다. 항상 답변하려다 보니 때때로 환각(hallucination) 현상으로 잘못되거나 오해의 소지가 있는 정보를 자신 있게 제공할 수 있습니다. 한 전문가가 말하길, 챗봇은 본질적으로 “수학적 계산을 수행하는 기계”로, 인간처럼 의미나 의도를 진정으로 이해하지는 못합니다.
따라서 같은 질문에도 시간에 따라 다른 답변을 할 수 있고, 모호하거나 까다로운 질문을 잘못 해석할 수 있습니다. 중요한 정보는 특히 신중히 검증하는 것이 좋습니다.
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AI 챗봇은 자연어 처리, 머신러닝, 대규모 언어 모델을 결합해 작동합니다. 사용자 입력을 분석해 의도를 파악하고, 미리 준비된 답변을 제공하거나 학습된 모델을 통해 새 답변을 생성합니다.
현대 챗봇은 방대한 텍스트 데이터로 훈련된 트랜스포머 기반 LLM을 사용해 광범위한 주제에 대해 인간과 유사한 유창한 대화를 나눌 수 있습니다. 데이터와 훈련이 개선될수록 AI 챗봇의 능력도 향상되겠지만, 본질적으로 통계적 도구이므로 인간의 감독은 여전히 중요합니다.
