[시사뉴스 김철우 기자] “빅스비, 오늘 날씨는?” 우리는 매일 일상에서 AI 챗봇을 만난다. 아침에 일어나면 오늘의 날씨를 묻고, 업무에 필요한 정보를 탐색하며 휴가 계획을 세우는데도 이용한다. 이처럼 AI 챗봇은 이미 우리 일상에 깊게 스며들어 다양한 활동을 더욱 편리하고 효율적으로 할 수 있게 돕고 있다. 기업은 마케팅, 고객 상담 등 비즈니스 프로세스를 최적화 하고, 공공기관은 대민 업무 효율성을 극대화 하는데 활용하고 있다. 인공지능과 자연어 처리 기술의 진보로 더욱 정교해지며 놀라운 가능성을 보여주는 AI 챗봇은 무엇이며, AI 챗봇이 어떻게 활용하고 있는지 살펴봤다. 

AI 챗봇(ChatBot)은 대화를 의미하는 ‘chat’과 로봇(robot)의 합성어로 인공지능(artificial intelligence:AI) 기술을 사용하는 대화형 인공지능 로봇을 말한다. 정해진 규칙에 따라 질문을 입력하면 응답하는 단순한 챗봇부터 상대방의 메시지를 분석하여 인공지능에 가까운 대답을 내놓는 챗봇까지 다양한 챗봇들이 있다. 크게 인간이 사용하는 언어를 이해해서 대화를 진행하는 자연언어처리 기술을 적용하는 언어이해 방식, 입력받은 말에서 특정 단어나 어구를 검출하여 그에 맞는 미리 준비된 응답을 출력하는 검색 방식, 각본을 미리 만들고 각본에 따라서 사용자의 입력에 대한 동작과 각본에 있는 응답을 출력하는 각본 방식이 있다. 처음에는 메시지를 규칙 기반으로 출력해주는 수준에 지나지 않았으나, 2016년 이세돌 9단과의 5번기 공개 대국에서 예상을 깨고 4승 1패로 승리해 세계를 놀라게 했던 구글 딥마인드 알파고(AlphaGo: 인공지능 바둑 프로그램) 등장 이후 챗봇에도 AI 기술을 접목시키려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 일부 AI 챗봇은 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터와 경험을 통해 스스로 학습하고 사용자의 요구에 더 지능적으로 작동한다. 

기업·공공영역에서 비용절감, 업무 효율 극대화

AI 챗봇은 사전에 학습된 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통해 사용자의 입력을 이해하고, 적절한 응답을 생성하는 방식으로 작동하는 특성을 갖고 있어 많은 기업에서 고객 지원, 세일즈, 마케팅 활동 등의 업무를 더욱 효율적으로 처리하는데 강점이 있다. 대표적으로 애플(Apple)의 Siri와 아마존(Amazon)의 Alexa가 있다. 현재 고객 서비스 향상, 업무 효율성 증대, 정보 제공 등 각종 모발일 통신, 금융 분야에서 다양하게 활용되고 있다. Siri나 빅스비 같은 음성 인식 비서 서비스는 챗봇을 내장한 형태라 할 수 있다. 챗봇에 음성인식 기술을 접목시켜, 사용자가 말한 내용을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 텍스트로 변환하고 이를 질의로 보내 답을 출력한 후 이를 다시 음성으로 바꾸는 방식이다. 기업이 AI 챗봇 도입에 적극 나서는 이유는 내부 구성원과 고객의 편의를 도울 수 있으며, 동시에 효율성을 극대화해 비즈니스 비용을 절감하는 등 다양한 이점을 확보하여 기업 경쟁력을 강화할 수 있기 때문이다. 

현재 AI 챗봇은 고객 서비스 분야에서 가장 활발하게 이용되고 있다. AI 챗봇은 24시간 연중무휴로 고객의 문의와 요청에 신속하게 대응해 고객 만족도를 높일 수 있기 때문이다. 시간 제약과 신속성에서 새 지평이 열린 것이다. 국민은행 콜센터 관계자에 따르면, 뱅킹 챗봇은 기존 콜 센터에 비해 문의 당 평균 4분을 절약해 준다고 한다. 또 사용자 경험을 개선하여 개인에 특화된 서비스를 제공할 수도 있다. 기업은 사람이 개입하는 감정 노동의 단점을 줄이면서 동시에 다양한 유형의 고객 문의 및 문제를 쉽게 해결할 수 있다. 익명의 상황에서 사용자에게 도움을 줄 수 있는 장점도 있다. 비용 절감도 큰 이점이다. 인공지능 기술을 활용한 AI 챗봇을 도입하면 인건비를 추가 투입하지 않고 자동화된 프로세스로 업무 처리를 할 수 있어 비용을 절감할 수 있다. 

확장성과 유연성도 강점이다. AI 챗봇은 대량의 동시 요청을 처리하는 것이 가능하고, 필요에 따라 쉽게 확장하거나 업데이트할 수 있어 기업의 성장과 변화에 유연하게 대응할 수 있다. 균일한 서비스 품질을 유지하는 데도 활용된다. 사람의 실수나 감정적인 영향으로 인한 서비스 차이를 극복할 수 있어 항상 균일한 수준의 서비스 품질을 제공할 수 있게 한다. 고객 데이터를 분석해 고객 니즈에 맞는 마케팅에도 활용한다. 대화 데이터를 통해 고객의 행동과 선호, 니즈 등에 대한 인사이트를 도출하여 더 나은 제품 및 서비스 개발이나 마케팅 전략에도 활용 가능하다. 특히, 반복적이고 일상적인 업무의 자동화로 업무 효율을 높여 생산성을 향상시킬 수 있는 것도 큰 장점이다. 기업은 챗봇을 통한 업무 자동화로 구성원이 더 창의적이고 핵심적인 업무에 집중할 수 있도록 하고 있다. 여기에 AI 챗봇은 시간이 지남에 따라 데이터를 업데이트 하고, 대화를 통해 스스로 학습하고 발전한다. 이를 통해 서비스가 지속적으로 개선되어 기업은 향후 수요까지 예측할 수 있다. 

디지털 시대, ‘모바일 사회’의 개인 비서 역할

AI 챗봇은 가상 비서 또는 디지털 어시스턴트(비서)라고 불린다. 정교한 상호 작용을 통해 개인의 취향에 맞는 메시지를 제공한다. 사용자의 프로필 및 과거 행동을 기반으로 개인화된 서비스를 제공하는 것이다. 위에서 말한 Siri와 Alexa가 대표적이다. 이러한 디지털 어시스턴트는 사용자의 선호도를 지속적으로 학습해 이를 기반으로 추천 서비스를 제공한다. 급속하게 진행된 디지털화는 우리 사회를 ‘모바일 사회’로 변화시켰다. 이러한 모빌리티 기반 혁신 과정에서 챗봇의 역할은 점점 더 커지는 중이다. AI 챗봇은 모바일 사회의 기반 역할을 하며 기업과 사람의 상호 작용 방식을 바꾸고 있다. AI 챗봇은 사람을 고용하지 않고도 기업이 고객과 일대일로 소통을 할 수 있게 해주었다. 예를 들어, 고객들은 대체로 공통적이며 손쉽게 답할 수 있는 질문을 한다. 기업이 FAQ 및 문제 해결 가이드를 만드는 이유도 바로 여기에 있다. 그런데 AI 챗봇은 서면으로 작성된 FAQ 또는 가이드 내옹을 개인의 니즈에 특정해 제공할 수 있다. 만약 질문이 너무 복잡해 챗봇 스스로 해결할 수 없는 경우 이를 사람 담당자에게 전달하는 등 질문을 분류할 수도 있다. 기업에게는 시간과 비용을 아껴주고, 고객에게는 더 정확한 편의를 제공할 수 있는 것이다. 이런 특성으로 인해 공공 서비스 영역에서도 상담·문의 처리 및 청구 문제 해결 등 다양하게 챗봇이 활용되고 있다.

챗봇은 AI 기술과 데이터 품질이 중요하다. 챗봇의 장점과 한계는 모두 이 AI와 이를 구동하는 데이터에서 기인한다. AI는 일상적이고 반복적인 작업 자동화하는 데 능하다. 현재 기술 수준 이상의 서비스를 요구받거나, 챗봇이 수행해야 하는 작업을 더 복잡하게 만들면 챗봇은 제 기능을 하지 못할 가능성이 크다. 그 결과 기업과 고객 모두에 부정적인 결과가 발생할 수 있다. 예를 들어 변수가 많은 복잡한 질문이아 서비스가 여기에 해당한다. 다만, AI 기술이 진화하고 있어 AI 챗봇의 디지털 개인 비서 역할은 우리의 일상 경험 속에 더 매끄럽게 통합될 것으로 보인다. 또 챗봇은 다양한 데이터를 사용용 구동한다. 품질 좋은 다량의 데이터는 챗봇의 동력원이다. 만약 데이터 품질이 나쁘고 양이 적다면 데이터가 챗봇 기능을 제한할 수밖에 없다. 챗봇이 제대로 작동하지 않거나, 예상치 못한 방식으로 작동할 수 있는 것이다. 

디지털플랫폼정부 청사진, 데이터 칸막이 없앤다

윤석열 정부는 AI 시대 데이터의 중요성을 인지하고 디지털플랫폼정부(Digital Platform Government) 청사진을 제시한 바 있다. 국정 운영의 핵심 정책 중 하나로 내세운 디지털플랫폼정부는 각 부처, 공공기관 등 모든 데이터가 연결되는 통합 디지털 플랫폼을 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 민관 합동으로 구성된 ‘디지털플랫폼정부 민관합동위원회(디플정위원회)’를 지난해 8월에 출범시켰다. 디플정위원회는 디지털플랫폼정부를 실현하기 위한 주요 정책 등에 관한 사항을 심의·조정할 수 있도록 대통령 직속 위원회로 편성됐다. 디지털플랫폼정부는 정부가 일방적으로 서비스를 제공하는 공급자가 아닌 민관이 협업해 새로운 공공서비스 모델을 만들고 기업이 혁신 서비스 공급하는 등 민관이 동반자가 되는 모델이다. 이를 위해 정부 시스템 전반에 인공지능(AI)과 빅데이터 시스템이 도입된다. 범정부 데이터를 활용하는 공통 기반과 근거도 마련할 예정이다. 데이터와 핵심 기능을 플랫폼으로 제공하고, 민간이 이를 이용해 창의적인 서비스를 창출하는 등 디지털플랫폼정부 혁신 생태계를 조성해 나갈 계획이다.

특히, 부처와 부처, 중앙정부와 지방정부 간 그리고 정부와 민간 사이를 가로막는 데이터 칸막이를 없애겠다는 정부의 방침에 관심이 쏠리고 있다. 먼저 기관 간 데이터 공유·활용이 확대되도록 포괄적으로 목적 외 이용금지, 비밀유지를 규정하고 데이터 활용을 가로막고 있는 법령을 전면 개편할 계획이다. 이와 관련해 디플정위원회는 지난 8월 행안부, 기재부, 교육부, 식품의약품안전처 등 10개 부처가 참여하는 ‘데이터 칸막이 해소 위한 법제정비 관계부처 토론회’를 개최했다. 이날 토론회에서는 부처 간 데이터 공유나 데이터 민간개방의 원칙과 법령정비 등을 규정하는 ‘디지털플랫폼정부특별법(가칭)’ 제정방안과 데이터 공유·개방을 저해하는 법령 일괄정비 등이 발표됐다. 또 민간과 공공의 데이터와 서비스를 안전하게 연결하고 융합·활용할 수 있는 최상위 통합플랫폼 ‘DPG허브(가칭)’를 구축할 예정이다. DPG허브에서는 데이터레이크 등 데이터 융합 인프라와 초거대AI 활용 인프라, 혁신테스트베드(플레이그라운드) 등이 제공된다.

정부 데이터 통합·공유로 발생할 수 있는 개인정보 보호 강화 방안도 제시됐다. 먼저 개인정보에 대한 국민 권리를 강화할 예정이다. 공공시스템에 개인정보 접속기록 점검·관리 기능을 도입하는 등 개인정보 통제·관리 체계를 강화하고, 개인정보를 안전하게 활용할 수 있도록 주요 분야의 마이데이터 유통체계를 확대해 나갈 예정이다. 새로운 보안체계도 도입한다. 개방·공유 환경에 적합한 새로운 보안체계로 제로 트러스트, 공급망 보안 등 보안 신기술을 도입·적용해 보안 수준을 획기적으로 높인다는 것이다. 제로 트러스트는 정보시스템 구성 및 이용 환경(사람, 기기, S/W, 네트워크 등)을 지속적으로 검증해 보완하는 개념이다. 공급망 보안은 보안을 위해 칩(Chip), 서버, 네트워크 장비, 라이브러리 등 제품을 구성하는 요소와 공급업체를 명세화하고 관리하는 것을 의미한다. 이를 위해 ▲민관 동반 성장 플랫폼 국축에 5천065억 원 ▲신뢰·안심 DPG 구현에 595억 원이 투입된다. 고진 디플정위원회 위원장은 “민간·공공 간의 데이터 칸막이를 해소하고 데이터 기반 혁신 서비스 발굴에 기여할 수 있는 데이터레이크 기반 데이터통합분석시스템과 중소·벤처기업, 개발자 등을 대상으로 혁신적 공공서비스를 개발·시험할 수 있는 테스트베드를 구현하고자 한다”고 밝혔다. 

익명성에 기댄 가짜 뉴스 등 부작용·한계 있어

AI 기술이나 이에 기반한 챗봇의 강점과 함께 부작용에 대한 우려도 만만치 않다. 실제로 채팅방에서 익명성을 내세워 스팸 광고로 도배하는데 쓰이거나, 다른 사람의 은행 계좌와 같은 개인정보를 캐내기 위해 쓰이는 경우가 나타나고 있다. 야후 메신저, 윈도우 라이브 메신저, AOL 메신저 등 익명의 인스턴트 메신저에서 주로 보인다. 상호 작용을 통해 학습하는 AI 챗봇의 일종인 ‘테이’는 트위터에서 큰 논란을 일으켰다. 챗봇이 악용되었고 16 시간 동안 다른 사용자들에게 공격적인 트윗을 보냈다. 아직 챗봇이 경험을 통해 지속적으로 학습했지만 오용을 방지하기 위한 적절한 보호 수단이 마련되지 않았음을 의미한다. 만약 챗봇이 사람처럼 스스로를 전달할 수 있다면 그 메시지는 더 신뢰하게 되어 챗봇은 그럴듯해 보이는 가짜 뉴스를 흩뿌릴 수 있다. 예를 들어 대통령 선거에서 허위 주장을 하며 언론을 조장할 수도 심지어는 사회적 증거를 조작할 수도 있다는 것이다. 

AI 챗봇은 지속적으로 진화하고 있지만 현재 수준에서 한계도 분명하다. 장점과 함께 몇 가지 중요한 제한이 있다. 서비스 생성에 사용되는 데이터베이스가 고정되고 제한되어 있어 학습되지 않거나 저장되지 않은 질문은 챗봇이 처리에 실패할 수 있다. 특히, 챗봇은 언어 프로세스에 크게 영향을 받는 관계로 액센트 및 실수와 같은 불규칙성으로 인해 출력 품질이 떨어질 수 있다. 또 동시에 여러 질문을 처리할 수 없으므로 사람과 대화할 때 보다 효율성이 떨어진다. 챗봇은 학습경험을 위해 많은 양의 대화 데이터가 필요하다는 한계도 있다. 특히, 사용자와 과거의 대화를 주고받아야 하는 비선형 대화를 처리하는데 어려움이 있다. 일반적으로 사람들은 아직 자신의 요청이 기계에 의해 처리되고 있음을 체감하는 수준이다. 

여러 기술적, 환경적 제약으로 인한 한계가 있음에도 AI 챗봇은 현대 기술 혁신의 아이콘으로 떠오르고 있다. 우리 일상 생활과 비즈니스, 공공서비스 영역에 광범위하게 스며들며 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 마치 사람과 대화하는 것처럼 대화를 모방하고 가용성과 효율성을 제공해 정확하고 빠른 업무처리가 가능한 길이 열렸다. AI 챗봇이 어디까지 진화할지 지금은 가늠하기 힘들다. 다만, 인간의 삶을 변화시키는 중요한 역할을 할 것이라고 전문가들은 말한다.