챗봇

Chatbot
봇 생성 소프트웨어는 채팅봇을 참조하십시오. 인터넷 중계 채팅의 봇은 IRC 봇을 참조하십시오.
가상 비서 챗봇
1966년 엘리자 챗봇
에 관한 시리즈의 일부
머신러닝
데이터 마이닝
패러다임
문제
클러스터링
차원 축소
구조화 예측
이상 탐지
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인간과 함께 배우기
모델 진단
수학적 기초
기계 학습 장소
관련기사

챗봇(Chatbot[1])은 텍스트 또는 음성 상호 작용을 통해 인간의 대화를 모방하도록 설계된 소프트웨어 응용 프로그램 또는 웹 인터페이스입니다.[2][3][4] 현대 챗봇은 일반적으로 온라인이며 자연어로 사용자와 대화를 유지하고 인간이 대화 파트너로서 행동하는 방식을 시뮬레이션할 수 있는 생성 인공 지능 시스템을 사용합니다. 이러한 챗봇은 종종 딥러닝과 자연어 처리를 사용하지만, 더 간단한 챗봇은 수십 년 동안 존재해 왔습니다.

2022년 말부터 오픈의 인기로 인해 이 분야가 널리 주목받고 있습니다.AI의 ChatGPT, 마이크로소프트의 코파일럿, 구글의 제미니 등의 대안이 뒤를 이었습니다. 이러한 예는 특정 작업 또는 애플리케이션(예: 챗봇의 경우 사람의 대화 시뮬레이션)을 대상으로 미세 조정되는 GPT-4 또는 제미니 언어 모델과 같은 광범위한 기본 대언어 모델을 기반으로 하는 최근의 관행을 반영합니다. 챗봇은 더 많은 특정 상황 및/또는 특정 주제 영역을 추가로 타겟팅하도록 설계되거나 사용자 지정될 수도 있습니다.[8]

챗봇이 오랫동안 사용되어 온 주요 분야는 다양한 종류의 가상 비서와 함께 고객 서비스 및 지원입니다.[9] 광범위한 산업 분야에 걸쳐 있는 기업들은 최신 생성 인공 지능 기술을 사용하여 이러한 분야에서 더 발전된 발전에 동력을 제공하기 시작했습니다.[8]

배경

1950년 앨런 튜링의 유명한 논문 "컴퓨팅 머신과 지능"이 발표되었는데,[10] 이 논문은 현재 튜링 테스트라고 불리는 것을 지능의 기준으로 제안했습니다. 이 기준은 컴퓨터 프로그램이 인간 판사와의 실시간 서면 대화에서 인간을 사칭하는 능력에 따라 달라지는데, 이는 판사가 대화 내용만으로는 프로그램과 실제 인간을 확실하게 구별할 수 없을 정도입니다. 튜링이 제안한 테스트의 악명은 1966년에 출판된 조셉 바이젠바움(Joseph Weizenbaum)의 프로그램 엘리자(ELIZA)에 대한 큰 관심을 자극했는데, 이 프로그램은 사용자들이 실제 인간과 대화하고 있다고 믿게끔 속일 수 있는 것처럼 보였습니다. 그러나 Weizenbaum 자신은 ELIZA가 진정으로 똑똑하다고 주장하지 않았으며, 그의 논문 소개는 그것을 디벙킹 연습으로 더 많이 제시했습니다.

인공 지능에서 기계는 놀라운 방식으로 행동하도록 만들어지며, 종종 가장 경험이 많은 관찰자조차도 현혹시키기에 충분합니다. 그러나 일단 특정 프로그램이 가면을 벗으면, 일단 그 프로그램의 내부 작동이 설명되면, 그것의 마법은 무너집니다; 그것은 단지 절차의 집합으로 드러납니다. 관찰자는 혼잣말로 "내가 그걸 썼을 수도 있어"라고 말합니다. 그런 생각으로 그는 문제의 프로그램을 "지능적"이라고 표시된 선반에서 호기심을 위해 예약된 선반으로 옮깁니다. 이 논문의 목적은 프로그램에 대한 이러한 재평가를 "설명"하려는 것입니다. 이보다 더 필요한 프로그램은 거의 없었습니다.[11]

ELIZA의 주요 운영 방법(이후 챗봇 디자이너가 복사)은 입력의 단서 단어나 구문을 인식하고, 대화를 분명히 의미 있는 방식으로 진전시킬 수 있는 사전 준비 또는 사전 프로그램된 응답의 출력을 포함합니다(예: 'Mother'라는 단어가 포함된 모든 입력에 'Tell Me More to your Family'([11]더 자세히 알려주세요)로 응답합니다. 따라서 관련된 처리가 단지 피상적인 것에 불과했음에도 불구하고 이해하는 환상이 발생합니다. ELIZA는 대화 응답이 "지능적"으로 해석될 수 있을 때 인간 판사가 의심의 이익을 줄 준비가 되어 있기 때문에 그러한 환상을 만들어 내기가 놀랍도록 쉽다는 것을 보여주었습니다.

인터페이스 설계자들은 컴퓨터 출력을 실제로는 단순한 패턴 매칭을 기반으로 하더라도 진정한 대화형으로 해석하려는 인간의 준비가 유용한 목적으로 활용될 수 있음을 인식하게 되었습니다. 대부분의 사람들은 인간과 유사한 프로그램에 참여하는 것을 선호하며, 이는 챗봇 스타일의 기술이 비교적 간단하고 예측 가능한 범주에 속하는 한 사용자로부터 정보를 이끌어내야 하는 대화형 시스템에서 잠재적으로 유용한 역할을 제공합니다. 따라서 예를 들어, 온라인 도움말 시스템은 챗봇 기술을 유용하게 사용하여 사용자가 필요로 하는 도움말 영역을 식별할 수 있으며, 잠재적으로 보다 공식적인 검색 또는 메뉴 시스템보다 "친화적인" 인터페이스를 제공할 수 있습니다. 이러한 사용 방식은 바이젠바움의 "선반"에서 챗봇 기술을 이동시킬 가능성을 열어두고 있습니다. "genuinely 유용한 계산 방법"이라고 표시된 호기심을 위해 예약되었습니다.

발전

가장 주목할 만한 초기 챗봇 중에는 ELIZA(1966)와 PARRY(1972)가 있습니다.[12][13][14][15] 더 최근에 주목할 만한 프로그램으로는 A.L.I.C.E., Jabberwacky 및 D.U.D.E(Agence Nationale de la Recherche and CNRS 2006)가 있습니다. 엘리자(ELIZA)와 패리(PARRY)는 입력된 대화를 시뮬레이션하기 위해 독점적으로 사용되었지만, 현재 많은 챗봇에는 게임 및 웹 검색 기능과 같은 다른 기능 기능이 포함되어 있습니다. 1984년, '경찰의 수염은 반쯤 구조되었다'는 책이 출간되었는데, 챗봇인 'Racter'가 쓴 것으로 알려져 있습니다(출시된 프로그램은 그렇게 할 수 없었을 것입니다).[16]

1978년부터[17] 1983년까지 [18]자넷 콜로드너가 이끄는 사이러스 프로젝트는 사이러스 밴스(57대 미국 국무장관)를 시뮬레이션하는 챗봇을 구축했습니다. 사례 기반 추론을 사용했으며 United Press International의 유선 뉴스를 파싱하여 데이터베이스를 매일 업데이트했습니다. 이 프로그램은 1980년 4월 사이러스 밴스의 갑작스러운 사임 이후 뉴스를 처리할 수 없었고, 팀은 그의 후임자인 에드먼드 머스키(Edmund Muskie)를 모방한 또 다른 챗봇을 구축했습니다.[19][18]

AI 연구의 관련 분야 중 하나는 자연어 처리입니다. 일반적으로 약한 AI 분야는 필요한 좁은 기능을 위해 특별히 만들어진 전문 소프트웨어 또는 프로그래밍 언어를 사용합니다. 예를 들어, A.L.I.C.E.는 대화형 에이전트로서의 기능에 특화된 [3]AIML이라는 마크업 언어를 사용하며, 이후 앨리스봇(Alicebots)이라는 다른 다양한 개발자들에 의해 채택되었습니다. 그럼에도 불구하고, A.L.I.C.E.는 여전히 순수하게 패턴 매칭 기술에 기반을 두고 있으며, ELIZA가 1966년에 사용했던 것과 동일한 기술입니다. 이것은 영리함과 논리적 추론 능력이 필요한 강력한 AI가 아닙니다.

Jabberwacky는 정적 데이터베이스에서 구동되는 것이 아니라 실시간 사용자 상호 작용을 기반으로 새로운 응답과 컨텍스트를 학습합니다. 일부 최근 챗봇은 실시간 학습과 각 대화를 기반으로 의사 소통 능력을 최적화하는 진화 알고리즘을 결합하기도 합니다. 여전히 현재 범용 대화형 인공지능은 없으며 일부 소프트웨어 개발자는 실용적인 측면인 정보 검색에 중점을 둡니다.

챗봇 대회는 튜링 테스트 또는 보다 구체적인 목표에 초점을 맞춥니다. 그러한 두 개의 연례 대회는 뢰브너 상(Loebner Prize)과 채터박스 챌린지(Chatterbox Challenge)입니다(후자는 2015년부터 오프라인 상태이지만, 자료는 여전히 웹 아카이브에서 찾을 수 있습니다).[20]

챗봇은 인공 신경망을 언어 모델로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 생성적 사전 훈련된 트랜스포머(GPT)는 정교한 챗봇을 구축하기 위해 일반화되었습니다. 이름에서 "사전 훈련"은 대규모 텍스트 말뭉치에 대한 초기 훈련 프로세스를 의미하며, 이는 제한된 양의 작업별 데이터로 다운스트림 작업에서 모델이 잘 수행할 수 있는 견고한 기반을 제공합니다. GPT 챗봇의 예로는 ChatGPT가 있습니다. ChatGPT는 정확성과 경향성, 즉 잘못된 정보를 자신 있게 출력하고 존재하지 않는 출처를 인용하는 것에 대한 비판에도 불구하고 상세한 대응과 역사적 지식으로 주목을 받았습니다. 또 다른 예는 마이크로소프트가 개발한 바이오GPT로 생물 의학적 질문에 답하는 데 중점을 둡니다.[22][23] 2023년 11월, 아마존은 사람들이 직장에서 사용할 수 있도록 Q라는 새로운 챗봇을 발표했습니다.[24]

DBpedia는 2017년 GSoC에서 챗봇을 만들었습니다.[25][26][27] Facebook Messenger를 통해 소통할 수 있습니다.

어플

참고 항목: 가상 비서

메시징 앱

많은 회사의 챗봇은 메시징 앱에서 또는 단순히 SMS를 통해 실행됩니다. B2C 고객 서비스, 판매 및 마케팅에 사용됩니다.[28]

2016년, 페이스북 메신저는 개발자들이 그들의 플랫폼에 챗봇을 배치하는 것을 허용했습니다. Messenger용 봇은 처음 6개월 동안 30,000개가 생성되었으며 2017년 9월에는 100,000개로 증가했습니다.[29]

이는 2017년 9월부터 왓츠앱 시범 프로그램의 일환이기도 합니다. KLM 항공과 에어로멕시코 항공은 모두 테스트에 참여했다고 발표했습니다.[30][31][32][33] 두 항공사는 이전에 Facebook Messenger 플랫폼에서 고객 서비스를 시작했습니다.

봇은 일반적으로 사용자의 연락처 중 하나로 나타나지만 때로는 그룹 채팅의 참가자 역할을 할 수 있습니다.

많은 은행, 보험사, 미디어 회사, 전자 상거래 회사, 항공사, 호텔 체인, 소매업체, 건강 관리 제공업체, 정부 기관 및 레스토랑 체인은 챗봇을 사용하여 간단한 질문에 답하고 고객 참여를 [34]늘리고 프로모션을 위해 추가적인 주문 방법을 제공했습니다.[35] 챗봇은 시장 조사에서도 짧은 설문 응답을 수집하는 데 사용됩니다.[36]

2017년 연구에 따르면 기업의 4%가 챗봇을 사용했습니다.[37] 2016년 조사에 따르면, 80%의 기업이 2020년까지 보유할 계획이라고 답했습니다.[38]

회사 앱 및 웹사이트의 일부로

이전 세대의 챗봇은 회사 웹사이트에 존재했습니다. 예를 들어, 2008년에[39] 첫 선을 보인 알래스카 항공의 Jenn에게 물어보거나 2011년에 시작한 Expedia의 가상 고객 서비스 에이전트에게 물어보십시오.[39][40] 새로운 세대의 챗봇에는 2017년 2월 뉴욕시에 본사를 둔 전자 상거래 회사인 레어 캐럿이 다이아몬드 구매자에게 정보를 제공하기 위해 도입한 IBM Watson 기반의 "Rocky"가 포함됩니다.[41][42]

챗봇 시퀀스

마케터가 자동 응답자 시퀀스와 매우 유사한 메시지 시퀀스를 스크립팅하는 데 사용합니다. 이러한 시퀀스는 사용자 옵트인 또는 사용자 상호 작용 내의 키워드 사용에 의해 트리거될 수 있습니다. 트리거가 발생한 후 다음 예상되는 사용자 응답이 있을 때까지 일련의 메시지가 전달됩니다. 각 사용자 응답은 챗봇이 올바른 응답 메시지를 전달하기 위해 응답 시퀀스를 탐색하는 데 도움이 되도록 결정 트리에서 사용됩니다.

사내 플랫폼

다른 회사들은 내부적으로 챗봇을 사용할 수 있는 방법을 모색합니다. 예를 들어, 고객 지원, 인사, 또는 심지어 사물 인터넷(IoT) 프로젝트에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Overstock.com 은 병가를 요청할 때 단순하지만 시간이 많이 걸리는 특정 프로세스를 자동화하기 위해 Mila라는 이름의 챗봇을 출시한 것으로 알려졌습니다. 로이즈 뱅킹 그룹, 로열 뱅크 오브 스코틀랜드, 르노 및 시트로 ën과 같은 다른 대기업들은 첫 번째 연락처를 제공하기 위해 사람이 있는 콜센터 대신 자동화된 온라인 비서를 사용하고 있습니다. 페이스북의 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)가 메신저가 앱에 챗봇을 허용할 것이라고 발표한 F8 컨퍼런스 이후 SaaS 챗봇 비즈니스 생태계는 꾸준히 성장하고 있습니다.[44] 병원이나 항공 조직과 마찬가지로 대기업에서도 IT 설계자는 조직의 지식과 경험을 보다 효율적으로 잠금 해제하고 공유하는 데 사용되는 지능형 챗봇의 참조 아키텍처를 설계하고 있으며, 전문가 서비스 데스크의 답변 오류를 크게 줄입니다.[45] 이러한 지능형 챗봇은 이미지 절제 및 자연어 이해(NLU), 자연어 생성(NLG), 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 모든 종류의 인공 지능을 활용합니다.

고객 서비스

많은 하이테크 은행 조직은 점점 더 기술에 익숙해지고 있는 고객에게 더 빠르고 저렴한 지원을 제공하기 위해 챗봇과 같은 자동화된 AI 기반 솔루션을 고객 서비스에 통합하려고 합니다. 특히 챗봇은 효율적으로 대화를 진행할 수 있으며, 보통 이메일, 전화 또는 SMS와 같은 다른 커뮤니케이션 도구를 대체합니다. 은행 업무에서 그들의 주요 응용 프로그램은 거래 지원뿐만 아니라 일반적인 요청에 응답하는 빠른 고객 서비스와 관련이 있습니다.

여러 연구에 따르면 고객 서비스 비용이 크게 감소하여 향후 10년 동안 수십억 달러의 경제적 절감 효과가 있을 것으로 예상됩니다.[46] 2019년 가트너는 2021년까지 전 세계 모든 고객 서비스 상호 작용의 15%가 AI에 의해 완전히 처리될 것이라고 예측했습니다.[47] 2019년 주니퍼 리서치(Juniper Research)의 연구에 따르면 챗봇 기반 상호 작용으로 인한 소매 매출은 2023년까지 1120억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.[48]

2016년부터 페이스북은 기업들이 챗봇을 통해 자동화된 고객 지원, 전자상거래 안내, 콘텐츠 및 대화형 경험을 제공할 수 있도록 허용하면서 페이스북 메신저 플랫폼을 위한 다양한 챗봇이 개발되었습니다.[49]

2016년 러시아에 본사를 둔 Tochka Bank는 결제 가능성을 포함한 다양한 금융 서비스를 위한 세계 최초의 Facebook 봇을 출시했습니다.[50]

2016년 7월, 바클레이즈 아프리카도 페이스북 챗봇을 출시하여 아프리카 최초의 은행이 되었습니다.[51]

총자산[52] 기준 프랑스에서 세 번째로 큰 은행인 Société Genérale은 2018년 3월에 SoBot이라는 챗봇을 출시했습니다. SoBot 사용자의 80%가 테스트 후 만족감을 표시했지만 Société Genérale 부국장 Bertrand Cozarolo는 인간 고문이 제공하는 전문 지식을 절대 대체하지 않을 것이라고 말했습니다.

은행 업무에서 고객 상호 작용을 위해 챗봇을 사용하는 장점에는 비용 절감, 재무 조언 및 연중무휴 지원이 포함됩니다.[54][55]

헬스케어

참고 항목: 의료 분야의 인공지능

헬스케어 산업에서도 챗봇이 등장하고 있습니다.[56][57] 한 연구는 미국의 의사들이 챗봇이 의사 예약 일정을 잡거나, 건강 진료소를 찾거나, 약 정보를 제공하는 데 가장 도움이 될 것이라고 믿었다고 제안했습니다.[58]

Whatsapp은 세계보건기구(WHO)와 협력하여 코로나19에 대한 사용자의 질문에 답하는 챗봇 서비스를 만들었습니다.[59]

2020년 인도 정부는 왓츠앱을 통해 작동하고 사람들이 코로나바이러스(COVID-19) 팬데믹에 대한 정보에 접근할 수 있도록 돕는 마이고브 코로나 헬프데스크라는 챗봇을 출시했습니다.[60][61][62]

특정 환자 그룹은 여전히 챗봇 사용을 꺼립니다. 혼합 방법 연구에 따르면 사람들은 기술 복잡성에 대한 이해 부족, 공감 부족 및 사이버 보안에 대한 우려로 인해 여전히 건강 관리를 위해 챗봇을 사용하는 것을 주저하고 있습니다.[63] 분석 결과 건강 챗봇에 대해 들어본 적이 6%, 이용 경험이 3%인 반면, 67%는 12개월 이내에 챗봇을 이용할 가능성이 있다고 인식하는 것으로 나타났습니다. 대부분의 참가자는 건강 챗봇을 이용하여 일반적인 건강 정보를 찾고(78%), 진료 예약(78%), 지역 건강 서비스를 찾고(80%) 있었습니다. 그러나 건강 챗봇은 건강 검사 결과를 찾고 성 건강과 같은 전문가의 조언을 구하는 데 적합하지 않다고 인식되었습니다. 태도 변수 분석 결과, 대부분의 참가자는 의사와 건강에 대해 논의하고(73%) 신뢰할 수 있고 정확한 건강 정보에 접근할 수 있는 것(93%)을 선호한다고 보고했습니다. 80%는 건강을 증진시킬 수 있는 신기술에 대해 궁금해했지만 66%는 건강 문제를 겪을 때만 의사를 찾는다고 보고했고 65%는 챗봇이 좋은 아이디어라고 생각했습니다. 흥미롭게도, 30%는 컴퓨터와 대화하는 것을 싫어한다고 보고했고, 41%는 챗봇과 건강 문제에 대해 논의하는 것이 이상할 것이라고 생각했고, 약 절반은 챗봇이 주는 조언을 믿을 수 있을지 확신하지 못했습니다. 따라서 지각된 신뢰도, 봇에 대한 개인의 태도, 컴퓨터와 대화하는 것을 싫어하는 것이 건강 챗봇의 주요 장벽입니다.

정치

참고 항목: 알고리즘에 의한 정부 § AI 정치인

뉴질랜드에서는 시맨틱 분석 기계[64](Touchtech의[65] Nick Gerritsen)의 줄임말인 챗봇 SAM이 개발되었습니다. 예를 들어 기후 변화, 의료 및 교육 등과 같은 주제에 대한 정치적 생각을 공유하기 위해 고안되었습니다. 페이스북 메신저를 통해 사람들과 대화합니다.[66][67][68][69]

2022년 챗봇 "리더 라르스" 또는 "리더 라르스"는 덴마크 의회 선거에 출마할 합성당 후보로 지명되었으며 [70]예술가 집단인 컴퓨터 라르스에 의해 구축되었습니다.[71] 라르스 지도자는 정당을 이끌고 객관적인 후보인 척 하지 않는 점에서 이전의 가상 정치인들과 차별화되었습니다.[72] 이 챗봇은 전 세계 사용자들과 정치에 대해 비판적인 토론을 벌였습니다.[73]

인도에서 주정부는 관리되는 공공 서비스에 관한 정보에 대화식으로 접근할 수 있는 Aaple Sarkar 플랫폼용 챗봇을 출시했습니다.[74][75][76]

완구

챗봇은 또한 장난감과 같이 주로 컴퓨팅을 위한 것이 아닌 장치에 통합되었습니다.[77]

헬로 바비는 아이들을 위해 스마트폰 기반의 다양한 캐릭터에 챗봇을 사용했던 회사 [78]토이톡이 제공하는 챗봇을 이용한 인터넷 연결 버전의 인형입니다.[79] 이러한 캐릭터의 행동은 특정 캐릭터를 모방하고 스토리라인을 생성하는 일련의 규칙에 의해 제한됩니다.[80]

내 친구 카일라 인형은 안드로이드 또는 iOS 모바일 앱과 연동하여 음성 인식 기술을 사용하여 아이의 음성을 인식하고 대화를 나누는 18인치(46cm) 인형 라인으로 판매되었습니다. 헬로 바비 인형과 마찬가지로 인형의 블루투스 스택의 취약점과 아이의 발화에서 수집한 데이터를 사용해 논란을 일으켰습니다.

IBM의 왓슨 컴퓨터는 교육 목적으로 아이들과 교류하고자 하는 코그니토이스와[77] 같은 회사들의 챗봇 기반 교육용 장난감의 기초로 사용되어 왔습니다.[81]

악의적 사용

악성 챗봇은 사람의 행동과 대화를 모방하거나 사람들이 은행 계좌 번호와 같은 개인 정보를 밝히도록 유도하여 스팸과 광고로 채팅방을 채우는 데 자주 사용됩니다. 그것들은 야후에서 흔히 발견되었습니다! Messenger, Windows Live Messenger, AOL Instant Messenger 및 기타 인스턴트 메시징 프로토콜. 데이트 서비스 웹사이트의 가짜 개인 광고에 사용된 챗봇에 대한 공개 보고서도 나왔습니다.[82]

이전의 상호작용에서 학습하는 AI 챗봇인 Tay는 트위터의 인터넷 트롤들의 표적이 되어 큰 논란을 일으켰습니다. 이 봇은 악용되었고, 16시간 후에 사용자에게 매우 공격적인 트윗을 보내기 시작했습니다. 이는 로봇이 경험을 통해 효과적으로 학습했지만 오용을 방지하기 위한 적절한 보호가 이루어지지 않았음을 시사합니다.[83]

문자를 보내는 알고리즘이 챗봇이 아닌 사람으로서 자신을 전달할 수 있다면 메시지는 더 신뢰할 수 있을 것입니다. 따라서 잘 만들어진 온라인 ID를 가진 인간처럼 보이는 챗봇은 선거 중에 거짓 주장을 하는 등 그럴듯해 보이는 가짜 뉴스를 퍼뜨리기 시작할 수 있습니다. 챗봇이 충분하다면 인공적인 사회적 증거를 달성하는 것도 가능할 수 있습니다.[84][85]

챗봇의 한계

챗봇의 생성 및 구현은 여전히 인공 지능 및 머신 러닝과 관련이 높은 발전 영역이기 때문에 제공되는 솔루션은 명백한 이점을 가지고 있지만 기능 및 사용 사례 측면에서 몇 가지 중요한 한계가 있습니다. 그러나 이는 시간이 지남에 따라 변화하고 있습니다.

가장 일반적인 제한 사항은 다음과 같습니다.[86]

  • 입출력 데이터베이스가 고정되어 있고 제한되어 있기 때문에 저장되지 않은 쿼리를 처리하는 동안 챗봇이 실패할 수 있습니다.[55]
  • 챗봇의 효율성은 언어 처리에 크게 의존하고 억양과 실수와 같은 불규칙성으로 인해 제한됩니다.
  • 챗봇은 여러 질문을 동시에 처리할 수 없기 때문에 대화 기회가 제한됩니다.[86]
  • 챗봇은 훈련하기 위해 많은 양의 대화 데이터가 필요합니다. 딥러닝 알고리즘을 기반으로 사용자 입력을 기반으로 단어별로 새로운 응답을 생성하는 생성 모델은 일반적으로 자연어 구문의 대규모 데이터 세트에서 학습됩니다.[3]
  • 챗봇은 사용자와 주제에 대해 왔다 갔다 해야 하는 비선형 대화를 관리하는 데 어려움이 있습니다.[87]
  • 일반적으로 기존 서비스의 기술 주도적인 변화에서 일어나기 때문에, 기성세대가 아닌 일부 소비자들은 제한된 이해로 인해 챗봇을 불편해하기 때문에, 그들의 요청이 기계에 의해 처리되고 있음이 분명합니다.[86]

챗봇과 작업

챗봇은 비즈니스에서 점점 더 많이 존재하고 있으며 종종 기술 기반 인재가 필요하지 않은 작업을 자동화하는 데 사용됩니다. 전화뿐만 아니라 메시징 앱을 통해 고객 서비스가 이루어짐에 따라 챗봇 구축을 통해 조직에 명확한 투자 수익을 제공하는 사용 사례가 증가하고 있습니다. 콜센터 직원들은 특히 AI 기반 챗봇의 위험에 처할 수 있습니다.[88]

챗봇 업무

챗봇 개발자는 고객 서비스 또는 기타 커뮤니케이션 프로세스를 자동화하는 애플리케이션을 생성, 디버그 및 유지 관리합니다. 그들의 임무는 필요할 때 코드를 검토하고 단순화하는 것을 포함합니다. 그들은 또한 회사가 운영에 봇을 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Forrester(2017년 6월)의 연구는 2019년까지 전체 일자리의 25%가 AI 기술의 영향을 받을 것이라고 예측했습니다.[89]

원하는 AI 생성 응답으로 이어지는 프롬프트(입력)를 설계하고 정제하는 작업인 프롬프트 엔지니어링은 최근 몇 년 동안 정교한 모델, 특히 오픈(Open)이 등장하면서 상당한 수요와 인기를 얻었습니다.AI의 GPT 시리즈(앞서 설명한 것처럼 여전히 눈에 띄는 결함과 한계를 내포하고 있음).

참고 항목

참고문헌

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추가읽기

  • 거트너, 존 (2023) "위키피디아의 진실의 순간: 온라인 백과사전이 A를 가르치는 데 도움이 될 수 있을까요?I. 챗봇은 그 과정에서 자신을 파괴하지 않고 자신의 사실을 정확하게 파악할 수 있습니까?" New York Times Magazine (2023년 7월 18일) 온라인

외부 링크

  • 위키미디어 커먼즈 챗봇 관련 미디어
  • 위키북의 대화형 봇