챗봇 모델 방향

2017년은 검색 모델 

현재 인공지능 기술은 검색 모델보다는 생성 모델로 진행되고 있다.
생성 모델이 이상적인 것은 분명하지만 아직까지 우리의 기대만큼 작동하지 않을뿐더러, 실용화 시점이 묘연하다. 

따라서, 답변을 모두 ‘인간이’ 미리 준비해야 한다는 치명적 약점(불가능)에도 불구하고 검색 모델이 현실적인 대응책이 되고 있다. 게다가, 검색 모델의 장점인 ‘정확한 답변’은 브랜드 챗봇이 꼭 가져야 하는 덕목이기에 검색 모델이 우선시 되는 것은 어쩔 수 없는 현상이다. 검색 모델로 핵심 부분을 먼저 해결하고, 부차적인 부분은 생성모델로 결합해가는 것이 당분간의 추세이므로, 멋있어 보이는 생성모델은 ‘연구’ 하시는 분들에게 잠시 맡겨두고, 우리는 다시 현실에 발을 딛어야 한다. 검색 모델도 충분히 많은 대화셋을 만든다면 ‘특정 주제’에서는 문제없이 대응하는 성공적인 챗봇을 만들 수 있다. 

기계가 잘 알아듣는 질문이 아니라 사람들이 하는 질문

기업이 목적을 갖고 챗봇을 만든다면, 지금 당장 데이터가 있든 없든 상관없이 질문과 대답을 꼼꼼히 준비해서 만들면 된다. 꼼꼼히 준비한다는 것은 굉장히 많은 의미를 내포한다.
포괄적인 질문과, 세부적인 질문, 일부적인 질문과 전문적인 질문 전체를 아우르며 입체적으로 만들어낸다는 뜻이고, 답변도 마찬가지다. 일반인이 사람이 답변하는 것처럼 ‘제대로 알아들을 수 있는’ 수준 - 쉽고 간단하게, 때로는 단계적으로, 필요할 땐 보조자료도 보여주며 - 즉, 소비자의 언어로 만들어져야 한다. 젠틀 파이는 챗봇에 들어가는 질문과 답변을 ‘소비자’ 언어로 만들어 가는 데 주안점을 둔다. 챗봇은 인공지능 기술이면서 동시에, 사람의 생각을 예측해 내고, 설득해 나가는 커뮤니케이션 스킬이기 때문이다.