언어를 배우는 인공지능, 그 활용 분야는?

한 커피 브랜드에서 챗봇(chatbot)을 통해 고객이 쉽게 주문할 수 있도록 도움을 주고 있습니다. 고객이 “메뉴 추천해 줘”라고 말하면 챗봇은 “최근 이용한 음료는 A, B, C입니다. 마음에 드시는 음료가 있나요?”라고 적절한 제안을 합니다.

챗봇처럼 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 분야에서 사람 언어를 학습시키려는 노력은 계속되고 있습니다. 인공지능이 사람 언어를 이해하기 위해서는 자연어 처리(natural language processing) 과정을 거쳐야 합니다. 자연어 처리란, 인간이 발화하는 언어 현상을 기계적으로 분석해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 것입니다.

# 자연어 처리

자연어 처리를 진행하면 글의 감정을 분석할 수 있습니다. 감정을 판단하기 위해 긍정, 부정 문장을 모아 데이터를 만든 후, 인공지능에게 각 문장의 긍정, 부정 속성을 학습시킵니다. 인공지능은 학습 과정에서 각 단어의 노출 빈도를 바탕으로 데이터 외의 새로운 문장을 평가할 수 있습니다.

예를 들어 “나는 기분이 안 좋아”라는 문장에 ‘부정’이라는 이름을 붙여줍니다. 그러면 인공지능은 인간처럼 이해하는 것이 아니라 문장을 분해합니다. ‘나는’, ’기분이’, ’안 좋아’로 분해하고, 각 단어의 노출 빈도를 집계합니다. 여러 문장을 학습하면서 ’안’이라는 단어가 있으면 부정 감정이라는 것을 학습하게 됩니다. 이를 바탕으로 새로운 문장, “컨디션이 안 좋다”에 대해 부정 감정을 나타내고 있다고 판단할 수 있습니다.

# 심리상담 서비스



인공지능이 언어를 이해한다면 사람의 고민도 들어 줄 수 있지 않을까요? 한 기업에서는 300자 내외의 고민 글을 작성하면 텍스트 속에서 8가지 감정(좌절, 슬픔, 사랑 등)을 찾아낸다고 합니다. 이를 찾기 위해 인공지능 기술뿐 만 아니라 상담 심리학의 임상 경험과 데이터를 학습시킵니다.



또한 챗봇을 활용해 우울증 환자에게 적절한 서비스를 시도하려는 노력도 있습니다. 챗봇은 스마트폰만 있으면 언제 어디서든 접속 가능해 심리 치료사가 서비스를 제공할 수 없는 시간에 보조 수단으로 사용할 수 있습니다.



# 악성 댓글 차단


한 게임사에서는 인공지능 기술로 악플을 관리하고 있습니다. 과거에는 악플을 잡기 위해 관리자가 해당 어휘를 하나씩 입력해 욕설, 인격 모독 댓글이 나오면 차단했습니다. 하지만 미리 입력한 차단 단어 사이에 숫자를 넣거나 받침을 추가하는 등 어휘를 변형하는 악플은 막을 수가 없었습니다.



그러나 인공지능을 도입하면 새로운 악플에도 대처할 수 있습니다. 악플의 패턴을 학습한 인공지능은 변형시킨 악플에도 적응해 대응할 수 있기 때문입니다.



# 시나리오 작가


일본에서는 인공지능이 소설을 쓰기도 합니다. 소설 ‘컴퓨터가 소설을 쓰는 날’은 일본에서 SF 영역 문학상 1차 심사를 통과했다고 합니다. 흥미로운 점은 심사위원 역시 인공지능이 쓴 소설임을 몰랐다는 것입니다.



물론 처음부터 끝까지 인공지능이 집필하지 않았습니다. 먼저 사람이 큰 틀을 제시해주면 그 공백을 인공지능이 채우는 형식으로 진행됐습니다. 예를 들어 ‘어떤 날씨에서’ ,’무엇을 하고 있다’,라는 틀을 제시하면 인공지능이 ‘흐린 날씨’, ‘소설을 쓰다’라는 구체적인 상황을 설정합니다.

삼성SDS도 자연어로 대화해 고객이 요청하는 업무를 수행하는 기업을 위한 대화형 AI 서비스, Brity™ 를 서비스 중입니다. 사용자 언어를 인식해 문맥을 인지하고, 인공지능 플랫폼 Brightics AI(브라이틱스 AI) 머신러닝을 기반으로 대화 모델을 자동으로 생성해 사람과 대화하듯 지능형 대화가 가능합니다. 특히 Brity™는 제조, 금융, 서비스 업 등 어떠한 산업에서도 고객사 데이터와 연계해 원하는 서비스를 제공할 수 있습니다.

삼성SDS뿐만 아니라 국내에서도 유통과 금융 분야에서 인공지능을 이용한 챗봇 서비스를 속속 도입하고 있습니다. 또한 음성 전화에도 인공지능 상담원이 이용되고 있습니다. 그렇다면, 여러분이 최근 통화한 고객센터 상담원도 인공지능이 아니었을까요? 사람 언어를 이해한 인공지능이 발달하면 목소리로만 판단하기 힘든 상황이 오지 않을까 싶습니다. 이상 기사를 마칩니다.

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