ChatGPT 뤼튼 같은 AI챗봇이 해결하지 못한 문제

ChatGPT, 뤼튼 등 최근 AI 챗봇이 기업에서의 서비스 영역을 대신하고, 나아가 산업체에서 중요한 역할을 하는 등 사회 전반에 획기적인 변화가 이루어지고 있습니다. 물론 AI 챗봇이 아직 해결하지 못하고 있는 문제들이 있습니다. 오늘은 그중에서도 대표적으로 문제들에 대해서 살펴보고자 합니다.

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1. 대화 이해력 문제

AI 챗봇이 대화에 대하여 충분히 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 이때 이해가 부족한 질문에 대한 대답을 제공하는 경우 질문과 전혀 다른 대답을 하는 오류를 발생합니다.

AI챗봇의 대화 이해력 문제는 자연어 처리 기술의 한계와 데이터의 부족에서 비롯됩니다. 현재까지 자연어 처리 기술은 매우 발전하였지만, 인간 언어의 다양성과 복잡성에 대응하기에는 아직 한계가 있습니다. 또한, 챗봇이 제공하는 서비스와 관련된 다양한 주제에 대한 데이터를 축적하고, 학습하는 데에는 많은 시간과 노력이 필요합니다.

하지만, AI 챗봇은 딥러닝을 통하여 대화 상대자와의 대화를 통해 데이터를 축적하고, 학습하여 발전된 대화를 지향하고 있습니다. 최근에는 기계학습과 데이터의 축적으로 인해 챗봇의 대화 이해력도 높아지고 있습니다.

 

 

2. 지속적인 학습 필요성

AI 챗봇이 자연스러운 대화를 구축하려면 수많은 데이터 분석과 학습을 거쳐야 합니다. 또한 대화 상대자와 지속적인 학습을 통해서 개선된 결과를 보여줘야 합니다. 따라서 기업에서는 대규모의 데이터 관리와 지속적인 학습 환경을 구축해 나갈 수 있도록 꾸준한 업데이트가 필요합니다.

챗봇은 사용자의 질문에 대한 답변을 제공하기 위해 일반적으로 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. 이것은 새로운 정보가 추가되면 시스템이 이를 처리하고 새로운 답변을 생성하기 위해 새로운 분류 모델을 구축해야 함을 의미합니다. 하지만 사람들이 사용하는 언어는 매우 복잡하며, 사용자의 요청이나 주제가 항상 변하기 때문에 챗봇은 지속적으로 학습되어야 합니다. 따라서, 챗봇의 지속적인 학습은 매우 중요합니다. 새로운 데이터를 수집하고 이를 사용하여 모델을 업데이트하고, 새로운 패턴이나 트렌드를 감지하고 이를 적용하는 등의 작업이 이루어져야 합니다..

 

 

3. 프라이버시/보안 문제

챗봇을 통해 고객 정보나 기업의 기밀 정보를 수집하는 경우, 그 정보에 대한 보안과 프라이버시 문제가 발생할 수 있습니다. 챗봇을 구축하는 사람들은 이러한 문제에 대한 대응 및 관리책을 마련하는 것이 필요합니다.

사용자의 프라이버시와 보안 문제는 매우 중요합니다. 사용자와 각종 데이터를 처리하는 경우, 개인 정보를 보호하고 보안을 유지하는 것이 매우 중요합니다. 챗봇 개발자들은 GDPR (일반 데이터 보호 규칙)와 같은 법적인 요구 사항을 준수하고, 보안 문제를 최소화하기 위해 사용자 데이터를 암호화하고 저장하는 등의 작업을 해야 합니다.

또한, 챗봇은 피싱과 같은 사이버 공격에 노출될 수 있기 때문에 보안 문제에 대해 항상 경계해야 합니다. 보안 문제를 방지하기 위해서는 챗봇 시스템에 양호한 보안 시스템 및 절차를 적용하여 해커나 사이버 공격으로부터 보호할 강력한 조치를 마련하고 있어야 할 것입니다.

 

 

4. 감정인식 문제

현재 AI 챗봇 자체가 인간의 감정을 인식하거나 처리하는 것이 제한적입니다. 이러한 부분도 구현되면 자연스러운 대화가 가능해질 것입니다.

인공지능의 감정 인식 문제는 현재 인공지능 분야에서 가장 큰 문제 중 하나입니다. 인간의 감정은 매우 복잡하고 다양합니다. 또한, 각 문장의 강세, 억양, 어조, 속도 등은 그 문장이 가진 의미와 감정을 다르게 해석할 수 있습니다. 이러한 이유로, 인공지능은 민감한 감정을 표현하는 표현 방식을 이해하기 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하는 가장 일반적인 방법은 감성 분석 기술을 사용하는 것입니다. 감성 분석은 자연어 처리 기술을 사용하여 언어 데이터에서 감정 정보를 추출하는 기술입니다. 하지만 이러한 기술도 완벽하지 않으며, 신뢰할 수 있는 성능을 확보하기 위해서는 대량의 데이터와 학습이 필요합니다. 또한, 새로운 문맥과 맥락 내에서 감정 분석을 수행하는 능력이 높아지도록 지속적인 학습이 필요합니다. 따라서, 감정 인식 문제는 인간의 감정을 이해하고 그에 대응하는 답변을 제공하는 챗봇을 개발하는 과정에서 가장 중요한 문제 중 하나입니다.

 

 

5. 언어 다양성 문제

AI 챗봇의 실제 서비스를 운영할 때, 사용자의 언어에 대한 대응이 필요합니다. 서로 다른 언어나 지역의 언어문화, 방언 등을 인식하고 이를 예측하여 대응하는 능력이 필요합니다.

AI 챗봇의 언어 다양성 문제는 새로운 언어나 다른 문화권에서 온 사용자들과의 상호작용에서 중요한 문제 중 하나입니다. 각 언어는 그 언어를 사용하는 문화, 지역 또는 국가의 특징을 반영하기 때문에 새로운 언어에 익숙하지 않은 경우, 이를 처리하는 것은 어렵습니다. 이러한 언어 다양성 문제를 해결하기 위해서는 새로운 언어나 문화권에서도 올바른 정보를 제공할 수 있는 인공지능 기술이 필요합니다.

이를 위해서는 다음과 같은 노력이 필요합니다.

    가. 다양한 언어의 데이터를 수집하여 학습한 다국어 모델 개발 

    나. 각 언어와 문화권에 맞는 문화적인 배경지식을 학습한 모델 개발

    다. 다양한 번역 기술 등을 활용하여 사용자 언어를 처리하는 기술 개발

이러한 방법을 통해, 새로운 언어나 문화권에서도 사용자들과 효과적으로 상호작용할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.

 

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지금까지 ChatGPT나 뤼튼 같은 AI챗봇들이 가지고 있는 문제점에 대해서 알아보았습니다. 하지만 이러한 문제점들은 조금씩 개선되어 나갈 것입니다. 개선이 될수록 인간의 편의성이 높아지는 반면 인간들이 설 자리가 없어질 수도 있습니다. 양날의 검과 같다고 볼 수 있겠습니다. 따라서 위와 같은 문제들을 해결해 나가면서 챗봇 기술에 대한 높은 활용성을 실현할 뿐만 아니라 인간만이 할 수 있는 다양한 영역을 개발하고, 이러한 AI가 즐비한 세상에 적응하기 위한 대비를 조금씩 하고 있어야 하겠습니다.