https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=26628

"AI봇들은 사람과 대화하듯 자연스러운 상호작용이 가능하도록 발전하고 있습니다. 준비된 답변 이외에도 라이브 데이터를 탐색하여 답변하며 동시에 사람과 같이 자연스러운 발화를 생성하는 것은 현 시점에서도 매우 어려운 기술입니다. 따라서 공공으로 접근가능한 대량의 데이터는 이러한 어려운 과제의 좋은 벤치마크의 역할을 할 것으로 기대합니다.

은행에서 제공하는 챗봇은 일상 대화보다는 금융 관련 업무 처리를 중심으로 발전하게 되어 정확한 정보를 제공하고 요청받은 업무를 명확히 처리하는데 중점을 두고 있습니다. 일상 대화에서 나타날 수 있는 대화 내용의 비예측성은 대화의 다채로움을 통한 재미를 제공할 수는 있지만, 금융 챗봇에서는 당분간은 제한적으로 활용할 수 밖에 없어보입니다."

국민은행 금융AI센터장과의 인터뷰 기사입니다. 금융도 인공지능을 활용하는 대표적인 분야입니다. 특히 거의 모든 은행들이 챗봇을 적극적으로 도입하고 있습니다.

대부분의 금융 챗봇들은 정보를 제공하는 기능에 초점을 맞추고 있습니다. 아무래도 일상대화 능력은 떨어지는 편입니다. 하지만 SKT의 에이닷을 보면 기능형과 감성형 챗봇이 결합되어 있습니다. 기능형 챗봇도 잡담 같은 대화가 필요합니다. 반대로 감성형 챗봇도 질의응답이나 정보를 제공하는 기능이 들어가면 더욱 유용해집니다.

앞으로는 초거대모델이 기능형과 감성형 대화를 모두 처리할 것입니다. 감성 대화는 지금도 가능합니다. 초거대모델은 방대한 지식을 저장하고 있어서 질의응답도 수행할 수 있습니다. 최근에는 외부에서 검색하는 방식도 결합되어 답변이 더욱 정확해지고 있습니다.

문제는 DB와 연동하거나 API를 호출하는 등 특정 기능을 어떻게 처리하느냐 입니다. 이 역시 초거대모델을 쓰면 가능하다고 봅니다. 지금도 Copilot 같이 코드를 작성하는 인공지능이 존재합니다. 모든 기능을 슈도 코드로 정의해놓고 이를 초거대모델이 생성할 수 있습니다. 물론 실행이 가능한지, 안전하게 동작할지의 문제가 있지만 결국은 해결될 거라 생각합니다. 그러면 지금처럼 개발자가 일일이 챗봇 기능을 코드로 작성할 필요가 없어서, 다양하고 세세한 기능을 손쉽게 구현할 수 있습니다. 멀티턴으로 문맥의 의도를 파악하는 것은 당연하고요.

물론 아직은 제 개인적인 상상일 뿐입니다. 하지만 지금의 발전속도라면 그리 머지않은 미래에 실현될 것입니다. 그때가 되면 챗봇이나 개인비서의 역할이 엄청나게 중요해지겠지요. 영화 Her에서의 사만다처럼요.