챗봇은 어떻게 인간과의 대화를 시뮬레이션합니까?

챗봇은 한동안 이상하지만 유용한 온라인 도구였습니다. GPT-4 및 이것이 지원하는 ChatGPT 챗봇과 같은 AI 기반 언어 모델의 출현으로 인간-봇-인간 인터페이스에 새로운 생명력이 부여되었습니다. 하지만 AI 챗봇은 어떻게 인간과 같은 대화를 시뮬레이션합니까?

챗봇이란 무엇입니까? 챗봇은 어떻게 작동하나요?

ChatGPT , Claude 및 Google Bard 이전에는 더 기본적인 챗봇이 있었습니다. 이를 규칙 기반 챗봇 또는 의사결정 트리 챗봇이라고 합니다.

규칙 기반 챗봇은 상황에 적응하지 못하거나 맥락을 이해하지 못하며 인간의 논리를 시뮬레이션할 수 없습니다. 오히려 개발자가 준수해야 하는 일련의 규칙, 템플릿 및 대화 상자 트리가 있습니다.

규칙 기반 챗봇은 메시지가 표시되면 미리 정의된 조건을 따릅니다. 여기서 키워드는 중요한 요소입니다. 챗봇은 사용자 입력에서 특정 단어를 검색하여 질문 내용을 이해하는 데 도움을 줍니다. 맥락을 이해하는 능력이 없으면 규칙 기반 챗봇은 유용한 응답을 제공하기 위해 이와 같은 단서에 의존해야 합니다.

많은 기업에서는 규칙 기반 챗봇을 고객과 담당자 간의 완충 장치로 사용합니다. 전기 또는 이동통신사에 연락해 본 적이 있다면 먼저 챗봇에 문의 사항을 설명하라는 요청을 받았을 것입니다. 또한, 질문을 하기 위해 웹사이트를 방문하면 챗봇이 나타날 수도 있습니다.

규칙 기반 챗봇은 복잡하고 다층적인 질문에 답할 수 없습니다. 이는 "내 계정 세부정보 변경" 과 같은 짧고 간단한 질문에 응답하도록 설계되었습니다 . 많은 변수를 포함하는 질문은 자연어를 해석하도록 훈련되지 않았거나 지식 데이터베이스가 제한되어 있기 때문에 규칙 기반 챗봇의 범위를 벗어날 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇은 개발 단계에서 수동 개입 없이는 개선될 수 없습니다. 이는 이전 상호작용에서 배울 수 없기 때문입니다.

AI 챗봇에도 규칙이 주어진다. 예를 들어 ChatGPT는 범죄자에 대해 맹세하거나 조언을 제공할 수 없습니다. 그러나 AI 챗봇이 작동하고 상호 작용하는 방식은 규칙 기반 챗봇이 처리할 수 있는 수준을 뛰어넘습니다.

AI 챗봇은 어떻게 작동하나요?

ChatGPT는 Chatbot AI의 시작이 아닙니다. ChatGPT가 주류로 자리잡기 전에도 일부 덜 발전된 챗봇은 여전히 ​​AI를 사용하여 사용자와 상호 작용했습니다.

예를 들어 Eviebot을 생각해보십시오. 2008년에 출시된 Evie는 AI를 사용하여 사용자와 상호 작용합니다. 학습용 AI 챗봇인 Evie는 다른 사용자가 이전에 입력한 내용을 기록하여 대화 기술을 쌓을 수 있습니다. 실제로 Evie는 2000년대 후반과 2010년대 초반에 주류를 이루었던 또 다른 챗봇인 Cleverbot과 동일한 AI 시스템을 사용합니다.

하지만 이 챗봇은 오늘날 우리가 사용하는 최신 버전과는 거리가 멀습니다.

Eviebot 웹사이트의 채팅 화면

위 스크린샷에서 볼 수 있듯이 Evie는 질문에 정확하게 대답하거나 대화 내용을 기억하는 데 능숙하지 않습니다. 몇 초 안에 챗봇은 자신의 이름이 Eliza라고 말했지만 다음 응답에서는 Adam으로 변경했습니다.

또한 Evie는 훌륭한 정보 소스가 아닙니다. 우리가 Evie에게 태양이 얼마나 큰지 물었을 때 그녀는 "내 미래보다 더 큽니다"라고 대답했습니다. 유머러스하기는 하지만 Evie는 아무리 인기가 있더라도 사용자에게 사실 정보를 제공하는 데 능숙하지 않습니다. 보다 재미 있고 기발한 챗봇 경험을 찾고 있다면 Evie가 귀하에게 적합한 선택일 수 있습니다.

Cleverbot 및 Evie와 같은 사이트는 확실히 재미있지만 실제 사용에는 적합하지 않습니다. 2022년 말까지 전 세계는 AI 챗봇이 얼마나 유용한지 확인하기 시작했습니다.

챗봇은 어떻게 대화를 시뮬레이션합니까?

질문은 여전히 ​​남아 있습니다. ChatGPT와 같은 AI 챗봇은 어떻게 인간과의 정확한 대화를 시뮬레이션합니까?

2022년 11월 OpenAI는 ChatGPT라는 GPT-3.5 대규모 언어 모델의 공개적으로 액세스 가능한 버전을 출시했습니다. 이것은 매우 인간과 유사한 대화를 시뮬레이션하는 능력을 보여주는 최초의 AI 챗봇입니다.

먼저, 도구 이름의 "GPT" 요소는 "Generative Pre-training Transformer"를 의미하며, LLM(Large Language Model)의 일종이다. 2023년에 이 두 용어가 많이 사용되는 것을 보셨을 것입니다. 하지만 실제로는 무엇을 의미합니까?

LLM은 오늘날 볼 수 있는 모든 주요 AI 챗봇에서 사용되는 AI 학습 모델입니다. 딥 러닝 방법을 사용하여 매우 복잡한 수준에서 작동하는 AI 알고리즘으로 구동됩니다. 모든 LLM은 매우 큰 데이터세트로 훈련되어 문제를 해결하고 쿼리에 답할 수 있는 방대한 지식 풀을 제공합니다. 예를 들어 ChatGPT-4는 1조~1조 7천억 개의 매개변수와 테라바이트 규모의 데이터로 훈련되었습니다(OpenAI는 정확히 얼마나 많은지 밝히지 않았습니다).

GPT는 딥 러닝 기능을 갖춘 인공 신경망을 포함하는 특정 유형의 LLM입니다. GPT는 학습할 수 있는 방대한 정보 데이터베이스를 갖춘 사전 훈련된 모델입니다. ChatGPT의 경우 책, 잡지, 기사 등의 텍스트가 포함됩니다. 그런데 이 모든 데이터를 가지고도 ChatGPT가 어떻게 사용자와 인간처럼 대화할 수 있을까요?

ChatGPT를 개발하는 동안 인간 피드백(RLHF)을 통한 강화 학습을 사용하여 훈련되었습니다. 이러한 유형의 교육에서는 강화를 사용하여 ChatGPT를 원하는 챗봇으로 변환합니다. 보상 및 피드백 모델을 통해 ChatGPT는 어떤 피드백이 유용하거나 "좋은" 피드백이고 어떤 피드백이 그렇지 않은지 이해할 수 있습니다. 또한 이 방법을 사용하면 ChatGPT가 대화 컨텍스트를 더 잘 캡처할 수 있으므로 프롬프트에 더 효과적으로 응답할 수 있습니다.

ChatGPT의 자연어 처리는 특정 언어와 감정 패턴을 인식하는 등 사용자에게 반응하는 방식에도 큰 역할을 합니다. 훈련 중에 인간이 의사소통하는 방식을 더 잘 이해할 수 있도록 인간 대화의 예가 알고리즘에 제공되었습니다. 알고리즘은 인사, 작별 인사와 같은 신호를 기록하여 대화 단계를 추적할 수도 있습니다.

AI 챗봇은 어떻게 발전하고 있나요?

OpenAI는 LLM의 다음 버전인 GPT-5에 대한 일부 제한된 정보를 공개했습니다. GPT-5에서 특히 흥미로운 점은(보다 최신 지식 기반과 별개로) 알고리즘에 인공일반지능(AGI)을 통합한다고 합니다. AGI가 이론적으로 인간의 인지를 시뮬레이션할 수 있다는 점을 고려하면 이는 게임 체인저가 될 수 있습니다.

ChatGPT는 전 세계를 강타했고 계속 그렇게 하고 있지만 AI 챗봇은 OpenAI로 끝나지 않습니다. 전 세계 기업들은 사람들과의 대화를 시뮬레이션하기 위해 AI 챗봇을 개선하기 위해 노력하고 있으며, 일부 AI 챗봇은 사물을 물리적 수준으로 끌어올리고 있습니다.

AI를 사용하여 통신하는 로봇 모델인 Desdemona를 예로 들어보겠습니다.

Hanson Robotics와 SingularityNET이 제작한 Desdemona는 인간과 유사한 인상적인 특징과 기질로 헤드라인을 장식한 유명한 로봇 Sophia의 "여동생"입니다.

Sophia와 달리 Desdemona는 음악에 중점을 두고 있으며 다른 인간 음악가들과 함께 밴드에 속해 있습니다. AI 알고리즘은 사용 가능한 음악 라이브러리에서 가져와 Desdemona가 유명한 노래를 따라 부를 수 있도록 합니다. 로봇은 밴드 동료들과 함께 라이브 공연도 펼쳤습니다.

하지만 데스데모나는 사람들과 대화도 할 수 있습니다. 2022년에 Desdemona는 YouTube 크리에이터인 Discover Crypto와 인터뷰를 했습니다. AI 알고리즘의 창시자인 Ben Goertzel도 AI와 AI의 미래에 대한 몇 가지 질문에 답했습니다.