이렇듯 4차 산업혁명 시대에 최고의 화두는 AI다. 그렇다면 AI 산업에는 어떤 변화의 바람이 불까?
AI 서비스 기획 기업 젠틀파이가 선정한 5가지 주요 AI 트렌드에 대해 알아보자.
◇ 소리로 대화하는 기기들
사람들이 주변 기기와 말로 의사소통하기 시작했다. 이른바 히어러블 마켓(Hearables Market)이 빠르게 성장하고 있다. 히어러블 마켓은 AI 어시스턴트의 주력 플랫폼 중 하나다. 미국 AI 어시스턴트 사용률은 이미 36.6%에 육박하며, 히어러블 마켓 규모는 2020년 2억 3천만 달러(약 2,800억 원)대로 커질 것으로 전망된다.
국내에서도 다양한 히어러블 마켓에 해당하는 상품이 출시되고 있다. 특히, 기가지니는 350만 대 이상 보급되면서, 국내 AI 스피커 중 가장 높은 보급률을 기록했다. 삼성 빅스비는 갤럭시 스마트폰, 가전제품을 포함해 약 1억 6천만 대에 탑재돼 있다. 일상적으로 사용하는 스마트폰, 스피커, 노트북, 자동차 등 기기에 음성제어 시스템이 포함되면서 음성인식 서비스도 대중화되고 있다. 라인 AI는 전화응대서비스 'LINE AiCall' 실증 테스트를 진행 중이다. LINE AiCall은 네이버라인의 AI가 실제 사람처럼 말을 하며 예약을 돕는 프로그램으로, 음성인식·합성기술, 자연어처리 기술이 결합된 서비스다. 이러한 서비스가 상용화되면서 고객이 전화 상담에서 콜봇을 더 자주 만나게 될 것으로 전망된다.
◇ 앱을 대체하는 봇
지금까지의 AI 봇은 의사소통 가능한 검색엔진이었다.
검색엔진의 특성상 답을 직접적으로 주기보다는 사용자가 답을 찾을 수 있도록 돕는 기능을 주로 담당했다. 따라서, 사용자의 질문에 AI봇이 직접 답을 주지 않는 경우가 많았다. 고도화에 진입한 AI 봇들은 모든 것을 봇이 해결해줄 수 있도록 봇 자체에 앱의 기능을 적용시키고 있다. 기본적인 조회부터 봇을 통해 오는 요구사항까지, 봇 안에서 처리할 수 있는 것을 목표로, 봇 자체 성능을 업그레이드하고 있다. 이는 앱과 봇 등 서로 다른 채널에서도 동일한 수준의 서비스를 원하는 고객의 요구를 반영한 흐름이다.
사용자는 AI 대화봇으로 본인이 원하는 정보만을 얻고, 연결된 맥락상에서 콘텐츠를 소비할 수 있다. 단편적이었던 기존 앱의 단점을 보완한 봇이 더욱 많아지면서, 앱과 봇의 중간지점과 같은 하이브리드 앱도 늘어날 것이다. 이러한 트렌드에 바탕으로 봇이 앱의 더 많은 기능을 대체할 것으로 예상된다.
◇ 봇 사업의 수익화와 효율성 모색
인터콤이 500명의 비즈니스 리더를 대상으로 한 설문에 따르면, 고객 대기 시간 단축(4배 단축)과 고객 만족도 상승에 따른 비용절감이 대화형 봇 운영의 가장 큰 효과로 꼽혔다. 하지만, 이제 기업들은 고객 지원 분야 외에도 봇 적용을 적극적으로 검토하고 있다.
현재 봇은 주로 세일즈(41%), 고객지원(37%), 마케팅(17%) 분야에 활용되고 있다.세일즈·마케팅 분야는 고객지원 분야에 비해서 더 큰 수익이 필요하다. 이는 '봇 전용 서비스나 봇 전용 상품' 출시를 촉진하고 있다. 카카오톡에서 부담 없이 개설할 수 있는 금융상품이나, 봇만 제공하는 개인화된 서비스 등 봇의 주요 사용자층에게 소구할 수 있는 서비스를 제공하는 것이 핵심이다. 이로 인해 전용 프로모션, 리테일 연계, 전용 상품 개발 등 매출 증대를 위한 다양한 시도와 함께 공격적인 봇 사업 수익화를 모색하는 시도가 더욱 늘어날 것으로 보인다.
◇ 사람에 더 가까워지는 봇
네이버 클로바 서비스에는 배우 유인나의 목소리, 삼성 빅스비에는 성우 서유리의 목소리를 들을 수 있다. 300문장만 녹음하면 기가지니에 자신의 목소리를 음성 합성할 수 있다. 하지만, 앞으로의 AI는 단순히 사람처럼 발음하는 것 뿐 아니라 사람과 같은 감정을 표현해내야 한다.
아마존 알렉사의 기본 음성 톤을 기준으로, 고강도 흥분과 저강도 흥분, 고강도 실망과 저강도 실망을 들어보면, 감정에 따른 음성 차이를 느낄 수 있다. 알렉사에게 스포츠 경기 결과를 물어보면, 응원한 팀이 이겼을 때는 공감의 목소리로, 진 경기에는 실망한 목소리로 대답해준다. 뉴스 앵커의 뉴스와 DJ의 음악 소개가 다르듯, 음악방송용 톤과 뉴스용 톤을 각기 다르게 설정 가능하다.
텍스트에서는 이모티콘, 휴먼 패셔니스타처럼 인스타그램을 운영하는 미구엘라 등 시청각적으로 봇에 감정을 입히는 방법이 점점 빠르게 발전하고 있다. 특히, 날씨, 시간대, 유저의 상황 등 다양한 맥락을 파악해 깊이 있는 대화를 이어나갈 수 있다면, 봇이 인간처럼 사람과 의사소통할 수 있는 시대가 곧 도래할 것으로 기대된다.
◇ 답변 생성의 자동화
지금의 AI는 사실 AI답지 않게 노동집약적이다. AI 봇의 답변도 사람들이 미리 설계한 답변을 읽어주거나, 날씨처럼 날씨 데이터를 결합해 문장을 조합하는 수준에 머물러 있다. 따라서 정보가 업데이트되면, 사람이 직접 그에 맞는 답변을 업데이트하는 방식으로 봇 운영조직에게 부담을 안겼다. 특히, 복잡하고 방대한 정보를 소수의 운영 인력이 처리해야 하는 금융권이나 IT 업계의 경우, 꾸준한 관리가 필요한 이런 서비스 형태로는 지속적인 운영에 어려움이 있다.
따라서, 문서, 매뉴얼, 상품소개서 등의 문장을 AI가 스스로 배우고, 그 안에서 질문에 대한 답변을 찾아내는 기계독해 기술 도입에 관심이 모이고 있다. AI 기술의 문제라기보다는 결국 학습데이터의 문제라는 의견이 다수지만, 지식그래프(Knowledge graph)를 통해 복합적인 답변을 연결해내면서 새로운 딥러닝 알고리즘을 활용한다면, 운영자와 사용자 모두가 보다 효율적으로 답변을 도출할 수 있을 것이다.
차진희 글로벌에픽 기자 epic@globalepic.co.kr
