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현재 챗봇 가이드라인을 개발하고 있는 오픈소스 개발자 커뮤니티인 시드 볼트(Seed Vault)의 네이던 셔드로프 이그제큐티브 디렉터는 “현재 봇에 대한 기준이 없다. HTML이 없었던 웹의 초창기인 95년과 유사하다. 누구나 스스로 학습해 웹사이트를 구축하기 시작했던 시기다”고라 말했다. 이와 유하게 모든 코더(개발자)가 자신의 방식대로 봇을 빌드 및 구현하고 있다.

‘IT 탁월성 부문 娇色导航100 수상자(娇色导航100 Award in IT Excellence)’들인 나사와 캐피탈 원, 버라이즌의 IT 리더들은 챗봇 개발과 배포에 있어 중요한 문제점들에 대해 이야기를 했다. 조직이 첫 번째 챗봇을 구현해 배포할 때 도움이 될 6가지 팁을 정리했다.

대상 청중과 니즈(필요 사항)를 좁힌다
챗봇을 개발하기 전, 챗봇이 필요한지 스스로에게 질문을 해야 한다. 보통 사람들은 봇이 할 수 있는 일과 하는 일을 정확히 모른다. 다시 말해, 봇을 요청한 부서(BU)는 자신이 요청한 것을 이해하지 못하고 있을 수 있다. 일부 사용자들은 슬랙을 이용한 점심 식사 동안의 설문 조사부터 대통령 선거 조작까지 챗봇은 무슨 일이든 할 수 있다고 생각한다. 캐피털 원의 대화형 AI 제품 부문 켄 도델린 VP는 “때론 사람들의 비전이 너무 크다. 구축하는 지능형 비서가 온갖 다양한 일을 하게 될 것으로 생각한다”라고 지적했다.

즉 챗봇을 ‘광범위한 다목적 도구’로 간주하지 말고, 필요 사항을 자세히 조사해야 한다. 나사 산하 제트 추진 연구소의 최고 기술 및 혁신 책임자인 톰 소더스트롬은 “우리 조식에서는 무작정 봇을 빌드하지 않는다. 그 반대이다. 특정 사용자의 문제 해결, 이들의 생산성 향상에 목적이 있다”라고 강조했다.

예를 들어, 나사의 챗봇 중 하나는 딥 스페이스 네트워크(Deep Space Network) 엔지니어들이 안테나의 위치를 더 빨리 찾도록 도울 뿐이다. 캐피탈 원의 경우, 고객들이 은행 잔고 확인에 봇을 사용한다.

챗봇은 사람들이 데이터를 탐색하기 위해 사용하는 인터페이스이다. 이런 목적이 아니라면, 봇은 유용하고 적합한 도구가 될 수 없다. 도델린은 “목적이 무엇이든, 범위를 좁힐 수록 성공 확률이 높아진다”라고 말했다.

그러나 목적의 범위를 줄인다고 대상 청중이 줄어드는 것은 아니다. 버라이즌의 아쇼크 쿠마(Ashok Kumar) 디지털 VP는 마이 버라이즌 앱(My Verizon App)과 마이 파이오스 앱(My Fios App)의 챗봇에 대해 동일한 핵심 엔진의 각기 다른 인스턴스 2종이라고 설명했다.

그에 따르면 이들 봇이 자연어 훈련과 관련된 문제를 초래할 수도 있다. 버라이즌 모바일과 파이오스TV 고객들에게 같은 단어지만 의미가 다른 단어들이 존재하기 때문이다. 그러나 비즈니스 니즈는 동일하다. 즉 동일한 봇으로 두 문제를 모두 해결할 수도 있다.

소더스트롬은 “지능형 디지털 비서는 사람들을 도와주는 역할을 한다. 즉 과학자를 위한 비서, 엔지니어를 위한 비서, 비즈니스 부문 종사자를 위한 봇, 마케팅 전문가를 위한 또 다른 봇이 존재할 수 있다”라고 설명했다. 설명에 따르면 나사는 여러 다양한 청중들을 위해 더 쉽게 봇을 빌드할 수 있도록 독자 개발한 탬플릿을 사용하고, 가능할 때마다 일관된 사용자 인터페이스를 적용하고 있다.

적합한 플랫폼을 선택한다
대상 사용자와 해결할 문제를 파악했다면, 다음 단계는 사용자가 봇 연결에 선호하는 플랫폼을 선택하는 것이다. 이는 음성, 문자 메시지, 웹 등 여러 형태에 대응 및 응답할 수 있는 챗봇을 개발해야 한다는 의미가 될 수도 있다. 그런데 대상 청중에게 가장 좋은 봇이 팀에게는 ‘최상’이 되지 못할 수도 있다.

예를 들어, 나사 개발자들은 슬랙에서 테스트를 한다. 그러나 소더스트롬은 “우리는 여기에 더해 웹사이트도 만들었다. 슬랙을 사용하지 않는 사람들도 있기 때문에 직접 URL을 방문해 봇을 이용할 수 있도록 만든 것이다”라고 설명했다.

나사는 필요에 따라 봇을 사용할 플랫폼을 바꾼다. 그 결과, 제트 추진 연구소만 예로 들어도 타이핑, 텍스트, 웹사이트, 음성으로 각각 이용할 수 있는 십여 종의 챗봇을 운영하고 있다. 그는 “봇이 위치한 장소와 상관없이, 사람들이 봇으로부터 필요한 대답을 얻을 수 있도록 봇을 구현하기 원한다”라고 강조했다.

‘시티즌 과학자’들에게 화성에 대한 정보를 제공하는 봇은 사실 알렉사 앱이다. 일반적으로 음성 비서는 챗봇으로 간주하지 않는다. 챗봇은 문자에 ‘방점’이 찍혀 있기 때문이다. 그러나 소더스트롬은 두 기술을 동일하게 간주한다.

그는 이에 대해 “모두 사람들의 상호작용을 가능한 쉽게 만드는 데 목적이 있다. 음성으로만 이용할 수 있다면 그것이 유일한 선택지일 뿐이다. 음성과 텍스트, 타이핑으로 이용할 수 있다면 선택지가 다양한 것이다. 어느 것이든 더 간편한 것을 이용한다”라고 설명했다.

성과 척도를 규정한다
다음 주목할 사항은 ‘수치’ 또는 ‘통계’다. C레벨 경영진이나 다른 경영진이 챗봇 프로젝트에서 기대하는 ROI는 무엇일까 봇의 ‘금전적 가치’를 입증하기 아주 어려울 수 있다.

캐피탈 원은 2017년 3월 텍스트 기반의 잔고 확인 챗봇에 대한 파일럿 프로젝트를 시작했다. 그리고 1년 후 알렉사 스킬을 추가시켰다. 그러나 도델린은 아직까지 HR 효율성이나 고객 이익 관련 ‘통계’를 획득하지 못했다. 올 가을까지 이런 ‘통계’가 준비되기 희망하고 있을 뿐이다.

지금 당장은 고객들이 온라인에서 봇에 부여하는 ‘평가 점수’가 훨씬 더 중요하다. 훈련이 챗봇을 더 낫게 만드는지 여부, 마케팅 부서가 자신 있게 봇을 홍보할 수 있는지 여부에 대한 ‘평가 점수’를 예로 들 수 있다. 그는 “우리가 체험하는 경험(환경)이 얼마나 좋은가? 봇에 의지할 수 있을 정도로 충분한 성공을 거뒀는가? 이런 부분들이다”라고 말했다.

나사의 경우에는 인게이지먼트(참여 및 몰입)가 중요한 성과 척도이다. 소더스트롬은 “챗봇은 ‘투자 수익(ROI: Return of Investment)’이 아닌 최종 사용자 ‘집중 수익(ROA: Return on Attention)’을 획득하는 좋은 방법이다. 사실 투자는 많지 않았기 때문이다”라고 말했다.

나사는 아주 빨리 봇을 빌드했다. 딥 스페이스 네트워크 봇의 경우 디자인, 데모, 빌드, 테스트에 2일이 소요되었을 뿐이다. 그는 “ROI 계산은 시간이 너무 많이 걸린다. 또 너무 ‘관료적’이고 절차가 번잡하다. 최종 사용자 커뮤니티와의 인게이지먼트 순간을 포착하고, 그 즉시 이를 활용할 수 있는 구조와 체계를 만드는 것이 좋다”라고 말했다.

비즈니스 가치에 부합하도록 빌드 프로세스를 최적화
소더스트롬은 ‘기회’가 포착되면, 늦추지 말고 그 즉시 이를 추구해야 한다고 강조한다. 그는 “흔히 다음처럼 생각한다. ‘완벽한 봇을 만들어야 한다. 앞으로 액세스 할 모든 데이터에 대해 생각해야 한다. 그리고 다양한 요구 사항에 대한 자료를 만든 다음 봇을 빌드하기 시작하고, 일년 정도 후에 봇을 배포하면 모든 사람들이 크게 만족할 것이다.’ 그러나 이런 생각은 잘못됐다. 그런 식으로 되지 않는다”라고 말했다.

그는 빨리 빌드하고 빨리 실패하는 방식이 좋다고 말했다. 이에 나사는 모든 챗봇 프로젝트를 규모가 작은 ‘스타트업’ 프로젝트로 추진한다. 소더스트롬은 “가능한 빨리 추진을 해 봇을 빌드하는 방식이다”라고 설명했다.

물론 나사의 봇은 사용자나 개발자 등 내부 인력이 내부 비즈니스 문제를 해결하기 위해 사용되는 것들이다. 버라이즌의 쿠마는 소비자나 고객이 사용하는 봇은 이보다 더 시간을 투자하는 것이 좋다고 말했다.

버라이즌은 ‘믹스 앤 매치(Mix and Match)’라는 데이터 요금제에 대해 안내를 하는 동일한 이름의 봇 개발에 수 개월의 시간을 투자했다. 버라이즌이 데이터 요금제를 개발하는 동안 개발자들이 챗봇을 훈련시켰다. 마케팅 부문도 관여했다. 쿠마는 “통상 제품을 개발하면서 동시에 웹사이트를 빌드한다. 같은 원리로 요금제, 챗봇 개발, 마케팅을 동시에 진행했다”라고 설명했다.

버라이즌 프로젝트에 더 많은 기간이 소요된 또 다른 이유는 아무 것도 없는 상태에서 봇을 빌드했기 때문이다. 그는 “먼저 핵심 AI 개발자들이 참여했다. 그리고 실제 대화에 대해 디자인을 한 엔지니어, 대화 디자이너가 참여했다. 이후 사람들이 새로운 표현에 대해 입력을 한 후에는 봇을 재훈련 시키는 팀원들이 참여했다”라고 설명했다.

소더스트롬의 팀은 규모가 훨씬 더 작다. 그는 “해당 분야 전문가는 소수에 불과하다. 여기에 더해, 참여한 엔지니어들은 모두 해야 할 다른 일이 있다. 따라서 나사는 챗봇 디자인은 독자적으로 처리하지만, 자연어 인식 부분은 아마존 렉스(Amazon Lex)를 사용한다”라고 전했다.

보안을 고려
소더스트롬이 내부적으로 시간을 투자하기 고집한 한 분야가 있다. 다름 아닌 보안이다. 시드 볼트의 셔드로프는 “이런 시스템을 신뢰할 수 있어야 일을 추진할 수 있다”라고 강조했다. 이런 이유로 개념이 확정되었지만 개발이 시작되기 전, 셔드로프가 나사 사이버보안에 관여한다. 그는 “반드시 사이버보안이 포함되어야 한다. 보안 문제가 봇 운영을 정지시킬 수 있기 때문이다”라고 설명했다.

사실 나사는 정부 기관이기 때문에 다른 선택지가 없다. 소더스트롬은 “민간 산업과 다르게, 특정 규칙과 규정을 준수하고 있음을 증명해야 한다. 따라서 이런 것들을 실험 및 시험할 때 규칙과 규정을 염두에 둔다”라고 설명했다.

그는 이어 “챗봇이 충분히 안전하지 못하거나, 규정에 부합하지 않는다면 나사는 이를 사용할 수 없다”라고 덧붙였다. 금융 기관인 캐피털 원 또한 봇 출시 전에 규제 당국에 봇을 보여줘야 했다.

소더스트롬은 “규제가 덜한 산업인 경우에도, 사용자 정보가 유출되고 이로 인해 폐업의 위기를 맞을 수 있기 때문에 봇을 안전하게 만들어야 한다”라고 강조했다. 인증, 데이터를 저장할 장소, 사용자가 불필요한 개인 식별 정보(PII)를 입력하지 않도록 교육할 필요가 있는지 여부 등을 생각해야 한다는 주문이다. 또 더 안전하게 만들기 위해 봇의 기능을 제한할지 여부도 고려해야 한다. 예를 들어, 캐피털 원의 봇은 잔고를 확인할 수 있지만 송금을 할 수 없도록 되어있다.

지속적으로 조정 및 트레이닝(훈련)을 한다
보안 문제를 해결하고 비즈니스 부문 사용자에 대한 정책을 확정한 후에도 극복해야 할 문제점이 남아 있다. 개발자들이 잘 알고 있는 챗봇 관련 문제이다. 봇의 데이터 처리와 마케팅 방식에 있어, 편향을 없애는 문제, 지속적으로 훈련을 하는 문제가 여기에 해당된다.

예를 들어, 캐피털 원의 봇은 ‘비서’에 대한 성적인(성별) 전형이 없도록 중립적으로 만들어져 있다. 지역적인 편향도 존재할 수 있다. 음성 앱을 사용한 경험이 있는 남부 사람이면 잘 알고 있을 것이다. 국가가 같아도 지역에 따라 사용하는 표현이 다를 수 있다. 사회적 계층, 교육 수준과 배경, 남성과 여성 사이에도 이런 차이가 존재한다.

버라이즌의 쿠마와 그의 팀은 이런 문제를 다루고 있다. 이를 위해, 개발자들이 새로운 용어와 표현을 지속적으로 추가하고 있다. 그는 “지속적으로 봇을 훈련시킨다. 챗봇 개발은 ‘지속적인 프로세스’이다. 끝이 없는 프로세스다”라고 강조했다.

dl-ciokorea@foundryco.com