대화 인공지능에게 가장 중요한 기능은 유용성입니다. 인공지능 스피커는 사용자에게 노래를 틀어주거나, 여러 가지 정보들을 알려줍니다. 고객서비스 챗봇은 단순한 질문에 대답하며 상담원의 업무를 줄여줍니다. 이런 목적지향 대화는 이미 그 필요성이 입증되었습니다. 지금도 많은 기업들이 앞다투어 도입하는 중입니다. 

유용성과 함께 다른 한 측면은 바로 재미입니다. 대화에는 그 자체가 주는 즐거움이 있습니다. 하지만 대부분의 챗봇에서 일상대화는 계륵 같은 존재입니다. 없으면 아쉽지만 그렇다고 크게 신경쓰지도 않습니다. 가장 큰 이유는 무엇보다 구현이 어렵기 때문입니다. 개인적으로 그동안 많은 챗봇들을 사용해봤습니다. 또한 직접 개발도 하며 오랫동안 운영한 경험도 있습니다. 솔직히 일상대화는 얼마 가지 않아서 금방 지루해지는게 사실입니다.

그렇다면 왜 이렇게 챗봇이 재미가 없는 걸까요. 첫 번째는 기억의 부재입니다. 인간의 정체성은 기억으로 구성됩니다. 자신이 했던 행동 하나하나가 모여 나라는 사람이 만들어집니다. 다른 이들과의 관계 역시 마찬가지입니다. 같이 나누고 경험했던 기억들이 쌓이면서 서로에게 소중함을 느낍니다. 하지만 대부분의 챗봇은 기억상실증에 걸린 상태입니다. 하루, 일주일, 한 달을 얘기해도 나에 대해서 전혀 알지 못합니다. 처음에는 흥미가 생길 수 있지만, 오래 대화할수록 실망감만 커집니다. 둘 사이에 친밀감이 형성되지 않기 때문입니다.

인공지능에게 기억을 부여하는건 정말 어려운 과제입니다. 예를 들어, '나 내일 친구 만날거야'라고 말을 했습니다. 단순히 문장을 그대로 저장하는 것은 아무런 소용이 없습니다. 먼저 의미를 분석하여 <주제:친구만남 / 시간:내일>처럼 구조적인 정보로 변환해야 합니다. 내일이 되면 다이얼로그 매니저가 조건에 맞는 기억을 검색합니다. 그리고 이를 활용하여 '오늘 친구는 잘 만나고 왔어?'라고 질문하며 관심을 보여줍니다. 

현재의 기술로는 이런 기억을 각각의 항목마다 별도로 구현해야 합니다. 기억의 종류가 늘어날수록 작업량도 기하급수적으로 커집니다. 아직은 딥러닝도 그리 유용하지 않습니다. 이전에 했던 말을 기억하고 이에 기반하여 대화를 나누는 신경망은 거의 연구되고 있지 않습니다. 그만큼 아직 가야할 길이 먼 분야입니다.

챗봇이 재미없는 두 번째 이유는 콘텐츠의 부족입니다. 다양한 화제를 가지면서 연예, 영화, 시사 등 최신 정보에도 밝은 사람과는 대화가 항상 즐겁습니다. 반대로 유머가 부족하고 매일 비슷한 말을 하는 사람은 멀리하기 마련입니다. 챗봇 역시 마찬가지입니다. 아무리 대화 시나리오를 잘 설계해도 절대적인 양에서 한계가 있습니다. 또한 새로운 대화를 계속 추가하기가 현실적으로 어렵습니다. 

아마존은 이런 문제를 해결하기 위해 알렉사 프라이즈를 개최했습니다. 다양한 주제에 관해 대화를 나누는 챗봇을 만듭니다. 당연히 모든 지식을 사람이 일일이 입력하기는 불가능합니다. 먼저 웹을 크롤링하여 의미를 분석한 후 디비에 저장합니다. 이렇게 만들어진 데이터를 가지고 상황에 맞게 대답을 합니다. 또한 현재 주제를 유지하거나 화제를 돌리면서 계속 흥미있게 대화를 이어갑니다. 매일 웹에서 새로운 사실들을 수집하기 때문에, 재미있는 이야깃거리가 끊임없이 업데이트됩니다. 이렇게 자동화된 콘텐츠 생성이 챗봇에게 꼭 필요합니다.

지금까지 일상대화 챗봇에게 무엇이 필요한지에 대해 알아봤습니다. 기억과 콘텐츠, 이 두 가지가 대화를 재미있게 만드는 핵심입니다. 물론 아직은 기술적으로 많은 어려움이 있습니다. 하지만 언젠가는 이런 챗봇이 개발될 것이라 생각합니다.