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최근 OpenAi에서 선보인 ChatGPT가 세계적으로 엄청난 화제입니다. 어떤 전문가는 Youtube나 넷플릭스와 비교가 안될 정도의 시장 지배력을 가질 Ai 프로그램이라고 전망하기도 합니다. 저도 며칠동안 사용해보면서, CharGPT의 엄청난 능력에 감탄을 금치 못하였습니다. 아직 한국말은 서툴지만, 영어로 채팅창에 어떤 질문이나 요청을 입력하면, 기계가 아닌 사람처럼 대답을 해주고, 해결책을 찾아줍니다. 사실 이런 방식이 그렇게 낯설지가 않습니다. 왜냐하면 이미 우리는 이와 비슷한 '챗봇'을 사용하고 있었기 때문이죠. 하지만 ChatGPT는 확실히 챗봇과는 다른 점이 있습니다. 이 글에서는 '챗봇'과 'ChatGPT'는 어떤점이 다른지 같이 알아보도록 하겠습니다.

ChatGPT & 챗봇

'챗봇(Chatbot)'은 무엇인가?

ChatGPT는 물론이고 아직 챗봇이 무엇인지 모르시는 분들도 많습니다. 하지만 챗봇은 이미 우리와 엄청 가까운 곳에 있습니다. 챗봇은 인간 사용자와의 대화를 시뮬레이션하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 이러한 프로그램은 고객 서비스 제공, 질문에 대한 답변 또는 사용자의 웹사이트 탐색 지원과 같은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. 챗봇은 종종 미리 정의된 규칙과 스크립트를 기반으로 하며 일반적으로 특정 키워드나 구문을 이해하고 응답하도록 프로그래밍됩니다.

즉, 챗봇은 일련의 규칙을 따르고 특정 입력에 미리 정해진 방식으로 응답할 수 있는 사전 프로그래밍된 로봇으로 생각할 수 있습니다. 동전을 넣고 버튼을 누르면 스낵이 제공되는 자판기라고 볼수 있죠.

 


아직 이해가 조금 안되시죠? 아래에 사례를 보시면 이해가 조금 더 쉬우실 겁니다.

가상 고객 서비스 챗봇

많은 회사에서 챗봇을 사용하여 고객 문의를 지원하고 빠르고 효율적인 고객 서비스를 제공하는 챗봇입니다. 이러한 챗봇은 회사의 웹사이트 또는 모바일 앱에 통합되어 주문 추적, 제품 추천 및 문제 해결과 같은 작업을 지원할 수 있습니다.

 

뱅킹 챗봇

요즘 많은 은행과 금융 기관에서 고객의 뱅킹 요구 사항을 지원할 수 있는 챗봇입니다. 예를 들어, 뱅킹챗봇은 계정 잔액 조회, 청구서 지불 및 계정 관리를 도울 수 있습니다.

 

의료용 챗봇

의료용 챗봇은 환자가 약속을 예약하고, 약물을 관리하고, 다양한 건강 상태에 대한 정보를 제공하는데 도움을 주는 챗봇입니다. 또한 증상을 분류하는데 사용할 수 있어 환자가 의료 전문가의 치료가 필요한지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.

 

Siri & 빅스비

이외에도 일상 생활에서 사용되는 Apple의 Siri 또는 갤럭시의 빅스비와 같은 가상 비서가 있습니다. 이들은 질문에 답하고, 음악을 재생하고, 스마트 홈 장치를 제어할 수 있습니다.

 

'챗봇'과는 사뭇 다른 'ChatGPT'

앞서 설명드린 바와 같이, 챗봇은 인간 사용자와의 대화를 시뮬레이션하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 이와 달리, ChatGPT는 사람이 생성한 텍스트의 대규모 데이터 세트를 사용하여 훈련되는 일종의 언어 모델입니다. 사전에 정의된 규칙을 따르지 않고, ChatGPT는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 학습 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 텍스트를 이해하고 생성합니다.
챗봇과 ChatGPT의 차이점을 수업 중인 학생을 예로 들어 설명해 본다면, 챗봇은 질문에 대한 특정 답변만 배우고 특정 답변만 대답할 수 있는 학생인 반면, ChatGPT는 광범위한 주제를 공부하고 다양한 주제를 이해하고 응답할 수 있는 학생과 같습니다.
또다른 비유를 하자면, 챗봇은 연극을 위해 미리 작성된 대본과 같습니다. 챗봇은 스크립트를 한 줄씩 따라가며 응답합니다. 반면에 ChatGPT는 배우가 자신의 지식과 이해를 바탕으로 보다 자연스럽고 창의적인 방식으로 즉석에서 응답하는 즉흥 공연과 같습니다.

 


결론적으로 챗봇과 ChatGPT는 모두 대화 목적으로 사용되는 NLP 기술의 한 형태이지만 서로 다른 원칙을 기반으로 하며 다양한 유형의 애플리케이션에 사용됩니다. 챗봇은 미리 정의된 규칙과 스크립트를 기반으로 하는 반면 ChatGPT는 사람이 생성한 텍스트의 대규모 데이터 세트에서 훈련된 기계 학습 알고리즘을 기반으로 한다는 점에서 차이가 있습니다. 이제 이 둘의 차이점이 이해가시나요?
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