인공지능 비서의 역사: 그 기원부터 현재에 이르기까지

인공지능 비서의 역사는 단순한 규칙 기반 시스템에서 복잡한 전략적 결정을 지원할 수 있는 정교한 대화 파트너로 괄목할 만한 진화를 거듭해 왔습니다. 점점 더 많은 조직에서 생산성과 의사 결정 프로세스를 개선하기 위해 이러한 비서를 사용하고 있는 가운데, 이러한 진화를 이해하는 것은 이러한 기술을 효과적으로 활용하기 위한 중요한 맥락을 제공합니다.

기원: 최초의 통계 모델(1906년)

(2023)의 연구에 따르면 미래 챗봇의 첫 번째 이론적 기반은 1906년 러시아의 수학자 안드레이 마르코프가 무작위 수열을 예측하는 기본 통계 모델인'마르코프 체인'을 개발한 때로 거슬러 올라갑니다. 이 방법은 오늘날의 기술에 비하면 초보적인 수준이었지만, 기계가 확률적인 방식으로 새로운 텍스트를 생성하도록 가르치는 첫 번째 단계였습니다.

튜링 테스트 (1950)

대화형 인공 지능의 역사에서 중요한 순간은 1950년앨런 튜링이 '컴퓨팅 기계와 지능'이라는 논문을 발표하면서 오늘날 우리가 '튜링 테스트'로 알고 있는 것을 제안한 것입니다. 이 테스트는 자연어 대화를 통해 기계가 인간의 행동과 구별할 수 없는 지능적인 행동을 보이는지 평가하는 테스트입니다.

최초의 규칙 기반 챗봇(1960-2000년)

엘리자 (1966)

널리 알려진 최초의 챗봇은 1966년 MIT의 조셉 바이젠바움이 개발한 엘리자(ELIZA)였습니다. Al-Amin 외(2023)가 지적한 것처럼, 엘리자는 간단한 패턴 매칭 기법을 사용하여 치료사를 시뮬레이션하고 사용자의 반응을 반영하여 대화를 시뮬레이션했습니다. 단순함에도 불구하고 많은 사용자가 인간과 같은 이해력을 갖춘 시스템이라고 평가했습니다.

패리 (1972)

엘리자와는 달리 1972년 스탠퍼드의 정신과 의사 케네스 콜비가 개발한 PARRY는 편집성 정신분열증 환자를 시뮬레이션했습니다. 이는 튜링 테스트 버전을 적용한 최초의 챗봇으로, 챗봇의 대화 지능을 평가하는 데 이 테스트가 사용된 시초가 되었습니다.

렉터 및 기타 개발(1980-1990)

1980년대에는 문법 규칙과 무작위화를 사용하여 창의적인 텍스트를 생성할 수 있는 Racter(1983)가 등장했고, 자연스러운 대화 시뮬레이션을 더욱 발전시킨 JABBERWACKY(1988)와 TINYMUD(1989)가 그 뒤를 이었습니다.

앨리스와 AIML (1995)

1995년 리처드 월리스가 개발한 ALICE(인공 언어 인터넷 컴퓨터 엔티티)가 큰 발전을 이루었습니다. ALICE는 인간과 챗봇의 상호작용에서 자연어를 모델링하기 위해 특별히 만들어진 AIML(인공 지능 마크업 언어)을 사용했습니다.

NLP 혁명과 음성 서비스 시대(2000-2015)

2000년에서 2015년 사이에는 언어 이해도를 크게 향상시킨 고급 자연어 처리 통계 기법이 적용되었습니다:

스마터차일드 (2001)

액티브버디가 2001년에 개발한 SmarterChild는 인스턴트 메시징 플랫폼에 통합된 최초의 챗봇 중 하나로, 3천만 명 이상의 사용자를 보유하고 있습니다.

칼로와 시리(2003-2011)

2003년 DARPA에서 시작한 CALO(학습하고 조직화하는 인지 비서) 프로젝트는 Apple에 인수되어 2011년에 iPhone 4S의 가상 비서로 출시된 Siri의 토대를 마련했습니다. (2023)에서 언급했듯이 Siri는 음성 명령을 처리하고 이해하기 위해 심층 신경망을 사용하여 음성 비서를 소비자 기기에 통합하는 데 있어 획기적인 발전을 이루었습니다.

고급 음성 어시스턴트 및 기본 모델의 시대

고급 AI 통합 기능을 갖춘 Siri

Siri*의 진화는 기능을 혁신적으로 개선한 고급 인공 지능 모델의 통합으로 새로운 이정표에 도달했습니다. (2023)에 따르면 이 새롭고 향상된 버전의 Siri는 더욱 정교한 신경 아키텍처를 활용하여 대화의 맥락을 더 깊이 이해하고 이전 상호 작용의 기억을 유지하며 사용자의 개별 선호도에 맞게 조정합니다. 이제 어시스턴트는 훨씬 더 풍부한 문맥 이해를 통해 복잡한 멀티턴 요청을 이해할 수 있어 보다 자연스럽고 덜 단편적인 상호 작용이 가능해졌습니다. 이 통합은 진정한 양방향 대화를 지원할 수 있는 가상 비서를 향한 중요한 진전입니다.

Alexa+와 홈 케어의 미래

Alexa+는 음성 어시스턴트를 종합적인 홈 AI 플랫폼으로 탈바꿈시키며 Amazon 생태계의 급진적인 진화를 의미합니다. Al-Amin 외(2023)는 Alexa+가 더 이상 특정 명령에 응답하는 데 국한되지 않고 고급 예측 모델을 통합하여 사용자의 요구를 예측할 수 있게 되었다고 강조합니다. 이 시스템은 스마트 홈 기기를 자율적으로 조정하고, 감지된 행동 패턴을 기반으로 맞춤형 자동화를 제안하며, 향상된 문맥 이해를 통해 보다 자연스러운 상호 작용을 촉진할 수 있습니다. 가장 중요한 혁신 중 하나인 Alexa+는 이제 반복적인 활성화 없이도 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있으며, 긴 일련의 상호 작용을 통해 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.

Cortana 및 왓슨 어시스턴트

2014년에 출시된 Microsoft의 코타나 (현재 코파일럿)는 미리 알림 설정과 같은 작업을 위한 음성 인식 기능을 제공했으며, IBM의 왓슨 어시스턴트는 고급 언어 이해 및 분석 기능을 입증하여 2011년 제퍼디(Jeopardy!)에서 우승한 후 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

‍

오늘날의 전략 어시스턴트: 트랜스포머의 시대(2018~현재)

ChatGPT와 LLM 혁명(2018-2022)

Al-Amin 외(2023)의 연구는 OpenAI의 ChatGPT 도입이 어떻게 근본적인 돌파구를 마련했는지를 강조합니다. 1억 1,700만 개의 파라미터를 갖춘 GPT-1(2018)부터 1,750억 개의 파라미터를 갖춘 GPT-3(2020)까지, 이 모델들은 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 전례 없는 기능으로 텍스트를 이해하고 생성합니다. 2022년 11월 ChatGPT의 공개 출시는 대화형 AI의 접근성에 있어 결정적인 순간이었습니다.

구글 바드 (2023)

ChatGPT에 대한 대응으로 Google은 2023년에 LaMDA(대화 애플리케이션을 위한 언어 모델) 모델을 기반으로 한 Bard(현재 Gemini)를 출시했습니다. Al-Amin 외(2023)는 Bard가 다국어 기능, 프로그래밍 및 수학 전문 기술 등의 기능을 점진적으로 추가하는 점진적 접근 방식을 사용했다고 지적합니다.

미래: 협업 인텔리전스(2025년 이후)

미래를 내다볼 때 AI 비서는 더욱 발전된 형태의 협업 지능으로 진화하고 있습니다. Al-Amin 외(2023)의 연구에 따르면 몇 가지 유망한 개발 분야가 있습니다:

1. 맞춤형 어시스턴트: 암시적 프로필을 기반으로 개별 사용자에 맞게 조정할 수 있는 챗봇입니다.
2. 협업 챗봇: 다른 챗봇 및 인간과 협력하여 공동의 목표를 달성할 수 있는 시스템입니다.
3. 크리에이티브 챗봇: 예술적 콘텐츠를 생성하고 창작 과정을 지원할 수 있는 어시스턴트입니다.

또한, 이 연구는 특정 분야에서 AI 비서의 확장을 강조합니다:

• 헬스케어: 예약 관리, 증상 평가 및 맞춤형 환자 지원.
• 교육: 적응형 맞춤형 콘텐츠가 포함된 개방형 교육 리소스입니다.
• 인적 자원 관리: HR 프로세스를 자동화하고 기업 커뮤니케이션을 개선합니다.
• 소셜 미디어: 감성 분석 및 콘텐츠 생성에 사용됩니다.
• 인더스트리 4.0: 예측 유지보수 및 공급망 최적화를 위한 것입니다.

결론

단순한 챗봇에서 전략적 AI 파트너로의 진화는 우리 시대의 가장 중요한 기술 혁신 중 하나입니다. 이러한 발전은 여러 분야의 과학적 연구, 상업적 애플리케이션, 사용자 니즈에 의해 주도되고 있습니다. Siri 및 Alexa+와 같은 비서에 고급 기반 모델이 통합되면서 이러한 변화가 가속화되고 있으며, 점점 더 개인화되고 맥락화된 경험이 제공되고 있습니다. 이러한 시스템의 영향력이 커짐에 따라 혁신과 윤리적 고려 사항의 균형을 맞추는 책임감 있고 투명한 개발이 중요해지고 있습니다.

‍

*참고: 현재 날짜(2025년 3월)를 기준으로 이 구절에 설명된 Siri의 고급 버전은 실제로 Apple에서 일반에 공개되지 않았다는 점을 지적하는 것이 중요합니다. Apple의 일반적인 정책과 관련하여 이러한 미출시의 가능한 이유는 사용자 개인정보 보호 고려 사항과 회사 자체 기준에 맞는 제품을 선보이고자 하는 욕구와 관련이 있을 수 있습니다.