와이즈넛 “국제인공지능학회 ‘AAAI 2021’에서 AI 챗봇 기술 공유”

인공지능(AI) 챗봇·검색 소프트웨어 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2021’에서 AI 챗봇의 핵심기술에 관한 연구 성과를 담은 논문을 발표했다고 9일 밝혔다.

올해 35번째를 맞은 국제인공지능학회(Association for the Advancement of Artificial Intelligence·AAAI)는 전미인공지능학회가 주최하는 인공지능 분야의 세계적인 권위를 가진 학술 행사로, 매년 세계 각국의 연구기관이 참석해 최신 인공지능 기술을 공유한다.

와이즈넛 R&D연구소가 이번 학회에서 발표한 논문 주제는 ‘멀티턴 대화 응답 선택을 위한 발화 조작 기법(원제: Do Response Selection Models Really Know What’s Next? Utterance Manipulation Strategies For Multi-turn Response Selection, 주저자: 황태선, 교신저자: 이새벽)’이다.

와이즈넛에 따르면 해당 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받은 ▲‘뉴럴-심볼릭(Neural-symbolic) 모델의 지식 학습 및 추론 기술 개발(No. 1711117120)’과, 경찰청 과학치안정책팀에서 기획하고 치안정책연구소(소장 정병권) 및 182경찰민원콜센터의 지원을 받은 ▲‘대화형 치안 지식서비스 폴봇 개발(No. 1325163960)’의 성과를 정리한 것이다.

와이즈넛 연구진이 논문을 통해 제시한 발화 조작 기법은 대화 응답 선택 모델에 자가 지도 학습(Self-supervised learning) 방식을 적용한 것으로, 사람이 별도로 추가 데이터를 어노테이션(Annotation, 주석) 하는 일 없이 자동으로 생성하여 이를 기계학습에 반영한다는 게 강점이라는 설명.

또한, 대화 이력을 통해 응답을 선택하던 기존 모델의 학습 데이터를 발화 단위의 삽입, 삭제, 검색 등을 함께 학습할 수 있도록 조작하는 다중 작업 학습(Multi-task Learning)을 진행한 결과, 한국어, 영어, 중국어 총 3개의 데이터셋에 대해 모두 뛰어난 성능(State-of-the-art)을 달성하며 다양한 사전 훈련 언어 모델(Pre-trained Language Model)에서의 효과성을 입증하였다고 전했다.

이는 기존 시장 내 챗봇 모델이 사용자 질의에서 언급되었던 특정 단어의 히스토리 및 응답 후보들과의 단순 관련성만을 기반으로 예측해 온 방법과는 상반되며, 또한 대화의 순차적인 문맥 흐름을 파악하여 사용자의 발화 의도를 파악하는 방식을 통해 정확도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다고 와이즈넛 측은 전했다.

강용성 대표는 “이번 AAAI 논문 발표는 현재 인공지능 분야의 최신 이슈인 멀티태스크러닝, 메타러닝, 퓨샷러닝 등 관련 연구를 지속적으로 수행한 결과”라며, “앞으로 와이즈넛은 다양한 인공지능 관련 연구 성과들을 자사의 챗봇과 자연어처리 솔루션에 적용해 제품을 효과적으로 업그레이드해 나갈 것”이라고 말했다.

박해식 동아닷컴 기자 pistols@donga.com

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