“Bots are the new apps.” 몇 해 전 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 ‘봇과의 대화’를 미래 핵심 산업으로 전망하며 했던 말입니다. 그의 예고는 정확하게 실현됐습니다. 오늘날 챗봇은 사람들에게 낯선 기술이 아닙니다. 사람들은 더 유능하고 친근한 챗봇을 기대하죠. 이제 챗봇의 경쟁력은 단순 존재 여부가 아닌 퀄리티 높은 사용성으로 결정됩니다.
그렇다면 챗봇의 퀄리티를 좌우하는 것은 무엇일까요? 핵심은 ‘사람에 가까운 대화’에 있습니다. LG CNS 언어AI사업팀은 이를 구현하는 방안을 거듭 고민했고, 그 해답으로 ‘멀티 페르소나’와 ’다이얼로그 디자인 시스템’을 구축했습니다.
기업의 이미지에 맞게 조립할 수 있는, 멀티 페르소나
우리는 텍스트 메신저에 익숙한 세대입니다. 그렇기에 챗봇과 대화할 때도 당연히 채팅창 너머 사람 같은, ‘누군가’가 있다고 상상합니다. ‘페르소나 구축’이란 불특정 대상으로 상상되는 그 ‘누군가’를 특정 대상으로 캐릭터라이징하는 것을 뜻합니다. 영화나 소설 속 인물처럼 말이죠.
성격과 취향이 분명한 사람의 인상이 오래가듯, 일관된 페르소나를 가진 챗봇은 사용자의 인지도를 높이는 효과를 줍니다. 더불어 정서적 거리감을 좁히고 유대감을 쌓아, 챗봇 사용 빈도 향상에 긍정적인 영향을 줍니다. 그렇다면 이토록 중요한 챗봇 페르소나를 어떻게 만들까요?
LG CNS의 고객은 다양한 산업군에 포진해 있고, 각기 다른 아이덴티티를 가지고 있기에 우리의 챗봇은 각 기업에 맞게 그 모습을 바꿀 수 있어야 했습니다. 고객이 챗봇 플랫폼을 통해 필요한 영역을 선택해 서비스를 개발하듯, 페르소나 또한 PaaS(Platform as a Service) 형식으로 각 기업의 이미지에 맞게 선택해 사용할 수 있도록 설계한 것입니다. 페르소나를 블록처럼 일정한 모양으로 조각화해서, 기업이 원하는 페르소나로 조립할 수 있는 ‘멀티 페르소나’ 기술이죠.
일반적으로 사람들은 상대에 따라 사용하는 언어가 달라지기 마련입니다. 같은 말을 해도 상사에게, 회사 동료에게, 친구에게 쓰는 말이 다르죠. 이 점에 주목해 우리의 챗봇 역시 사용자와의 관계에 따라 사용 언어를 달리 표현할 수 있도록 페르소나를 조각화 했습니다.
사용자에게 비즈니스적 신뢰감을 강조하고 싶다면 ‘비서’ 페르소나를, 적당한 친근감을 표현하고 싶다면 ‘동료’ 페르소나를, 매우 친근하게 다가가고 싶다면 ‘친구’ 페르소나를, 혹은 둘 이상을 섞어 제공하고 싶다면 두 페르소나 조각을 조립해 서비스하는 방식입니다.
이러한 멀티 페르소나를 구현하기 위해 LG CNS는 ‘다이얼로그 디자인 시스템’을 개발했습니다. 이는 페르소나에 따라 어법과 화법을 표준화한 대화 규칙 가이드라인인데요. 동일한 말을 전달하더라도 대화 주제와 맥락에 따라 높임말, 단어, 답변 길이, 이모지 등 다양한 언어적 요소를 사용자와의 관계에 맞게 정의합니다.
챗봇을 처음 제작하는 고객은 사용자에게 어떤 표현으로 다가가야 할지 결정하기 어렵습니다. 멀티 페르소나와 다이얼로그 디자인 시스템을 활용한다면 사용자에게 더욱 쉽게, 퀄리티 높은 챗봇 대화 경험을 제공할 수 있습니다.
다이얼로그 디자인 시스템을 적용한 ‘chit-chat 대화 모델’
챗봇은 업무 수행 대화와 더불어 일상 대화를 자유롭게 구사할 때, 가장 사람과 가까운 대화를 구현했다고 말할 수 있습니다. 또한, 페르소나가 더욱 명확하게 드러나는 일상 대화는 사용자와의 경계를 허물고, 친밀한 관계를 형성할 수 있습니다. 그 때문에 이미 많은 기업이 일상 대화 시나리오를 개발해 제공하고 있습니다.
하지만 대개는 단순한 인사말에 그치거나, 한정적 주제, 하나의 질문-답변 세트로 구성된 대화로 정서적인 교류에 한계를 느끼게 합니다. 유대감을 쌓기 위해서는 더 다양한 주제의 긴 대화가 필요한 것이죠. 따라서 LG CNS는 다이얼로그 디자인 시스템을 적용한, 일상 대화 시나리오의 표준인 ‘chit-chat 대화 모델’을 구축했습니다.
먼저 일상 대화 영역을 카테고리화해 주제 확장에 집중했습니다. Greeting, User state, Agent state, Value, Emotional, Event 등으로 나누어진 카테고리에 발화-응답을 지속해서 업데이트할 수 있게 해 대화 확장에 한계가 없도록 설정했습니다.
또한, 동일한 대화 주제라도 특정 시간과 시즌에는 차별성 있는 응답을 제공하도록 했는데요. 사용자는 같은 주제의 대화를 하더라도 대화하는 시점에 걸맞는 응답을 서비스 받음으로써 더욱 풍성한 대화를 경험할 수 있습니다. 더불어 1회의 문답으로 그치는 single-turn 대화를 넘어, 동일한 맥락의 대화를 2회차 이상 이어갈 수 있도록 예상 후속 발화 케이스를 선별해 ‘multi-turn 대화 시나리오’를 구축했습니다. 사람과 대화하듯 끊기지 않는 연속 대화 경험을 제공함으로써 사용자는 챗봇과 유대감을 형성할 수 있습니다.
챗봇 대화는 ‘AI와 나누는 익명의 대화’라는 특성상 민감한 발화의 유입량이 높은 편입니다. LG CNS는 ‘인공지능 윤리 기준’을 적용해 정치, 종교, 범죄, 인종, 젠더에 이르기까지 사회적으로 민감한 주제의 구체적인 대화 모델 표준을 설계했습니다.
민감도 레벨을 구분해 경미한 레벨의 민감 발화에는 상식적이고 우회적인 답변을, 사회 통념상 용인될 수 없는 레벨의 민감 발화에는 무응답으로 대응하는 등 단계별 대응 방안을 구체화했습니다. 사용자의 정서와 밀접하게 맞닿은 챗봇 서비스가 사회의 공공선과 인간의 존엄성을 지켜 안전한 대화가 이루어질 수 있도록 말이죠.
배우며 성장하는 챗봇 운영 서비스
친절한 직원의 응대에 하루의 기분이 좋아졌던 일, 누구나 한 번쯤 경험해봤을 겁니다. 챗봇 설계는 고객 경험을 디자인하는 일입니다. 훌륭한 챗봇과의 대화는 마치 친절한 직원과 소통을 한 것처럼 기업 이미지를 향상합니다. 오늘날 챗봇은 기업 서비스의 척도이자, 사용자 목소리를 들을 수 있는 채널이 됐습니다.
하지만 각 기업이 사용자 피드백을 챗봇에 기민하게 반영하기엔 다소 부담을 느낄 수 있습니다. 특히, 민감한 이슈에 실시간 대응하기 위해선 효율적인 운영 노하우가 필요합니다. LG CNS 언어AI사업팀은 챗봇 운영 서비스를 함께 제공해 한층 차별화된 챗봇 서비스를 만들어 갈 예정입니다.
LG CNS 언어AI사업팀은 기계적 화용 분석만으로는 대처하기 어려운 반어법, 우회적 표현, 관용적 표현에 대한 시나리오를 DX 언어 전문가들이 직접 분석, 개발해 배우며 성장하는 서비스를 제공합니다. 더불어 ‘대화 학습 모드’를 제공해, 사용자가 원하는 대화를 꾸준히 리서치해 챗봇에 반영할 수 있도록 합니다.
단순 데이터 학습을 통해 시나리오를 만드는 작업과는 차별화된, 정서적 기술력을 갖춘 챗봇을 지향하는 것이죠. 이제 LG CNS 언어AI사업팀과 함께 기분 좋아지는 챗봇 대화 경험을 디자인해보시는 건 어떨까요?
[참고]
– 강민정, 사용목적에 따라 선호하는 챗봇의 성격에 관한 연구, 2018, 한국콘텐츠학회논문지
– Isabel Kathleen FornellHaugeland 외 3인, Understanding the user experience of customer service chatbots:
An experimental study of chatbot interaction design, 2022, International Journal of Human-Computer Studies
– MaritaSkjuve 외 3인, My Chatbot Companion – a Study of Human-Chatbot Relationships, 2021, International Journal of Human-Computer Studies
글 | LG CNS 언어AI사업팀
