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"더 똑똑해졌다" IBM이 전하는 왓슨의 자연어이해

2020.03.26 David Binning  |  CIO Australia
IBM이 왓슨(Watson) 자연어이해(NLU) 기술의 대대적인 업데이트 내용을 발표했다. IBM에 따르면 이 기술 덕분에 각 조직은 고객 정서에 대한 이해뿐만 아니라 PDF와 같은 문서에 대한 규모 있는 처리의 속도 및 정확성도 높일 수 있게 된다고 한다.
 
ⓒGetty Images Bank

IBM의 ‘프로젝트 디베이터’에서 나온 핵심 IBM 자연어처리(NLP) 기능이 시장에 첫선을 보이는 셈이다. IBM에 따르면 프로젝트 디베이터는 인간을 복잡한 토론에 참여시킬 수 있는 유일한 AI 시스템이다.

IBM은 올해 내내 새로운 기능을 계속해서 추가할 예정이라고 밝혔다.

출시 예정인 왓슨의 핵심 기능 중에는 그동안 AI 시스템에 혼란을 야기했던 숙어와 구어(예: ‘거의 도움이 안 된다(hardly helpful)’ 또는 ‘화가 났다(hot under the collar)’)를 이해하는 기능이 있다.

이러한 문구들은 ‘센티먼트 쉬프터(sentiment shifter)’라고 하는데 고급 정서 분석 기술을 통해 이제 각 기업은 이러한 데이터의 활용도를 높여 영업 활동을 전체적으로 파악할 수 있다.

고급 정서 분석과 더불어 ‘요약’과 ‘군집화’ 기능도 새로 추가되고 있다.

요약 기술은 여러 출처에서 문자적 정보를 가져와서 특정 주제에 대한 음성이나 문자로 거론되고 있는 내용을 개략적으로 사용자들에게 알려주는 기술이다. 이 요약 기술의 이전 버전은 올해 초 그래미(Grammys) 음악상을 위한 대규모 데이터 프로젝트의 일환으로 1, 800만 건이 넘는 기사와 블로그, 약력 분석에 투입된 바 있다. 레드 카펫 부분에서 실시간으로 내보내는 주문형 동영상과 사진 제작에 데이터가 활용되었다. 이러한 동영상과 사진은 주요 주제에 대해 좀더 심도 있는 맥락을 팬들에게 제공한다.

새로운 주제 군집화 기술을 활용하면 분석할 관련 정보의 의미 있는 ‘주제’를 생성할 수 있다. IBM에 따르면, 군집화 기술은 올해 말 왓슨 디스커버리에 통합될 예정이며, 주제 전문가들은 이 기술을 활용해 주제를 맞춤 설정하고 수정하여 보험, 의료, 제조 등 다양한 기업 또는 업계의 목소리를 반영할 수도 있다.

IBM 데이터 및 AI 책임자 롭 토마스는 “언어는 정보를 위한 도구인 동시에 생각과 의견을 표현하기 위한 도구”라며 다음과 같이 말을 이었다. 

“그래서 IBM은 프로젝트 디베이터의 기술을 가져와 왓슨에 통합시키고 있다. 이를 통해 기업들이 인간의 언어를 더 많이 캡처하여 분석하고 이해함으로써 데이터에 담겨 있는 지적 자본의 활용 방식을 대대적으로 변화시켜 나가게 하기 위함이다.”

IBM은 이미 금융서비스 회사 선코프(Suncorp)를 비롯한 호주 내 다수의 유명 고객이 AI 주도 언어 처리를 사용 중이다.

IBM 호주 인지 컴퓨팅 및 분석 담당 파트너 제이슨 레너드는 이번에 발표된 IBM 왓슨의 새로운 언어 기능 덕분에 핵심 사업 분야 전반의 정서 분석이 상당히 개선될 것이라고 <CIO>와의 인터뷰에서 밝혔다.

선코프는 “차가 내 뒤쪽을 들이받았다”와 “내가 차 뒷부분을 들이받았다”처럼 간단하지만 중요한 차이점을 이해할 수 있는 왓슨 기반 시스템을 활용해 이미 보험 청구 부문에서 고무적인 결과를 얻고 있다.

선코프 최고 고객 및 디지털 책임자 리사 해리슨에 따르면, 선코프는 2017년부터 왓슨 자연어 활용을 시작해 고객 경험을 개선했으며 공정을 단순화하여 직원들이 좀더 의미 있는 작업을 할 시간을 제공했다.

해리슨은 “매년 50만 건이 넘는 자동차 보험 청구 건이 접수되는데 이 기술을 실행한 후부터는 고객의 청구 완료 시간이 대폭 단축되어 불과 5분 만에 처리되는 경우도 많다”라고 이야기했다.

이어서 “IBM 왓슨은 똑똑하고 속도가 빠르며 믿을 수 있다. 새로운 NLP 기능이 어떻게 고객을 위한 훌륭한 결과를 더 많이 제공해 줄지 기대된다”라고 덧붙였다. 

주목할 만한 또 다른 호주 고객들의 왓슨 언어 처리 기술 활용 사례를 소개하면 에너지 대기업 우드사이드(Woodside)는 언어 데이터를 수집하고 분석하여 근로자 안전 개선에 활용하고 있으며, 시드니 소재 미디어 회사 우부(Oovoo)는 온라인 기사에 같이 실을 동영상을 고르는 속도를 크게 높이고 있다.

호주 이외 국가의 사례 중 ESPN 판타지 풋볼은 왓슨 디스커버리와 왓슨 지식 스튜디오를 활용하여 시즌 중 매일 수백만 건의 축구 자료를 입력하여 수백만 명의 판타지 축구 선수들에게 실시간 통찰력을 제공하고 있다.

왓슨은 자연어처리 기술을 활용해 여러 자료의 어조와 정서를 식별해 낸다. 자료의 예로는 뉴스 기사, 블로그, 예측, 순위, 트위터 내용, 팟캐스트 등이며 다루는 내용은 락커룸 대화부터 부상까지 분석해 모든 것을 망라한다.

그다음으로 ESPN 판타지 풋볼은 이런 내용을 선수들의 “대박과 쪽박” 잠재력을 기록한 소위 선수 카드에 ‘드러낸다’. 동시에, 한 선수에 관한 긍정적이거나 부정적인 평가가 요약된 ‘선수 이야기’ 부분에도 정보를 제공한다.
 
IBM은 제퍼디 게임 쇼 세계에 진출한 것으로 유명한 데 이를 자연스럽게 확장한 디베이터는 최근 진행된 토론에서 실력 있는 적수임을 입증했다. 인간이 근소한 차이로 이겼다고 평가한 실시간 시청자들은 ‘기계’의 지식이 더 낫다는 쪽에 표를 던졌다. 

언어와 의사소통이 중요한 업계와 직업에서 자연어처리의 발전은 흥미로운 상황 전개다. 

IBM의 레너드는 “이 기술이 법조 분야에서 중요한 역할을 하는 것을 예상할 수 있다. 기계를 활용하면 법원에서 실제 활약하는 변호사들의 활동을 증강할 수 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 
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