ChatGPT 이후의 자연어처리는 어디로 흘러가게 될까?

석사 논문 주제로 기계학습을 통한 콜센터 상담대화의 카테고리 분류를 했던 게 불현듯 기억나서 ChatGPT에게 바로 물어보았다.

 

즉석에서 기억나는 분류 일부만 대며 골라보라고 했더니 택배회사 운송장 조회까지 이어졌다. 대단하다.

 

엄밀하게 얘기하면 bing.com의 Chat 메뉴를 통해서 아주 간단하게 분류해보라고 주문했다. 학습을 따로 시키지 않았는데 이 정도면 GPT API로 학습했을 때에는 분류 정확도가 꽤나 높을 듯했다. 더불어 운송장 번호를 알려 달라고 하더니 해당하는 택배회사의 배송조회 화면을 안내하려고 시도했다. 아직 AGI나 강인공지능이 아닌데도 응용력이 정말 뛰어나다. Microsoft bing.com의 실무자들이 GPT와 다른 서비스 간의 연결고리를 꽤나 정리해 둔 모양이다.

 

아무렇게나 기입한 운송장 번호가 맞아 떨어지지 않으니 여러 택배회사의 배송 조회 화면을 안내하는 화면

 

혹시나 싶어 이전 직장의 동료에게 연락해서 근황을 물었더니 이미 GPT API를 써서 콜센터 상담대화 카테고리 분류를 시험해 보았다고 하며, 분류 결과가 꽤나 좋았다고 했다. 대략 물어본 결과로는 학습하는 데에 큰 비용을 들이지도 않은 듯했다. OpenAI에 종속적으로서 내부 데이터를 바치기까지 해야 하는 껄끄러운 점이 있음에도, 다른 선택지가 없는 조직은 수지타산(ROI)만 맞으면 망설임 없이 그냥 SaaS인 GPT를 쓰고 말지 않을까 한다. 2023년 기준으로는 LLM이 대규모 B2C에 쓸 만큼 저렴하지는 못하다. 전세계 콜센터에서 다들 쓸 듯하지만 절대 그렇지 않다. 때문에 어떤 나비효과를 일어날지 아직은 모른다.