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연어입니다.

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얼마전 페이스북 AI 연구실에서 [챗봇 기술 관련 논문 한 편](https://arxiv.org/pdf/2004.08449.pdf)을 발표했습니다. 챗봇 ['블랜더 Blender' ](https://ai.facebook.com/blog/state-of-the-art-open-source-chatbot)공개의 과정이겠죠.

언어에 대한 주제엔 늘 재미를 느낍니다. 그래서 공부 자료도 될겸 번역을 해두려 합니다.

번역 자체가 주목적은 아니니 챗봇에 대한  배경지식과 핵심 주제 위주로 간추리되, 직관적인 이해를 위해 의역과 쉬운 용어를 적절히 사용해 보겠습니다

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<center>[Can You Put it All Together: Evaluating Conversational Agents’ Ability to Blend Skills]</center>
<center>챗봇 능력 평가 - 블렌딩 기술 측면</center>

<div class=pull-right>Facebook AI Research</div>
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<div class=pull-right>페이스북 인공지능 연구실</div>
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[배경지식]


* 챗봇 : 본문엔 'Conversational Agent'라는 정식 용어를 사용합니다. 이를 보다 직관적인 'Chatbots'으로 바꿔보았습니다.

* 블렌딩 기술(Blend skills) : 대화라는 것이 원래 뭐 하나만 가지고 되는 것은 아니죠. 능숙한 대화를 위해서는 여러 기술을 잘 섞을 줄 알아야 합니다. 미숙한 챗봇은 사람과 대화한다는 느낌을 충분히 줄 수 없을 것이므로 사람들의 평가는 박할 것입니다.

* BST :  페이스북은 세 가지 측면에서 블렌딩을 다루며, 여기에 BST (Blended Skill Talk)라는 기능을 사용합니다. 상대가 자연스럽게 집중하게끔 하고, 적절한 지식을 활용하며, 유대감을 이어가는데 초점을 맞추고 있습니다.


* BST가 다루는 세 가지 측면 : 페르소나챗(PersonaChat), 위키피디아(Wikipedia) 활용, 공감형 대화(EmpatheticDialogues)입니다. 이것들이 챗봇의 재미있는 부분입니다.

* 페르소나챗은 'persona' 의미 그대로 챗봇이 대화 주제와 상황을 인지해 그게 맞는 모드로 대화에 임하는 것입니다. 예를 들어, 상대방이 상품에 대한 얘기를 하고 있는데 챗봇이 회사 얘기로 화답한다면 상대는 대화에 집중하기 어려울 것입니다.

* 페이스북의 BST는 대화에 필요한 지식을 어떻게 조달하는 것일까요? 일단 사람들이 위키피디아(Wikipedia)를 검색해 사용한 대화들을 긁여들인다고 합니다.  사람들이 직접 찾아본 지식이 좀 더 신빙성 있다고 판단한 것일까요? 여기에 각종 지식 정보를 추가하여 보다 자연스러운 내용과 문장을 만들어 갑니다.

* 또한 BST는 EmpatheticDialogues라는 공감형 대화를 활용합니다. 고객이 불쾌한 경험을 얘기하며 클레임을 걸고 있는데 챗봇이 '정말 잘 하셨습니다~'라는 대답을 하면 어떻게 될까요? 그보다는 '우선 고객님께 큰 불편을 끼쳐드린 점에 대해 사과 말씀 드립니다'라는 답변이 상황에 맞는 대답일 것입니다. 이것이 바로 공감형 대화인 것이죠.

* BST는 이렇게 각기 세 관점에서 준비한 대화 내용을 잘 버무리는 기술이라고 하겠습니다. 페이스북은 계속 자사의 챗봇을 업그레이드 해왔는데, 이 BST 기술을 사용하면서 획기적인 성능 개선을 이루었다고 합니다.

* 현재 챗봇의 대화 수준은 이미 사람과의 대화인지 기계와의 대화인지 구분하기 어려울 정도가 되었고, 챗봇과의 대화에 대한 선호도도 이번에 발표한 블렌더(Blender)의 경우 사람과 하는 대화의 절반 수준까지 따라 잡았다고 합니다.

* 블렌딩 기술이 발전할수록 챗봇은 보다 자연스럽고 시의적절하게 대화에 임할 것이고 그에 따라 사람들도 어느 선까지는 기계와의 대화에 심적 거부감을 낮추게 될 것입니다. 그런 측면에서 블렌딩 기술을 주안점으로 챗봇 능력 평가를 다뤄 보고자 한 이 논문에 관심을 한 번 가져볼만하다 하겠습니다.