조쉬 피스트, 코기토의 CEO 및 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

조쉬 피스트는 코기토의 CEO이자 공동 창립자입니다. 코기토는 감정과 대화 AI를 결합하여 혁신적인 플랫폼을 제공하는 기업으로, 실시간 코칭과 지침을 제공하여 고객 센터 에이전트의 성능을 향상시키고, 관리자가 원격으로 일하는 팀의 실시간 대화를 모니터링하도록 하며 고객과 직원의 경험을 지속적으로 관찰합니다.

코기토의 이야기는 1999년에 시작되었습니다. 회사가 설립되기 전 MIT Human Dynamics Lab에서 이루어진 초기 연구에 대해 알려주세요.

1999년부터 2006년까지, 샌디 펜틀랜드 박사는 인간의 의사소통에서 사회적 신호의 존재와 힘을 입증하는 기본적인 과학을 개발하였으며, 기계가 이러한 신호를 감지하고 해석할 수 있음을 보여주었습니다.

2007년, 코기토는 MIT 미디어랩에서 분사했습니다. 그 당시의 상황에 대해 알려주세요.

미디어 랩에서 일하기 전에, 나는 감정이 고조된 상황에서 사용자들을 지원하기 위해 대화의 맥락을 이해하는 기술이 필요하다는 것을 인식했습니다. 뉴질랜드 아동청소년가족부에서 근무할 때, 많은 사회복지사들이 높은 스트레스를 받고 있었으며, 그들을 지원하는 시스템이 이러한 기술을 통해 혜택을 받을 수 있을 것이라고 생각했습니다. 나는 이러한 관찰을 미디어 랩에서 연구에 반영하였으며, 코기토는 이후 펜틀랜드 박사의 연구를 기반으로 설립되었습니다. 코기토는 국방고등연구계획국(DARPA)의 자금을 받아 인공 지능 플랫폼과 행동 모델을 개발하였으며, 이는 미국 보훈부(VA)와 함께 활용되어 전투에서 돌아온 참전군인의 정신건강 지원에 성공을 거두었습니다.

코기토의 감정 인식 기술은 처음에 병원에서 군인들의 PTSD와 기타 정신 건강 장애를 조기 발견하는 데 사용되었습니다. 그 당시의 상황에 대해 알려주세요.

이 기술을 병원에서 사용한 목적은 군인들이 전투에서 돌아올 때 우울증을 발견하고 자살을 예방하는 것이었습니다. 우리는 의사들이 군인들의 정신 건강을 음성 신호를 통해 추적하고, 노숙 같은 정신 건강 악화의 징조를 발견할 수 있는 플랫폼을 개발하였습니다. 우리는 빠르게 우리가 특별한 것을 개발했다는 것을 깨달았으며, 이 기술의 적용은 군인과 병원 시스템을 넘어서 복잡하고 감정이 고조된 대화가 많은 분야에서 유용할 수 있을 것입니다. 우리의 뿌리는 여전히 인간의 경험에 중심을 두고 있으며, 우리는 오늘날의 코기토가 되었습니다. 우리는 대규모 기업의 고객 센터 에이전트들을 위한 실시간 코칭과 지침을 제공하는 것을 지원합니다.

코기토는 어떻게 행동적 신호를 분석하여 대화 중에 즉각적인 피드백을 제공합니까?

코기토는 강력한 감정 및 대화 인공지능의 조합을 사용하여 모든 대화에서 새로운 통찰력을 제공합니다. 이는 고객이 메시지를 받는 방식과 메시지의 내용을 모두 추출합니다. 이러한 인공지능 모델은 고객 경험(CX)을 실시간으로 측정하여 대화 중에 즉각적인 영향을 줍니다. 이는 미래의 상호작용 개선에만 초점을 맞추는 통화 후 분석과 다릅니다.

코기토는 밀리초 단위로 200개 이상의 음향 및 음성 신호를 추출하여 분석하고, 에이전트들에게 행동을 조정하고 논의 중인 주제와 원하는 결과에 맞는 최선의 권고를 제시합니다.

코기토는 실시간 음성 분석을 통해 대화를 강화하고, 고객과 고객 센터 에이전트 사이의 인간적인 연결을 구축합니다.

이 피드백은 에이전트들이 고객과 더 나은 관계를 구축하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

코기토의 즉각적인 피드백은 에이전트들이 일관된 감정 지능을 발휘하도록 도와주며, 이는 고객에게 공감을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이는 통화 처리 시간 단축, 고객 만족도 향상과 최초 통화 해결률 향상, 고객 생애 가치 증가 등으로 이어집니다.

각 에이전트는 다른 강점과 약점을 가지고 있습니다. 에이전트들이 받는 즉각적인 피드백은 고객 서비스를 향상시키는 데 도움이 되며, 더 많이 공감하기, 천천히 말하기, 더 밝은 목소리로 말하기 등 고객의 경험과 AI가 포착한 음성 신호에 맞춘 조언을 제공합니다. 이는 고객 경험과 에이전트 경험을 모두 향상시킵니다.

실시간 피드백은 고객 경험(CX)뿐 아니라 직원 경험(EX)에도 도움이 됩니다. 상담원이 더 긍정적으로 일하도록 지원하면 고객 경험도 좋아지는 것으로 나타났습니다.

2019년에 코기토는 “음성 감정 인식의 성별 편향 완화”이라는 논문을 발표했습니다. 젠더 편향의 영향에 대해 알려주세요.

우리의 논문은 모델링 접근 방식과 최적화 기술, 샘플링 편향에 초점을 두었습니다. 따라서 기계 학습과 음성 감정 인식에서 부정적인 편향을 완화하기 위한 추가 연구가 필요합니다. 주요 통찰력은 다음과 같습니다.

여성의 음성은 일반적으로 남성의 음성보다 더 높은 음높이를 가지고 있으며, 이는 배음 사이의 간격이 더 넓어집니다.

이러한 차이는 음성 감정 인식 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 남성 음성보다 여성 음성에서 정확도가 낮아지는 결과를 낳을 수 있습니다.

편향 완화 기법을 적용하여 이러한 정확성 불균형을 줄일 수 있습니다. 우리의 논문에서는 새로운 편향 완화 기법을 소개하며, 이는 기준선에 비해 유리합니다.

코기토는 원치 않는 젠더 또는 다른 유형의 편향을 완화하기 위해 어떻게 작동합니까?

코기토는 인간을 인식하는 인공지능 시스템, 딥 러닝 머신 모델, 복잡한 규칙을 결합한 자연어 처리 모델을 사용합니다. 우리는 편향을 완화하기 위해 지속적으로 새로운 데이터로 모델을 개선하고 있습니다.

코기토는 기계 학습 모델 개발을 위한 포괄적인 프로토콜을 가지고 있으며, 이는 편향을 완화하고 윤리적인 기계 학습 기반의 제품 기능을 보장합니다. 이 프로토콜은 훈련을 위한 샘플링, 인간 레이블링의 편향 완화, 기계 학습 편향 완화 기법을 포함합니다.

코기토는 대규모 오디오 데이터 세트인 공정성 데이터셋을 사용하며, 이 데이터의 화자들은 자신의 인구통계 범주를 직접 보고합니다. 모든 모델은 이 데이터 세트와 다양한 인구통계 카테고리와 비교하여 평가됩니다. 우리는 또한 ML Ops 기술을 사용하여 실제 운영 중인 모델을 객관적으로 모니터링하고, 인간 주석을 사용하여 모델 감사를 체계적으로 수행합니다.

인간의 행동을 보완하는 인공지능의 역할에 대한 당신의 개인적인 견해는 무엇입니까?

인간은 기술이 할 수 없는 것들을 할 수 있으며, 인간과 인간 사이의 상호작용에서 인간만이 제공할 수 있는 미묘함이 있습니다. 예를 들어, 고객은 고객 지원에 연락할 때 공감을 받기를 원합니다. 만약 고객이 오로지 자동화된 시스템과만 상호작용한다면, 문제는 해결될 수 있지만 고객은 상호작용에서 좌절하거나 화가 날 수 있습니다. 만약 우리는 모든 고객 센터 에이전트를 인공지능으로 대체한다면, 인간적인 연결을 구축하고 고객을 유지하는 데 필요한 인간적인 요소를 제거하게 됩니다.

사람들은 서비스를 이용할 때 자신의 처지를 이해하고 비슷한 경험을 겪어 본 상대와 이야기하는 것을 중요하게 여깁니다. 누군가 자신을 돌보고 문제 해결을 책임진다는 느낌도 소중하게 생각합니다. 독립적인 AI가 단순한 셀프서비스 도구 이상으로 받아들여지기까지는 오랜 시간이 걸릴 것입니다.

코기토에 대해 더 알려주고 싶은 내용이 있습니까?

코기토에서는 다음 세대의 고객 센터를 위한 새로운 기술을 개발하고 있습니다. 올해 초, 우리는 직원 경험(EX) 점수(Employee Experience Score)를 출시했습니다. 이는 고객 경험 점수와 마찬가지로, 인간을 인식하는 감정 인공지능과 대화 인공지능을 결합하여 한 번의 통화에서 얻는 실시간 통찰과 여러 통화에 걸친 추세를 제공합니다. 높은 불만족, 번아웃, 이직률을 겪고 있는 상황에서, 에이전트 경험 점수는 번아웃을 예방하고 에이전트 경험을 개선하는 데 도움이 되며, 이는 고객 경험과 장기적인 비즈니스 지속 가능성을 향상시킵니다.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 코기토를 방문해 주세요.