스테판 샤퍼, 독일 인공 지능 연구 센터(DFKI) 선임 연구원 – 인터뷰 시리즈

스테판 샤퍼는 독일 인공 지능 연구 센터(DFKI)의 인지 보조 부서에서 선임 연구원 및 그룹 리더이다. 그의 연구는 이동성, 자동차, 세금 정보, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 대화형 인터페이스를 개발하는 데 기여했다. 현재 그는 가치 사슬과 하이브리드 이벤트를 위한 AI 채팅봇에 대해 연구하고 있다. DFKI에 합류하기 전에 스테판은 Linon Medien에서 제품 매니저로 일했다. 그는 통신 과학과 컴퓨터 과학을 공부하고 베를린 공과 대학에서 인간-컴퓨터 상호 작용 분야에서 박사 학위를 받았다.

머신 러닝에 처음 관심을 가지게 된 것은 무엇인가?

이미 대학 시절에 나는 음성 인식에 큰 관심을 가지고 있었고, 음성 인식기를 직접 구축하는 과목을 수강했다.

음성 인식에 처음 관심을 가지게 된 것은 무엇인가?

나는 이미 인간-컴퓨터 상호 작용에서 음성 기반 인터페이스에 매료되어 있었고, 캡틴 피カード가 “컴퓨터”와 대화하고 의미 있는 답변을 받는 장면에 특히 매료되었다.

최근 프로젝트 중 하나는 박물관을 위한 채팅봇 인터페이스를 개발하는 것이었다. 방문자가 무엇을 묻는지 예상하는 기능을 구현하기 위해 팀이 어떻게 접근했는지 설명해 줄 수 있나요?

박물관 채팅봇에 질문 응답 기능을 통합하기 위해, 우리는 많은 질문을 수집하고 이를 시스템의 질문 응답 능력을 향상시키는 데 사용했다. 이를 위해 우리는 질문과 답변 자료를 분류했으며, 이를 위해 우리의 프로젝트 파트너인 Linon Medien의 도움을 받았다.

팀은 또한 콘텐츠 유형 주석이 정확도를 향상시킬 수 있다는 것을 발견했다. 주석이 정확도에 미치는 영향은 무엇인가?

콘텐츠 유형 주석은 채팅봇의 자연어 이해 능력을 향상시켰다. 즉, 추가 주석으로 인해 시스템이 더 정확한 답변을 제공할 수 있었다.

대화형 AI를 구축하는 데 핵심적인 도전은 무엇인가?

데이터가 없으면 대부분의 경우 실제 인간 간의 대화를 모방하는 정적인 경험을 제공할 수만 있다. 또 다른 도전은 대화형 AI 인터페이스를 개발하는 데 필요한 전문 지식이 특정 분야에서 필요하다는 것이다. 대화형 디자인 전문가와 도메인 전문가 간에 필요한 정보를 공유하는 것은 때때로 추가 전문家的 지원이 필요한 어려운 과정이다.

사용자 친화적인 채팅봇과 대화형 사용자 인터페이스를 구축하는 데 대한 접근법은 무엇인가?

우리는 사용자 중심 설계의 패러다임을 엄격히遵守한다. 즉, 프로젝트 초기 단계에서 고객과 사용자와 взаимодейств한다. 우리는 초점 그룹과 데이터 수집을 시작하고 초기 개발 단계에서 시스템 변형을 검토한다.

ChatGPT와 GPT-4에 대한 견해는 무엇인가? 다른 접근법을 사용할 것인가?

현재 우리는 ChatGPT와 GPT-4를 데이터 생성 도구로 사용한다. 그러나 우리는 이러한 제품의 폐쇄적인 성질을 우리의 연구 프로젝트에서 사용함으로써 지원하려고 하지 않는다. 우리는 tương lai에는 비교할 수 있는 오픈 소스 모델이 उपलब할 것으로 기대한다.

그룹 푸투리스타가 주최하는 업계의 미래와 대화형 AI 서밋에서 발표할 예정입니다. 어떤 주제에 대해 발표할 예정인가?

사용자 경험과 대화형 AI의 연결에 대해 발표할 예정이다. 사용자 중심 설계, 데이터 기반 사용자 중심 구현, 대화형 사용자 인터페이스의 평가에 초점을 둘 것이다.

인터뷰에 감사드립니다. 스테판 샤퍼의 발표를 듣고 싶은 독자는 그룹 푸투리스타가 주최하는 대화형 AI 및 챗봇의 미래 서밋에 참석해야 합니다.