2018년: AI 기반 커뮤니케이션의 해

매년 새로운 혁신과 해결해야 할 새로운 도전이 함께 합니다. 올해도 예외는 아니었습니다. 캐피톨 힐에서 실시한 빅 테크 기업의 다양한 시험에서부터 계속 증가하는 서면 및 시각 커뮤니케이션의 통합에 이르기까지 열려 있어야 할 탭이 많이 있었습니다. 그러나 기술 작성에 관해서는 이것이 분명합니다. 인공 지능 기반 도구와 기능의 해였습니다.

즉, 최근에 개발된 기술의 전체 범위를 이해하기 어렵습니다.

“전체적으로 AI는 사람들이 거의 이런 공상과학 사고방식을 갖고 있을 정도로 오해를 받고 있습니다. AI를 들을 때 그들은 영화에서 본 것을 생각하고 그것이 과장된 것입니다.”라고 Marketing Artificial Intelligence Institute의 설립자인 Paul Roetzer가 말했습니다. "그것은 실제가 아닙니다. 실제는 작성 중인 콘텐츠를 개선하거나 제목을 고안하는 것과 같이 매우 구체적인 목적을 위해 구축된 AI의 매우 좁은 사용입니다."

그리고 머신 러닝이라고도 하는 그런 종류의 AI는 빠르게 성장했습니다. 다음은 작년의 가장 큰 쓰기 기술 동향에 대한 개요입니다.

더 똑똑한 답장, 덜 독창적인 글

이메일 작성은 처음부터 시작하거나 적절한 경우 미리 준비된 답변을 사용하는 것을 의미했습니다. 그러나 이제 G Suite의 새로운 스마트 작성 기능과 같은 기능 덕분에 빠른 답장을 작성하는 데 많은 에너지를 쏟지 않아도 됩니다. 입력을 시작하면 단어와 구문이 자동으로 채워지므로 시간이 절약됩니다. AI의 기본 기능인 손쉬운 기능 중 하나입니다. 그러나 이러한 종류의 수고로움은 특히 기술이 비교적 새로운 기술일 때 결과를 초래할 수 있습니다.

American University의 언어학 명예 교수이자 "Words Onscreen: 디지털 세계에서 읽기의 운명"의 저자인 Naomi Baron 박사는 "우리가 쓰는 것과 우리가 생각하는 것 사이의 균형이 바뀌고 있습니다."라고 말합니다. 그리고 그녀는 이러한 변화가 사람들을 어휘 틀에 박힐 수 있기 때문에 최선이 아닐 수 있다고 말합니다. 이러한 현상은 그런 종류의 AI가 수년 동안 표준 기능이었던 스마트폰과 같은 장치에서 증폭되는 현상입니다.

“우리는 스마트폰으로 글쓰기를 점점 더 많이 하고 있습니다. 하지만 스마트폰으로 작업하면 글을 덜 씁니다. 노력할 가치가 없습니다. 그리고 그것은 다른 것을 말하려는 우리의 시도를 제한합니다. 여행 중일 때 문자나 이메일로 답장을 보내는데, 컴퓨터 앞에 앉아 있을 때보다 응답이 짧다는 것을 알고 있습니다.”라고 Baron 박사는 말합니다. 인간에 가까운 AI 성능 "스타 트렉: 더 넥스트 제너레이션" 시리즈의 팬이라면 지금쯤이면 안드로이드, 데이터를 생각할 수 있습니다. (그렇지 않다면 그는 피노키오의 매우 정교한 기계식 버전과 같습니다.) 그러나 다시 말하지만, 현실 세계의 발전은 Jules Verne의 기술보다는 이미 사용하고 있는 기술에 통합될 수 있는 AI에 관한 것이었습니다. - 사랑하는 꿈.

“정말 흥미로운 일 중 하나는 특히 작년에 뉴스 기사에서 영어에서 중국어로 번역하는 것과 같은 일에서 인간에 가까운 성능을 달성하는 이러한 모델이 있는 곳에서 많은 발전이 있었다는 것입니다. 장관입니다.”라고 Grammarly의 연구원인 Courtney Napoles는 말합니다.

그녀가 덧붙인 것처럼 미래 지향적인 이미지가 생각만큼 멀리 있지는 않지만 다음과 같이 크게 도약하려고 하는 시점에 거의 도달했습니다.

보다 독립적이고 지능적인 챗봇

챗봇이 주요 트렌드인 마케팅 분야에서 일하든 그렇지 않든 최근 기억에 몇 가지를 접했을 것입니다. (그리고 챗봇이 무엇인지 궁금할 경우를 대비하여: Microsoft Word에는 웹사이트용으로 사용되었던 성가신 작은 클립을 생각해 보십시오.) 이러한 갑작스러운 편재는 우연이 아닙니다. 챗봇은 인기와 사용성 모두에서 성장하고 있습니다.

AI 전문가 Roetzer는 "우리는 대화형 및 지능형 마케팅 챗봇을 보고 있습니다. 인간이 모든 분기 논리를 작성한 챗봇이 아니라 실제로 고객이나 웹사이트를 방문하는 누군가의 요구를 예측하려고 하는 챗봇입니다."라고 말합니다. 물론 만나는 모든 챗봇이 AI를 사용하는 것은 아니므로 일반 사용자에게 혼란을 줄 수 있습니다.

그러나 AI를 사용하는 사람들은 더 독립적이 될 뿐만 아니라 더 똑똑해지고 더 수다스러워지고 있습니다.

“지난해에는 개인 비서처럼 행동하고 레스토랑 예약을 해주고 실제와 같은 억양과 멈춤 기능을 가진 대화형 로봇에 대해 보다 자연스러운 방식으로 대화할 수 있는 챗봇을 포함하여 대화형 에이전트에서 정말 놀라운 발전이 있었습니다. 사람이 말하는 것입니다.”라고 연구 과학자 나폴레스는 말합니다.

스타일에 더 집중

같은 말을 할 수 있는 방법이 너무 많습니다. 예를 들어, "고마워요"라는 문구를 보자. 당신은 "매우 감사합니다" 또는 "고마워요"라고 말할 수 있습니다. 또는 당신이 우버젠(uber-zen) 느낌이고 당신을 얻는 친구 사이에 있다면 당신은 "평화, 사랑, 감사"라고 말할 수 있습니다. 많은 옵션과 함께 일이 잘못될 수 있는 많은 방법이 있습니다. 따라서 대화의 맥락은 의사소통 실수를 피하기 위한 핵심 요소입니다.

기계 학습과 관련하여 메시지 스타일을 맥락화하고 청중에게 맞춤화하는 기능은 2018년에 큰 발전을 이루었습니다. 즉, 사용하는 소프트웨어나 기술이 이제 더 공식적이거나 정중한 언어를 제안하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다. 당신이 똑똑하고 정통한 일하는 전문가처럼 보이도록 이메일을 보내십시오. 동료와 고객의 이메일이나 Slack 메시지를 지속적으로 처리할 때 엄청난 일입니다.

(PS 그 기능은 Grammarly에서도 사용할 수 있습니다.)

모든 면에서 기술 다각화 추진

당신이 이성애자 남성 범주에 속하지 않는 사람이라면(또는 기술 뉴스를 팔로우하는 경우) 알고리즘 모델, 더 넓게는 기술 산업 자체에 내재된 편향에 대해 들어봤거나 알아차렸을 것입니다. . 결국 몇 년 동안 문제였습니다.

그러나 고맙게도 2018년에는 이것이 최우선 과제였으며 AI 영역 안팎에서 우리가 매일 사용하는 다양한 도구를 만드는 연구원과 엔지니어의 다양성을 늘리는 등의 노력이 있었습니다. 연구 과학자 Napoles에 따르면 쓰기.

"모델에 편견을 줄이려고 정말 열심히 노력하는 것과 다른 세계관과 다른 경험을 대표하는 사람들이 실제로 개발하도록 하는 것은 또 다른 문제입니다."라고 그녀는 말합니다. 한 가지 예: 성별. 나폴레옹에 따르면 과거에는 텍스트를 기반으로 성별을 식별하는 등의 시도가 있었습니다.

"이제는 사람들이 일부 잠재적인 텍스트 특성을 기반으로 성별을 식별하는 것에 대해 이야기하는 것을 볼 수 없습니다. 성별이 반드시 이진 레이블이 아니라는 것을 더 잘 이해하거나 수용하기 때문입니다."라고 그녀는 말합니다. “이런 것들이 하루아침에 바뀌지는 않을 것이지만, 연구 커뮤니티에 존재하는 편견을 입증하는 것에 대해 많은 이야기가 있습니다. 진행 중인 과정이지만 지난 한 해는 정말 흥미진진했습니다.”

올해는 한 마디로 인상적이었습니다. 점점 더 쉬워지는 편의성과 사용자 중심의 AI 기능부터 수다스러운 챗봇, 기술 산업의 변화까지 미래에 살고 있는 듯한 느낌을 주기에 충분합니다. 그리고 아직 해야 할 일이 있지만 글쓰기 기술의 미래에 대해 낙관적인 이유도 있습니다.

유일한 질문은 2019년 글쓰기는 어떤 모습일까요?