[뉴스비전e 정윤수 기자] 아이폰의 ‘시리’를 시작으로 다양한 스마트폰 음성인식 인공지능 서비스가 등장했다. 

삼성전자의 S 보이스, LG전자 의 Q보이스, 마이크로소프트(MS)의 코타나 등 글로벌 기업들도 음성인식 인공지능 시장에 뛰어들었고 구글도 구글 어시스턴트를 개발해 안드로이드 기기에 서비스하기 시작했다. 

아마존이나 SKT, KT 등은 인공지능 시장에 뛰어들기 위해 인공지능을 하드웨어와 함께 묶어서 보급한다는 전략을 내세웠다. 범용제품이 아닌 서비스를 주로 해온 사업자들이기 때문이다. 

애플의 가장 큰 경쟁자인 삼성전자의 빅스비는 높은 관심만큼 논란의 중심이기도 하다. 

삼성전자는 플래그십 모델 갤럭시S8 시리즈에 적용되기 시작하면서 보이스 기능에 대한 미비점도 지적되고 있다. 

지난달로 예정했던 영어 보이스 기능지원이 한달여 이상 지연되고 있는 점 등이다. 

여기엔 갤럭시S8 시리즈의 완벽함을 위해 고동진 사장의 지난 1월 출시를 늦춰가면서까지도 완벽함을 더하겠다는 갤럭시노트7 발화사건이후 변화된 삼성의 빠른 대응보다는 제품의 완벽함에 더욱 초점을 맞추는 전략적 변화일수도 있다. 

논란과 관심의 중심에 있는 빅스비를 자세히 들여다보는건 인공지능(AI)의 현재를 살펴보는 일이기도 하다. 

▲ 삼성전자가 중요하게 내세우고 있는 음성인식 가상비서 서비스 ‘빅스비’

삼성전자는 2017년 3월 30일에 딥러닝 기반의 음성인식 기반 개인 비서앱으로 빅스비를 선보였는데, 빅스비는 갤럭시 S8 시리즈에 탑재되었다. 왼쪽 측면 볼륨 버튼 아래 빅스비 전용 버튼을 만들어둘 정도로 삼성전자는 빅스비를 중요하게 내세우고 있는 것으로 보인다.

빅스비가 다른 경쟁사 서비스와의 차별점으로 터치, 음성, 카메라 촬영 같은 여러 입력 수단을 함께 이용할 수 있게 했다. 이러한 서비스의 차별점은 단순히 음성만을 기반으로 한 비서 시스템에 머무르는 경쟁 서비스보다 더 앞서있다고 볼 수 있다.

▲ 빅스비의 차별점과 약점

실제로 빅스비에서 보여준 입력 다양성은 충분히 주목할 만하다. 

예를 들어 빅스비로는 보 이스(Voice), 비전(Vision), 리마인더(Reminder), 홈(Home) 기능을 이용할 수 있다. 여기 서 “빅스비, 어제 찍은 사진을 보여줘”라고 말하면 곧바로 사진들을 펼쳐서 보여준다. 출력된 화면에서 사용자가 원하는 사진을 손가락으로 고른 뒤 “빅스비, 서울 폴더 만들 어서 넣어줘”라고 명령하면 ‘서울’ 폴더를 만들어 선택한 사진을 모아서 넣어준다. 

음성만이 아니라 스마트폰 화면에서 터치로 선택된 사진도 바로 인식할 수 있다는 것이다.

빅스비를 이용하면 카메라를 통한 사물인식도 가능하다. 

갤럭시 S8에서 카메라를 켜고 아래 쪽 빅스비 비전 아이콘을 누른 뒤 음료수인 콜라(COLA)병 을 찍어보면 텍스트, 이미지, 쇼핑이라는 버튼 세 개가 등장한다. 

이 가운데 텍스트를 선택하면 사진 속에서 ‘COLA’라는 글자만 빼내오고, 이미지를 누르면 방금 찍은 콜라와 비슷한 사진을 인터넷에서 검색해서 보여준다. 또한 쇼핑을 터치하면 방금 찍은 콜라를 살 수 있는 쇼핑몰로 연결해준다.

사용자의 대화에 대한 대답도 상당히 우수하다는 평가다.  

정확하고 상냥한 말투에 비해 아직은 목소리가 음절마다 끊어 말하는 기계적인 느낌이 강한 것은 아쉽지만, 간단한 인사에 대한 응대는 물론이고 날씨와 미세먼지 농도를 말해주며 사용자가 감정을 토로하는 말에 대한 반응도 감성적이다.

또한 빅스비는 다른 경쟁 서비스보다 복문 수행능력이 우수하다고 평가받는다. 

“A하고, B해줘, 그리고 C한 뒤에 D해줘.”라는 복문 형식의 명령을 하면 기존 AI 비서들은 1개나 2개 정도의 명령어만 이해하는 반면 빅스비는 “갤러리에서 여행 이야기의 최근 사진 두장 을 찾아서 카톡으로 김철수에게 보내줘”라는 식으로 복잡한 명령도 한 번에 알아듣고 그대로 수행한다. 

빅스비의 결점으로는?

영어 등 이외 다국어 보이스 지원이 빨리 이뤄지지 않고 있는점이 지적되고 있다. 

이외 이용 데이터가 쌓여야 점점 우수해지는 딥러닝 기술 특성과 발표 초기라는 특성 때문에 아직은 종종 착오가 일어난다. 

영상을 이용한 이미지 검색에서 제대로 정확한 제품명을 찾지 못하거나 쇼핑몰에서 원하는 물건이 아닌 유사한 물건만 찾아오기도 한다. 

하지만 딥러닝 기술적 특성상, 시간이 지나 DB가 쌓일수록 스스로의 학습을 통해 더 우수해질 것이라는 예상이다.