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정보화연구, Vol.19 no.1 (2022)
pp.17~27
인공지능 토론시스템 개발 방향에 대한 사례 연구
본 연구는 인공지능 토론 기술(skill) 향상을 위해 IBM Project Debater가 인간 토론자와의 경 기에서 패한 이유를 분석하여 IBM Project Debater의 토론 능력을 향상시킬 방안을 찾고자 하였다. 연구의 분석방법은 아리스토텔레스가 제시한 설득의 3요소(로고스, 에토스, 파토스) 중에서 로고스 (logos) 측면에서 연구하였으며, 수사적 논증으로 진행한 질적 연구이며 사례연구이다. 유치원의 교육 적 효과 등의 발언 내용에서 제시된 자료와 주장을 분석한 결과 인공지능 토론자는 준비된 자료를 요 약하는 능력, 자료 저장 능력, 자료 처리 능력 등이 뛰어났다. 다음은 유치원 보조금에 대한 대안과 유 치원 보조금이 중산층 이상에게 불평등하게 분배된다는 인간 토론자의 반박 등에 관련하여 토론 주제 해석, 맥락에 맞는 자료 해석, 상대방의 주장에 대한 반박 등 상황에 맞추어 가는 능력은 부족하였다. 연구결과를 기본으로 향후 인공지능 토론자는 청취 이해력, 요점 분석, 자원 부족 대처, 논증 발굴 및 논증의 질 관련 기술을 향상시켜야 한다고 생각한다. 이 연구는 인공지능 토론자가 인간의 의사소통 및 의사결정을 보조하기 위해 토론 능력 관점에서 발전방향을 찾는데 기여하고자 하였다.
A Case Study for Making Artificial Intelligence Debate System Better
This paper analyzed the reason for the loss by IBM Project Debater against human debater for developing debate skills of AI to find how to improve debate abilities of AI debater. The logos, among three elements of persuasion(ethos, pathos, logos) suggested by Artistotle, are used in this paper. This research is a qualitative case study using rhetorical reasoning. AI debater showed strength in summarizing prepared data, data storage, and data processing when the data and arguments in the point of educational effects of preschools were analyzed. AI debater showed weakness in interpreting debate topics, interpreting data with following debate context, and rebuttals to the arguments by the opponent. Based on this research result, the AI debater should develop Listening Comprehension, Handling Low Resources, Key Point Analysis, Argument Mining, and Argument Quality. This paper tries to find directions of development about debate abilities of the AI debater. By doing this, AI debater will support human decision-making and communication better.
