Ⅵ. 결론
본 논문에서 MRT이론을 근거로 단순한 정보 탐색 작업이나 키워드 검색 등 낮은 복잡성, 모호성, 불확실성이 존재하는 거래나 업무에 이용된 기존 챗봇은 초기 기대보다 훨씬 낮은 수준으로 시민들이 사용하고 있다. 높은 복잡성, 모호성, 불확실성이 존재하는 업무나 질의에 있어서 ‘버비’, ‘뚜봇’, ‘서울 톡’과 ‘금융톡톡’의 사용 예를 통해 자연어 이해 기능의 부족은 정부와 시민간의 원활한 공공 소통을 방해한다. 그러므로 시민들은 여전히 전통적 채널 방식인 대면, 방문을 선호한다. 기술적으로 강화된 기존 챗봇은 시민들이 사용하는 표현력이 있고 풍부한 의미의 자연 언어 메시지를 맥락적으로 잘 이해하고 해석하여 시민이 원하는 특정 정보를 탐색, 제공하고, 신뢰를 바탕으로 적절하고 올바른 작업을 수행할 수 있을 것이다. 이러한 전제는 시민들과 정부 간의 ‘더 풍부하고’, 보다 ‘표현력 있는’ 상호작용과 의사소통의 원활함을 목표로 한다. 기존 챗봇에 의미맥락적인 자연어 처리, 데이터 마이닝, 머신러닝 등 기술 기능을 강화하고 데이터 처리 및 지식기반 기능, 애플리케이션 서비스를 갖춘 플랫폼 구축과 온톨로지 생성에 대한 필요성, 데이터 관리시 주의해야 할 점 등을 살펴보고 인공지능 챗봇이 갖는 시사점과 우려, 그리고 정책적 제언으로 마무리 했다.