아래 [그림 1]은 법률구조공단 <버비>의 실제 상담 채팅 내용이다. 1세대 버비의 기능을 개선하여 2세대 버비는 자체 학습기능인 딥러닝과 머신러닝 기술을 추가하여 국민편의서비스에 적용하여 긍정적인 정책방향으로 운영 중이다(정책브리핑, 2018). 하지만 주택임대차 보호법 중 전세계약에 대해 ‘전세계약이 당시 집주인이 이전 집주인과 잔금처리가 끝나지 않은 상황이라 미등기 상태에서 집주인과 전세 계약을 해도 괜찮을까요?’라는 질문에 위와 같은 (1),(2),(3)의 답변을 제시했다. 저장된 데이터 중 일부 해당용어만 식별하여 해당 범주의 답변을 내놓기는 했으나 사용자인 시민이 알고 싶어 하는 전체 문장 내용과는 거리가 있어 보인다. 또한 부당해고에 관한 질문에도 임금에 대한 관련 없는 답변과 판례를 제시했다. 또한 오타가 나거나 철자를 모르는 단어 입력은 질문자체가 전달되지 않아 ‘적절한 답변을 찾지 못했습니다.’만을 답할 뿐이다. 이는 교육을 받지 못하거나 노령층, 장애가 있는 사람들 즉 정보화 취약계층은 단순한 행정서비스를 받는 것조차 힘든 일이 될 가능성이 있다. [그림 2]는 대구시 인공지능 상담사 <뚜봇>에게 최근 개정된 법에 관해 질의했다. 일차적으로 ‘아이의 출생신고는 어떻게 해?’라는 물음에 적절한 구비 서류와 방문할 곳을 안내한다. 이어진 질문으로 ‘아버지만 있는 아이의 출생 신고는 어떻게 해?’라는 질문을 던지자 답변할 수 없는 질문이라고 대답한다. 아이의 어머니 쪽이 호적에 자신이 올라가는 것을 거부하여 아이의 출생신고가 아버지 단독으로는 불가능했지만 최근 호적법 개정으로 아버지만 있는 아이의 출생신고가 가능하도록 개정되었다. 그러나 챗봇의 데이터에는 개정된 법안에 대한 빠른 업데이트가 실질적으로 이루어지지 않았다. 대구시는 이외에도 시각, 청각 및 감각 수단을 포함하는 정보 입력 수단으로 획득된 입력 정보에 따라 현재 상태를 인식하는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 선보였다. 이 로봇은 인식 결과에 따라 수행할 각종 명령을 처리하는 기능에 따른 각각 모듈(module)화된 프로세서들이 인간 신경계 모델 기반으로 내부 네트워크를 통해 동작하는데 대구시는 이것을 2020년 1월 대구시청 종합 민원실에 배치하여 민원안내 도우미 역할을 수행하도록 한 바 있지만 질문에 적절한 답을 하지 못하거나 아예 답변을 하지 않는 등의 해프닝이 연속된다고 한다(경대일보, 2020,1,20) [그림 3]은 서울시에서 운영 중인 ‘서울 톡’ 채팅 화면이다. 키워드 입력 시 연관 검색 정보를 제시한다. 하지만 일상 언어로 이루어진 질문, ‘서울에 눈이 오면 제설작업은 언제부터 시작해?’ 혹은 ‘따릉이를 이용할 때 안전 규정은 어떻게 돼? 몇 살부터 이용가능해?’ 등은 민원 접수 혹은 관련전화번호 연결등 기본적으로 설정된 안내만 반복해서 제시할 뿐이었다. 사용자가 당장 필요한 정보를 얻어야 하는 순간에도 적절한 도움이나 조치를 안내받지 못했고, 따릉이의 사용의 경우, 사용자에게 안전규정 안내는 필수적인 지침으로 전달되어야 함에도 데이터는 이에 대한 사항을 안내하도록 설계되지 않았다. [그림 4]는 우체국 금융 안내를 위한 챗봇인 ‘금융톡톡’ 실제 대화 화면이다. 자연어 처리에 있어 복잡성과 풍부성이 높은 질문으로 ‘우체국 보험 중 내가 중도 해지했을 때 가장 손실이 적은 보험은 뭘까?’와 ‘예금 중 이자율이 가장 높은 것으로 추천해줄 수 있어?’ 등의 질문은 예금이나 보험을 선택하는 고객들에게 중요한 관심사항이지만 답변은 ‘죄송합니다. 질문을 정확히 이해하지 못했습니다’만을 반복했다.