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이단비 (광운대학교) 김현경 (광운대학교) 김가영 (광운대학교) 윤정인 (광운대학교) 장혜민 (광운대학교) 박선영 (광운대학교)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2022 대한인간공학회 춘계공동학술대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2022.4
수록면
111 - 114 (4page)

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본 연구에서는 기존의 인공지능 비서 서비스에서 발생할 수 있는 부작용 (Negative Side Effects; NSE) 사례를 확인하고, NSE를 완화할 수 있는 태스크 수행 방식을 제안한다. 인공지능 비서는 음성 인식에 인공지능 기술을 접목하여 스스로 학습이 가능한 음성 사용자 인터페이스를 의미한다. NSE는 사용자가 의도하지 않은 인공지능 에이전트 행동의 결과이며, 개발 단계에서 모든 에이전트 행동의 결과를 예측할 수 없기 때문에 발생한다. 인공지능의 NSE 완화가 주요 연구 과제로 떠오르고 있으나, 실제 사례에서의 적용 및 해결책을 제시한 연구는 부족한 편이다. 기존 서비스의 사용자 인터페이스 분석을 통해 NSE 완화가 가능한 태스크 수행 방식을 설계하고, 두 가지 프로토타입 (A: 기존의 인공지능 비서, B: 제안하는 방식)을 개발하였다. 사용성 평가는 효율성, 유연성, 의미성, 정확성, 신뢰성을 중심으로 구성되었으며, 에러 횟수와 태스크 수행시간도 측정하였다. 프로토타입 B는 A보다 높은 효율성, 유연성, 의미성, 정확성, 신뢰성을 보였으나, 에러 횟수와 태스크 수행 시간 또한 높게 나타났다. 사용자는 작업 목표 달성 전 확인 요청을 추가하는 방식을 선호했으나, 질의 추가로 인한 에러 횟수와 수행 시간이 증가되어 추가적인 태스크 수행 방식 개선이 필요하다는 한계점이 있었다. 본 연구의 결과물은 인공지능 NSE 관련 연구의 기초 자료로 활용될 수 있으며, 인공지능 서비스 설계 및 평가 시 고려 요소로 사용될 수 있다.
#Artificial Intelligence #AI Assistant #Negative Side Effects #AI System Usability

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Method
3. Results
4. Conclusion
References

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