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저자정보
임정욱 (서울대학교) 김도연 (서울대학교) 홍화정 (한국과학기술원) 이준환 (서울대학교) 권가진 (서울대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
769 - 774 (6page)

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이 연구는 AI 보조 라벨링에서 제공되는 정보의 형식에 따라 작업효율성과 AI에 대한 인식이 어떻게 변하는지 살펴보았다. 이를 위해, 라벨링에서 AI 의 사전 판단이 확률 정보와 함께 제공되는 확률 형식, 판단 근거를 시각화한 척도로 제공되는 척도 형식, 판단 결과만 제공되는 진위 형식, AI의 사전 판단이 제공되지 않는 통제 조건에 따라 AI 보조 라벨링 형식을 디자인하였다. 그리고 작업효율성을 실제 작업효율성과 작업자가 인자하는 작업효율성으로, AI 에 대한 인식을 신뢰도와 선호도로 나누어 네 가지 AI보조 라벨링 형식에서 비교하였다. 분석결과, 작업정확도와 작업 시간은 확률 형식에서 가장 높은 것으로 나타남에 따라, 실제 작업효율성은 AI 보조 라벨링 형식에 영향 받을 수 있음이 관찰되었다. 작업자가 인지하는 작업효율성, AI 에 대한 신뢰도, 선호도는 모두 AI 보조 라벨링 형식에 따라 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이 연구는AI 보조 라벨링의 형식이 작업효율성과 인식에 미치는 영향을 살펴본 최초의 연구이며, 정보가 구체적이고 명확한 확률 형식의 AI 보조 라벨링이 작업효율성을 높일 수 있다는 디자인 임플리케이션을 발견하였다는 의의를 가진다.
#인간-AI 협업 #AI 보조 라벨링 #작업 효율성 #AI 인식

목차

요약문
1. 서론
2. 관련 연구
3. 팩트 체크 라벨링
4. 연구 방법
5. 분석 결과 및 논의
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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