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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최준호
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수14
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인공지능 시스템의 활용이 활발해지면서 사용자에게 내부 논리를 설명할 수 없던 블랙박스 문제를 해결하는 방법으로 ‘설명 기능’이 주목을 받고 있다. 이 연구는 인공지능 시스템 중 사용자의 신뢰가 중요하게 작용하는 추천 에이전트 맥락에서 실험을 진행하였다. 또한, ‘설명 기능’의 유무에 따른 사용자 경험을 살펴보는 것에서 한 걸음 더 나아가 설명 방식과 상세도에 따라 어떠한 영향이 있는지 살펴보았다.
설명 방식은 ‘에이전트가 특정 행동을 한 이유’를 설명하는 why 방식과 ‘특정 행동을 하지 않는 이유’를 설명하는 why not 방식으로 구분하였으며 상세도 조건은 상세도 높음/상세도 낮음으로 구분하였다.
연구 결과 why 설명 방식이 사용자의 투명성, 신뢰도, 만족도, 재사용 행동 의도에 긍정적인 영향을 주는 것을 발견하였으며, 상세도가 높을수록 심리적 반발에 대한 인식이 높아진다는 것을 확인하였다. 또한, 설명 방식과 상세도는 상호작용을 통해 ‘설명’ 인식에 영향을 주었으며, 만족도와 추천 수용 의도에 영향을 준다는 경향성이 발견되었다.
이 연구는 사용자 경험에 긍정적인 영향을 주는 설명 방식과 적절한 상세도 에 대해서 시사점을 제시하였다. 또한, 설명 방식과 상세도의 상호작용을 통해 사용자 경험에 영향을 준다는 연구 결과를 통해, 추천 에이전트 맥락에서 설명 기능의 방식과 상세도를 결정하기 위해서는 세심한 주의가 필요하다는 시사점을 제안하였다.
설명 방식은 ‘에이전트가 특정 행동을 한 이유’를 설명하는 why 방식과 ‘특정 행동을 하지 않는 이유’를 설명하는 why not 방식으로 구분하였으며 상세도 조건은 상세도 높음/상세도 낮음으로 구분하였다.
연구 결과 why 설명 방식이 사용자의 투명성, 신뢰도, 만족도, 재사용 행동 의도에 긍정적인 영향을 주는 것을 발견하였으며, 상세도가 높을수록 심리적 반발에 대한 인식이 높아진다는 것을 확인하였다. 또한, 설명 방식과 상세도는 상호작용을 통해 ‘설명’ 인식에 영향을 주었으며, 만족도와 추천 수용 의도에 영향을 준다는 경향성이 발견되었다.
이 연구는 사용자 경험에 긍정적인 영향을 주는 설명 방식과 적절한 상세도 에 대해서 시사점을 제시하였다. 또한, 설명 방식과 상세도의 상호작용을 통해 사용자 경험에 영향을 준다는 연구 결과를 통해, 추천 에이전트 맥락에서 설명 기능의 방식과 상세도를 결정하기 위해서는 세심한 주의가 필요하다는 시사점을 제안하였다.
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