인간-AI 협업에서 에이전트의 의인화 수준과 지각된 유사성이 사용자 경험에 미치는 영향 : 사회적 태만을 중심으로 :

김환주

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자료유형: 학위논문

저자정보: 김환주 (연세대학교, 연세대학교 정보대학원)

지도교수: 오창훈

발행연도: 2023

저작권: 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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생성형 AI 기술의 발달과 업무 도입 가능성 확대로 인간과 AI 의 협업에 긍정적인 기대감이 커지고 있다. 하지만 협업으로 발생할 수 있는 부정적인 영향과 새로운 협업 대상인 에이전트 설계와 관련된 연구가 부족한 상황이다. 이 연구는 사회적 태만을 중심으로, 에이전트의 의인화 수준과 지각된 유사성이 사용자 경험에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 실험을 진행해 AI 에이전트와 사용자의 상호작용을 살펴볼 수 있는 대화 데이터를 수집하였고, 협업에서 사용자 경험을 알아보는 종속변인을 측정하였다. 에이전트와의 협업 만족도와 사회적 태만에 대한 인식을 알아보는 사후 인터뷰를 추가로 진행하였다.
이 연구의 결과를 살펴보면 대화 데이터 분석으로 사회적 태만 행동의 발생 가능성을 확인하였는데, 에이전트와의 협업 횟수가 증가할수록 턴테이킹 수가 감소하였다. 종속변인 분석 결과, 의인화 수준이 높은 에이전트와의 협업에서 집단 응집성, 작업 결과 만족도, 작업 과정 만족도, 신뢰, 상호작용 만족도가 모두 높게 나타났지만, 지각된 유사성에 따라서는 유의한 차이가 없었다. 그러나 지각된 유사성은 의인화 수준과 상호작용해서 집단 응집성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 에이전트가 유사하지 않다고 지각될 때, 의인화 조건에 따라 집단 응집력이 크게 달라졌다. 사후 인터뷰 결과, 업무의 효율성을 높여주는 것과 능력을 보완해주는 측면에서 에이전트와의 협업에 만족하는 것으로 나타났다. 에이전트를 신뢰하게 되면서 사회적 태만을 경험하게 되는 것과 협업 횟수가 증가하면서 나타난 행동 변화 및 앞으로 고도화될 에이전트의 능력을 근거로 사회적 태만의 발생을 예상하는 것을 발견하였다.
이 연구는 인간과 AI 에이전트의 협업에서도 사회적 태만 행동이 나타날 수 있다는 가능성을 확인하였으며, 업무를 함께 수행하는 상황에서 긍정적인 사용자 경험을 제공하는 에이전트 설계의 방향성을 제안하였다는 점에서 의미가 있다.

As generative AI technology advances and becomes increasingly adopted in the workplace, there is a growing sense of optimism about collaboration between humans and AI. However, further research is needed to investigate the possible negative impacts of human-AI collaboration, and to design collaborative agent. This study focuses on social loafing and explores the effects of agent anthropomorphism and perceived similarity on the user experience within a work context. The study collected dialog data to explore social loafing behavior when collaborating with AI agents and conducted an online experiment to measure dependent variables that reflect user experience in human-AI collaboration. Post-experiment interviews also were conducted to investigate perceptions of collaboration satisfaction and social behavior with AI agents.
The results showed that as the number of collaborations between users and AI agents increased, the number of turn-takings decreased significantly. The dependent variable measures showed that group cohesion, work result satisfaction, work process satisfaction, trust, and interaction satisfaction were higher in collaboration with highly anthropomorphized agents. There were no significant differences in dependent variables based on the perceived similarity of the agents. However, there was an interaction effect on group cohesion between the perceived similarity and the level of anthropomorphism. Group cohesion was higher when agents were anthropomorphized to a human-like level, regardless of perceived similarity. During post-interviews, participants expressed satisfaction with the AI agent''s collaboration due to work efficiency and complementary abilities. Additionally, they acknowledged experiencing social loafing because of trusting the agent and anticipated its occurrence in the future.
In conclusion, this study reveals the possibility of social loafing behavior occurring in human-AI collaboration and provides directions for AI agent design by experimentally validating anthropomorphism and perceived similarity.

#인간-AI 협업 #사회적 태만 #의인화 #지각된 유사성 #사용자 경험 #Human-AI collaboration #Social loafing #Anthropomorphism #Perceived similarity #User experience

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