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AI 기반 대화형 에이전트에 대한 문화권별 인식
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2024-08-26 14:41

AI 기반 대화형 에이전트(Conversational Agent, 이하 CA)는 메시징 앱, 웹사이트, 모바일 앱, 전화를 통해 자연어로 사용자와의 대화를 텍스트, 음성 또는 둘 다로 시뮬레이션할 수 있다. 시장조사기관 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)에 따르면 챗봇, 로봇, 가상 어시스턴트, 음성 인터페이스 등의 대화형 AI의 시장 규모는 2024년 132억 달러에서 2029년 499억 달러로 성장할 것으로 전망한다. 이러한 성장세에 힘입어 CA에 대한 대중의 인식 및 반응을 파악하여 미래의 발전 방향을 가늠하기 위한 연구가 주목받고 있다. 특히 새로운 기술에 대한 인식과 이해는 문화적 맥락에 따라 다르기 때문에[1] 문화권별 인식 양상은 산업·학계에서 주요한 연구 주제 중 하나이다. 관련하여 주요 연구 동향과 결과를 소개하면 다음과 같다. 

미국과 아랍에미리트의 챗봇 뉴스 사용자를 대상으로 챗봇을 소비하고 상호작용하는 방식에 대한 연구를 진행한 결과, 미국 사용자는 주로 공정성, 책임성, 투명성과 관련된 절차적 차원에 초점을 맞춘 반면, 미국 사용자는 알고리듬의 기능적 측면을 더 중시하는 것으로 나타났다[2]. 문화권별 인식 양상의 차이는 사람들이 인간과 매우 유사한 로봇에 대해 느끼는 불편함을 설명하는 불쾌한 계곡(Uncanny Valley) 효과에서도 나타났다. Castelo와 Sarvary[3]는 문화적 맥락이 다른 미국인과 일본인을 대상으로 로봇의 신체적, 정신적 유사성이 사람들이 느끼는 편안함에 어떤 영향을 미치는지 알아보았다. 그 결과, 미국인은 로봇의 인간과의 신체적, 정신적 유사성이 증가하면 편안함이 감소하였으나 일본인의 편안함은 감소하지 않았다. 이러한 현상은 일본인은 미국인에 비해 로봇이 보다 활기차고 더 많이 정신 및 의식을 가지고 있는 것으로 인식하는 것으로 해석되었다. 

최근 싱가포르와 중국 연구진[4]은 따뜻함, 역량, 정서적 감정가(Emotional Valence)와 관련지어 CA에 대한 대중의 인식에 있어 문화적 그리고 기술적 특성의 영향을 파악하기 위해 각각 미국과 중국의 대표적인 소셜미디어 플랫폼인 트위터(Twitter)와 웨이보(Sina Weibo)에서 약 100만 건의 데이터를 수집하여 CA에 대한 담론과 인식을 분석하였다. 워드 임베딩(Word Embedding)을 통해 분석한 결과, 따뜻함의 경우 트위터는 0.895점인 반면 웨이보는 0.223점으로 미국인은 중국인에 비해 CA를 훨씬 더 친근하고 따뜻한 것으로 인식하였다. CA에 대한 역량 인식의 경우 미국은 1.229점으로 CA를 유능하다고 인식한 반면, 중국은 -0.072점으로 CA를 비효과적이고 유능하지 않은 것으로 인식하였다. 긍정적 혹은 부정적 평가의 주관적 스펙트럼을 반영하는 정서적 감정가의 경우 미국은 0.024 그리고 중국은 0.265이었다. 즉 미국에서는 CA를 유능한 것으로 인식함에도 불구하고 CA에 대해 비교적 중립(‘0’)에 가까운 인식 양상을 보였다. 반면 중국은 CA를 유능하지 않은 것으로 인식하고 있지만, CA에 대해 보다 긍정적인 태도를 보였다. 한편 CA의 대화 모드의 경우 중국에서는 음성 기반 CA(0.416)를 텍스트 기반 CA(0.197)에 비해 더욱 따뜻한 것으로 인식하였다. 반면 미국에서는 음성 기반 CA와 텍스트 기반 CA에 대한 따뜻함의 정도는 각각 –0.156과 0.061로, 텍스트 기반 CA를 보다 따뜻하게 인식하였다. 한편 중국과 미국 모두 음성 기반 CA가  텍스트 기반 CA에 비해 더 긍정적으로 인식되었다. 

이러한 연구 결과는 동일한 CA도 문화적 사회적 맥락에 따라 다르게 인식하거나 경험할 수 있음을 시사한다. 또한 문화적 사회적 맥락을 고려한 CA 특성에 대한 평가는 사용자의 호감도, 신뢰도, 만족도 등을 비롯하여 사용자에게 CA에 대한 보다 맞춤화된 경험을 제공하는 데 있어 주요한 지표가 될 수 있음을 보여준다. 

남영자 (중앙대학교 인문콘텐츠연구소 HK연구교수)

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[1] Epley, N., Waytz, A., & Cacioppo, J. T. (2007). On seeing human: a three-factor theory of anthropomorphism. Psychological review, 114(4), 864
[2] Shin, D., Chotiyaputta, V., & Zaid, B. (2022). The effects of cultural dimensions on algorithmic news: How do cultural value orientations affect how people perceive algorithms?. Computers in Human Behavior, 126, 107007
[3] Castelo, N., & Sarvary, M. (2022). Cross-cultural differences in comfort with humanlike robots. International Journal of Social Robotics, 14(8), 1865-1873.
[4] Liu, Z., Li, H., Chen, A., Zhang, R., & Lee, Y. C. (2024, May). Understanding Public Perceptions of AI Conversational Agents: A Cross-Cultural Analysis. In Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-17)
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