• 제목/요약/키워드: 에이전트 기반 모델

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Users' Attachment Styles and ChatGPT Interaction: Revealing Insights into User Experiences

  • I-Tsen Hsieh;Chang-Hoon Oh
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권3호
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    • pp.21-41
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    • 2024
  • 본 연구는 OpenAI가 개발한 고급 언어 모델인 ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)와 사용자의 애착 유형 간의 관계를 탐구한다. 인공지능(AI)이 점차 일상생활에 통합되면서, 다양한 애착 유형을 가진 개인들이 AI 챗봇과 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 특정 사용자 요구를 충족하고 사용자와 가장 이상적인 방식으로 상호 작용하는 더 나은 사용자 경험을 구축하기 위해 중요하다. 심리학의 애착 이론을 기반으로 한 이 연구에서는 애착 유형이 ChatGPT와 상호 작용에 미치는 영향을 탐구하여 인간과 AI 간의 상호 작용에 대한 이해에서 중요한 공백을 메우고 있다. 예상과는 달리, 애착 유형은 ChatGPT 사용에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 애착 유형에 관계없이 중요한 정보를 전달하는 ChatGPT를 완전히 신뢰하는 것을 주저했으며, AI 시스템의 신뢰 문제를 해결해야 할 필요성을 강조한다. 단, 본 연구는 사용자와 ChatGPT 간 독특한 상호 작용에 중점을 두어, 애착 유형이 이러한 상호 작용에 미치는 영향을 해명하여 AI 챗봇의 개인화된 사용자 경험을 개발하는 데에 도움이 되고자 한다. 또, 본 연구는 Perceived Partner Responsiveness Scale의 도입은 사용자가 ChatGPT의 역할에 대한 인식을 평가하는 유용한 도구로 기능하며, AI의 인격화에 대한 관점을 제시한다. 본 연구는 인간과 AI 간의 관계에 대한 넓은 토론에 기여하며, 사용자 중심의 미래를 위해 AI 시스템에 감정 지능을 통합하는 중요성을 강조한다.