인공지능(AI) 서비스 기획/설계시 알아야 할 4가지 유의사항

2023 인공지능·사용자경험 트렌드 분석 및 전망 세미나 23일 개최
박성준 상명대 교수, 23일 세미나에서 AI 트렌드 및 각종 데모 발표

“인공지능(AI) 기술의 저변 확대로 인해 AI 서비스 기획과 사용자경험(UX)의 가장 큰 접근방식의 변화는 신뢰성 있는 AI 서비스를 기획하고 설계하는데 중점을 둬야 한다는 것이다.”

박성준 상명대학교 교수는 23일 열리는 ‘2023 AI 사용자경험(UX) 트렌드 세미나’ 강연에 앞서 가진 인터뷰에서 급격한 AI 기술 발전으로 인해 AI 서비스의 신뢰성이 가장 중요해졌다면서 이같이 밝혔다. 박 교수는 이어 “AI는 통계적 가능성을 기반으로 하기 때문에 사용자가 완전히 믿을 수도 없고 완전히 믿어서도 안된다”면서 “아무리 초거대 AI 등장으로 경험에 혁신적인 변화가 일어났다고 해도 완벽하지 않다”고 말했다.

박성준 교수는 국내 최초 음성인식 스피커인 SK텔레콤의 ‘누구(NUGU)’의 사용자 경험을 직접 디자인했고, 삼성전자(UX그룹장)에 이어 SK텔레콤(수석 UX디자이너), 미국 사바나예술대학(SCAD)에서 각종 프로젝트를 연구한 AI UX전문가다. 그는 이달 23일 선릉 한국기술센터에서 열리는 ‘2023 인공지능(AI) 사용자경험(UX) 트렌드 분석 및 전망’이라는 세미나에서 AI UX 트렌드와 각종 데모를 선보인다.

사용자가 적절한 기대치를 갖도록 소통 필요

박성준 교수는 신뢰성 있는 AI 서비스를 기획하고 설계하기 위해 유의해야 할 사항에 대해 소개했다. 첫 번째는 사용자가 기대할 수 있는 수준을 스스로 조정할 수 있도록 기획과 설계 모두에서 사용자가 적절한 기대치를 가질 수 있도록 소통해야 한다는 것이다. 의인화가 적용되는 부분은 더욱 신경을 써야 한다는 것이 박 교수의 조언이다. 사용자인터페이스(UI) 단은 물론이거니와 광고, 웹사이트, 앱 등 소비자 접점의 모든 레벨에서 소비자가 AI에게 기대할 수 있는 부분과 기대할 수 없는 부분, 확률 기반 AI 경험의 한계에 대해서 주지시킬 필요가 있다는 것이다.

두 번째로 AI 데이터 관련해서는 AI 학습을 위한 취득한 데이터가 사용자를 대표하는(Represent) 데이터인지 주의해야 하며, AI 학습을 위해 취득한 데이터는 UI단에서 투명하게 밝혀야 한다는 점이다.

세 번째는 AI 서비스의 사용자 인터페이스(UI) 피드백은 특히 주의를 기울여야 한다. 메시지 한 줄이라도 사용자에게 언제(Timing) 및 어떤 범주(Scope)에서 의미가 있는지 고민해야 신뢰성 있는 AI 서비스가 가능하다.

마지막으로, AI가 확률 기반 경험이기 때문에 사용자 입장에서의 AI 오류나 실패에 대해서 어떻게 대응할지에 대한 세심한 주의가 필요하다. 박 교수는 이러한 4가지 유의사항에 대해 23일 강연에서 예제와 함께 설명할 예정이다.

AI 적용할 부분과 적용하지 않은 부분 검토

박 교수는 AI서비스를 기획하고 설계하는데 있어 AI 적용 범주에 대한 고민도 필요하다고 조언했다. 그는 “AI가 마치 만능 해결사로 오해되는 부분이 있다”면서 “AI의 적용으로 인해 제품 및 서비스의 가치가 높아지는지에 대한 고민이 필요하다”고 강조했다.

예를 들어 강력한 개인화 기반 추천 및 예측 기능, 자연어 및 영상 인식 기반의 서비스는 AI가 필요하나, 완전한 투명성과 설명력은 보장할 수 없다는 것이다. 박 교수는 “AI의 오차로 인해 주는 결과의 리스크가 허용할 수 있는 범주보다 크다면 적용하지 않는 게 맞다”면서 “같은 서비스 내에서도 AI를 적용할 부분과 적용하지 않을 부분을 나눠야 한다”고 말했다.

한편 23일 선릉 한국기술센터에서 열리는 ‘2023 AI UX 트렌드 분석 및 전망’ 세미나 정보와 행사 참가는 전자신문 인터넷 웹사이트 (https://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=231)를 통해 확인할 수 있다.

전자신문인터넷 유은정 기자 (judy6956@etnews.com)