안녕하세요. UX 혁신 지주회사 Companoid Labs 의장 장진규 입니다. 지난 Spotlight에서 능동적인 컴퓨터와의 상호작용을 이끄는 프로덕트 디자인의 중요성에 대한 이야기를 나눈 뒤, 많은 분들이 앞으로 변할 미래에 대해 어떤 생각을 가지고 있는지 물어봐 주셨습니다. 어쩌면 모두가 현재를 살면서 포스트 모바일 시대에 대한 이야기는 미래를 이야기 하기 좋아하는 사람들의 전유물처럼 여겼는데, AI가 진정 이러한 미래를 고민하지 않으면 안되는 시기를 기하급수적으로 당기지 않았나 하는 생각을 갖게 합니다. 이와 관련하여, 샘 알트만의 이야기는 흥미롭습니다. 그는 자신의 블로그에 작성한 The Gentle Singularity에서 AI의 성능 수준이 이미 특이점에 도달했으며, 인간보다 뛰어난 지적 능력을 갖춘 최초의 존재로서 인정하고 그것을 사회적, 경제적으로 어떻게 받아들여야 하는 지에 대해서 고민해야 한다고 이야기 하고 있습니다. 최소한 전세계적으로 가장 센세이션한 AI 기업이자 foundation model을 개발하는 Open AI의 CEO라는 측면에서 그가 말하는 특이점이 지능 자체의 특이점인지, 아니면 이로 인한 변화의 특이점인지에 대해서는 관점에 따라 그 해석이 다를 수 있습니다. 저는 샘 알트만의 특이점에 대한 관점에서 빠진 것에 주목합니다. 바로 직전 Insight Letter에서도 언급했지만, 모든 지능(intelligence)은 그에 준하는 인터페이스를 갖춘 vehicle (한국어로 적절한 표현을 찾지 못했습니다)을 필요로 합니다. 인간의 뇌가 거대한 AI 모델을 상징한다면, 우리는 그것을 몸(body)으로 감싸고 적합한 인터페이스로써 얼굴과 눈, 코, 입, 귀, 그리고 신체 부위를 활용한 인터랙션을 타인과 합니다. 즉, 우리 몸은 지능을 발현하는 하나의 vehicle인 셈입니다. 우리는 수십년동안 컴퓨터를 디자인 해왔고, 컴퓨팅 기술을 바탕으로 제품과 서비스를 만들며 UX를 고민해 왔습니다. 사용자로써 컴퓨터를 '사용한다'는 관점에서 UX를 설계하는 것은 일반적이고 그리 혁신적이지 않은 일이 되었습니다. 모바일 시대 15년은 이러한 인터페이스를 체계화하고 안정적으로 만드는데 집중했고, 사용성은 극대화 되었으며 더이상 새로움이 없는 상황입니다. 그러나 AI는 이 모든 것을 바꾸고 있습니다. 정확히는 AI가 인터페이스와 이를 포괄하는 vehicle의 변화 없이는 특이점을 가져다줄 수 없으며, 사용자 혹은 공존하는 동반자로서 AI와 상호작용 하는 방식을 새롭게 디자인 하는 것으로부터 특이점을 경험할 수 있게 될 것입니다. 그래서 모바일 시대의 UX 지식으로는 해결할 수 없거나 생각할 수 없는 문제와 기회들이 산재한 지금, 우리가 과연 이러한 변화를 제대로 이해하고 있는가에 대해서 생각해보아야 합니다. PO, PM, UX 디자이너, UI 디자이너, 기획자, 개발자 등 대부분의 직업인으로 살아가는 여러분들에게 지금의 시대적 변화는 엄청난 기회가 되기도, 혹은 직업을 잃게 되는 상황을 초래할 수도 있다는 것이 빈 말은 아닌 이유입니다. 지난번에도 언급하였듯, 자동차가 발명되어 소위 자동차 시대가 열릴 때 마차를 끌던 마부처럼 관성대로 일하고 있다면, 새로운 시대에 걸맞는 업무와 커리어의 미래를 보장할 수 없을 것입니다. HCI 칼리지 제8기가 다른 기수, 다른 HCI 개론 대비 크게 바뀌는 이유는 바로 이 것 때문입니다. 저는 진심으로, 위기와 기회의 순간인 지금 여러분들과 함께 미래의 UX와 HCI에 대해 논하고 훌륭한 UX 인재로 거듭날 수 있도록 만들고 싶습니다. 고맙습니다. Chairman at Companoid Labs Dean at CIT

안녕하세요. UX 혁신 지주회사 Companoid Labs 의장 장진규 입니다. 최근 MCP, A2A와 같은 기술 키워드를 들어보셨나요? 쉽게 설명하자면, MCP나 A2A와 같은 기술은 AI와 상호작용 하는 방식에 있어 유연함을 더해줄 수 있는 연결성 높은 UX를 설계하는데 중요한 프로토콜 기술입니다. 그런데 사실 현재 AI Agent 혹은 AI Service의 대부분은 conversational interface 를 기반으로 하고 있습니다. 대화형 이라는 것 자체가 주는 의미가 몇 가지 있는데, 무엇보다 인간이 가진 대화를 LLM이 비교적 사용자 수용도가 높은 수준으로 생성해줄 수 있게 되면서 conversational interface 의 존재 가치를 극대화 시켜주었다는 점이 가장 큰 의미라 할 수 있습니다. 그러나 이 interface 만으로는 매우 제한적인 정보 재생산 만이 가능하고 결국 상호작용 접근이 가능한 대상으로서의 AI Agent 로 접근하기 위해서는 one (or two?) more thing 이 필요합니다. 지난 15년 동안 지배했던 모바일 시대의 디자인이 종말을 고하는 순간이 다가오고 있는 것입니다. 왜냐하면 정보 재생산을 통해 드러나는 인터페이스가 대화형에만 머물러서는 지능을 가진 에이전트의 존재 가치를 높일 수 없기 때문입니다. 보다 유연하고, 능동적인 컴퓨터와의 상호작용을 이끄는 프로덕트 디자인이 중요해지는 시점에서 여러분들은 무엇을 고민하고 계신가요? 아직도 모바일 시대의 인터페이스 디자인, UX 설계, 기획, 창업을 고민하고 계신가요? 이제 모바일 앱, 모바일의 시대는 끝이 나고 있습니다. 자동차 시대가 열릴 때 마차를 끌던 마부처럼 남아계신다면, 미래 커리어를 보장할 수 없습니다. 변해야 하는 시기입니다. 앞으로 HCI 칼리지에서, 그 미래를 펼쳐보세요. 고맙습니다. Chairman at Companoid Labs Dean at CIT Dr. Alan Jinkyu Jang

안녕하세요. UX 혁신 지주회사 Companoid Labs 의장 장진규 입니다. 최근 MS가 7,000여명 수준의 감원을 발표했고, Salseforce 역시 1,000여명을 감축한다고 밝혔습니다. 두 회사 모두 최고의 실적을 올리고 있음에도 그만한 인원이 감축되어야 할 필요성이 있다는 점을 분명히 했고, 이러한 의사 결정에서 중요한 키워드는 '생산성'과 '업무 다각화' 입니다. Global Big-Tech의 이야기 이지만 스타트업 뿐만 아니라 대기업도 AI를 활용해 많은 측면에서 효율화를 할 수 있다는 점을 보여주고 있습니다. 특히, 점조직처럼 수 많은 사람들이 일을 나누어 효율화를 추구해 온 대기업들이, 이제는 한 사람이 여러 업무를 전문성 있게 소화할 수 있게 되면서 조직 효율화의 기회를 엿보고 있습니다. 사람들 간의 연결성과 화합(harmonize)적 업무 방식에서 드는 커뮤니케이션 비용을 줄이고 한 사람이 일의 연속성을 가져가면서 전문성을 놓치지 않는데 AI를 활용하는 차원으로 갈 수 있게 되자, 10명이 하던 일을 5명, 3명으로 줄이고 조직을 작게 만들어 커뮤니케이션 밀도를 높이는 방향으로 운영하는 것이죠. UX와 유관한 대부분의 직무 분야에서 우리는 큰 변화를 겪고 있습니다. 더이상 UX 리서처, UI 디자이너가 각각의 업무를 하지 않습니다. UI 디자이너는 UX 리서처의 역할을 충분히 전문성 있고 효율적으로 해낼 수 있는 코워커(co-worker)로서 AI로부터 도움을 받을 수 있게 되었고, UX 리서처는 UI 디자이너나 기획자가 디자인 하는 프로토타입을 직접 디자인 할 수 있는 역량을 AI를 통해 발휘할 수 있게 되었습니다. 심지어 working prototype의 경우 바이브 코딩을 베이스로 구현하는데 어려움이 없어졌습니다. 이것은 정말 큰 변화 입니다. UX를 다루는 유관 직군은 vertical talent가 매우 중요했습니다. 잘하는 영역이 확실하게 있는 직무로 포지션이 구성되었던 과거와 달리, 이제 모두가 Project Ownership을 가질 수 있게 되었습니다. UX 리서처가 UX 리서치를 하고 여기서 얻은 인사이트로 UI 디자인을 할 수 있으며, 개발도 가능해 졌습니다. 개발자가 UX에 대한 이해를 바탕으로 유저들에게 보다 친화적인 UX를 설계한다면 AI가 역시 도울 수 있을 것입니다. 말 그대로 문제 해결 어젠다를 누가 가지느냐에 따라, UX를 디자인 하기 위한 모든 일을 바로 그 사람이 할 수 있습니다. 이것은 여러분들에게 정말 도전적인 일이 될 것입니다. 끊임 없이 학습하고 소통하는 자세를 가져야만, 하다 못해 AI가 여러분들의 능력을 증강해 줄 것이기 때문입니다. UI 디자이너니까 UI 디자인만 잘하면 되지 라는 생각이 더이상 통하지 않는 현재, 여러분들은 어떤 생각을 하고 계신가요? Chairman at Companoid Labs Dean at CIT Dr. Alan Jinkyu Jang

AI로 인한 변화를 어떻게 체감하고 계신가요? AI 기술이 빠르게 일과 삶을 바꾸고 있는 지금, 우리는 어떤 변화를 체감하고 있을까요? HCI 컴패니언 데이를 준비하며, 저희는 먼저 실무자, 연구자, 학생, 교수님 등 여러분께 'AI로 인한 변화를 어떻게 체감하고 계신가요?'라는 질문을 드렸습니다. 그리고, 모아진 답변은 크게 다섯 가지 흐름으로 나눠볼 수 있었습니다. 많은 분들께서 반복적인 업무에서 벗어나 창의적이고 중요한 일에 집중할 수 있게 되면서 일하는 방식이 크게 달라졌고, 이러한 변화가 산업 전반에 걸쳐 실질적인 전환을 이끌고 있음을 체감한다고 말씀하셨습니다. 또한, AI 도구가 수많은 사용자들의 일상 속 습관으로 자연스럽게 자리 잡고 관계가 깊어짐에 따라, 사용자 경험 측면에서 새롭게 풀어야 할 과제들이 등장하고 있음을 언급했습니다. 더 나아가, 인간에게 기대되는 가치와 역량이 변화하고 있으며, 이제는 기술 너머의 질문을 던지고 새로운 관점을 모색해야 할 시점이라는 통찰을 공유해주셨습니다. 1) 일하는 방식의 변화 반복적이고 비효율적인 작업보다는 중요한 일에 집중하면서 시간을 효율적으로 사용할 수 있게 되었어요. PD / 디자이너 AI가 창의적 판단과 기획 영역까지 일부 대체하며 많은 디자인 업무가 빠르게 자동화되고 있는 것을 체감해요. 헬스케어 스타트업 프로덕트 디자이너 업무 시간이 단축되고, 제가 가진 표현의 폭이 확장되었다고 느낍니다. / 에이전시 프로덕트 매니저 실무에서 데이터를 다루며 LLM기술을 적극 활용하고있어 직접적으로 체감하고 있습니다. / 선임 연구원 기획자의 입장에서, 예전에는 '어떻게 만들까'가 주된 고민이었다면, 이제는 '무엇을 어떻게 물어볼까'라는 새로운 고민이 더해진 느낌입니다. 초기 아이디어 스케치부터 세부 기획까지, AI의 도움으로 작업 흐름이 훨씬 유연해지고 사고의 폭이 넓어졌어요. / 프로덕트 디자이너 AI는 저에게 '속도'와 '확장'의 변화를 가장 크게 체감하게 해주었습니다. 예전에는 하나의 아이디어를 실현하기 위해 많은 시간이 필요했다면, 이제는 AI 도구를 통해 기획, 시각화, 편집 등 다양한 과정을 훨씬 빠르게 진행할 수 있게 되었습니다. / 공예 전공 대학생 일하는 방식이 가장 많이 바뀌고 있는 것 같고, 그로 인한 사고체계나 프로세스도 함께 변하는 것을 느끼고 있습니다. / 파트너 컨설턴트 VP 2) 산업 구조와 생태계의 변화 생산성 증가를 체감하면서 동시에 정말 많은 일자리가 사라지겠다는 생각을 하고 있습니다. / 프로덕트 매니저 MidJourney, Runway, Kling 같은 도구를 통해 이미지와 영상 중심의 콘텐츠 생성이 훨씬 빠르고 직관적으로 이루어지고 있고, LLM 기반의 에이전트와의 인터랙션을 통해 창작 및 의사결정 과정도 변화하고 있습니다. 개발 측면에서는 Cursor를 활용해 AI와 협업하며 코드를 작성하고, Blender나 프리미어 같은 디자인 툴에서도 MCP(Model Control Panel)를 이용해 반복 작업과 프로세스를 자동화하고 있습니다. 반복 작업의 프로세스 자동화 흐름이 뚜렷해지며 전 산업에 걸쳐 실질적인 전환이 이루어지고 있음을 실감합니다. / 디자인과 교수 AI 시대에 맞는 비즈니스 모델을 찾고 있는 개발자입니다. 너무나 빠르게 변화하는 모습에 빠른 적응도 필요해요. / IT 스타트업 대표 디지털 웹에이전시 대표로서, 기존의 에이전시 모델로는 시장에서 살아남기 어렵다는 판단이 듭니다. / 웹 에이전시 대표 3) 기술과의 관계와 일상에서의 습관의 변화 어느새 실제 프로덕트를 설계하고 만드는데 AI 도구를 자연스럽게 찾게 되는 저를 발견하고 있어요. / 교육 스타트업 프로덕트 디자이너

안녕하세요, 컴패노이드 랩스 윤형근 파트너입니다. 저는 이번에 일본 요코하마에서 열린 HCI (Human-Computer Interaction, 인간-컴퓨터 상호작용) 분야의 최대 규모의 국제 컨퍼런스인 CHI 2025에 참석했습니다. 저희 컴패노이드 랩스에서는 CHI 2025에서 열린 Meta-Research in HCI 워크샵에서 페이퍼를 발표하게 되어 제가 대표로 참석하였고, 워크샵 이후에 열리는 CHI 2025의 메인 컨퍼런스에서도 다양한 연구를 볼 수 있었습니다. 이번 CHI 2025는 일본에서 열린 만큼 전체 참석자의 47%가 아시아-태평양 지역에서 참석하였고, 참석자도 5675명이라는 기록적인 숫자를 달성했습니다. 이 때문에 컨퍼런스 등록이 사전에 마감되는 일이 발생하였고, 그만큼 AI시대의 HCI에 대한 관심이 증가하고 있고, 이 분야에 기여하는 연구자가 많아지고 있다는 것을 느낄 수 있었습니다. 한국과 가까운 일본에서 열려서 그런지 한국에서도 굉장히 많은 참석자가 오셨다는 것을 체감할 수 있었고, 한국 기관과 기업의 연구자 분들께서도 페이퍼를 통해 컨퍼런스에 기여를 많이 하셨다는 것을 눈으로 확인할 수 있었습니다. 특히 한국에서 큰 규모의 HCI 커뮤니티를 구축한 대표적인 교육 및 연구기관인 KAIST에서는 정규 논문만 46개를 발표했으며, 뿐만 아니라 서울대학교, 연세대학교, 고려대학교, 중앙대학교, 서강대학교 등의 종합대학, POSTECH, GIST, UNIST, DGIST 등의 과학기술원 및 과학기술특성화대학에서도 CHI 2025에 정규 논문, Late-Breaking Work, Interactivity, 워크샵 등으로 상당한 기여를 했습니다. 기업의 경우에는 기관에 비해서는 아직까지 많은 기여가 있지는 않았지만, 네이버에서 총 8편의 정규 논문을 발표하고, 삼성에서도 정규 논문과 Late-Breaking Work를 발표하는 성과가 있었습니다. 저희도 워크샵에서 Position Paper를 발표하면서 일부 기여를 할 수 있어서 기뻤습니다. 이처럼 한국에서도 HCI 분야에 대한 중요성과 인식이 점점 높아지고 있다는 것을 느낄 수 있었습니다. 이번 Spotlight에서는 제가 참여한 워크샵인 Meta-Research in HCI 워크샵에 대한 이야기와 제가 CHI에서 보았던 연구를 위주로 AI 시대의 상호작용이 어떻게 달라질 수 있을지 이야기를 해보겠습니다. First Workshop on Meta-Research in HCI: HCI 연구를 연구하다. 제가 컴패노이드 랩스를 대표하여 참여하고, 발표했던 워크샵은 "Meta-HCI: First Workshop on Meta-Research in HCI"라는 워크샵입니다(이하 Meta-HCI 워크샵). CHI에서 꽤 많은 워크샵이 매년 주기적으로 진행되는데, Meta-HCI 워크샵은 CHI 2025에서 처음으로 열린 워크샵입니다. 해당 워크샵은 이름 그대로 HCI 분야에 대한 메타 연구를 진행하는 워크샵으로, 쉽게 말하자면 HCI 연구에 대한 연구를 의미합니다. 즉, HCI 연구를 어떻게 하고 있는지, 어떻게 평가하고 있는지 등 연구 관행에 대해 연구하고, 이에 대해 인사이트를 전달하는 연구를 공유하는 자리입니다. 워크샵의 개최 목적 중 하나는 HCI 연구에 대한 메타 연구는 아직 CHI를 비롯해 HCI 컨퍼런스에서 제대로 다루어지지 않고 있고, 특히 LLM을 비롯한 여러 생성형 AI가 연구에 스며드는 과정에서 연구 프로세스나 연구 관행에 대해 성찰하고, 논의를 하는 것이었습니다. 이 점에서 굉장히 목적에 공감이 되었고, 특히 컴패노이드 랩스는 HCI와 UX 리서치 프로세스를 개선하는데 관심이 있기에 해당 워크샵에 논문을 내고, 참여하게 되었습니다. 워크샵은 약 30명의 연구자가 참여했으며, 먼저 서로를 소개하는 시간과 키노트로 시작되었습니다. 워크샵답게 일반적인 세션보다 소프트한 분위기에서 2명씩 짝을 지어서 서로에 대해 간단히 소개하고, 모두에게 상대방에 대한 정보를 공유하는 시간으로 시작이 되었습니다. 이후에는 ITU-Copenhagen의 Elisa Mekler 교수님께서 "Questionable Meta-Research Practices in HCI"라는 주제의 키노트가 있었습니다. 키노트에서는 메타 연구에 대해서도 수많은 연구 관행이 있으며, 이에 대해서 돌아볼 필요가 있다는 것을 강조했습니다. 구체적으로는 1) 복제가능성과 투명성에 대한 지나친 강조, 2) 연구 관행을 무조건 문제로 바라봄, 3) 다른 분야의 연구 관행을 그대로 이식, 4) HCI 메타 연구에 대한 2차적 영향 무시, 5) 메타 연구의 어조와 표현 방식, 6) 메타 연구가 해결책이라는 사고 방식, 7) 논문과 연구관행이 다를 수 있다는 점 간과 등 7가지의 지점이 있었습니다. 따라서 메타 연구도 돌아볼 필요가 있고, 어쩌면 메타 연구에 대해서도 메타 연구를 준비할 필요가 있다는 점을 강조했습니다. 메타 연구에 집중하다보면, 기존의 연구 관행에 대해서 무조건 비판적으로 바라보거나, 이를 무시하는 경향이 생길 수도 있는데, 이점에 대해서 주의를 주고, 향후 논의에서도 메타 연구를 통해 더 나은 연구와 개선책을 찾는 방향에 집중할 수 있는데 도움을 준 키노트였습니다.

UX 혁신 지주회사 Companoid Labs 의장 장진규 입니다. 일론 머스크가 이끄는 xAI가 Grok3를 전격 발표 했습니다. Deep Research로 대표되는 최근의 Open AI, Perplexity, 그리고 xAI의 전쟁을 보며 '리서치' 라는 분야에 대한 생각을 다시금 해보게 됩니다. 모두가 공통적으로 놀라는 점 중 하나는, AI 기술이 해내는 리서치가 제법 인간 리서처의 영역을 잠식할 수 있을 것이라 생각될 정도로 잘 정리된 형태로 지식과 인사이트를 전달해준다는 점입니다. 하지만, 여전히 깊이감 있는 리서치 내용과 인사이트를 담아내기엔 부족함이 있습니다. 최소한 정보적인 측면에서의 전달력은 AI가 일정 수준을 담보하지만, 사용자가 리서치를 수행하는 전체 여정에서의 역할과 프로세스를 이해하며 교감하는 리서치가 되려면 인터랙션 디자인(Interaction Design) 측면에서의 고민이 필수죠. 차세대 UX는 이러한 측면에서 단순히 UI 디자인에 그치지 않고, 새로운 인터랙션 방식에 대한 설계(architecting)와 인간의 커뮤니케이션 방식에 대한 이해(understanding)가 뒷받침 되어야 합니다. 여러분은 앞으로의 UX를 어떻게 바라보시나요? 고민이 많으시다면, 이제 HCI 칼리지에서 이 고민을 함께 풀어가보세요. Chairman at Companoid Labs Dean at CIT Dr. Alan Jinkyu Jang

안녕하세요. UX 혁신 지주회사 Companoid Labs 의장 장진규 입니다. ChatGPT를 개발한 Open AI가 슈퍼볼 광고를 통해 기술력과 더불어 UX의 중요성을 알렸습니다. 아시다시피, ChatGPT는 IT 분야에서 역사적으로 유례 없이 빠른 사용자 확보로 4억명 이상이 사용하지만 그 경험이 여전히 특정 영역에 머무르고 있지 않느냐는 의문이 있어 왔습니다. 슈퍼볼 광고에서 Open AI는 마치 애플이 Connecting the Dots 광고를 고려한 듯한 느낌입니다. 수 많은 점을 활용해 인류의 발전사를 표현하고, 마지막에 진보의 시작점으로부터 ChatGPT가 사용자 경험 혁신으로 세상을 바꾸고 있음을 이야기 합니다. 이러한 마케팅을 기획한 Open AI 라우치 CMO는 지능의 시대에 그 시작점이 ChatGPT일 것이라는 점을 강조하였다고 합니다. AI Agent의 대표격인 ChatGPT의 이번 슈퍼볼 광고는, 더이상 모바일 시대가 아닌 지능의 시대로의 변화가 일어났다는 것을 의미하며 이것이 곧 사용자 경험 혁신이 될만한 새로운 상호작용 디자인의 필요성을 강조하고 있기도 합니다. 여러분은 어떤 생각을 가지고 계신가요? 아직 모바일 시대를 디자인 하고 있다면, 이제 HCI (Human-Computer Interaction)가 AI와의 상호작용 디자인을 위한 해결책을 제시해 줄 것입니다. Chairman at Companoid Labs Dean at CIT Dr. Alan Jinkyu Jang

UX 혁신 지주회사 Companoid Labs 의장 장진규 입니다. 최근 관심 갖고 계시는 Open AI의 Operator와 Deep Research, 그리고 중국의 DeepSeek R1에 대한 이야기를 하고자 글을 실어 달라고 요청 했습니다. 스타트업 투자자로서도, 또 Next Internet Communicator 스타트업 Herbert Computer, Inc.를 설립하면서 HCI (Human-Computer Interaction), 그리고 사용자 경험(User Experience, 이하 UX)의 미래에 대해 이야기를 많이 합니다. 우리는 지금 변곡점에 서 있습니다. AI 기술이 단순히 모델 경쟁을 넘어 일상에 어떻게 프로덕트의 인프라스트럭처로 활용될 것인가의 차원이 되고 있습니다. 그리고 이러한 여정의 중심에서 아직도 모바일, 플랫폼, 커머스 와 같은 기존 산업 모델의 관성에 젖어 일하고 있는 많은 현업자들이 직업을 잃고 있습니다(관련기사: 일자리가 아닌 '업'을 없앤다... AI발 일자리 파괴 현실화). 이번 HCI 칼리지 제7기 모집에서 HCI 디자인 방법론 과목을 런칭하게 된 것은, 아직 우리나라의 많은 현업자들과 대학생, 대학원생, 취준생들이 UX 분야의 변화를 전혀 체감하지 못하고 있거나 대응하지 못하는 상황을 극복하고자 입니다. AI 기술은 우리가 관습처럼 하던 GUI 디자인의 종말, UX 설계의 패러다임 변화를 불러오고 있습니다. 여러분은 LLM 기반의 기술이 상호작용하는 인터넷 환경에서 대화를 통해 여행상품을 찾고 택시를 부를 수 있는 상황으로 가는데도 우버나 에어비앤비를 계속 쓰시겠습니까? 우리는 주판을 튕기던 시절의 익숙하고 능숙한 주판 능력을 뽐내던 은행원의 직업이 사라지는 것을 보며, 동시에 모두가 편안하게 모바일로 금융 서비스를 경험하고 있습니다. AI 기술은 모바일 앱의 종말, 로봇과 디지털 헬스케어의 분야의 지능화, PC를 기반으로 하는 모든 일(task)의 방식에 변화를 불러오고 있습니다. 여기에 필요한 UX 설계는 기존의 그것들과는 차원이 다를 것입니다. 2025년, 미래를 준비하고 계신지 궁금합니다. Chairman at Companoid Labs Dean at CIT Dr. Alan Jinkyu Jang

SF49 STUDIO 안녕하세요! 🤚 SF49 STUDIO 의 Technical Artist 이진형 입니다. 최근 미국 라스베이거스에서 열린 소비자 가전 전시회 CES 2025에 맞추어 SF49는 다양한 신제품들을 조명하며, Gen AI를 활용하여 제품의 핵심적인 사용자 경험(User Experience)과 비주얼을 강조하는 다양한 테스트 작업을 진행중에 있습니다. 앞으로 SF49 블로그에서 인스타그램보다 여유 있게 SF49의 다양한 시행착오와 Gen AI를 활용한 디자인 철학을 공유할 예정입니다. 과정을 단순히 소개하는 것이 아니라, SF49가 어떤 방식으로 접근하고 해결해 나갔는지에 대한 인사이트를 담아갈 계획이니 많은 관심 부탁드립니다. 이번 시리즈의 첫 번째 주인공은 Razer의 최신 게이밍 노트북 Razer Blade 16입니다. Razer는 이번 CES 2025에서 브랜드 역사상 가장 얇고 강력한 게이밍 노트북을 선보였으며, 저는 이 제품의 핵심 UX 및 비주얼을 효과적으로 전달하기 위해 다양한 시도를 진행하였습니다. 1. 역대 가장 얇은 Razer Blade 16 이번에 공개된 Razer Blade 16은 이전 모델 대비 더욱 얇고 가벼워졌습니다. 이러한 특성을 시각적으로 강조하고 제품의 슬림한 디자인을 돋보이게 하는 비주얼을 제작했습니다. 이 과정에서 중점적으로 고민한 것은 '어떻게 하면 제품의 얇은 형태가 유지되면서 동시에 가볍다는 느낌까지 줄 수 있을까?' 였습니다. 📌 작업 과정 & 인사이트: ComfyUI를 기반으로 Flux.1 Dev의 Fill과 Redux 기능을 활용해 기존 Razer Blade 16 공식 이미지의 비주얼을 확장 노트북의 얇은 두께가 잘 드러나는 각도를 유지하면서, '가벼움'이라는 개념을 직관적으로 전달하기 위해 배경에 깃털을 추가 무게감을 덜어내면서도 제품의 장점을 잘 보여줄 수 있는 심플한 색감과 조명을 고민 실험적 R&D 차원에서 진행된 만큼, 일부 원본 이미지 화질이 열화되는 문제 발생 → 향후 블로그 포스트에서 업스케일/인페인팅을 활용한 품질 개선 방법 공유 예정

One Day Discovery를 소개합니다! CIT (Companoid Institute of Technology)의 원데이 칼리지(One Day College) 프로그램인 원데이 디스커버리(One Day Discovery, ODD)는 인간과 기술, 그리고 사용자가 경험하게 될 미래에 대한 생각과 관점을 모더레이터들과 함께 나누는 원데이 디스커버리 프로그램입니다. 가벼운 마음으로 최근 화두, 새로운 기술과 사회에 대한 지식을 얻어가고, 다른 사람들과 주제에 대해 논의하며 생각을 넓혀보세요! 안녕하세요, 컴패노이드 랩스 윤형근 파트너입니다. 저는 최근에 Companoid Labs의 사내독립법인(CIC)인 CIT (Companoid Institute of Technology)에서 새롭게 런칭한 원데이 칼리지(One Day College, ODC) 프로그램에서 <AI 제작 콘텐츠 홍수에 대처하고, 의미있게 상호작용하기>라는 주제로 원데이 디스커버리(One Day Discovery, ODD) 프로그램을 모더레이로서 총 4회에 걸쳐 진행했습니다. 해당 ODD 프로그램에서는 모더레이터의 주제에 대한 이슈와 관련 연구 소개 뿐만 아니라 참가자 분들의 열띤 토의를 통해 의미있는 이야기를 나누었습니다. 오늘 Spotlight 포스트에서는 4번에 걸쳐 진행한 ODD에서 논의된 핵심을 정리하여 소개하고자 합니다. ODD에서는 어떤 논의가 이루어졌나요? 최근 생성형 AI의 눈부신 발전 덕분에 우리는 다양한 생성형 AI 서비스를 일상에서 만나고 있습니다. 그리고, 이러한 서비스를 통해 실제 텍스트를 작성하고, 이미지를 제작하며, 더 나아가 음악이나 영상을 제작하기도 합니다. 하지만 생성형 AI 콘텐츠가 넘쳐나면서 인터넷과 소셜미디어는 AI가 제작한 콘텐츠 홍수의 늪에 빠졌습니다. AI가 제작한 콘텐츠는 유용하고 유익한 정보를 전달할 수 있지만, 때로는 불필요하거나 불확실하고, 의미 없는 콘텐츠를 제작하기도 합니다. 이러한 AI로 제작한 콘텐츠를 구분하는 방법은 여전히 과제로 남아있는 상황입니다. 그래서 이번 ODD에서는 4회에 걸쳐 이러한 AI 제작 콘텐츠를 구분하고, 생성형 AI를 활용하여 인터넷과 더 효과적으로 사용하는 사용자 관점의 전략과 방법에 대해 알아보았습니다. ODD를 통해서 생성형 AI가 제작하는 콘텐츠의 특징과 활용 방안 뿐만 아니라 이러한 콘텐츠를 판별하는 방법에 대한 힌트, 그리고 의미있게 활용하는 방법에 대해 논의해 볼 수 있었습니다. AI가 생성한 콘텐츠의 특징은 무엇이고, 사람들은 어떻게 바라볼까? 먼저, 생성형 AI에 대해 알아보겠습니다. 생성형 AI는 AI 모델이 학습한 데이터의 확률 분포를 기반으로 새로운 형태의 콘텐츠를 생성하는 모든 유형의 인공지능을 의미합니다. 생성형 AI에 대한 연구는 예전부터 이어졌지만, 사용자가 직접적으로 생성형 AI 서비스를 활용하게 된 계기는 2022년에 이루어진 OpenAI의 ChatGPT의 등장이었습니다. ChatGPT라는 사용자 대상 서비스와 채팅 인터페이스를 통해 실제 사용자가 생기면서, 비로소 생성형 AI의 능력을 체감할 수 있게 되었습니다.

안녕하세요, 컴패노이드 랩스 파트너 윤형근 입니다. 저는 최근에 캐나다 밴쿠버에 다녀왔습니다. 밴쿠버를 다녀오게 된 이유는 이번에 개최된 NeurIPS (뉴립스, 신경정보처리시스템학회) 2024의 경진대회(competition) 세션에 참가하기 위함입니다. 지난 2024년 12월 10일부터 15일까지 캐나다 밴쿠버에서 NeurIPS 2024가 열렸습니다. NeurIPS는 AI 및 머신러닝 분야 최고 권위의 국제학술대회로, 올해 열린 NeurIPS 2024에서는 1만 5천명 이상의 많은 AI 연구자 및 개발자가 모여서 자신의 연구에 대해 발표하고, 디스커션을 진행했습니다. AI 연구자 및 개발자 뿐만 아니라, 스타트업 창업자, VC 관계자, AI 관련 분야 종사자 등 다양한 직군과 직무의 사람들도 참여할 만큼 AI 분야에서 가장 많은 관심을 받는 학술대회 중 하나입니다. 저희 컴패노이드 랩스는 경진대회 중 하나인 "The Concordia Contest: Advancing the Cooperative Intelligence of Language Agents" (이하 Concordia Contest)에서 Top 5 파이널리스트 및 최종 3위에 올라 제가 참가하여 발표를 했습니다. Concordia Contest에서 진행된 워크샵에서는 에이전트에 대한 소개 뿐만 아니라 협력지능과 사회적 에이전트에 대한 다양한 논의가 이루어져서, 앞으로 에이전트가 어떤 형태로 사회에서 상호작용해야 하는지에 대한 약간의 힌트를 얻을 수 있었습니다. 저는 컴패노이드 랩스 파트너, CTO, 공동 창업자 등 다양한 정체성을 가지고 있지만, 한편으로 HCI (Human-Computer Interaction, 인간-컴퓨터 상호작용) 연구자를 제 중요한 정체성 중 하나로 인식하고 있습니다. 과거부터 지금까지 지속적으로 HCI 관점에서 연구를 해오고, AI 기술과 에이전트를 바라본 만큼, 이번 Spotlight에서는 Concordia Contest 워크샵에서 논의된 에이전트의 협력과 사회적 상호작용에 대해 HCI 연구자의 관점에서 생각을 나누고자 합니다. The Concordia Contest 소개 Concordia Contest는 NeurIPS 2024에서 개최되었으며, Cooperative AI Foundation과 구글 딥마인드(Google Deepmind)가 주관하고 후원했습니다. Concordia Contest는 구글 딥마인드에서 개발한 Concordia 프레임워크를 활용하여 텍스트 기반의 시뮬레이션 환경에서 협력 지능(Cooperative Intelligence)을 발전시키는 언어 모델 기반 단일 에이전트 설계에 도전하는 대회입니다. 여기서 협력 지능은 AI 에이전트가 자신의 목표를 달성하면서 동시에 사회적 효용을 증진시킬 수 있는 능력을 의미합니다. 이번 Concordia Contest는 대회 기간 동안 총 197명의 참가자가 참여할 정도로 엄청난 관심을 보여주었습니다. 그 가운데 총 25팀이 최종 평가 단계에서 에이전트를 제출했고, 5개의 팀이 Top 5 파이널리스트에 올라 발표를 진행했습니다. 저희 컴패노이드 랩스에서 개발한 에이전트도 Top 5에 올라 제가 발표에 참여하게 되었고, Concordia Contest 워크샵에서 공개된 최종 순위에서 3위에 올랐습니다. 그럼, 본격적으로 NeurIPS 현장에서 진행된 Concordia Contest 워크샵과 저희 에이전트, 그리고 다른 에이전트에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 협력 지능을 측정하는 이유와 방법 가장 먼저 <Measuring Cooperative Intelligence: How & Why>라는 주제를 바탕으로 Cooperative AI Foundation의 리서치 디렉터인 Lewis Hammond의 초청 발표가 진행했습니다. 해당 발표는 협력 AI (Cooperative AI)에 대한 소개를 바탕으로 협력 지능을 측정하는 이유와 방법을 소개했습니다. Lewis Hammond는 세상은 앞으로 지능형 에이전트가 일상적인 환경부터 고위험 환경까지 다양한 환경에서 서로 다른 에이전트, 인간과 상호작용하게 될 것이며, 협력을 통해 위험을 줄이고 효용을 창출해야 한다고 설명했습니다. 따라서 협력적인 에이전트와 AI 시스템을 만들기 위해서는 협력 지능의 측정이 필요하며, 이를 어떻게 측정해야 하는지 논의가 필요하다고 이야기했습니다.

TALK INFO 대담 대상자: 볼타 창업자 이문혁 대담 일시: 2024. 07. 15. 월요일 대담 장소: 컴패노이드 랩스 HQ 대담 형태: 대면 HIGHLIGHT 컴패노이드 랩스와 함께 하게 된 계기는? 앞선 경험이 창업에 미친 영향은? 어떻게 문제를 뾰족하게 정의할 수 있었나? 초기 문제 정의가 바뀌고 있는가? 공동 창업자와 초기 멤버 합류 과정은? 세금계산서로 어느 영역까지 문제를 해결할 수 있을까? 고객사들은 어떻게 유입되고 있나? 핀테크 시장에서의 consolidation 현상에 대한 견해는? 세금계산서 다음으로 해결하고자 하는 문제는? 컴패노이드 랩스의 의미와 창업자들에게의 조언은? 대담자의 변: 안녕하세요, 창업자들과 나누는 대담을 진행하는 호스트 장진규 입니다. 이번 대담을 시작으로 앞으로 저희 UX 지주회사의 ANGLE (앵글) 스튜디오 패밀리사 창업자들의 이야기를 들을 예정입니다. 인터뷰가 아닌 대담인 이유는, 어떤 특정 목적을 가지고 파고 드는 질문을 하는 것이 아니라 창업자와 편안하게 잡담 나누듯 생각을 들어보는 형태로 이야기를 나누기 위함입니다. 이 대담을 통해 ANGLE 스튜디오가 함께 하는 창업자들의 생각과 사고 방식을 엿볼 수 있는 시간이 되길 기원합니다.

TALK INFO 대담 대상자: 디비디랩 창업자 강지수 대담 일시: 2024. 07. 11. 목요일 대담 장소: SLTD Malong Gangnam 대담 형태: 대면 HIGHLIGHT 어려운 창업을 선택한 이유는? 디비디랩의 변화 계기는 무엇인가? 초기와 현재의 문제 정의 차이점은? 디비디랩이 풀어야 할 문제에 대한 접근 방식의 변화는? 고객사들은 어떤 유형이 많은가? 고객들에게 올바른 방법론과 유저스푼 활용을 어떻게 유도하는가? 디지털 프로덕트로 전환을 결정한 시기는? UX, CX에 대한 시장의 수용성 변화는? 디비디랩의 시장 정의와 유저스푼의 방향성은? ResearchOps 시장의 미래 방향은? 우쥬테스트의 중요성과 미래 방향은? 우쥬테스트의 패널 확보 전략은? 컴패노이드 랩스의 의미는? 창업자들에게 조언한다면?

#리텐션 #지속사용유도 #소셜네트워크서비스 위 주제에 관심이 있다면 꼭 읽어보세요! 사용자로 하여금 서비스의 지속 사용 유도를 위해서는 사용자가 꾸준히 서비스로 되돌아오도록 하는 것을 사용자 리텐션(retention)이라고 부르죠. 서비스의 성공에 있어서 초기 사용자를 확보하는 것 만큼이나 중요한 것은 사용자가 꾸준히 서비스를 사용하도록 하는 것입니다. 오늘 대신 읽어드릴 논문은 2009년에 발행된, 조금 연식(?)이 있는 논문인데요, 리텐션의 적용 범위를 '컴퓨터 기반 소셜 네트워크 서비스(computer-supported social networks)'로 한정하고, 서비스를 지속적으로 사용하게 하기 위한 요인을 분석한 논문입니다. 여기서 언급된 '컴퓨터 기반 소셜 네트워크 서비스'란 사람들끼리 정보를 공유할 수 있는 인터넷 게시판에 조금 더 가깝다고 생각하면 될 것 같아요. 다양한 형태의 소셜 네트워크 서비스가 발달한 현재 상황에 완벽히 적용되기는 어렵겠지만, 서비스의 사용자 리텐션을 유지하기 위한 방법에 관심이 있으신 분들이라면 충분히 인사이트를 얻어 가실 수 있을 것 같습니다. 그럼 오늘도 논문 대신 읽어드릴게요! 📚 리텐션(Retention)이 떨어지는 문제를 어떻게 해결할 수 있을까? 연구팀은 많은 서비스들이 리텐션 저하 문제를 겪고 있다는 것을 발견했습니다. 새로운 사용자를 유치하는 데에는 성공해도, 유입된 사용자들이 지속적으로 서비스를 사용하도록 하는 것이 어려웠죠. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 서비스 지속 사용 의도(intention)와 정보 탐색 요인 간의 관계를 제안하고 검증하였습니다. 선행 연구를 기반으로 가져온 핵심 개념들은 아래와 같습니다. 만족감(Satisfaction) 만족감은 사용자가 서비스를 사용하면서 얻은 전반적인 경험에 대한 만족을 의미합니다. 정보 유용성(Information usefulness) 정보 유용성은 사용자가 해당 서비스에 있는 정보가 얼마나 가치 있고 도움이 된다고 생각하는지를 의미합니다. 정보의 품질(Information quality) 정보의 품질은 사용자가 해당 서비스에 있는 정보가 얼마나 관련 있는지, 적절한지와 같은 정보가 얼마나 질적으로 우수하다고 생각하는지를 의미합니다. 정보 출처의 신뢰도(Source Credibility) 정보 출처의 신뢰도는 사용자가 서비스에 있는 정보에 대한 출처를 얼마나 신뢰하는지를 의미합니다. 정보의 품질에 대한 기대불일치(Disconfirmation of information quality) 정보 품질에 대한 기대불일치는 사용자가 서비스를 사용하기 이전에 해당 서비스의 정보 품질에 대해 가지고 있던 기대와 실제 서비스에 있는 정보를 사용하고 나서 느끼는 정보 품질에 대한 차이를 의미합니다.

#인간AI협력 #신뢰 #의인화 위 주제에 관심이 있다면 꼭 읽어보세요! 미래의 팀워크: AI 동료와 협력하기 회사에 출근해 AI 동료와 커뮤니케이션하며 일하는 풍경, 그려지시나요? 아직은 낯설 수 있습니다. 현재 일상에서 접하는 AI는 인간의 통제 아래, 특정 과제만 수행하는 '도구'로서 존재하니까요. 하지만 AI는 진화 중입니다. 물리 세계의 모든 분야에서 인간과 상호작용할 수 있는 인공일반지능(Artificial General Intelligence, AGI)과 AI를 탑재한 범용로봇(General Purpose Robot, GPR)을 향해서요. '도구'를 넘어서 '동료'로서 인간과 상호작용하는 AI의 미래, 상상해볼 수 있겠죠? 그래서 준비한 오늘의 논문! 인간과 AI의 협력 환경에서 인간 대 AI 동료에 대한 신뢰를 연구한 논문입니다. 성능만으로 보면 AI는 인간의 유능한 동료가 될 가능성을 충분히 보여주고 있죠. 하지만 인간과 AI의 협력 환경 구축을 방해하는 결정적인 요소가 있다고 합니다. 바로 AI에 대한 인간의 불신이죠. 그럼 AI의 정체를 사람으로 속이면 어떨까요? 간단한 방법으로 보이긴 하는데, 좋은 해결책이 될 수 있을까요? 이제부터 제가 자세히 전해드릴게요! 인간-AI 협력을 위한 핵심 요소, 신뢰 인간 신뢰를 높이기 위해 자주 활용되는 방법으로 의인화(anthropomorphism 또는 human-likeness)가 있습니다. 의인화란, 인간이 아닌 개체에 인간 특성을 부여하는 것을 의미하는데요. 외형, 행동, 대화의 내용, 모달리티, 어휘 등 다양한 측면의 속성이 포함될 수 있습니다. 인간의 신뢰 및 행동 반응에 여러 의인화 속성이 미치는 영향은 인지 분야에서 계속 연구되어 온 주제입니다. 하지만 기존 연구 결과를 현재의 고도화된 AI에 동일하게 적용하기에는 한계가 있습니다. 기존 연구에서 초점을 둔 의인화 대상은 'AI 동료'가 아닌 '컴퓨터 에이전트 형태의 자동화'였기 때문이죠. 또한 기존 연구에서는 에이전트 정체를 속이는 조건이 아니었기 때문에, 연구진은 에이전트의 정체가 인간-AI 협력에 미치는 영향을 폭넓게 연구할 필요가 있다고 보았습니다. 그래서 아래와 같은 연구 문제를 설정했어요. RQ1. 인간이 AI 동료와 협업할 때, AI가 아닌 인간 동료와 협업한다고 오인한다면, 동료에 대한 신뢰도 및 인간-AI의 공동 성과가 향상되는가?

#행동변화 #디지털컴패니언 #HCI 위 주제에 관심이 있다면 꼭 읽어보세요! 데이터로 스스로를 이해할 수 있을까? 하루 동안의 걸음 수, 심박수 등을 실시간으로 측정하는 헬스케어 분야의 '피트니스 트래커'는 우리의 행동을 더 잘 이해하고 건강한 삶을 계획할 수 있도록 돕습니다. 이러한 기술 덕분에 우리는 자신의 데이터를 실시간으로 파악할 수 있고 더 건강한 삶을 계획할 수 있게 되었죠. 그런데, 오늘 볼 연구에서는 이런 트래킹 기술들이 충분히 활용되지 못하고 있다고 이야기합니다. 우선, 데이터만 보여주는 경우 사용자는 그것이 무슨 의미인지 잘 알지 못합니다. 예를 들어, '오늘 걸음 수: 1만 보'라는 데이터를 보아도 걸음 수에 대한 감이 없는 사용자는 하루에 만 보를 걷는 것이 자신에게 적당한지, 적당하지 않은지 확신이 서지 않겠죠. 또한, 현재의 트래킹 기술들은 사용자와의 충분한 인터랙션을 제공하지 못하고 있습니다. 대부분의 트래킹 기술은 사용자가 목표를 달성했을 때에만 알림을 제공합니다. 실시간 걸음 수를 확인하고 싶은 사용자는 매번 건강 앱에 들어가 확인해야 하는데, 번거로운 과정을 계속 거치는 사용자들은 금방 서비스 사용을 중단합니다. 실제로 절반 정도의 사용자는 6개월 내로 피트니스 트래커 사용을 중단하고, 세 명 중 한 명은 첫 3개월 사용 후 피트니스 트래커 사용을 완전히 중단한다고 합니다. 행동 변화의 열쇠, 동반자 경험(Companoid Experience) 그렇다면 트래킹 기술을 어떻게 사용해야 사용자의 행동을 변화시킬 수 있을까요? 본 연구에서는 '동반자 경험(Companoid Experience)'를 그 해답으로 제시합니다. 마치 인간 동반자와의 관계가 사람의 생각과 행동을 변화시키듯, 컴퓨터와 사람도 인간 관계와 유사한 동반자 관계를 쌓을 수 있다고 이야기합니다. 영화 <Her>에서 주인공 테오도르는 인공지능 비서 사만다를 동반자로 받아들인 후, 서서히 변화를 맞이합니다. 아내와의 별거 후 우울감에 빠져 있던 테오도르는 해변으로 휴가를 가거나, 사만다의 도움으로 새로운 사람을 만나기도 합니다. 사만다는 방대한 데이터를 기반으로 그 누구보다 테오도르를 잘 이해하기에, 테오도르의 행동을 변화시킬 수 있었던 것이죠. 실험 설계 및 구조

안녕하세요! 따뜻한 봄을 맞아 ODD를 진행한 컴패노이드 랩스 크루 허유정 입니다. 오늘 제가 전해드릴 내용은 지난 3월 16일 진행한 One Day Discovery 세션(이하 ODD) <LLM 길들이기>입니다. 인공지능과 대화 잘 되시나요? '챗GPT'가 등장한 이후로 여러 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)이 줄지어 공개되었습니다. 지난 3월 초에는 Anthropic에서 공개한 'Claude 3'로 한차례 떠들썩했죠. Claude 3는 멘사 IQ 테스트 결과 최초로 IQ 100을 넘은 모델이라고 하는데요. 인간의 지능 수준을 넘어선 모델이 등장할 날도 머지않은 것 같네요. 이렇게 빠르게 LLM 성능이 발전하는 모습을 보면, 사용자로서는 자연스럽게 궁금해집니다. "어떻게 효과적으로 사용하지?", "더 나은 답변을 받으려면 어떻게 해야 할까?"와 같은 활용법에 대한 궁금증이죠. 이런 궁금증을 함께 해소하고 싶었던 허유정 크루는 Sondos Mahmoud Bsharat 등이 작성한 논문 "Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4"의 내용을 나누는 자리를 마련했다고 해요. 그리고 세션에 참여한 UX Lounge 멤버들을 위해 'Prompt Engineering 시무 26조' 스티커도 제작했답니다! 잘 보이는 곳에 붙여놓고 LLM과 대화할 때 참고하면 딱이겠죠? 그럼 지금부터 세션에 대해 자세히 들려드릴게요! 프롬프트 엔지니어링, 생성형 LLM과의 커뮤니케이션 기술 AI 모델과 대화하다 보면 답답해지는 순간이 많지 않으신가요? 생각보다 원하는 답변을 듣기 쉽지 않으셨을 거예요. 원하는 것과 최대한 가까운 결과를 얻으려면 입력할 지시 내용(instruction)을 다듬고 최적화하는 과정이 필요하거든요. 이러한 과정을 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라고 합니다. 챗GPT 등장과 함께 크게 주목 받는 핵심 연구 분야죠. 하지만 LLM의 기능을 최대한 활용할 수 있게 자연어로 지시하는 일은 여전히 어려운 문제예요. 그래서 본 논문의 연구자들은 프롬프트 작성 과정을 간소화, 효율화할 방법을 연구했다고 합니다. 우선 다양한 시나리오와 상황에 적용될 수 있는 보편적인 프롬프트 개선 방법을 수집한 후 분류했는데요. 총 26가지 지시 원칙을 5가지 범주로 분류했습니다.

#모빌리티UX #새로운인터랙션방식 #UX평가지표 위 주제에 관심이 있다면 꼭 읽어보세요! 들어가며 인간과 컴퓨터 간의 인터랙션은 주로 시각 인터페이스를 통해 이루어집니다. 우리는 매일 화면을 통해 정보를 시각적으로 받아들이고, 터치 인터페이스를 통해 상호작용하죠. 그러나 기술의 발전과 함께 우리 주변의 인터페이스 환경은 점점 다양해지고 복잡해지고 있습니다. 미래의 사용자 환경은 인공지능, 가상 현실, 그 외의 새로운 기술들을 통해 다양한 형태의 상호작용으로 이루어질 것입니다. 이에 따라 사용자 경험(UX)을 고려할 때에도, 시각 기반 인터랙션 뿐만 아니라 다양한 방식의 상호작용을 고려할 필요가 있습니다. 오늘 전해드릴 연구에서는 모빌리티 환경에서 제스쳐 기반 인터랙션을 제안하고, 왜 제스쳐 기반의 인터페이스가 기존의 터치 기반 인터랙션보다 더 탁월한지 실험을 통해 입증합니다. 혁신적인 인터랙션 방식에 관심이 많으신 분들, 새로운 인터랙션의 UX를 평가하는 방식이 궁금하셨던 분들은 이 아티클을 흥미롭게 읽으실 수 있을 거예요. 제스처 기반 인터랙션 vs 터치 기반 인터랙션 이 연구에서는 제스쳐 기반 인터랙션(GBI, Gesture-Based Interaction)을 다음과 같은 조건을 충족시키는 인터랙션 방식으로 정의합니다. 어떤 표면에서도 떨어져 있고, 어떤 표면에도 압력을 가하지 않으며, 물질 간 전달되는 것이 없으며, 운동량이 없고, 이동의 자유가 높으며, 자연 감소나 마모가 없고, 햅틱 피드백이 적용되지 않아야 한다. 허공에서 손을 위로 올려 음악 볼륨을 높이고, 손을 까딱여 지도 정보를 불러오는 식이죠. 연구자들은 몇 가지 근거 이론을 기반으로 제스처 기반 인터랙션이 터치 기반의 인터랙션보다 실제로도 더 뛰어나고, 사용자들에게도 어려움 없이 채택될 것이라는 가설을 제시합니다. 여섯 개의 세부 가설을 살펴볼게요.

얼마 전 Kickstarter에서 성공적으로 런칭한 Computer Engineering For Big Babies를 backing 한 것을 받았다. 각설하고, 간만에 아주 좋은 키즈 프로덕트였다. 기본적인 컴퓨터 작동 구조를 아기들이 가장 좋아하는 불을 밝히고 끄는 행위로 학습할 수 있게 만든 놀이북인데, 빨리 흥미를 잃는 아기들임을 감안하면 한번 가지고 놀 때마다 정말 집중해서 꽤 오래 만지고 논다. 생각보다 아기가 흥미를 보이는 것을 보면, 그간 너무 복잡한 UX 설계에 대해 고민해왔구나 하는 생각도 든다. AI 시대를 위한 학습법에 대한 고민을 해온 입장에서 가장 심플하고 가장 인간 본성에 가까운 UX를 설계하는 일은 HCI 연구자로서도, 또 스타트업 투자자로서도 꼭 해보고 싶은 일이다. 발명자 혹은 개발자인 Chase Roberts는 Brigham Young University 출신 컴퓨터 사이언스 전공자로 자기 아이를 위해 만든 프로토타입이 계기가 되어 첫 작품인 CE For Babies를 2년 전 Kickstarter에 런칭했다. 그는 자신의 아기에게 놀잇감으로 프로토타입을 만들었다가 정식으로 사이드 프로젝트를 하게 되었다고 한다. 개인적으로 당시 우리 아기가 3~4개월 밖에 안된터라 구매해도 한참 묵혔다가 줘야할 것 같기에 backing 하지 않아 아쉬웠는데, 이번에 패키지로 아예 backing을 할 수 있게 되었다. 이번에 나온 Big Babies 버전의 정식 명칭은 Sequel로, 6페이지짜리 책에 글자는 거의 없고 D-Latches, a Shift Register, a Multiplexer, a Decoder, and reading and writing from Addressable Memory를 스위치를 켜고 끄며 학습할 수 있도록 구성되어 있다. 기존 Babies 버전이었던 Original은 두 개의 버튼에 NOT, OR, AND, XOR, Latch를 학습할 수 있도록 구성되어 아기들이 페이지를 넘기면서 버튼을 누르다 보면 원리를 이해하게 했다. AI도 결국 컴퓨터가 가진 기본 로직 위에서 작동되는 기술이기에 거의 모든 사고 과정, 논리 전개에 관한 기본 소양을 갖추면 AI를 개발하거나 응용, 활용 등 일상생활에서 AI를 의미 있게 다루는 과정에 도움이 된다. 그러나 어른들이 대부분 AI 기술 자체에 열광하고 흥분하고 주식 투자를 어디에 해야 하나를 논할 때, 가장 중요하고 어쩌면 AI 시대의 주인공이 될 다음 세대에 대한 고민도 보다 잘 할 수 있다면 그 점이 가장 큰 포텐셜을 갖게 되지 않을까 하는 생각이 있다. CE For Big Babies를 마침내 32개월 된 우리 아기에게 쥐어주면서 생각이 많아진다. AI 시대에 인간의 사고력, 논리력은 매우 중요한 키워드가 되었다. AI를 개발하고 활용하는 주체자로 살아가기 위해서 인본주의적 마인드셋 만큼이나 앞으로 삶에서 더욱 고려해야 할 능력이 하나 있다면 생각하고 논리를 전개하는 힘을 기르는 것이다. 어쩌면 인간 자신보다 뛰어난 계산 능력을 보유한 기술의 등장은 인간을 진화하게끔 만들고 있는지도 모른다. 육아를 직접 하면서 영유아~키즈 사이에 디지털로 풀 수 있는 문제들을 많이 발견했지만, 우리 컴패노이드 랩스에서 이 영역을 디지털로 혁신하려는 스타트업을 발굴하지는 못했다. 모두가 스마트폰 어플리케이션 프로덕트만으로 뛰어드는 상황에서, 어쩌면 아주 간단한 아이디어 하드웨어를 베이스로 하거나 스마트폰 어플리케이션만이 중심이 아닌 극초기 키즈테크 스타트업, 팀이 있다면 언제든 아래로 컴퍼니 빌딩을 해볼 수 있다면 좋겠다.

#리뷰 #의사결정 #인지적매커니즘 위 주제에 관심이 있다면 꼭 읽어보세요! 이 기능이 우리 프로덕트에 꼭 필요할까? 혹시 당신의 프로덕트에도 너무 당연해 보여서 존재 여부를 의심조차 해 보지 않은 기능이 있나요? 블로그의 댓글 기능이나, 소셜 미디어의 공유 기능처럼 말이죠. 그러나 대다수의 서비스에 어떤 기능이 있다고 해서 그 기능이 당신의 프로덕트에 반드시 필요한 것은 아닐 수도 있어요. 오히려 당연하게 보이는 기능을 잘 설계하면 혁신적인 사용자 경험을 이끌어 낼 수 있습니다. 오늘 읽어드릴 논문은 리뷰 기능이 사용자에 미치는 영향을 뇌과학적으로 분석한 연구입니다. 커머스 서비스나, 예약 서비스에서 리뷰 기능은 필수적인 것처럼 느껴집니다. 그러나 연구에 의하면, 리뷰 기능을 어떻게 설계하는지가 사용자의 판단에 큰 영향을 미친다고 합니다. 당연해 보이는 기능을 어떻게 설계하거나 개선할지 고민이 되신다면, 객관적인 연구 결과를 참고해 더 근거 있는 의사결정을 할 수 있을 거예요. 리뷰 기능의 긍정적 효과와 부정적 효과 논문에서는 우선 기존의 연구들이 말하는 리뷰 기능의 긍정적인 효과와 부정적인 효과에 대해 설명합니다. 긍정적인 효과로, 리뷰 기능은 집단지성의 효과에 의해 혼자서 의사결정을 했을 때에 비해 더 많은 정보를 가지고 더 세밀한 선택을 할 수 있도록 도와줍니다. 사용자는 평점을 통해 특정 제품이 얼마나 괜찮은지 판단할 수 있고, 더 자세히 직접 사용해 본 사람들의 후기를 읽어 보면서 해당 제품이 나에게 적합한지 알 수 있습니다. 리뷰 기능의 부정적 효과로는 사회적 순응(Social Conformity)이 있습니다. 사회적 순응이란 대중의 의견이 자신의 의견과 다를 때, 자신의 의견을 고수하지 않고 대중의 의견에 따르는 것으로, 휴리스틱(Heuristics)의 일종입니다. 사용자가 리뷰를 확인하며 이것이 사회적 순응을 유도한다고 인지한다면, 어떨까요? 또한, 실제로는 가치가 떨어지는 제품에 이미 긍정적인 리뷰가 많이 형성되어 있다면, 사회적 순응의 악순환으로 그 제품의 실제 가치를 리뷰가 표현하지 못하게 될 수 있습니다. 이러한 부정적 효과가 계속된다면 프로덕트에 대한 사용자의 신뢰도를 감소시킬 것입니다. 실험 방법