본 논문은 AI 시스템 사용이 증가함에 따라, 특히 AI 예측의 질을 평가할 역량이 부족한 사용자를 위해 책임감 있는 AI 사용을 돕는 피드백 메커니즘의 필요성을 강조한다. 기계 번역(MT) 시나리오를 통해, 단일 언어 사용자가 MT 결과물 공유 여부를 결정하는 과정에서, 먼저 피드백 없이, 그리고 네 가지 유형의 품질 피드백(오류 강조 표시, LLM 설명, 역번역, 질의응답(QA) 표)을 제공받은 후 결정하는 과정을 비교 분석한다. 분석 결과, 오류 강조 표시를 제외한 모든 피드백 유형이 의사 결정 정확도와 적절한 의존도를 향상시켰으며, 특히 암묵적 피드백, 특히 QA 표가 명시적 피드백보다 의사 결정 정확도, 적절한 의존도, 사용자 인식 측면에서 더 큰 향상을 가져왔음을 보여준다. QA 표는 유용성과 신뢰도에 대한 평가가 가장 높고, 정신적 부담은 가장 낮았다.
