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AURA: A Reinforcement Learning Framework for AI-Driven Adaptive Conversational Surveys

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저자

Jinwen Tang, Yi Shang

개요

AURA는 AI 기반 대화형 적응형 설문 조사를 위한 강화 학습 프레임워크입니다. 기존 설문 조사의 개인화 부족 및 AI 챗봇의 정적인 특성을 해결하기 위해, AURA는 LSDE 지표를 사용하여 응답 품질을 정량화하고, 엡실론-탐욕 정책을 통해 질문 유형을 선택하여 실시간으로 개별 사용자에 맞게 적응합니다. 96개의 이전 대화 데이터를 기반으로 초기화된 AURA는 10-15회의 대화 교환을 통해 탐색과 활용을 균형 있게 유지합니다. 실험 결과, AURA는 비적응형 기준선 대비 응답 품질에서 유의미한 개선을 보였으며, 이는 구체화 프롬프트 감소 및 검증 행동 증가에 기인합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
◦
강화 학습을 활용하여 설문 챗봇의 적응성을 향상시킴.
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LSDE 지표를 활용하여 응답 품질을 정량화.
◦
개별 사용자에 맞춘 동적 설문 조사가 가능함을 입증.
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구체화 프롬프트 감소 및 검증 행동 증가를 통해 설문 효율성 향상.
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한계점:
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실험이 특정 환경(캠퍼스 환경)에서 진행되었으므로 일반화에 대한 추가 연구 필요.
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사전 데이터 의존성 (96개의 사전 대화).
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10-15회로 제한된 대화 횟수가 모든 설문 상황에 적합한지 검증 필요.
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