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Modeling and Optimizing User Preferences in AI Copilots: A Comprehensive Survey and Taxonomy

Created by
  • Haebom

저자

Saleh Afzoon, Zahra Jahanandish, Phuong Thao Huynh, Amin Beheshti, Usman Naseem

개요

본 논문은 AI 코파일럿(소프트웨어 개발 및 콘텐츠 생성 등의 작업에서 사용자를 돕도록 설계된 상황 인식 AI 기반 시스템)의 개인화, 특히 사용자 선호도 최적화에 초점을 맞추고 있다. 기존의 추천 시스템이나 대화형 에이전트와 달리, 실시간 상호작용이 중요한 AI 코파일럿의 특성을 고려하여 사용자 선호도를 파악, 모델링, 개선하는 방법에 대한 연구를 종합적으로 분석한다. AI 코파일럿의 통합적 정의를 제시하고, 상호작용 전, 중, 후 단계로 구분된 선호도 최적화 전략의 단계별 분류 체계를 제안한다. 선호도 신호 획득, 사용자 의도 모델링, 피드백 루프 통합에 사용되는 기존 및 최신 기술들을 분석하여 적응적이고 선호도를 인식하는 AI 코파일럿 설계를 위한 구조적 기반을 제공한다.

시사점, 한계점

시사점:
AI 코파일럿의 사용자 선호도 최적화를 위한 통합적이고 단계적인 접근법을 제시한다.
상호작용 전, 중, 후 단계별로 적합한 선호도 최적화 전략 및 기술을 분석하여 실질적인 설계 가이드라인을 제공한다.
AI 개인화, 인간-AI 협업, 대규모 언어 모델 적용 분야의 통찰력을 결합하여 AI 코파일럿 설계에 대한 포괄적인 관점을 제시한다.
한계점:
아직 초기 연구 단계이므로, 제안된 분류 체계 및 기술들의 실제 효과에 대한 실증적 연구가 부족할 수 있다.
다양한 유형의 AI 코파일럿과 사용자 선호도의 복잡성을 완전히 포괄하지 못할 수 있다.
특정 기술이나 접근 방식의 장단점에 대한 심층적인 비교 분석이 부족할 수 있다.
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