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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 코파일럿에서 사용자 선호도 최적화를 중점적으로 다룹니다. AI 코파일럿이 일상 업무에 더욱 통합됨에 따라 사용성, 효율성 및 사용자 만족도 향상을 위한 개인화가 중요해졌고, 그 중심에는 사용자 선호도를 감지, 해석 및 조정하는 시스템의 능력이 있습니다. 기존의 지능형 어시스턴트 및 최적화 알고리즘 연구는 광범위하지만, AI 코파일럿 내에서의 상호 작용은 아직 미개척 분야입니다. 본 논문은 문헌 검토를 바탕으로 AI 코파일럿의 개념을 정의하고, 상호 작용 전, 중, 후 단계에 걸쳐 선호도 최적화 기법의 분류 체계를 제시합니다. 각 기법의 장단점과 설계적 의미를 평가하며, AI 개인화, 인간-AI 상호 작용 및 언어 모델 적응 분야의 단편적인 노력을 통합하여 사용자 중심적이고 페르소나 인식 AI 코파일럿을 구축하기 위한 통합적인 개념적 기반과 실용적인 설계 관점을 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점:
AI 코파일럿에서 사용자 선호도 최적화의 중요성을 강조하고, 그에 대한 통합적인 개념적 기반과 실용적인 설계 관점을 제공합니다.
상호작용 전, 중, 후 단계에 걸친 다양한 선호도 최적화 기법을 체계적으로 분류하고 평가합니다.
AI 개인화, 인간-AI 상호 작용, 언어 모델 적응 분야의 연구들을 통합하여 시너지 효과를 창출합니다.
한계점:
논문에서 제시된 선호도 최적화 기법들의 실제 효과에 대한 실험적 검증이 부족합니다.
다양한 유형의 AI 코파일럿과 사용자 선호도의 복잡성을 모두 포괄하지 못할 가능성이 있습니다.
개인정보보호 및 윤리적 문제에 대한 논의가 부족합니다.
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