본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 자연어 대화를 통해 다양한 작업을 지원하는 보조자, 공동 조종자, 컨설턴트로 활용되는 현실에서, 기존의 선형적인 요청-응답 형식의 비효율성을 해결하기 위해 제안된 Generative Interfaces for Language Models (LLM을 위한 생성적 인터페이스) 패러다임을 제시한다. 이 패러다임은 LLM이 사용자의 질의에 능동적으로 반응하여 보다 적응적이고 상호작용적인 참여를 가능하게 하는 사용자 인터페이스(UI)를 생성하는 방식으로 작동한다. 구조화된 인터페이스 특정 표현과 반복적인 개선을 활용하여 사용자 질의를 작업별 UI로 변환한다. 다양한 작업, 상호작용 패턴 및 질의 유형에 걸쳐 생성적 인터페이스와 기존의 채팅 기반 인터페이스를 비교하는 다차원 평가 프레임워크를 도입하여 체계적인 평가를 수행하였다. 결과적으로 생성적 인터페이스가 대화형 인터페이스보다 일관되게 우수한 성능을 보였으며, 사용자 선호도에서 최대 72% 향상을 보였다.
