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Classifying Epistemic Relationships in Human-AI Interaction: An Exploratory Approach

Created by
  • Haebom

저자

Shengnan Yang, Rongqian Ma

개요

본 논문은 지식 집약적 업무에서 AI 시스템의 역할과 사용자의 인식론적 관계에 초점을 맞추고 있다. 기존 HCI 연구에서 제시된 AI 역할 유형론이 사용자의 지식 기여자로서의 역할 변화를 간과하는 점을 지적하며, 연구 및 교육 환경에서 학자 31명을 대상으로 한 인터뷰를 통해 AI와의 인식론적 관계 형성 과정(평가, 신뢰, 협업)을 분석한다. 그 결과, 도구적 의존, 조건부 위임, 공동 행위 협업, 권위 대체, 인식론적 자제 등 다섯 가지 관계 유형을 제시하고, 이러한 유형들이 신뢰 수준, 평가 방식, 과제, 인간의 인식론적 지위 등의 변화에 따라 나타남을 보여준다. 정적인 AI 메타포를 넘어 인간과 AI가 지식을 공동으로 구성하는 과정을 포착하는 정교한 틀을 제시하여 HCI 연구에 대한 시각을 풍부하게 한다는 점을 강조한다.

시사점, 한계점

시사점:
AI와의 인식론적 관계 유형을 체계적으로 분류하여 HCI 연구에 대한 이해를 심화시켰다.
AI가 사용자의 지식 기여자로서의 역할에 미치는 영향을 밝히고, 동적인 관계의 중요성을 강조했다.
인간과 AI의 지식 공동 구성 과정에 대한 새로운 관점을 제시했다.
AI와의 상호작용에서 신뢰, 평가, 협업의 중요성을 보여주었다.
한계점:
연구 대상이 학자 31명으로 제한되어 일반화 가능성에 대한 검토가 필요하다.
특정 분야(연구 및 교육)에 집중되어 다른 분야로의 일반화에 한계가 있을 수 있다.
제시된 다섯 가지 관계 유형의 포괄성 및 배타성에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
AI 시스템의 특성에 따른 관계 유형의 차이에 대한 분석이 부족하다.
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