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A Fully Generative Motivational Interviewing Counsellor Chatbot for Moving Smokers Towards the Decision to Quit

Created by
  • Haebom

저자

Zafarullah Mahmood, Soliman Ali, Jiading Zhu, Mohamed Abdelwahab, Michelle Yu Collins, Sihan Chen, Yi Cheng Zhao, Jodi Wolff, Osnat Melamed, Nadia Minian, Marta Maslej, Carolynne Cooper, Matt Ratto, Peter Selby, Jonathan Rose

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 자동화된 상담 챗봇을 활용하여 금연 상담을 진행한 연구 결과를 제시합니다. 동기적 면접(Motivational Interviewing, MI) 기법을 적용한 챗봇을 개발하여 106명의 참가자를 대상으로 실험을 진행하였습니다. 실험 결과, 참가자들의 금연 성공 자신감이 평균 1.7점 증가하였고, 챗봇의 MI 준수율은 98%로 인간 상담사보다 높게 나타났습니다. 공감 측정에서는 인간 상담사보다 낮은 점수를 받았지만, 참가자들의 언어 분석 결과 변화에 대한 동기 수준이 높은 것으로 나타났습니다. 이는 LLM 기반 자동화 상담의 가능성을 보여주는 결과입니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 기반 챗봇을 활용한 자동화된 상담의 효과성을 보여줌.
MI 기법을 효과적으로 적용한 챗봇 개발 가능성을 제시.
자동화된 상담 평가 시스템의 유용성을 입증.
접근성이 낮은 상담 서비스에 대한 대안 제시.
한계점:
인간 상담사 대비 공감 능력 부족.
샘플 수(106명)가 상대적으로 적음.
장기간 효과에 대한 추가 연구 필요.
다양한 상담 유형 및 대상에 대한 일반화 가능성 검증 필요.
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