Generative Artificial Intelligence-Guided User Studies: An Application for Air Taxi Services
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저자
Shengdi Xiao, Jingjing Li, Tatsuki Fushimi, Yoichi Ochiai
개요
본 논문은 사용자 연구의 효율성 및 안전성 문제 해결을 위해 생성형 인공지능(GenAI)을 활용한 사용자 경험(UX) 디자인 방법을 제시합니다. 특히, 새롭고 위험 요소가 있는 기술인 에어택시를 사례 연구로 삼아, 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 이미지 및 비디오 생성기를 이용하여 에어택시 여정(ATJ) 시나리오를 생성하고, 72명의 참가자를 대상으로 평가했습니다. GPT-4 기반 스크립트와 시각 자료를 통해 ATJ를 구현하고, 참가자들의 에어택시 이용 의향과 만족도를 분석하여 GenAI가 초기 디자인 단계에서 UX 디자인을 지원하는 데 효과적임을 확인했습니다. 교육 수준과 성별이 이용 의향 및 만족도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, ATJ 만족도는 에어택시 이용 의향에 대한 매개 역할을 하는 것으로 분석되었습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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GenAI를 활용하여 초기 디자인 단계에서 효율적이고 안전하게 사용자 연구를 수행할 수 있는 새로운 방법 제시.
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에어택시와 같은 새로운 기술의 UX 디자인에 GenAI를 적용하여 사용자 요구를 효과적으로 파악하고 반영 가능.
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LLM을 통해 사용자의 에어택시 이용 의향을 높이는 환경 요소를 도출 가능.
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사용자의 교육 수준 및 성별에 따른 UX 디자인 개선 방향 제시.
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ATJ 만족도가 에어택시 이용 의향에 미치는 영향을 규명.
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한계점:
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연구 대상이 에어택시라는 특정 분야에 국한되어 일반화에 대한 한계 존재.
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GenAI 생성 시나리오의 현실성 및 객관성에 대한 추가 검증 필요.
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참가자 수(72명)가 상대적으로 적어 결과의 일반화 가능성에 대한 제한.
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GenAI의 편향성 및 윤리적 문제 고려 필요.
