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새로운 연구는 전략적 컨설팅 회사인 Alice Labs와 글로벌 기술 회사 Reaktor가 수행했으며, 연구자들이 ‘알고리즘 피로’라고 부르는 현상을 조명한다. 알고리즘 피로는 개인이 스트리밍 서비스를 브라우징하는 것과 같은 작업을 오랜 시간 수행할 때 발생한다. 이러한 순간에 AI 시스템은 사용자의 기대에 부응하지 못할 수 있으며, 이는 종종 사용자가 피로를 느끼게 한다.
새로운 연구는 세 가지 유형의 AI 상호작용을 식별했다.
- 수동적: 사용자는 알고리즘 시스템에 대해 수동적으로 유지하고 싶어한다.
- 가이드: 사용자는 알고리즘 시스템을 가이드하고 싶어한다.
- 협력적: 사용자는 알고리즘 시스템과 협력하고 싶어한다.
사용자가 선택하는 AI 상호작용 유형은 상황과 사용자가 원하는 것 또는 필요한 것으로 결정되며, 이는 또한 이전의 스마트 기술 경험, 예를 들어 알고리즘 피로와 같은 이전 시스템이 사용자의 필요를 충족하지 못했을 때 영향을 받는다.
연구자에 따르면, AI는 단순한 기술을 넘어서고 있으며, 브랜드는 사용자가 알고리즘과 상호작용하고 경험하는 방식의 중요성을 인식하기 시작했다.
Kirsi Hantula는 Alice Labs의 연구자 중 한 명이다.
“유용한 경우가 많지만, 알고리즘은 여전히 기계적인 한계를 가지고 있다. 사용자가 나쁜 하루를 보낼 때 더 가벼운 것을 보는 것이 필요하거나 사용자의 취향이 시간이 지남에 따라 서서히 발전하고 확장되는 다양한 방식을 이해할 수 없다”라고 Hantula는 말했다.
다양한 AI 기반 장치들이 10년 이상 동안 사용되어 왔기 때문에, 많은 사용자는 이미 불완전한 시스템을 전략적으로 탐색하는 방법을 알고 있다. 즉, 사용자들은 이미 알고리즘 피로에 대처하기 시작했다. 예를 들어, 사용자는 AI 기반 장치를 기본 기능으로 제한할 수 있다. 즉, 음성 활성화 된 보조를 사용하여 단순한 작업을 수행한다.
추천 알고리즘
연구자들은 또한 더 많은 소비자가 추천 알고리즘을 거부하고 외부 영향력을 통해 콘텐츠를 큐레이션하는 방향으로 이동하고 있다고 발견했다. 외부 영향력, 즉 등대는 사용자와 유사한 관심사를 공유하는 다른 개인으로, 이러한 개인은 종종 알고리즘보다 더 신뢰할 수 있다.
연구자들은 회사들이 사용자와 더 강한 관계를 구축하려면 알고리즘 피로를 극복하는 방법을 찾아야 한다고 말한다.
Olof Hoverfält는 Reaktor의 Principal Consultant, Strategy and Business Design이다.
“AI를 재창조하는 것이 아니다. AI는 잘 작동한다”라고 Hoverfält는 말했다. “그것은 시스템 위에 또 다른 계층을 만드는 것이며, 사용자와 알고리즘 사이에 더 빠르고 더 정교한 인간 상호작용을 허용하는 것이다. 그것은 평등이다. 사용자가 결정에 대한 동일한 기관을 부여하여 사용자가 언제 활발하게 참여하고 싶은지 또는 단순히 안내를 받고 싶은지 선택할 수 있도록 하는 것이다.”
“우리는 이것이 또한 윤리적인 문제라고 생각한다. 우리는 인공 지능 시스템이 인간의 삶과 밀접하게 얽혀 있는 경우, 인간의 다样성을庆祝하고 사용자를 알고리즘 결정의 긍정적이고 창의적인 에이전트로 설립하는 방식으로 설계되어야 한다고 생각한다”라고 Hantula는 말했다.
새로운 연구는 Alice Labs와 헬싱키 대학의 소비자 사회 연구 센터 간의 2년간의 협력의 일환으로 수행되었으며, 경제 교육 재단의 지원을 받았다.
