NEW 금융, 이커머스, 음악 서비스에서 설명가능 인공지능의 추천 설명 방식에 대한 방향 제안 : 위험감수 의사결정 횟수에 따라 구분된 추천 서비스를 기반으로
금융, 이커머스, 음악 서비스에서 설명가능 인공지능의 추천 설명 방식에 대한 방향 제안 : 위험감수 의사결정 횟수에 따라 구분된 추천 서비스를 기반으로
-최서진, 연명흠 (2022)
-산업디자인학연구, 16(4), 62, pp.47-59 Dec, 2022
연구배경 및 목적
인공지능 기술의 발전과 함께 블랙박스와 같은 문제도 지속되고 있다. 이에 설명가능 인공지능에 대한 연구가 진행되고 있지만 분야별로 선호하는 설명방식이 다르다는 연구는 부족했다. 따라서 본 연구의 목적은 위험감수 의사결정 정도에 따라 나뉜 분야별로 설명가능 인공지능의 설명 방식이 다르다는 것을 확인하는 것이다.
연구방법과 절차
본 연구는 금융, 이커머스, 음악 분야에서 설명가능 인공지능이 적용된 추천 서비스 경험을 구체적으로 이해하기 위해 관련 경험자를 인터뷰 대상자로 선정하였다. 대면인터뷰로 1시간 30분가량 설문조사와 심층인터뷰를 진행했으며 인터뷰 결과 분석은 정성적 분석 방법인 글레이저의 근거이론을 활용해 진행했다.
연구결과
금융의 경우 what if 설명 방식이 선호되었고 이에 '본인 정보 기반의 자세한 설명과 다양한 비교 기능이 적용된 추천 설명 방식'을 제안했다. 이커머스의 경우 why 설명 방식이 선호되었고 이에 '정확한 데이터 기반의 빠른 추천 설명 방식'을 제안했다. 음악의 경우 사회적 기반 설명 방식 선호가 높았고 '편리하고 빠른 추천과 상세한 정보 기반 추천 니즈가 공존하는 추천 설명 방식'을 제안했다. 위험감수 의사결정에 따라 금융, 이커머스, 음악 추천 서비스를 구분하고 분야별로 선호되는 설명 방식이 다르다는 것을 확인하고 설명 방식 방향을 제안했다.