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더 나은 건강 대 (새 탭에서 열림)

구글 리서치는 제미나이(Gemini)를 기반으로 한 연구용 프로토타입 '웨이파인딩 AI(Wayfinding AI)'를 통해 건강 정보 탐색 경험을 혁신하는 연구 결과를 발표했습니다. 이 시스템은 단순히 질문에 답하는 기존의 수동적인 방식을 넘어, 사용자에게 능동적으로 질문을 던져 구체적인 상황과 의도를 파악함으로써 더욱 개인화되고 정확한 정보를 제공합니다. 연구 결과, 이러한 맥락 탐색형(Context-seeking) 대화 방식은 사용자가 자신의 건강 문제를 더 명확하게 설명하도록 돕고 정보의 신뢰도와 만족도를 크게 높이는 것으로 나타났습니다. ### 기존 온라인 건강 정보 탐색의 한계 * 일반 사용자는 의학적 전문 지식이 부족하여 자신의 증상을 정확한 용어로 표현하는 데 어려움을 겪으며, 검색창에 모호한 단어들을 나열하는 경향이 있습니다. * 현재 대부분의 AI 모델은 단일 질문에 대해 포괄적인 답변만 내놓는 '수동적 답변자' 역할에 머물러 있어, 개인의 독특한 상황이나 맥락을 반영하지 못합니다. * 연구에 참여한 사용자들은 AI가 답변을 바로 내놓기보다 의사처럼 추가 질문을 통해 상황을 먼저 파악하는 '답변 유예(Deferred-answer)' 방식을 더 선호하며, 이를 통해 더 높은 신뢰감과 안도감을 느꼈습니다. ### 웨이파인딩 AI의 3가지 핵심 설계 원칙 * **능동적 대화 가이드:** 매 대화 턴마다 최대 3개의 정교한 질문을 사용자에게 던져 모호함을 줄이고, 사용자가 자신의 건강 상태를 체계적으로 설명할 수 있도록 유도합니다. * **단계별 최선 답변(Best-effort answers):** 추가 질문에 대한 답을 얻기 전이라도 현재까지 공유된 정보를 바탕으로 최선의 답변을 즉시 제공합니다. 다만, 더 많은 정보가 공유될수록 답변의 정확도가 높아질 수 있음을 명시하여 지속적인 참여를 독려합니다. * **투명한 추론 과정:** 사용자의 추가 답변이 이전 답변을 어떻게 구체화하고 개선했는지 그 논리적 과정을 설명함으로써 AI의 판단 근거를 명확히 공개합니다. ### 상호작용을 극대화하는 2단 인터페이스 설계 * 대화 내용과 추가 질문이 나타나는 왼쪽 열과, 상세 답변 및 설명이 표시되는 오른쪽 열로 구성된 2단 레이아웃을 채택했습니다. * 이러한 분리형 UI는 긴 답변 텍스트 속에 핵심적인 추가 질문이 묻히는 현상을 방지하여 사용자가 대화의 흐름을 놓치지 않게 합니다. * 사용자는 자신의 상황이 충분히 전달되었다고 판단될 때만 오른쪽의 상세 정보 패널을 깊이 있게 탐색할 수 있어 정보 과부하를 줄여줍니다. ### 사용자 연구 및 성능 검증 * 130명의 일반인을 대상으로 제미나이 1.5 플래시(Gemini 1.5 Flash) 기본 모델과 웨이파인딩 AI를 비교하는 무작위 사용자 연구를 진행했습니다. * 평가 결과, 웨이파인딩 AI는 정보의 유용성, 질문의 관련성, 상황 맞춤형 답변, 사용자 의도 파악 등 모든 지표에서 기본 모델보다 높은 점수를 받았습니다. * 참가자들은 AI가 질문을 통해 정보를 수집하는 과정이 마치 실제 전문 의료진과 상담하는 것과 유사한 경험을 제공하며, 결과적으로 더 개인화된 느낌을 준다고 평가했습니다. 이 연구는 건강과 같이 복잡하고 민감한 분야에서 AI가 단순히 지식을 전달하는 백과사전 역할에 그치지 않고, 사용자의 길을 안내하는 '길잡이(Wayfinder)' 역할을 수행해야 함을 시사합니다. 향후 AI 서비스 설계 시, 답변의 정확도만큼이나 사용자의 맥락을 이끌어내는 능동적인 대화 설계가 사용자 경험의 핵심 차별화 요소가 될 것으로 보입니다.

REGEN: 자연어를 통한 개인화 (새 탭에서 열림)

Google Research는 추천 시스템이 단순히 다음 아이템을 예측하는 것을 넘어, 자연어로 사용자와 상호작용하고 추천 이유를 설명할 수 있도록 돕는 새로운 벤치마크 데이터셋 'REGEN(Reviews Enhanced with GEnerative Narratives)'을 공개했습니다. 이 데이터셋은 아마존 상품 리뷰 데이터를 기반으로 Gemini 1.5 Flash를 활용해 합성된 사용자 비평과 개인화된 내러티브를 추가하여 구축되었습니다. 연구 결과, LLM 기반의 모델은 자연어 피드백을 통해 추천의 정확도를 높이는 동시에 사용자 맞춤형 설명을 효과적으로 생성할 수 있음을 입증했습니다. ## REGEN 데이터셋의 구성과 특징 * **기존 데이터의 확장:** 널리 사용되는 아마존 상품 리뷰 데이터셋을 기반으로 하되, 대화형 추천 시스템에 필요한 요소들을 Gemini 1.5 Flash로 합성하여 보완했습니다. * **사용자 비평(Critiques):** "더 많은 저장 용량이 필요해"와 같이 사용자가 현재 추천된 아이템을 수정하거나 선호도를 구체화하는 자연어 피드백 데이터를 포함합니다. * **맥락적 내러티브(Narratives):** 단순한 아이템 노출이 아니라, 구매 이유(Purchase reasons), 제품 홍보(Product endorsements), 사용자 선호도 요약 등을 포함하여 추천의 근거를 풍부하게 제공합니다. ## 추천과 생성을 위한 모델 아키텍처 * **하이브리드 방식 (FLARE + Gemma):** 협업 필터링 기반의 순차적 추천 모델인 FLARE가 아이템을 예측하면, 경량 LLM인 Gemma 2B가 해당 아이템에 대한 설명을 생성하는 이원화된 구조를 테스트했습니다. * **통합 모델 (LUMEN):** 단일 LLM이 비평 이해, 아이템 추천, 내러티브 생성을 모두 수행하는 모델입니다. 어휘집과 임베딩 레이어를 수정하여 아이템 ID와 텍스트 토큰을 하나의 생성 과정에서 처리하도록 설계되었습니다. * **공동 작업 수행:** 모델은 사용자의 과거 이력과 자연어 비평을 동시에 입력받아 적절한 아이템을 추천함과 동시에 그에 걸맞은 자연어 설명을 출력하는 엔드 투 엔드(End-to-End) 학습을 진행합니다. ## 실험 결과 및 성능 향상 * **비평의 효과:** 입력 데이터에 사용자의 자연어 비평을 포함했을 때 추천 성능이 일관되게 향상되었습니다. Office 도메인 데이터 기준, 상위 10개 추천 결과 내에 정답이 포함될 확률(Recall@10)이 0.124에서 0.1402로 크게 개선되었습니다. * **LLM의 다재다능함:** REGEN으로 학습된 모델들은 기존의 전문화된 추천 알고리즘에 필적하는 성능을 보이면서도, 사용자의 요구사항을 반영한 고품질의 개인화된 설명을 생성할 수 있었습니다. 추천 시스템의 미래는 단순히 상품을 나열하는 것이 아니라 사용자와 소통하며 맥락을 이해하는 방향으로 나아가고 있습니다. REGEN 데이터셋은 LLM이 추천 엔진의 핵심 역할을 수행할 수 있음을 보여주며, 개발자들은 이를 활용해 더 설명 가능하고(explainable) 대화에 능숙한 차세대 커머스 AI를 구축할 수 있을 것입니다.