[논문 리뷰] AI in HCI Design and User Experience

Wei Xu|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 03.

Big Data and Business Intelligence인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 인공지능(AI)이 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 및 사용자 경험(UX) 설계에서 미치는 전환적 역할을 탐구하며, AI가 사용자 연구, 설계 프로세스, 런타임 사용자 경험을 향상시킬 수 있음을 제안한다. AI가 데이터 분석, 상호작용 모델링, 적응형 시스템 분야에 어떻게 응용되는지 기술하며, AI가 더 효율적이고 개인화된, 데이터 기반의 설계 워크플로우를 가능하게 함을 보여준다.

ABSTRACT

In this chapter, we review and discuss the transformation of AI technology in HCI/UX work and assess how AI technology will change how we do the work. We first discuss how AI can be used to enhance the result of user research and design evaluation. We then discuss how AI technology can be used to enhance HCI/UX design. Finally, we discuss how AI-enabled capabilities can improve UX when users interact with computing systems, applications, and services.

연구 동기 및 목표

• HCI에서 사용자 연구 및 설계 평가의 품질과 효율성을 향상시키는 데 AI 기술이 어떻게 기여할 수 있는지 검토하기.
• 프로토타이핑 및 상호작용 모델링을 포함한 설계 프로세스 자체를 향상시키는 AI 기반 방법을 조사하기.
• AI 기반 시스템이 개인화, 적응성, 맥락 인식 능력을 통해 사용자 경험을 어떻게 향상시킬 수 있는지 평가하기.
• HCI 및 UX 작업 전 과정에 AI를 통합하기 위한 종합적인 프레임워크 제공하기.
• 사용자 중심 설계 관행에 AI를 도입함에 있어 발생하는 도전 과제와 기회를 규명하기.

제안 방법

• 사용자 피드백, 사용성 테스트 영상, 설계 자료의 분석을 자동화하기 위해 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 기술을 활용하기.
• 사용자 요구사항과 설계 패턴을 바탕으로 빠른 프로토타이핑 및 인터페이스 생성을 지원하기 위해 생성형 AI 모델 적용하기.
• 강화 학습과 사용자 모델링을 활용해 사용자 상호작용 데이터를 기반으로 실시간으로 시스템 행동을 개인화하기.
• 텍스트, 시각적 자료, 행동 입력을 통합하는 다중모달 AI 시스템을 도입해 시스템의 적응 능력 향상시키기.
• AI 기반 설계 결정과 사용자 경험 적응 과정의 투명성을 높이기 위해 설명 가능한 AI(XAI) 기법 활용하기.
• 기존 HCI/UX 설계 파이프라인(연구에서 배포까지)에 AI 도구를 통합하기 위한 체계적인 워크플로우 제안하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI는 HCI에서 사용자 연구 및 평가의 정확성과 확장성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 AI는 UX 설계 프로세스의 창의성과 효율성을 어떤 방식으로 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 AI 기반 시스템은 개인화와 적응성을 통해 사용자 경험을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 HCI/UX 워크플로우에 AI를 통합함에 있어 핵심적인 기술적 및 윤리적 과제는 무엇인가?
• RQ5 디자이너의 통제력이나 사용자 주도성을 손상시키지 않으면서 AI는 어떻게 사용자 중심 설계를 지원할 수 있는가?

주요 결과

• AI는 인터뷰 원고나 사용성 테스트 관찰 기록과 같은 정성적 사용자 연구 데이터 분석에 소요되는 시간과 노력을 크게 줄인다.
• 생성형 AI 모델은 자연어 기반 설명으로부터 고해상도의 디자인 모ocked업을 생성할 수 있어 초기 단계의 프로토타이핑을 가속화한다.
• AI 기반으로 구동되는 적응형 시스템은 사용자 행동과 맥락에 따라 동적으로 조정됨으로써 사용자 만족도와 작업 성과를 향상시킨다.
• AI 강화 도구를 통해 다양한 사용자 집단에 걸쳐 설계 대안의 평가가 더 스케일링 가능하고 일관성 있게 이루어질 수 있다.
• XAI 기법의 통합은 AI 기반 설계 결정에 대한 신뢰도와 투명성을 높이며, 디자이너와 AI 시스템 간의 협업을 지원한다.
• 장점이 있음에도 불구하고, AI 강화 HCI 워크플로우에서 공정성 확보, 편향 방지, 사용자 프라이버시 유지 등의 과제가 여전히 남아 있다.