[논문 리뷰] Conversational AI-Powered Design: ChatGPT as Designer, User, and Product

A. Baki Kocaballı|arXiv (Cornell University)|2023. 02. 15.

Artificial Intelligence in Healthcare and Education인용 수 30

한 줄 요약

본 연구는 가상의 디자인 프로젝트를 통해 디자이너, 사용자, 제품 역할을 시뮬레이션하여 인간 중심 설계 프로세스에서 ChatGPT의 역량을 조사하고, 대부분 적절한 응답을 보고하되 일부 단점이 있음을 제시한다.

ABSTRACT

The recent advancements in Large Language Models (LLMs), particularly conversational LLMs like ChatGPT, have prompted changes in a range of fields, including design. This study aims to examine the capabilities of ChatGPT in a human-centered design process. To this end, a hypothetical design project was conducted, where ChatGPT was utilized to generate personas, simulate interviews with fictional users, create new design ideas, simulate usage scenarios and conversations between an imaginary prototype and fictional users, and lastly evaluate user experience. The results show that ChatGPT effectively performed the tasks assigned to it as a designer, user, or product, providing mostly appropriate responses. The study does, however, highlight some drawbacks such as forgotten information, partial responses, and a lack of output diversity. The paper explains the potential benefits and limitations of using conversational LLMs in design, discusses its implications, and suggests directions for future research in this rapidly evolving area.

연구 동기 및 목표

• 대화형 LLM이 디자인 실무에 어떤 영향을 미치는지 조사하여 연구의 동기를 부여한다.
• 페르소나를 생성하고, 사용자 인터뷰를 수행하고, 아이디어를 브레인스토밍하고, 사용 시나리오를 시뮬레이션하며, 사용자 경험을 평가하는 ChatGPT의 능력을 평가한다.
• 응답 품질과 일관성 측면에서 디자인 작업에 대화형 LLM을 사용하는 이점과 한계를 식별한다.

제안 방법

• 다양한 디자인 역할(디자이너, 사용자, 제품)에서 ChatGPT를 사용하여 가상의 디자인 프로젝트를 수행한다.
• ChatGPT가 페르소나를 생성하고 가상의 사용자를 대상으로 인터뷰를 시뮬레이션하도록 한다.
• ChatGPT가 새로운 디자인 아이디어를 창출하고 프로토타입과 가상의 사용자 간의 사용 시나리오 및 대화를 시뮬레이션하도록 한다.
• 상상된 제품의 사용자 경험을 평가하도록 ChatGPT에 의뢰한다.
• 과제 전반에서 ChatGPT 출력의 품질과 한계를 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사람 중심의 프로세스에서 디자이너, 사용자, 제품 역할에 걸쳐 디자인 작업을 효과적으로 수행할 수 있는가?
• RQ2 페르소나 생성, 인터뷰 수행, 아이디어 발상, 상호 작용 시뮬레이션, UX 평가에 대해 대화형 LLM을 사용하는 강점과 한계는 무엇인가?
• RQ3 가상의 프로젝트에서 ChatGPT 산출물이 적절한 응답 및 유용한 디자인 인사이트와 얼마나 일치하는가?

주요 결과

• ChatGPT는 디자이너, 사용자 또는 제품으로서 배정된 작업을 효과적으로 수행하였고 대부분 적절한 응답을 제공했다.
• 단점으로는 정보 누락, 불완전한 응답, 출력 다양성의 부족이 포함된다.
• 본 연구는 디자인에 대한 대화형 LLM의 잠재적 이점과 한계를 논의하고 시사점 및 향후 연구 방향을 제시한다.