Trends of Data, Machine Learning, A.I.
한국의 HCI 연구자들은 Smart Home 관련 주제에 대해 어떤 연구를 했을까?
– “최근 5년 동안 국내 HCI 연구자들이 수행한 Smart Home 관련 연구들은 “인간 중심의 생활 지원 시스템”이라고 말할 수 있습니다. 센서 네트워크 최적화, 음성 인터페이스, 웨어러블 기반 행동 인식, 그리고 가족 중심의 정서 공유 시스템에 이르기까지 다양한 기술들이 사용자의 삶의 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
한국의 HCI 연구자들은 Human-AI Interaction 주제에 대해 어떤 연구를 했을까?
– “AI를 탑재한 서비스들이 줄을 이어 출시되고 있습니다. 이러한 추세에 따라 HCI(Human-Computer Interaction) 분야의 연구자들은 인간과 AI간의 상호작용(Human-AI Interaction)과 관련된 주제에 대해 관심을 가지기 시작했습니다.” 더보기 >> 한국의 HCI 연구자들은 Human-AI Interaction 주제에 대해 어떤 연구를 했을까?
Human, Data & A.I.
지금 우리가 서 있는 놀이터는 누구의 것일까?
“AI는 신비로운 마법이 아닙니다. 결국 사람이 만들고, 사람이 사용하는 도구이며 기술 기업으로 하여금 돈을 벌게 해주는 비즈니스 모델입니다. 이 강력한 도구가 어떻게 쓰이고, 누구를 위해 작동하며, 어떤 가치를 기반으로 발전해 나갈지는 결국 우리의 선택에 달려있습니다. 그리고 수익을 최우선으로 추구하는 거대한 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
한국의 HCI 연구자들은 Large Language Model에 대해 어떤 연구를 했을까?
– “국내의 HCI 연구자들이 Large Language Model에 대해 언급한 내용들을 주제 별로 분류해 보면 9가지로 나눌 수 있었습니다. 각 주제들을 살펴보면, 교육, 맞춤형 에이전트, 콘텐츠 생성, UI/UX 설계 보조, 의료 응용, 정보탐색 및 추천 시스템, 접근성 강화 등과 같은 주제들이 보입니다. 그리고 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
국내의 IT 분야에서는 어떤 연구를 하고 있을까? (1)
– “가끔, 특정 분야에 대한 국내의 연구 수준이나 동향을 파악하고 싶을 때가 있습니다. 특정 세부 주제에 대해 국내에서 누가 연구를 하고 있는지 궁금할 때도 있고요. 특히 최근에 국가적인 관심을 받고 있는 인공지능 분야라면 더욱 그러하겠지요.” 더보기 >> 국내의 IT 분야에서는 더보기…
Human, Data & A.I.
“촉촉한 인공지능은 없습니다.”
– 아시나요? 인공지능과 달리 우리의 뇌는 촉촉하게 젖어 있습니다. 메마른 인공지능 때문에 촉촉함이 주는 특권을 놓쳐서는 안됩니다. 더보기 >> “촉촉한 인공지능은 없습니다.”
Human, Data & A.I.
(CHI 2024 Best Paper 리뷰) LLM을 탑재한 대화형 검색 서비스를 쓰면 내 생각이 편향된다고?
– 정보 출처를 제공하거나, 심지어 사용자와 다른 의견을 가진 LLM 기반 대화형 검색을 활용해도 선택적 노출과 의견 양극화를 줄일 수 없었습니다. 일반적으로 전통적인 웹 검색 시스템을 사용할 때에 비해 대화형 검색 과정에서 더 긴 쿼리를 입력하게 되는데, 이것은 사회적 상호작용과 더보기…
Human, Data & A.I.
(CHI 2024 논문 리뷰) 초등학생을 대상으로 한 교육과정에 생성형 AI를 쓰겠다고?
– 초등학생들의 학습과정에 개입하는 것은 아이들의 미래에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 긍정적인 영향, 부정적인 영향 모두 미칠 수 있지요. 따라서 초등학생들을 대상으로 한 교육에 생성형 AI를 통합하는 과정에서는, AI의 기술적인 측면과 어린 학생들의 학습 과정의 특성을 반드시 모두 고려해야 더보기…
Human, Data & A.I.
인공지능을 의심해 봅시다.
– 우리는 기술개발 소식, 비즈니스 소식, 인플루언서들이 전달하는 내용 등을 통해 인공지능에 대해 듣게 됩니다. 그런데, 우리가 접하는 소식들의 대부분은 인공지능이 우리의 삶에 미칠 부작용이나 해악에 대해서는 크게 비중을 두지 않습니다. 왜냐하면, 연구개발자들은 자신의 능력과 노력의 결과를 인정받는 것에만 집중하고, 더보기…