에이전트가 갖는 지위와 인종이 에이전트와 에이전트가 전하는 메시지 인식에 미치는 영향

1. Investigating Effects of
Professional Status and Ethnicity
in Human-Agent Interaction
+ HAI 2016
- Mohammad Obaid, Maha
Salem, Micheline Ziadee, Halim
Boukaram, Elena Moltchanova,
Majd Sakr
/김병준
x 2017 Fall

2. 이제 연구방향을 잡아야 하는데..
•1학기는 내가 좋아하는 이상형을 찾기 위해 여러 방향을 접해본 단계라면
•그럼 2학기는 선택을 하는 단계인데
•알면서 아직 못 했으니 하니씩 썰을 풀어보기로

3. Why this paper?
•일상적인 대화, 협업, 의사결정 과정 등에서 인상, 편견, 주관적 경험 등에 의해 나
타나는 문제들
•사람 사이에서 나타나는 의사소통 과정에서의 현상이 로봇임을 인지하고 있음에
도 적용될까?
사람 사이의 현상이 로봇과 사람 간에도 나타날까?
인공지능이 사람과 비슷해지고, 사람들이 인공지능을 사람처럼 대한다면
만약 그렇다면, 하나의 도메인을 정해서 풀어볼만한 문제가 아닐까?

4. 저자
드론이나 봇과 같은 기기 인터렉션 연구

5. 연구배경
•요즘 에이전트들은 교육, 엔터, 서비스와 같은 여러 분야에서 정보 제공자로써
사용하고 있음
•HAI 분야는 사용자들의 환경에 에이전트가 받아들여질 수 있도록 하는 사회적
행동 디자인에 주관심
•에이전트들의 인터렉션 방식이나 스킬이 에이전트 수용도에 영향을 준다는 연
구가 주로 진행됨
사람끼리 인터렉션할 때 상대방의 지위나 인종이 중요한 이슈인데
사람과 에이전트 간 인터렉션에서는 왜 적은 관심을 받고 있는가?

6. 연구문제 & 가설
가설 1. 에이전트의 지위에 따라 참가자의 에이전트와 제시된 메시지의 인
식에 영향을 줄 것이다
가설 2. 에이전트의 인종에 따라 참가자의 에이전트와 제시된 메시지의 인
식에 영향을 줄 것이다
가설 3. 참가자의 문화적 배경에 따라 참가자의 에이전트와 제시된 메시지
의 인식에 영향을 줄 것이다
가설 4. 에이전트를 같은 문화 그룹원으로 인식할수록 긍정적인 반응의 비
율이 높을 것이다
가설 5. 로봇에게 부정적인 인식을 가진 참가자일수록 지위나 인종에 상관
없이 제시된 메시지를 더 부정적으로 생각할 것이다
전문적인 지위나 인종이 HAI에서 어느정도 영향을 주는가?

7. 연구방법
•카네기멜론 대학에서 개발한 HALA라는 에이전트 사용
•인종은 언어와 외모, 소개에서 차이를 둠
•언어는 레반트 악센트의 아랍어와 아메리칸 악센트의 영어
•외모는 피부, 눈, 머리색을 달리하여 서부와 중동
•첫 소개 시 자신의 출신지를 밝힘(ex, from the USA / the Middle East)
•지위는 실험복의 유무와 소개방식(Leena / Dr.Leena)을 달리하여 표현
Obaid, Mohammad, et al. "Investigating Effects of Professional Status and Ethnicity in Human-Agent
Interaction." Proceedings of the Fourth International Conference on Human Agent Interaction. ACM, 2016.

8. 연구방법
•메일, 개인 연락, SNS을 통해 각 조건별 20명의 참가자 모집
•조건 1, 2, 3, 4는 네이티브 아랍권 참가자에게 랜덤으로 배정
•조건 5, 6, 7, 8은 네이티브 영어권 참가자에게 랜덤으로 배정
•사전 설문 -> 비디오 -> 사후 설문 순으로 진행
•사전 설문에서는 인구통계, 메시지 주제의 선호도, NARS(Negative Attitude
Towards Robots)
•NARS : 로봇과의 1) 상황, 인터렉션 / 2) 사회적 영향 / 3) 인터렉션 감정
평가
•비디오는 건강을 유지하는 조언에 대해 에이전트가 설명
•사후 설문에서는 에이전트와 제시된 메시지의 참가자 인식에 대해 조사
Obaid, Mohammad, et al. "Investigating Effects of Professional Status and Ethnicity in Human-Agent
Interaction." Proceedings of the Fourth International Conference on Human Agent Interaction. ACM, 2016.

9. 연구 결과
•에이전트와 메시지 인식
•아랍권 참가자는 영어권 참가자보다 에이전트의 메시지를 더 믿고 흥미롭게
여김
•하지만 에이전트의 지위나 인종에 따라 결과가 다르지는 않음
•참가자가 인식한 에이전트의 국가
•에이전트의 국가를 결정하는데 언어와 외모, 다른 몇가지 정보들이 영향을 줌
•언어가 에이전트의 국가를 인식하는데 가장 큰 영향을 줌

10. 가설 검증
•H1/2. 에이전트의 지위/ 인종에 따라 참가자의 에이전트와 제시된 메시지의 인식
에 영향을 줄 것이다
•에이전트의 지위, 인종에 따른 차이가 없음
•참가자가 기존에 가지고 있던 내적인 생각, 신념, 셀프 스키마에 영향을 받는
것으로 보임
=> 사전에 형성된 로봇에 기대하는 잠재적 행동과 지능에 영향을 받음
•H3. 참가자의 문화적 배경에 따라 참가자의 에이전트와 제시된 메시지의 인식에
영향을 줄 것이다
•아랍권과 영어권에 따라 에이전트와 메시지의 인식 차이가 큼
•아랍권 참가자가 메시지에 더 큰 흥미를 보임
=> 문화적으로 로봇에 더 긍정적인 성향을 보이는 점이 이러한 결과 주요 요인
으로 보임

11. 가설 검증
•H4. 에이전트를 같은 문화 그룹원으로 인식할수록 긍정적인 반응의 비율이 높을
것이다
•같은 문화적 배경을 가질수록 에이전트에 대한 긍정적인 평가와 선호도가 증가
•하지만 메시지에 대한 평가나 설득력에 대해서는 영향이 없음
•H5. 로봇에게 부정적인 인식을 가진 참가자일수록 지위나 인종에 상관없이 제시된
메시지를 더 부정적으로 생각할 것이다
•로봇에 대한 부정적인 자세는 인종이나 지위에 상관없이 에이전트와 메시지에
대해 부정적으로 인식함

12. 연구의 한계
•참가자가 실험과정에서 수행한 과제(건강 식단 조언)가 봇의 전문성이나 참가자
의 정보요구가 아님
=> 봇이 참가자에게 실질적인 도움을 못 줌
•참가자에게 제시한 메시지가 매우 친숙하고 이해하기 쉬운 내용으로 구성
=> 의사의 전문성을 보여주기가 힘듦

13. 결론적으로..
•사용자와 같은 언어나 비슷한 생김새를 가진다면 긍정적이고 선호
=> 인간과의 관계에서 나타나는 현상이 봇과의 인터렉션에서도 나타남
•그렇다면
=> 지금의 봇 연구는 처음 보는 사람과 인터렉션하기를 바라는 상황이 아닐까?
=> 봇과의 인터렉션 친숙도와 별개로 봇 하나하나가 고유한 존재로 인식된다면?
인공지능 에이전트가 싫으면 뭘 해도 싫지만..

14. 김병준
서울대학교 융합과학기술대학원
사용자경험(UX) 연구실
kimbyungjoon@snu.ac.kr
연구 관련 문의를 환영합니다.