챗봇의 새로운 지평: AI가 이해도에 맞춰 설명하는 미래

대규모 언어 모델(LLM)의 설명 능력 향상을 위한 연구 결과가 발표되었습니다. LLM은 사용자의 이해도에 맞춰 설명을 조정하는 공동 구성적 설명 대화에 어느 정도 참여할 수 있지만, 현재 기술 수준은 아직 제한적입니다. 지속적인 연구 개발을 통해 사용자 중심의 AI 설명 기술이 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.

최근 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 연구 중 하나는 바로 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 입니다. 단순히 결과만 제시하는 것이 아니라, 그 결과가 도출된 과정과 이유를 명확하게 설명하는 AI가 등장하고 있는 것이죠. 하지만, 설명의 '이해'라는 측면은 설명 대상의 배경 지식과 필요에 따라 크게 달라집니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 공동 구성적 설명 대화(co-constructive explanation dialogues) 라는 새로운 개념이 등장했습니다. 이는 설명자(AI)가 설명 대상(사용자)의 이해도를 지속적으로 모니터링하고, 그에 맞춰 설명을 동적으로 조정하는 방식입니다.

Leandra Fichtel 등 12명의 연구자들은 최근 논문 "Investigating Co-Constructive Behavior of Large Language Models in Explanation Dialogues"에서 대규모 언어 모델(LLM) 의 공동 구성적 설명 대화 능력을 심도 있게 조사했습니다. 연구진은 사용자들이 LLM과 상호 작용하는 사용자 연구를 진행했는데, 특히 일부 LLM에게는 공동 구성적인 방식으로 특정 주제를 설명하도록 지시했습니다.

연구 결과, 현재의 LLM들은 확인 질문을 하는 등의 공동 구성적 행동을 어느 정도 보이는 것으로 나타났습니다. 이러한 상호 작용은 사용자의 참여도를 높이고 주제에 대한 이해도를 향상시키는 데 기여할 수 있습니다. 하지만, 사용자의 현재 이해도를 효과적으로 모니터링하고 그에 따라 설명 방식을 조정하는 능력은 아직 제한적인 것으로 평가되었습니다. 즉, AI가 사용자의 이해 수준에 완벽하게 맞춰 설명을 제공하는 수준에는 아직 도달하지 못했다는 것입니다.

이 연구는 LLM이 사용자와의 상호 작용을 통해 더욱 발전하고, 사용자의 이해도에 맞춘 효과적인 설명을 제공하는 방향으로 나아가기 위한 중요한 발걸음입니다. 하지만 동시에, 현재 기술의 한계를 명확히 인지하고, AI의 설명 능력 향상을 위한 지속적인 연구 개발이 필요하다는 것을 시사합니다. 앞으로의 연구를 통해 AI가 보다 자연스럽고 효과적으로 사용자와 소통하며 지식을 전달하는 미래를 기대해볼 수 있겠습니다.