$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

생성형AI의 환각현상 최소화를 위한 요인 탐색 연구 - 소비자의 감성·경험 분석을 중심으로-
Exploring Factors to Minimize Hallucination Phenomena in Generative AI - Focusing on Consumer Emotion and Experience Analysis -

서비스연구 = Journal of service research and studies, v.14 no.1, 2024년, pp.77 - 90  

안진호 ((주)아이디이노랩) ,  정욱환 (한성대학교 패션학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 소비자의 감성과 경험이 중요한 서비스 분야에서 생성형 인공지능을 활용하는 방법에 대한 조사를 목표로 활용시의 환각 현상을 최소화하고, 소비자의 감성 및 경험에 대한 전략적 서비스를 개발하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 기계적인 방식의 접근과 사용자가 프롬프트를 직접 생성하는 방식을 검토하였고, 사업아이템 정의 제공, 페르소나 특성 값 제공, 예시와 맥락형 동사명령, 출력 포멧과 톤 컨셉 지정 등의 프롬프트 생성 요인을 중심으로 실험적으로 적용하였다. 연구는 생성형 AI가 제공하는 맞춤형 콘텐츠의 정확성과 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 수 있는 방안을 탐색한다. 또한, 이러한 접근 방식은 생성형 인공지능을 실제 서비스에 적용 시 발생할 수 있는 환각 현상 중심의 문제들을 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 생성형 인공지능을 통한 소비자 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대한다. 연구 결과는 소비자의 감성과 경험을 풍부하게 해석하는데 생성형 인공지능이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주며, 이는 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 넓히고, 기술 발전을 넘어 소비자 감성 및 경험 전략의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다. 하지만, 아직은 연구가 생소한 생성형 AI 기술 기반의 연구를 진행함으로써 미흡한 부분이 많다. 향후 연구에서는 더 다양한 산업 환경 적용으로 연구요인들의 범용성과 조건별 효과를 더 깊이 탐구할 필요가 있다. 또한, AI 기술의 급속한 발전에 따라 새로운 형태의 환각 증상과 이에 대응하는 새로운 전략 개발에 관한 연구가 지속해서 이루어져야 할 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This research aims to investigate methods of leveraging generative artificial intelligence in service sectors where consumer sentiment and experience are paramount, focusing on minimizing hallucination phenomena during usage and developing strategic services tailored to consumer sentiment and experi...

주제어

표/그림 (13)

참고문헌 (14)

  1. Ahn, J.H. and Lee, J.S.(2020), A Study on the?Reliability and Validity of the Collection of the?Ethnography Method of Service Experience?Data, Journal of Service Studies, 10(4), 43-55. 

  2. Bruno, A., Mazzeo, P.L., Chetouani, A., Tliba,?M., and Kerkouri, M.A.(2023). Insights into?Classifying and Mitigating LLMs'?Hallucinations. preprint arXiv:2311.08117. 

  3. Cao, Y, Yan, Z, Dai, Y, Yu, P. S, Li, S, Liu,?Y, and Sun, L.(2023), A comprehensive survey?of ai-generated content (aigc): A history of?generative ai from gan to chatgpt, arXiv?preprint Xiv:2303.04226, 1-44. 

  4. Chen, H., Liu, X., Yin, D., and Tang, J.(2017).?A survey on dialogue systems: Recent?advances and new frontiers. A m Sigkdd?Explorations Newsletter, 19(2), 25-35. 

  5. Choi, S.M. and Choi, D.Y.(2023), The Effect of?AI Chatbot Service Experience and?Relationship Quality on Continuous Use?Intention and Recommendation Intention,?Journal of Service Studies, 13(3), 43-55. 

  6. Gonzalez-Castro, N., Munoz-Merino, P.J.,?Alario-Hoyos, C., and Kloos, C.D.(2021).?Adaptive learning module for a conversational?agent to support MOOC learners. Australasian?Journal of Educational Technology, 37(2),?24-44. 

  7. Hannan, S.A., Ahmed, J., Ahmed, N., and?Thakur, R.A.(2012). Data Mining and Natural?Language Processing Methods for Extracting?Opinions from Customer Reviews. International?Journal of Computational Intelligence and?Information Security, 3(6), 52-58. 

  8. Jung, W.H., and Ahn, J.H.(2022), A study on?the impact of persona-style consumer analysis?on corporate R&D, Journal of Service Studies,?12(3), 60-69. 

  9. Lee, H.S., and Kim, J. B.(2023). A case study?on ways to alleviate hallucinations in?generative AI for game content creation.?Journal of the Korea Game Society, 23(5),?121-129. 

  10. Meyer, C., and Schwager, A.(2007),?Understanding customer experience, Harvard?Business Review, 85(2), 116-126. 

  11. Shin, J.G., Jo, I.K., Lim, W.S., and Kim,?S.H.(2020). Definition and classification of?interaction design variables that affect user?satisfaction of voice-based intelligent systems,?Journal of the Korean Ergonomics Society,?39(1), 73-86. 

  12. Shuster, K., Poff, S., Chen, M., Kiela, D., and?Weston, J.(2021). Retrieval augmentation?reduces hallucination in conversation. arXiv?preprint arXiv:2104.07567. 

  13. Sun, X., Bosch, J. A., De Wit, J. & Krahmer,?E.(2023). Human-in-the-Loop Interaction for?continuously Improving Generative Model in?Conversational Agent for Behavioral?Intervention. In Companion Proceedings of the?28th International Conference on Intelligent?User Interfaces. 99-101. 

  14. www.iknowyou.kr 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로