Causal Strategy Learning and Bias Control for Fair Human-AI Interaction in Cross-Cultural Negotiation Environments (CSAS)
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113366
과학기술정보통신부
한국연구재단
가천대학교산학협력단
최아영
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,380만원
6,380만원
기초연구
대학
경기도 성남시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
● 본 연구의 최종 목표는 불완전 정보 환경에서의 다문화 인간-AI 협상 상호작용에서 발생하는 사회적 편향(성별·인종·문화권 기반 협상 결과 불평등)을 인과적으로 규명하고, 이를 구조적으로 제어하는 협상 AI 전략 생성 플랫폼(CSAS: Causal Strategy Augmentation System)을 개발하는 것임.● 본 연구에서는 LLM의 텍스트 생성...
● 1차년도에는 인과적 지식 기반을 마련하기 위해 8개국 2,000명+ 협상 데이터셋을 분석하여 행동(Offer, Concession, Threat), 상대방 신호(Intent, Emotion, Preference), 결과(Deal/Fail), IRP 요소(Interest-Power-Right), 양보 패턴 등을 추출함. 특히 문화권(한국·미국·네덜란드 등...
성과 활용 계획 ● 고객 응대 서비스에 적용: 최근 산업안전보건법 시행규칙 제41조에 따라 감정노동자를 보호하는 제도적 기반이 마련되었으나, 실제 현장에서는 갈등·감정 충돌로 인한 노동자 부하가 여전히 큼. 본 연구에서 개발되는 고객 행동 예측 + 전략적 대응 + 감정 조절 기능을 갖춘 협상 에이전트는 환불·클레임·분쟁 조정 자동화, 고객의 감정 흐름을 읽...