Optimizing Source Authority and Response Tone for the Design of Trustworthy AI Advisory Systems
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113449
과학기술정보통신부
한국연구재단
동아대학교
주나안
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,505만원
4,505만원
기초연구
대학
부산광역시 사하구
정보/통신 > 정보이론 > Human Computer Interface
본 연구의 최종목표는 신뢰 가능한 AI 조언 시스템 설계를 위해 AI 정보원의 권위가 형성·훼손되는 메커니즘을 규명하고, AI 응답 말투의 최적화 원리를 도출하는 것이다. 구체적으로 AI 단독, 인간 전문가, 인간-AI 하이브리드 정보원 구조가 사용자의 객관성 인식, 전문성 지각, 정보원 권위, 인지적·정서적 신뢰 및 수용의도에 미치는 영향을 분석한다. 또...
본 연구는 3개년 동안 단계적으로 수행된다. 1년차에는 AI 단독, 인간 전문가, 인간-AI 하이브리드 정보원을 비교하여 AI 조언 시스템의 정보원 권위 형성 구조를 분석한다. 2년차에는 AI의 감성적·아첨형 말투와 중립적·데이터 기반 말투를 비교하고, 동일한 말투가 AI와 인간 정보원에게 다르게 해석되는지를 검증한다. 이를 통해 응답 말투가 객관성 인식,...
본 연구의 성과는 AI 챗봇, 추천 시스템, 상담형 AI, 의사결정 지원 시스템 등 다양한 조언형 AI 서비스의 신뢰 설계에 활용될 수 있다. 특히 AI가 어떤 정보원 구조로 제시될 때 권위와 신뢰를 형성하는지, 감성적·아첨형 응답이 어떤 조건에서 객관성과 신뢰를 훼손하는지에 대한 실증적 근거를 제공함으로써 AI 응답 말투 가이드라인, 인간 전문가 개입 표...