여성 AI 음성이 다수 남성 팀에서 여성 참여와 생산성을 높인다
Seoul코넬 대학교의 연구에 따르면, AI 팀원이 여성 목소리를 가질 때 여성들이 남성 중심의 팀에서 더 활발히 참여하고 생산성이 높아지는 것으로 나타났습니다. 이는 AI의 목소리 성별이 팀워크에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다. 연구자들은 이러한 발견이 인간과의 협업에 유용한 AI 도우미를 만드는 데 기여할 수 있다고 보고 있습니다.
다음은 연구의 요약입니다:
엔젤 싱치 황과 안드레아 스티븐슨 원이 주관한 연구에는 약 180명의 남녀 참여자가 포함되었습니다. 참여자들은 AI 팀원과 함께 세 명씩 그룹을 이루어 작업했습니다. AI는 남성 또는 여성 목소리를 가졌으며 추상적인 형태로 표현되었습니다. "오즈의 마법사" 설정을 사용하여 황이 ChatGPT로부터 대사를 전달하는 방법이 활용되었습니다.
이 실험은 남성이 더 많은 팀에서 여성 AI 팀원이 팀의 역학에 어떤 변화를 주는지를 조사하려는 목적이었습니다. 각 팀은 한 명의 인간, 즉 여성 또는 남성과 AI 팀원으로 구성되었습니다. AI는 지시사항을 읽고, 아이디어를 공유하며, 시간을 관리하는 데 도움을 주었습니다.
참가자들은 전체적으로 남성 목소리나 여성 목소리를 특별히 선호하지 않았습니다. 그러나 그들의 행동에는 차이가 있었습니다. 여성들은 여성 목소리를 가진 AI와 상호작용할 때 더 많은 참여를 보였습니다. 남성들은 남성 목소리를 가진 봇과 더 많이 대화했으나 작업에 대한 집중력은 떨어졌습니다.
황과 원은 채팅 기록을 조사하여 참가자들이 얼마나 자주 아이디어나 주장을 공유했는지 확인했습니다. 그들은 참가자들에게 이 경험에 대해 반성해보라고 요청하기도 했습니다. 채팅 기록에서 밝혀진 바에 따르면, 참가자들은 AI의 목소리에 따라 서로 다르게 반응했습니다.
여성들이 인공지능에 대해 더 긍정적으로 느낀 것은 여성의 수가 적을 때였다. 남성과 달리, 여성들은 여성 목소리를 가진 인공지능이 도움이 된다고 생각했다. 이 연구는 인공지능의 목소리 성별과 같은 작은 변화가 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다.
과거 연구에 따르면, 소수자 팀원들은 자신과 비슷한 사람이 있을 때 더 많이 참여하는 경향이 있습니다. AI의 여성 음성은 여성들에게 어느 정도 지지를 제공하여 그들이 더 편안하고 적극적으로 참여할 수 있도록 했습니다.
연구자들에 따르면 AI의 목소리는 성별에 따라 팀의 협업 방식에 영향을 미칠 수 있다고 합니다. 이는 그룹 작업을 위한 AI 도구 개발에 유용합니다. 적절한 AI 목소리를 선택하면 팀의 생산성과 참여도를 높일 수 있습니다.
참가자들은 온라인에서 함께 과제를 수행했습니다. 연구는 자신이 남성이나 여성이라고 밝힌 사람들만을 포함했습니다. 화면에 나타난 AI 팀원은 적극적으로 과제에 도움을 주었습니다.
여성이 많은 남성 팀에서 더 편안하게 발언할 수 있었던 것은 AI가 여성 목소리를 가졌을 때였다. 반면, 남성들은 AI가 남성 목소리일 때 더 많이 말했지만 과제에 집중하지 못했다.
연구자들은 사람들이 인공지능을 어떻게 인식하는지가 그들의 행동에 영향을 미칠 수 있다고 생각합니다. 사람들이 인공지능의 목소리가 중요하지 않다고 느낄지라도, 그것은 여전히 그들의 행동 방식을 변화시킵니다. 이는 인공지능 디자인의 사소한 변경이 팀의 협력 방식에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미합니다.
연구는 남성과 여성의 수가 불균형한 그룹에서 AI가 어떻게 팀워크를 향상시킬 수 있는지를 보여줍니다. 이 연구는 시스템을 구성할 때 AI의 음성의 성별이 중요하다는 점을 지적합니다. 이는 미래에 인간과 AI의 협업을 보다 나아지게 만들 수 있습니다.
연구는 여기에서 발표되었습니다:
http://dx.doi.org/10.1145/3613904.3642202및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다
Angel Hsing-Chi Hwang, Andrea Stevenson Won. The Sound of Support: Gendered Voice Agent as Support to Minority Teammates in Gender-Imbalanced Team. Association for Computing Machinery (ACM) CHI Conference on Human Factors, 2024 DOI: 10.1145/3613904.36422022024년 11월 20일 · 오후 12:56
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