<aside> ✍️ 핵심 요약

1.1 모델의 블랙박스와 AI UX

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1.2 XAI(Explainable AI, 설명 가능한 인공지능)

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1.3 AI 시대의 변화된 UX 패턴: 맥락 인식(Contextualize, context-aware)

유저에게 수집된 정보를 해석해서, 유저의 상태/환경을 유추하고, 유추한 상태/환경에 필요로 하는 기능을 적시에 제공하는 서비스를 의미함.

1.4 AI 시대의 변화된 UX 패턴: 선제성(Pre-empt)

AI 서비스는 유저의 맥락을 고려해서, 시의적절하게 서비스를 제공해야 함. 더 나아가서는 유저가 말하지 않아도 찰떡같이 서비스를 제안하는 ‘선제성’이 중요함. 이전 디자인 방법론이 유저에게 다양한 옵션을 주고, 하나를 택하도록 했다면 → 이후 디자인 방법론은 유저가 택할 그 하나를 예측하고 제안해줌으로써 고민하는 고통을 줄여주는 것이 미덕이 됐음

1.5 AI 시대의 변화된 UX 패턴: 개인화(Personalize, Customize)

맥락 인식와 선제성 덕에 AI 서비스는 개인화란 성격을 가지게 됨

1.6 AI 시대의 변화된 UX 패턴: 피드백(Feedback)

하지만 AI 서비스는 개인화를 하는 과정에서 유저에게 적절치 않은 서비스를 제공할 수 있으므로, 피드백을 받는 것이 중요함. 피드백과 AI 서비스의 고도화를 연결해서, 유저에게 가치를 설명하는 것이 중요하며 → 피드백은 주로 1. 명시적 피드백(explicit)와 2. 암시적 피드백(implicit)로 나눠짐

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1.1 모델의 블랙박스와 AI UX

1.1.1 모델의 블랙박스

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1.1.2 모델의 블랙박스와 AI UX

AI UX 디자이너가 블랙박스를 개선할 수 없으니, 블랙박스를 상수로 가정하고 모델이 유저가 원치 않은 결과값을 제공했을 때, AI UX 설계를 통해 유저의 경험을 컨트롤하기 위해 노력해야 함

1.2 XAI(Explainable AI, 설명 가능한 인공지능)

1.2.1 XAI가 필요한 이유

1.2.2 XAI의 목표

1.3 AI 시대의 변화된 UX 패턴: 맥락 인식(Contextualize, context-aware)

유저에게 수집된 정보를 해석해서, 유저의 상태/환경을 유추하고, 유추한 상태/환경에 필요로 하는 기능을 적시에 제공하는 서비스를 의미함.

1.4 AI 시대의 변화된 UX 패턴: 선제성(Pre-empt)

AI 서비스는 유저의 맥락을 고려해서, 시의적절하게 서비스를 제공해야 함. 더 나아가서는 유저가 말하지 않아도 찰떡같이 서비스를 제안하는 ‘선제성’이 중요함. 이전 디자인 방법론이 유저에게 다양한 옵션을 주고, 하나를 택하도록 했다면 → 이후 디자인 방법론은 유저가 택할 그 하나를 예측하고 제안해줌으로써 고민하는 고통을 줄여주는 것이 미덕이 됐음