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✍️ 핵심 요약
3.4 AI 서비스 인터렉션: When Wrong
- AI 서비스는 특유의 불확실성 때문에 필연적으로 잘못되기 마련임. 따라서 AI 서비스가 실수했을 때의 핵심은 최대한 그 실수를 고상한 실수로 만드는 것.
- AI 서비스는 쉽게 호출하거나 요청할 수 있어야 한다.(Support efficient invocation)
- AI 서비스는 쉽게 종료하거나 무시할 수 있어야 한다.(Support efficient dismissal)
- AI 서비스는 쉽게 수정할 수 있어야 한다.(Support efficient correction)
- AI 서비스는 유저의 의도를 명확하게 짚고 넘어가야 한다.(Scope services when in doubt)
- AI 서비스는 왜 시스템이 그렇게 작동했는지, 유저에게 명확히 설명해야 한다.(Make clear why the system did what it did)
3.5 AI 서비스 인터렉션: Over Time
- AI 서비스는 시간이 지남에 따라 학습하고 개선됨. 따라서 피드백 단계의 핵심은 세분화된 피드백 방법을 유저에게 제공하고, 그 피드백과 서비스 고도화를 연결시키는 것.
- AI 서비스는 이전 인터렉션과 자연스럽게 연결되는 서비스를 제공해야 한다.(Remember recent interactions)
- AI 서비스는 유저의 행동을 학습해서, 사용자 경험을 개인화해야 한다.(Learn from user behavior)
- AI 서비스는 조금씩, 조심스럽게 업데이트&조정 해야 한다.(Update and adapt cautiously)
- AI 서비스는 유저에게 세분화된 피드백을 받아야 한다.(Encourage granular feedback)
- AI 서비스는 유저가 한 행동의 결과를 보여줘야 한다.(Convey the consequences of user actions)
- AI 서비스는 유저에게 맞춤화 기능을 제공해야 한다.(Provide global controls)
- AI 서비스는 신중하게 업데이트&조정한 내용을 유저에게 알려야 한다.(Notify users about changes)
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