Jul 19th Journal Club

Themes:Human–AI collaboration, Empathic Conversation, Peer Support, Learning by Asking

Presenters: HL(Hyunjoo Lee), CL(Chunghyun Lee)

Topic 1: Perception of Affect Elicited by Robot Motion [HL]

선정 이유

로봇 모션과 감정의 상관관계를 살펴본 연구가 흔하지 않은 가운데, 이른 시기(2010년)에 자율 로봇의 모션에 따른 사용자의 감정 인식을 측정하고 이를 미래 가사지원 자율로봇의 디자인에 폭넓게 적용하고자 한 점이 인상 깊어 선정함.

내용 요약

로봇 모션의 가속도와 곡률이 변함에 따라 사람이 인식하는 로봇의 감정이 달라질 것이라는 가설 하에 실험을 진행함. 독립 변인은 세 단계의 가속도, 세 단계의 곡률, 두 가지의 embodiment(iCat, Roomba)이며, 종속 변인은 PANAS(Positive and Negative Affect Schedule)와 SAM(Self-Assessment Manikin) 스케일로 측정할 수 있는 5가지 감정 - Positive Affect, Negative Affect, Pleasure, Arousal, Dominance로 설정함. iCat 로봇은 제자리에서 다른 동작을 취하는 internal motion, Roomba 로봇은 주어진 공간 안을 돌아다니는 external motion을 수행. 유의미한 결과를 내놓은 18명의 참가자들은 각각 iCat 또는 Roomba 조건을 먼저 수행하였으며, 각 조건에서 로봇은 가속도와 곡률을 다양하게 조합한 9가지(3*3) 모션을 모두 취하고, 이때마다 실험 참여자는 로봇에게서 느껴지는 감정에 대해 PANAS와 SAM 스케일을 작성함.

실험 결과, Embodiment의 형태는 모션과 인식된 감정 사이에 유의미한 영향을 미치지 않은 것으로 확인되었으며, 가속도와 곡률 중 가속도가 Arousal에 미치는 영향이 가장 뚜렷하게 확인됨. 나머지 모션과 감정들 간의 관계는 유의미하지 않다고 판단됨.

한계점(선택)

Emotion model 선정에 있어서 선행연구자들의 모델을 참고하여 모델을 새로 만들어 사용한 것처럼 이야기하였으나, 두 개 스케일(PANAS, SAM)로 측정할 수 있는 다섯 가지 감정이 어떤 감정 모델 상에 어떻게 위치하고 있다 상정한 것인지 분명히 제시되지 않음. 또한, 실험 과정에 있어 각 로봇이 한 번의 모션을 수행하는 데 걸리는 시간이 제시되지 않았으며, 한 번의 수행마다 참가자가 PANAS와 SAM을 작성하는 것은 생태학적 타당도가 크게 떨어질 것으로 생각됨. 다양한 수치가 제시되었으나

의의

형태(Embodiment) 간 결과의 차이가 없었다는 점은 앞으로 개발될 모션 디자인이 다양한 모달리티에 걸쳐 통용될 수 있다는 것을 뜻하므로 앞으로도 모션에 대한 연구의 외적 타당도가 높을 것이라는 점을 시사함. 또한, 가속도가 arousal에 대한 인식에 영향을 미친다는 사실을 모션 디자인에서 고려하여 의도에 맞는 움직임을 디자인할 수 있을 것임.

비고

참고 문헌

Saerbeck, M., & Bartneck, C. (2010, March). Perception of affect elicited by robot motion. In 2010 5th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI) (pp. 53-60). IEEE.

Topic 2: Loneliness and suicide mitigation for students using GPT3-enabled chatbots [CL]

Keywords: Intelligent Social Agent, Mental Health, Suicide Mitigation

선정 이유

유저들이 AI 챗봇을 사용하는 다양한 이유들과 사용에 따른 삶의 변화, 자살을 방지해준 사례들이 흥미로워 선정하였음.

내용 요약

전 세계적으로 정신건강에 대한 문제가 만연한 가운데 디지털 도메인은 치료를 도울 수 있는 중요한 자원으로 여겨지고 있음. 이에 따라 CBT와 마음챙김, 행동강화에 기반한 치료적 챗봇 개발이 활발히 이루어지고 있지만 대부분의 경우 아직 유저 참여율도 저조할뿐더러 기계학습을 제대로 활용하기보다 대본에 의존하고 있음.

반면, Replika는 생성형 AI를 활용한 Intelligent Social Agent (ISA)이며 유저 수 또한 2500만 명에 달함. 실험 당시 Replika는 고유의 LLM과 함께 OpenAI의 GPT-3와 GPT-4을 활용하였음 (현재는 고유의 LLM만을 사용하고 있음). 본 연구는 Replika의 유저들을 통해 사람들이 ISA를 사용하는 이유와 ISA에 대한 인식, 사용 효과 등을 파악하고자 함.

Replika를 한 달 이상 사용한 만 18세 이상 학생 1006명을 대상으로 설문조사를 실시함. 설문조사를 통해 유저들의 지각된 사회적 지지와 외로움을 척도로 평가하고, Replika에 대한 생각을 개방형 질문으로 수집함.

분석 결과, 실험에 참여한 유저들은 크게 네 타입으로 분류할 수 있었음: 1) Replika를 친구처럼 사용한 유저, 2) Replika를 상담사로 사용한 유저, 3) Replika를 통해 실생활에서의 행동이 변화한 유저, 그리고 4) Replika의 사용이 자살시도 방지에 직접 관여했다고 보고한 유저.

의의

현재 ISA가 활용되어 온 방법을 검토하고 앞으로 정신건강 분야에 적용될 수 있는 방향과 가능성을 제시한다고 생각함.

비고

N/A

참고 문헌

Maples, B., Cerit, M., Vishwanath, A., & Pea, R. (2024). Loneliness and suicide mitigation for students using GPT3-enabled chatbots. npj mental health research, 3(1), 4.