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LLM 언어의 수사 설계가 사용자 진실 판단과 심리 부담에 미치는 영향 연구

Study of How Rhetorical Design in LLM Language Affects User Truth Judgments and Psychological Burden

연구 내용

LLM 기반 발화에서 수사 요소와 사용자 기대가 진실 판단을 편향시키는 기제를 규명하고, 음성 대화에서 커뮤니케이션 어프레헨션을 완화하는 상호작용 설계 전략을 도출하는 연구

오창훈 연구실은 LLM 기반 언어 생성에서 수사 구조가 사용자의 진실성 인식과 판단 과정에 미치는 영향을 분석하고, 이를 바탕으로 투명성 있는 대화 설계를 제안합니다. 사용자는 사실 여부뿐 아니라 발화의 표현 방식과 기대에 의해 진실로 해석될 수 있음을 고려하여, 문장 구성과 상호작용 단서가 신뢰 판단을 어떻게 흔드는지 평가합니다. 또한 음성 대화에서 발화 연속성, 턴 전환의 예측 가능성 등 설계 단서를 통해 커뮤니케이션 어프레헨션 사용자에게 부담을 낮추는 사용자 제어 중심 인터랙션을 구현하는 데 초점을 둡니다.

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연구 흐름

초기 연구는 AI 생성 언어에서 수사적 존재감과 설득 요소가 사용자 진실 판단에 미치는 영향을 사용자 연구 기반으로 규명하는 방향으로 수행되었습니다. 이후 LLM 기반 음성 대화에서 상호작용 단서가 심리적 부담과 발화 억제에 연동되는 과정을 탐색하며, 커뮤니케이션 어프레헨션 완화를 위한 공감각적 설계 단서를 도출했습니다. 최근에는 사용자 기대와 표현 단서의 결합이 신뢰 판단을 어떻게 바꾸는지까지 확장하여, 투명성 확보와 사용자 상태 친화형 인터랙션을 동시에 고려하는 설계 관점으로 발전하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

  • LLM 진실성 위험 평가 프레임
  • 수사 요소 기반 편향 완화 가이드라인
  • 음성 대화용 부담 저감 인터랙션 패턴
  • 사용자 기대 캘리브레이션 설계
  • 대화 투명성 표기 및 설명 모듈
  • 윤리 검증 시나리오 설계 도구
  • 신뢰도 중심 UX 측정 체계
  • 교육 및 코칭용 대화 시스템 설계
  • 의사결정 보조용 발화 품질 기준
  • 현장형 인간-AI 커뮤니케이션 프로토콜

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구분

제목

1

Deciphering Deception: How Different Rhetoric of AI Language Impacts Users’ Sense of Truth in LLMs

2

Let Me Finish: Exploring Design Cues for Communication Apprehension in LLM-based Voice Conversational Agents