[새책] AI&UX 인공지능에 사용자 경험이 필요한 이유

인공지능(AI) 제품과 서비스의 범주가 점차 확장되고 있다. 대량의 데이터가 예측, 자동화, 생성, 소통 등 다양한 기능과 접목되면서다. 사용자 경험(UX) 디자인의 대상도 유연해지면서 디자이너의 업무 영역도 달라지고 있다.

데이터 직군이 아닌 직무에서도 파이썬, R을 배우려는 분위기가 늘고 있다. 디자인 과정에서도 데이터 기반 리서치, 시각화, 사용자 행동·전환율·이탈률 분석 등 데이터를 적극적으로 이해하고 활용하려고 한다.

‘AI&UX, 인공지능에 사용자 경험이 필요한 이유’의 저자인 개빈 루와 로버트 슈마허 주니어는 사용자가 AI 기술을 채택하는 데 사용자 경험이 중요한 역할을 한다고 말한다.

UX 디자인 실무와 교육을 오랫동안 해온 베테랑 디자이너인 저자들은 인공지능 기술 발전으로 인한 업계 변화를 소개하면서 우리가 인공지능을 어떻게 해야 할지, 어떤 부분을 고려하고 주의하면서 업무를 해야 하는지 조언한다.

저자들은 이 책을 통해 많은 사람이 인공지능 경험에 대해 깊이 고민하고 더 나은 인공지능 제품과 서비스들을 디자인하게 되기를 바란다고 전했다.

책 속에서

아는 것, 모르는 것, 현재 수집되고 있는 것에 대해 질문하고 더 많거나 더 나은 데이터가 전략적 질문들에 답할 수 있도록 차이와 기회를 찾는다. 흔하게 나타나는 문제는 기업들에게 분석할 수 있는 것보다 더 많은 데이터가 있다는 것이다. 따라서 더 많은 데이터를 수집하라고 할 것이 아니라, 보유한 데이터를 더 잘 분석할 수 있는 방법을 생각하는 데 시간을 할애한다. (133쪽)

많은 연구자가 종종 이야기하듯. 모든 데이터가 동일하지는 않다. 데이터 세트와 관련된 가정과 맥락은 종종 간과되곤 한다. 과학자들이 데이터 세트를 ML 시스템에 연결하기 전에 데이터 세트의 상태에 충분한 주의를 기울지 않으면 AI가 학습하지 못할 수도 있고, 앞서 설명한 것처럼 잘못 학습해 더 안 좋은 상황이 될 수도 있다. 데이터의 질이 의심스러운 경우 학습이 실제로 일어나고 있는지, 정확하게 일어나고 있는지 파악하기가 어렵다. 이것은 엄청난 위험이다. (139쪽)

심리학자로서 설문 조사 연구에서의 명백한 문제들을 제외하고는 사람들이 자신의 행동을 안정적으로 보고할 수 없다는 것을 안다. 그 말인즉슨 사람들에게 본인들이 한 일을 말해 달라고 요청할 수 없다는 것이다. 관찰하고 기록해야 한다. 행동을 포착하는 일은 UX의 특권이며, 엄격한 리서치와 공식적인 계획이 필요하다. UX 분야는 우리의 테스트된 리서치 방법론들과 인간 행동을 이해하고 코드화하는 전문성을 가지고 데이터 요소들을 수집하고 코딩할 수 잇는 고유한 분야로 자리매김했다. (142쪽)

하순명 기자 kidsfocal@chosunbiz.com