Nonslop: 인간-AI 협업 작문을 위한 게임화된 실험

대규모 언어 모델(LLMs)의 급속한 확산은 AI 지원 창작 시대에 인간의 창의성과 개별적 표현에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 인간은 언제 AI의 제안을 수용하는지, 그리고 그것이 개인적인 목소리에 어떤 영향을 미칠까요? 본 연구는 게임화된 작문 연습을 통해 이러한 질문들을 탐구했습니다. 이 실험에서 74명의 참가자(214개의 응답)는 글을 쓰는 동안 AI가 생성한 단어 제안을 받을 수 있는 상태에서 프롬프트에 답변했습니다. 이 게임은 AI가 남아있는 인간 개성을 학습하려는 디스토피아적 미래를 시뮬레이션하며, AI와 유사한 작문을 억제합니다. 이를 통해 시스템은 사용자가 쉽게 이용 가능한 AI 생성 제안을 받아들이는 것과 같은 기본 행동(default behaviors)이 아닌, 진정한 사용자 선호도를 드러내는 조건을 만들려고 합니다. 주목할 점은 이것이 '도움이 되는 비서' 디자인 패턴의 의도적인 역전이라는 것입니다. 시스템은 사용자가 AI 제안을 수용하는 것을 명시적으로 금지하고 있습니다. 우리는 다양한 작업 유형, 사용자 행동, 응답 특성에 걸쳐 사용자 행동 패턴을 분석하여 창작 과제에서 인간-AI 상호작용에 영향을 미치는 요인들을 이해하고자 합니다. 이 연구는 사용자들이 언제 창의적 자율성을 유지할지 아니면 게임 규칙을 위반하고 AI 도움을 수용할지에 초점을 맞춥니다. 또한 이러한 선택들이 응답 패턴, 작업 특성, 사용자 행동과 어떻게 관련되는지도 탐구합니다. 이러한 게임화된 접근 방식은 진정한 인간-AI 상호작용을 연구하기 위한 틀이자, AI 증강 창의성에서 효율성과 진정성 사이의 긴장을 이해하는 도발적인 렌즈를 제공합니다.