AI UX 디자인 연구 가이드

이 가이드는 AI UX 디자인 연구에 관심이 있는 독자들에게 간결한 소개를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 가이드에서는 AI 엔지니어의 역할, AI 가치 사슬 및 AI 애플리케이션의 성공 사례를 다루고 AI UX 디자인의 기본 원칙 몇 가지를 살펴봅니다.

원본 텍스트:

https://docs.google.com/presentation/d/1RgJ6rtiG9Ts726kkXfji2Tc0q5P1eVx297IzYdWHQPQ/edit?usp=sharing

1. 소개

인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 빠르게 성장하며 우리 생활의 모든 측면에 스며들고 있습니다. 추천 시스템부터 자율 주행 자동차에 이르기까지 AI는 우리가 기술과 상호작용하는 방식을 바꾸고 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라AI 앱을 위한 뛰어난 사용자 경험(UX) 설계가 중요해집니다..

2. AI 엔지니어의 역할

AI 엔지니어는 AI 애플리케이션을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 기존 소프트웨어 엔지니어와 달리 AI 엔지니어는 머신러닝, 데이터 과학, 소프트웨어 엔지니어링 등 여러 분야에 대한 지식과 기술을 갖춰야 합니다. 이들은 다음을 담당합니다.AI 모델을 설계, 개발 및 평가하여 최종 사용자 제품에 통합하기.

AI 엔지니어의 주요 책임 중 하나는 다음과 같습니다.복잡한 AI 기술을 사용자 친화적인 제품으로 전환즉, 사용자의 니즈를 깊이 이해하고 AI 기능을 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 방식으로 제시해야 합니다. 즉, 사용자의 니즈를 깊이 이해하고 AI의 기능을 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 방식으로 사용자에게 제시해야 합니다.

3. AI 가치 사슬

AI UX 디자인을 더 잘 이해하려면 AI 가치 사슬을 이해해야 합니다. 반도체 및 콘텐츠 산업과 마찬가지로 AI 분야에서도 가치 축적은 크게 두 가지 극단에서 이루어집니다:사용자와 가장 가까운 기반 기술 및 애플리케이션 계층.

• 기반 기술기본 하드웨어 공급업체인 Nvidia는 현재 AI 가치 사슬에서 가장 많은 수익을 올리고 있습니다. 그들이 생산하는 GPU는 대규모 AI 모델을 학습하고 실행하는 데 필요한 핵심 구성 요소입니다.
• 중권역일부 회사는 OpenAI, Anthropic 등과 같은 기본 모델 개발에 집중하고 있습니다. 그러나 이러한 회사들은 현재 실적이 좋지 않습니다.
• 애플리케이션 계층(컴퓨팅)ChatGPT, Cursor, Replit 등과 같이 최종 사용자를 위한 AI 애플리케이션 개발에 집중하는 회사도 있습니다. 이 회사들은 현재 비교적 잘하고 있습니다.

이는실제 사용자의 요구 사항을 해결하는 AI 애플리케이션을 개발하는 것이 기반 기술에 집중하는 것보다 더 가치 있는 일입니다..

4. AI UX 디자인 원칙

AI UX 디자인은 기존 UX 디자인과 관련이 있으면서도 다릅니다. 다음은 AI UX 디자인의 몇 가지 기본 원칙입니다:

• 복사 및 붙여넣기 제거AI는 사용자가 수동으로 복사하여 붙여넣는 대신 텍스트, 코드 등을 자동으로 생성하는 등 보다 효율적으로 작업을 완료할 수 있도록 도와야 합니다.
• 명확한 제약 조건 제공사용자에게 명시적인 입력 템플릿이나 옵션을 제공하면 AI의 힘을 더 잘 활용할 수 있습니다.
• 멀티모달 상호작용 활용AI 애플리케이션은 텍스트, 음성, 이미지 등 가능한 한 많은 상호 작용 방법을 활용하여 보다 풍부하고 자연스러운 사용자 경험을 제공해야 합니다.
• 병렬 처리 작업AI는 대량의 데이터를 병렬로 처리할 수 있으므로 AI 애플리케이션은 효율성을 높이기 위해 여러 API를 동시에 호출하는 등 이점을 최대한 활용해야 합니다.
• 처리 속도 향상AI 애플리케이션의 응답 속도는 사용자 경험에 매우 중요합니다. 더 빠른 하드웨어나 알고리즘을 활용하면 추론 속도가 빨라져 사용자 경험이 향상될 수 있습니다.

5. AI 애플리케이션의 성공 사례

예를 들어, 현재 많은 성공적인 AI 애플리케이션은 위의 원칙에 따라 설계되었습니다:

• 지식 기반 챗봇예를 들어, 일부 기업에서는 AI 기술을 사용하여 직원의 질문에 답하고 내부 정보에 액세스할 수 있는 챗봇을 개발했으며, 이러한 챗봇은 종종 회사의 내부 지식 기반에 연결되어 직원의 질문에 빠르고 정확하게 답변할 수 있습니다.
• 웹 검색과 결합된 채팅 애플리케이션예 당혹감 및 SearchGPT는 사용자의 자연어 쿼리를 이해하고 웹 검색 엔진을 사용하여 관련 정보를 검색한 다음 사용자에게 간결하고 이해하기 쉬운 방식으로 표시하는 애플리케이션입니다.
• 코드 완성 도구예를 들어, 프로그래머의 현재 코드 컨텍스트를 기반으로 다음 코드 줄을 예측하고 추천하여 프로그래머의 코딩 효율성을 향상시키는 Copilot이 있습니다.
• AI 글쓰기 보조 도구예를 들어 Grammarly는 사용자가 문법 오류를 확인하고, 스타일을 개선하고, 글쓰기 조언을 제공하는 데 도움을 줍니다.

6. AI 애플리케이션의 향후 방향

AI 애플리케이션은 먼 길을 걸어왔지만, 아직 탐구해야 할 영역이 남아 있습니다:

• 고대역폭 음성 상호 작용현재 AI 음성 비서는 간단한 명령을 처리하는 데는 능숙하지만, 진정으로 자연스럽고 원활한 음성 상호 작용을 구현하려면 아직 갈 길이 멀다.
• 비디오 생성AI 동영상 생성 기술은 아직 초기 단계에 있으며, 생성된 동영상의 품질도 아직 개선되지 않았습니다.
• UI 코드 생성현재 일부 도구는 간단한 사용자 설명을 기반으로 UI 코드를 생성할 수 있지만, 생성된 코드의 품질과 유지보수성을 개선할 필요가 있습니다.
• 다단계 인코딩 에이전트현재 AI 코딩 어시스턴트는 주로 프로그래머의 간단한 코딩 작업을 보조하는 데 사용되고 있으며, 복잡한 코딩 작업을 독립적으로 완료할 수 있는 다단계 에이전트를 구현하기에는 아직 갈 길이 멀다.
• VR/ARVR/AR에서의 AI 적용은 아직 탐색 단계에 있습니다.

7. 요약

AI UX 디자인은 새롭게 떠오르는 도전적인 분야입니다. 훌륭한 AI 앱을 디자인하기 위해서는 AI 기술의 특징과 한계를 깊이 이해하고 이를 UX 디자인의 모범 사례와 결합해야 합니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 앞으로 더욱 놀라운 AI 애플리케이션이 등장할 것으로 예상됩니다.