모바일앱 AI UX디자인 시리즈 (3)
3) 사용자로부터 더 많은 input을, Adjust 테크닉
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모바일앱 AI UX디자인 시리즈 세번째 이야기입니다.
이전글에서는 쉽고 빠르게 사용자의 Input을 받는 Easy&Fast feedback테크닉에 대해 예시를 들어 알아보았다. 쉽고 빠르게 feedback을 받을 수 있다는 장점도 있지만 많은 feedback을 받지 못한다는 단점도 있다. 그래서 사용자가 더 많은 input을 적극적으로 주면서 양질의 추천서비스를 누릴 수 있도록 AI엔진을 Adjust하는 옵션을 제공하는것도 중요하다.
예) Google photo - 사용자 input으로 Google 포토 개선하기
화면 하단쪽에 보면 AI가 사진을 더 잘 이해할 수 있도록 사용자에게 개선 도움을 요청하는 배너가 보인다. 이전 글에서처럼 Easy&fast feedback방식이 아닌 사용자가 시간은 좀 걸리지만 더 정확한 추천을 받기 위해 AI엔진 성능 개선에 적극적으로 동참할 수 있는 인터페이스 디자인이다.
다소 step이 많고 복잡한 구조이지만, 구글 포토 서비스를 잘 활용하고 누구보다 사랑하는 사용자라면 기꺼이 도움을 줄 수 있을테고 이는 제공자 입장에서는 귀중한 데이터가 된다.
예) Netflix - 시청 히스토리를 수정하여 추천데이터를 직접 수정
요새는 Netflix의 계정을 친구 혹은 가족끼리 서로 share하며 사용하는 사용성은 이제 일반적이다. 하지만 갑자기 엉뚱한 컨텐츠가 나에게 추천될 때가 있는데 이는 누군가가 나의 프로필로 로그인하여 나의 취향과는 상관없는 컨텐츠를 시청해 히스토리가 겹쳐 엉뚱한 컨텐츠가 추천된것이다. Netflix의 추천을 통해 내 취향을 새로운 영화나 드라마를 발굴해 가는 사용자 입장에서는 어떻게 해서든 지난 시청 히스토리를 수정해 다시 되돌리고 싶을 것이다. 그래서 넷플릭스는 사용자가 히스토리 삭제 기능을 이용해 내 프로필의 히스토리를 확인하고 삭제 하여 이전처럼 양질의 영화, 드라마 추천을 받을 수 있도록 기능을 제공하고 있다.
넷플릭스의 AI엔진이 엄청 뛰어난 성능으로 나와 타인의 시청 기록을 완벽히 구분해 준다면 모를까 아직 그런 성능의 AI는 실제 존재하지 않기 때문에 이러한 UX는 사용자 입장에서 매우 유용할 수 있다.
예) Google Maps - 나의 선호하는 음식 데이터를 확인하고 수정할 수 있음.
구글 지도에서는 나의 취향을 반영해 장소를 추천해 준다. 좀 더 정확한 장소를 추천받고 싶다면 사용자는 설정에 들어가 선호하는 음식과 취향을 추가하거나, 삭제하면서 AI가 좀 더 정확하게 추천해 줄 수 있도록 도와줄 수 있다. 또한 구글이 어떻게 장소를 추천해 주는지 방법에 대해 호기심 있는 사용자를 위해 자세한 설명까지도 제공한다.
AI UX는 어떻게 디자인 해야 할까?
여기까지 글을 읽으며 이런 궁금증이 들 수 있다.
AI란 사용자가 신경쓰지 않아도 알아서 척척 원하는 결과를 예측해 사용자에게 보여주는게 아닌가?
자꾸 사용자한테 물어보고 이런저런 옵션들을 제공한다면 그게 과연 AI인가?
AI란 정말 무엇인가?
나 또한 이런 질문들이 머리속에서 떠나지 않았었고 나름 나만의 해답을 찾으려고 노력해 봤다.
사용자가 많은 신경 쓸 필요도 없도록 모든것에 Proactive한 AI
VS
사용자가 더 Control을 가지게 하는 AI
위 둘중 어떤 문장이 더 맞는것일까? 내 생각엔 저 두 문장 모두 맞는 말이고 어느하나 틀린게 없다. 어떤 플랫폼을 쓰며, AI에 대한 사용자 이해도가 어느정도냐에 따라 저 두 문장 사이에 어느 지점에서 균형을 이룰것인가가 UX디자이너에게는 더 중요한 고민 포인트가 되지 않을까 싶다.
내가 프로젝트를 진행하며 내린 AI UX 정의는 아래와 같아야 한다고 생각했다.
AI는 Proactive하지만 최종 의사 결정은 사용자가 할 수 있어야 함.
과하지 않아야 하지만 잘못된 데이터 학습으로 편향된 결과를 방지하도록 사용자가 AI가 학습하는 데이터의 접근할 수 있게 해주고, 편향된 데이터를 바로 잡을 수 있는 옵션을 제공해야 한다.
처음에도 했던 말이지만 현재 AI는 사용자의 모든 데이터에 접근하여 결함없는 추천을 하는건 불가능하다. 낮은 AI기술 성숙도의 문제를 해결하며 사용자에게 양질의 추천을 제공하는 과정으로서, 사용자에게 데이터의 Controllability를 주고 의사결정권을 제공해야 한다.
