인간–AI 대화의 실용성: 대화형 에이전트에 대한 사회언어학적 연구

대화형 에이전트가 점점 더 보편화되고 있지만, 인간 상호작용과 AI 시스템 간의 실용적 차이는 여전히 존재합니다. 본 논문은 언어 행위, 그라이스의 격률, 공통 기반 및 수정과 관련된 대화형 에이전트의 언어 생성에 포함된 실용적 작용에 대한 사회언어학적 연구를 수행합니다. 인공지능 챗봇을 통한 120개의 대화와 인간-인간 대화 120개로 구성된 데이터셋을 사용함으로써, 대화형 에이전트는 대표적인 언어 행위와 지시문에 크게 의존하지만, 생동감 없는 로봇 대화를 생성하기 위해 표현적 및 커미시브 언어 행위를 간과한다는 것이 분명해집니다. 그라이스의 격률 위반 사례는 품질(거짓말), 관계(관련 없는 정보), 방식(모호한 표현) 및 양(불필요한 상세 설명)을 포함합니다. 컴퓨터를 사회적 행위자로 보는 개념은 인간이 대화형 에이전트를 사회적 행위자로 인식하게 만드는 책임이 있습니다.