AI 연구 도구의 책임·투명성·신뢰: 연구자 15명 인터뷰가 드러낸 문제와 대응 전략
문헌 조사와 아이디어 발상에 LLM 도구를 쓰는 연구자 15명을 인터뷰한 연구다. AI의 단정적인 말투가 불확실성과 출처를 가리는 문제, 그리고 연구자들이 스스로 만들어낸 검증·신뢰 쌓기 전략을 짚는다.
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문헌 조사와 아이디어 발상에 LLM 도구를 쓰는 연구자 15명을 인터뷰한 연구다. AI의 단정적인 말투가 불확실성과 출처를 가리는 문제, 그리고 연구자들이 스스로 만들어낸 검증·신뢰 쌓기 전략을 짚는다.
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마이크로소프트 리서치가 CHI 2026에서 발표한 스토리캐스터를 정리했다. 여러 대의 카메라로 방의 형태를 읽고 생성한 이미지를 벽에 투사해, 헤드셋 없이 음성만으로 함께 이야기를 만들어 가는 방식을 살펴본다.
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스탠퍼드 CS547 HCI 세미나 강연은 차트에 글을 많이 넣을수록 사람들이 더 선호했고 상당수는 그래프 없이 문장만 원했다는 실험 결과를 소개하며, 이를 설명하려는 인지 이론들과 멀티모달 언어 모델의 결합 구조까지 함께 짚었다.
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AI 시스템에 무의식적으로 새겨지는 '존재론적 경계'와 그것이 현실을 규정하는 방식을 스탠퍼드 HCI 세미나가 짚는다. 나무 이미지·EDA '퍼플 존'·LLM 분석 사례로 경계를 허물고 협상하고 드러내는 세 접근을 소개한다.
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사람들은 왜 게임을 할까. 스탠퍼드 CS547 세미나에서 소개된 9가지 플레이 동기와 데이터가 보여주는 변화, 그리고 게임 디자인과 UX의 관계를 정리했다.
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