⏤ChatGPT(NLP)가GUI를 대체하게 될까? abbrevia.me의 제작자인Jordi가 만든 매우 유명한 ChatGPT워크숍에 참석한 후 궁금해졌다. "ChatGPT가 기존 GUI를 대체하게 될까?" 나는 약 7년 전에 Tiendanube에서 일하면서대화형 인공지능 커머스를 시도했고 나 자신에게비슷한 질문을 던졌었다.당시에는 챗봇의 인기는 폭발적이었지만 결국 모든거품은 사라졌고 일부 챗봇만이 남아 있다.기술과 사용자 경험은 여전히 미약했고,그러한 이유로 GUI는 대체 가능하지 않게 되었다. ⏤자연스러운 상호 작용도널드 노먼은 그의 저서 "The Design of FutureThings"에서 인간과 기술의 상호작용과 디자인의다양한 관점에 대해 논한다.주로 미래 기술 설계에 초점을 맞추고 있지만인간 및 기술의 자연스러운 상호 작용 개념에 대해다루고 있다. 노먼은 인간의 능력과 행동에부합하는 기술 설계의 중요성을 강조한다.그는 사용자가 학습이나 노력 없이도 기기를쉽게 이해하고 작동할 수 있도록 자연스러운상호 작용을 지원하는 기술을 설계해야 한다고주장한다. 또한 사용자가 기술에 적응해야 한다는생각을 비판하고 기술이 사용자에게 적응해야 하며인간의 자연스러운 기술과 능력을 활용하는 직관적인인터페이스의 필요성을 강조한다.여기에는 인간의 지각, 기억,인지를 활용하여 쉽고 친숙한 방식으로 사용자와기술이 상호 작용할 수 있도록 하는 설계가 포함된다. ⏤반짝인다고 모두 좋지 않다자연어 처리는 어쨌든 최근 몇 년 동안 상당한발전을 이루었지만 여전히 해결되지 않은 몇 가지과제가 남아 있고 NLP가 지속적으로 직면하고 있는몇 가지 과제는 다음과 같다. ∙ 컨텍스트 및 상식 이해NLP 모델은 종종 언어를 정확하게 해석하는데필요한 컨텍스트 및 상식을 파악하는 데 어려움을겪는다. GPT-3와 같은 모델은 일관된 응답을만들 수는 있지만 대화의 넓은 맥락이나 세상의한계를 이해하는 데 부정확한 답변을 생성할수도 있다. ∙ 모호성언어는 본질적으로 모호하며 NLP 모델은 모호성에어려움을 겪을 수 있다. 모호한 참조, 단어 의미 또는관용적 표현을 정확하고 일관되게 해결하는 것이NLP 시스템에서는 어려운 작업이다. ∙ 희귀한 어휘 및 단어 처리NLP 모델은 일반적으로 대규모에서 학습하지만훈련 데이터에 없는 희귀 단어 또는 도메인별 용어를접할 때 어려움을 겪을 수 있다. 이러한 어휘 외 단어를효과적으로 처리하고 새로운 어휘로 일반화하는 것은아직 어렵다. ∙ 윤리 이슈NLP 모델은 교육 데이터에 존재하는 편향을부주의하게 적용할 수 있다. 예를 들어, 성별, 인종 또는문화적 편견을 반영하는 응답을 생성하여 불공정한결과를 초래할 수 있다. 편견을 완화하고 윤리적 사용을보장하는 것이 우선적인 과제이다. ∙ 장문 대화형 컨텍스트의 이해NLP 모델은 길고 확장된 장문형 대화에 대한 일관된컨텍스트 이해에 어려움을 겪는다. ∙ 설명과 추론 생성NLP 모델은 응답을 만들 수 있지만 추론이나결정을 설명하는 능력이 부족한 경우가 많다.특정 응답이 만들어진 이유를 투명하게 설명하거나답변에 대한 자세한 추론을 제공하는 것은여전히 풀어야 할 과제이다. ⏤GUI 및 행동 유도성좋은 디자인은 사용자가 특정 개체나 시스템을사용하는 방법을 쉽게 이해하고 예상 가능하도록 명확하고 직관적인 인터페이스를 제공해야 한다.앞서 언급한 책에서 노먼은perceived affordances(인지된 행동 유도성)과actual affordances(실제 행동 유도성)의 차이도강조한다.인지된 행동 유도성은 사용자가 기술에서 인지하거나해석하는 단서 또는 신호이며, 실제 행동 유도성는기술에서 제공하는 실제 기능 및 기능이다.그는 디자이너가 사용자의 혼란을 최소화하고 사용성을향상시키기 위해서는 인지된 행동 유도성과 실제행동 유도성의 정렬을 잘 해야 한다고 제안한다. 피드백은 사용자가 작업의 결과를 이해하는데도움이 되며 시스템 상태에 대한 정보를 제공한다.효과적인 피드백은 인지된 행동 유도성을 향상시키고사용자가 디자인과 상호 작용하도록 안내하여사용성을 높인다.GUI가 올바르게 설계된 경우, 사용자는 기획자와디자이너가 의도한 방식으로 해당 기능을 완벽하게이해하고 전달 받을 수 있다. 사용자는 시스템의 동작을예측할 수 있으며 이 볼륨 버튼이 어떻게 작동하는지,기능이 무엇인지, 터치하면 어떤 일이 발생하는지명확하게 알 수 있다. ⏤결론일반적으로 NLP 인터페이스는 이러한 행동 유도를제공하기 어렵다. 현재의 기술 제약을 감안하면 기존GUI가 채팅 기반 UI로 완전히 대체될 가능성은 낮다.서로 다른 유형의 인터페이스는 다른 용도로 사용되며고유한 장점이 있다.GUI는 시각적 표현, 데이터 조작, 정확한 입력 또는제어가 필요한 작업에 효과적이다.그래픽 디자인, 비디오 편집 또는 데이터 작업과 같은작업에 적합하다. 반면 채팅 기반 UI는 상호 작용,정보 검색 및 개인화된 작업에서 탁월하다.고객 지원, 개인 비서 및 대화형 스토리텔링과 같은시나리오에서 특히 유용할 수 있다. 대부분의 경우두 가지 유형의 인터페이스를 조합하여 보다 포괄적인사용자 경험을 생성할 수도 있다. 예를 들어 채팅 기반인터페이스는 높은 수준의 명령 및 문의를 처리할 수있고 그래픽 인터페이스는 보다 세분화된 제어 및 조작에사용할 수 있다. 전반적으로 채팅 기반 UI는 우리가디지털 시스템과 상호 작용하는 방식에 상당한 영향을미칠 가능성이 있지만 모든 기존의 인터페이스를 대체할가능성은 낮다. 서로 다른 인터페이스 패러다임의 공존과통합은 사용자 상호 작용의 미래를 형성할 것이다. [기사 발췌 : Medium.com -Written by Miguel Carruego]