OpenAI가 개발한 ChatGPT는 인간 수준의 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 창의적인 콘텐츠 형식을 작성하고, 유익한 방식으로 질문에 답변할 수 있습니다. 그러나 여느 신기술과 마찬가지로 사용자 경험(UX)에도 개선의 여지가 있습니다. 이 기사에서는 ChatGPT의 UX 검토를 자세히 살펴보고 잠재적인 사용성 문제를 찾아내고 사용자 상호 작용을 향상시키는 디자인 솔루션을 제안합니다. 이미지 7 22 - Raw.Studio 효과적인 UX에 대한 사용자 요구 이해 특정 문제를 살펴보기 전에 ChatGPT 사용자의 핵심 요구 사항을 설정해 보겠습니다. 이러한 기본적인 이해는 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 될 것입니다. 명확하고 간결한 의사소통: 사용자는 ChatGPT의 기능과 제한 사항을 명확하게 이해해야 합니다. 어떤 종류의 프롬프트에 잘 반응합니까? 어려움을 겪는 특정 형식이나 스타일이 있나요? Nielsen Norman Group 의 연구 에 따르면 사용자의 90%는 첫 번째 상호 작용 시 웹사이트나 애플리케이션이 명확하고 이해하기 쉬울 것으로 기대합니다. 마찰 없는 상호 작용: ChatGPT와의 상호 작용은 원활하고 직관적이어야 합니다. 사용자는 플랫폼을 사용하는 동안 불필요한 장애물에 직면해서는 안 됩니다. Forrester 의 조사 에 따르면 온라인 소비자의 74%가 탐색하기 어려운 웹사이트로 인해 좌절감을 느끼는 것으로 나타났습니다. 실행 가능한 피드백: 프롬프트가 불분명하거나 생성된 텍스트가 만족스럽지 않은 경우 사용자는 요청을 구체화하고 원하는 결과를 달성하기 위해 건설적인 피드백이 필요합니다. Baymard Institute 의 연구에 따르면 실행 가능한 피드백 메커니즘이 사용자 만족도를 22% 향상시킬 수 있다고 강조합니다. 투명성과 신뢰: ChatGPT의 작동 방식과 ChatGPT가 가질 수 있는 잠재적 편견을 이해하면 신뢰가 형성되고 사용자가 해당 기능을 책임감 있게 활용할 수 있습니다. PwC 보고서는 소비자의 83%가 자신이 신뢰하는 회사와 거래할 가능성이 더 높다고 강조합니다 . 사용성 문제 및 제안된 솔루션 채팅GPT 1. 제한된 사용자 지침: 현재 ChatGPT는 효과적으로 상호 작용하는 방법에 대한 최소한의 지침을 제공합니다. 신규 사용자는 어떤 종류의 메시지를 제공해야 할지 확신할 수 없어 수준 이하의 결과를 얻을 수 있습니다. 해결책: ChatGPT의 기능과 프롬프트 작성 모범 사례를 설명하는 포괄적인 온보딩 프로세스를 구현합니다. 여기에는 사용자에게 실제적인 방법으로 모델의 기능을 소개하는 대화형 퀴즈나 과제가 포함될 수 있습니다. 사용자 입력을 기반으로 제안과 예시를 제공하는 상황에 맞는 도구 설명을 통합합니다. 예를 들어, 사용자가 블로그 게시물 작성에 대한 프롬프트를 입력하기 시작하면 도구 설명은 다양한 블로그 게시물 형식(예: 리스티클, 방법 가이드, 제품 리뷰)에 대한 성공적인 프롬프트의 예를 제공할 수 있습니다. 작업별로 분류된 성공적인 프롬프트 라이브러리를 개발합니다(예: 다양한 콘텐츠 형식 작성, 언어 번역, 창의적인 텍스트 형식 생성). 이 라이브러리는 검색 가능하며 사용자가 프롬프트에 찬성 또는 반대 투표하여 가장 유용한 프롬프트를 홍보할 수 있습니다. 2. 불분명한 오류 메시지: 때때로 ChatGPT는 무의미한 텍스트를 생성하거나 프롬프트를 완전히 이해하지 못할 수 있습니다. 그러나 오류 메시지는 이해하기 어려울 수 있으므로 사용자는 좌절감을 느끼고 진행 방법을 확신할 수 없습니다. 해결책: 문제를 정확히 지적하고 개선을 위한 제안을 제공하는 유익한 오류 메시지를 디자인합니다. 예를 들어 프롬프트가 모호한 경우 메시지는 특정 부분을 다시 표현하거나 추가 컨텍스트를 제공하도록 제안할 수 있습니다. 계층화된 오류 메시지 시스템을 개발합니다. 간단한 오류는 간단한 인라인 메시지로 해결할 수 있지만, 복잡한 문제는 문제 해결 단계가 포함된 전용 오류 화면이 필요할 수 있습니다. 이 계층형 시스템은 사용자가 오류의 심각도에 따라 문제를 효율적으로 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 3. 상황 인식 부족: 채팅GPT ChatGPT는 주로 프롬프트의 문자 그대로의 의미에 중점을 두고 더 넓은 맥락을 무시하는 경우가 많습니다. 이는 표시를 완전히 놓친 출력으로 이어질 수 있습니다. 해결책: 상황 인식을 ChatGPT에 통합하는 방법을 살펴보세요. 여기에는 사용자가 대상 청중, 원하는 어조 또는 관련 키워드와 같은 추가 정보를 제공하도록 허용하는 것이 포함될 수 있습니다. 모델은 상황별 단서가 포함된 데이터 세트로 훈련되어 사용자의 의도를 더 잘 이해할 수도 있습니다. 피드백이나 추가 컨텍스트를 제공하여 사용자가 생성된 텍스트를 구체화할 수 있는 메커니즘을 구현합니다. 여기에는 특정 섹션을 강조 표시하고 편집 내용을 제안하거나 원하는 스타일이나 톤의 예를 제공하는 것이 포함될 수 있습니다. 사용자가 ChatGPT를 원하는 결과로 안내할 수 있는 반복적인 접근 방식은 생성된 텍스트의 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 4. 일관되지 않은 출력 품질: ChatGPT 출력의 품질은 프롬프트와 모델의 현재 상태에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 이러한 불일치는 중요한 작업을 위해 플랫폼에 의존하는 사용자에게 실망스러울 수 있습니다. 해결책: 생성된 텍스트의 일관성 기준 수준을 보장하기 위해 품질 관리 조치를 구현합니다. 여기에는 중요한 작업에 대한 인적 검토 또는 내부 측정항목을 사용하여 모델 출력의 잠재적인 문제를 식별하고 해결하는 작업이 포함될 수 있습니다. 사용자에게 출력 스타일과 톤을 제어할 수 있는 옵션을 제공합니다. 여기에는 사전 정의된 설정(예: 공식, 비공식, 창의적)을 제공하거나 사용자가 키워드나 예시를 통해 원하는 스타일을 지정하도록 허용하는 것이 포함될 수 있습니다. 또한 사용자는 생성된 텍스트의 다양한 버전 중에서 자신의 요구 사항에 가장 적합한 버전을 선택할 수 있습니다. 5. 제한된 투명성과 설명 가능성: ChatGPT가 출력에 어떻게 도달하는지 이해하는 것은 사용자에게 어려울 수 있습니다. 투명성이 부족하면 신뢰가 저해될 수 있으며, 특히 사실 관련 작업의 경우 생성된 텍스트의 신뢰성을 평가하기 어려울 수 있습니다. 해결책: XAI(Explainable AI) 기술을 탐색하여 사용자에게 ChatGPT 결과 이면의 추론에 대한 통찰력을 제공하세요. 여기에는 훈련 데이터의 관련 섹션을 강조 표시하거나 생성된 텍스트 뒤에 있는 의사 결정 프로세스를 단순화된 방식으로 보여주는 것이 포함될 수 있습니다. 생성된 텍스트의 잠재적인 편견을 표시하는 시스템을 개발하여 사용자가 해당 텍스트 사용에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 여기에는 알려진 편견과 관련된 키워드나 문구에 대한 결과를 분석하고 사용자에게 정보에 의존하기 전에 이러한 잠재적인 편견을 고려하도록 유도하는 것이 포함될 수 있습니다. 6. 진화하는 기능과 혼란스러운 인터페이스: ChatGPT의 기능이 발전함에 따라 인터페이스가 동일한 속도로 조정되지 않아 사용자에게 혼란을 초래할 수 있습니다. 해결책: 사용자에게 부담을 주지 않으면서 새로운 기능을 수용할 수 있는 명확하고 직관적인 인터페이스를 구현합니다. 새로운 기능이 이해하고 탐색하기 쉬운 방식으로 도입되도록 디자인 프로세스 전반에 걸쳐 사용자 조사에 우선순위를 둡니다. 최신 기능을 반영하도록 사용자 가이드와 튜토리얼을 정기적으로 업데이트하세요. 여기에는 새로운 기능과 이를 효과적으로 사용하는 방법을 보여주는 짧은 설명 동영상이나 대화형 안내가 포함될 수 있습니다. 다양한 사용자 요구와 경험 수준에 맞춰 다양한 인터페이스 옵션을 제공하는 것을 고려해보세요. 예를 들어, 신규 사용자에게는 단순화된 인터페이스가 제공될 수 있고, 숙련된 사용자에게는 모든 기능에 액세스할 수 있는 고급 인터페이스가 제공될 수 있습니다. 유용성을 넘어서: 윤리적 고려사항 채팅GPT 사용성을 개선하는 것은 긍정적인 사용자 경험에 매우 중요하지만 ChatGPT는 세심한 주의가 필요한 윤리적 고려 사항도 제시합니다. 편견과 공정성: 대규모 언어 모델은 사회적 편견을 반영하고 증폭시킬 수 있는 엄청난 양의 데이터를 바탕으로 훈련됩니다. 이로 인해 차별적이거나 공격적인 결과가 나올 수 있습니다. 해결책: 훈련 및 개발 중에 편향 감지 및 완화 기술을 구현합니다. 여기에는 더 넓은 범위의 관점을 포함하도록 훈련 데이터 세트를 다양화하고 잠재적으로 편향된 출력을 식별하고 표시할 수 있는 알고리즘을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다. 사용자에게 모델의 잠재적 편향에 대한 정보를 제공하고 생성된 텍스트를 비판적으로 평가하도록 권장합니다. 모델의 한계에 대한 투명성을 통해 사용자는 생성된 콘텐츠를 사용하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 잘못된 정보와 허위 정보 인간 수준의 텍스트를 생성하는 기능은 가짜 뉴스를 생성하거나 잘못된 정보를 퍼뜨리는 데 오용될 수 있습니다. 해결책: ChatGPT에 사실 확인 메커니즘을 통합하여 잠재적으로 오해의 소지가 있는 정보를 식별하고 표시합니다. 여기에는 평판이 좋은 사실 확인 기관과 협력하거나 모델에서 사용하는 출처의 신뢰성을 평가할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이 포함될 수 있습니다. 모델의 한계와 오용 가능성에 관해 사용자를 위한 명확한 지침과 면책 조항을 개발합니다. 사용자에게 플랫폼의 책임감 있는 사용에 대해 교육하면 잘못된 정보의 확산을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자율성과 통제: LLM이 더욱 정교해짐에 따라 LLM을 누가 통제하고 어떻게 사용하는지에 대한 의문이 제기됩니다. 해결책: LLM 개발 및 배포에 대한 윤리적 지침을 수립하기 위해 개발자, 사용자 및 정책 입안자 간의 열린 대화와 협력을 장려합니다. 업계 전반의 표준과 규정은 이러한 강력한 기술의 책임감 있는 사용을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생성된 콘텐츠에 대한 사용자 제어를 강조하고 ChatGPT 사용 방식에 대한 투명성을 보장합니다. 사용자는 생성된 텍스트를 사용하기 전에 검토하고 편집할 수 있어야 하며 모델에서 데이터가 어떻게 사용되는지 알고 있어야 합니다. 결론 결론적으로, ChatGPT는 인간과 컴퓨터의 상호 작용 영역에서 혁신적인 힘을 제시합니다. 유용성과 윤리적 고려 사항에 현재 제한 사항이 존재하지만 이러한 문제를 해결하면 강력하고 책임감 있는 도구가 탄생할 수 있습니다. 스타트업의 UX/UI 디자이너가 얻을 수 있는 잠재적인 이점은 워크플로우를 간소화하고 창의적인 탐구를 촉진하는 모델의 능력을 강조합니다. 미래를 내다볼 때 AI와 사용자 중심 디자인의 발전은 흥미로운 가능성의 풍경을 약속합니다. 핵심은 사용자와 ChatGPT 간의 협업 파트너십을 구축하고 인간과 인공 지능의 강점을 활용하여 직관적이고 역량을 강화하며 잠재력이 넘치는 UX의 미래를 만드는 데 있습니다. 성과를 창출하는 산업 맞춤형 및 전략적 제품 설계 세계적 수준의 사용자 경험, 인터페이스 디자인 및 구현을 통해 회사를 한 단계 더 발전시키고 결과를 얻으십시오. 무료 30분 전략 세션을 받아보세요