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[사람의 억양을 공유하는 로봇이 더 사랑받는다.] 점점 더 소셜 로봇이 교육, 개인 관리, 심지어 동료애까지 광범위한 일상 생활 영역으로 진출하고 있다. 지역적 억양이 있는 사람들은 일반적이고 표준화된 목소리보다 자신과 비슷하게 말하는 로봇을 선호할 수 있다.

https://www.freethink.com/robots-ai/robots-that-speak-your-accent-are-more-trusted-study-shows

JM Kim | 기사입력 2024/03/07 [00:00]

[사람의 억양을 공유하는 로봇이 더 사랑받는다.] 점점 더 소셜 로봇이 교육, 개인 관리, 심지어 동료애까지 광범위한 일상 생활 영역으로 진출하고 있다. 지역적 억양이 있는 사람들은 일반적이고 표준화된 목소리보다 자신과 비슷하게 말하는 로봇을 선호할 수 있다.

https://www.freethink.com/robots-ai/robots-that-speak-your-accent-are-more-trusted-study-shows

JM Kim | 입력 : 2024/03/07 [00:00]

 

로봇이 일상적인 사회 생활에서 더 큰 부분을 차지함에 따라 디자이너는 인간이 로봇을 신뢰하게 만드는 방법을 점점 더 고려하고 있다. 일반적인 기대는 로봇이 우리의 문화와 사회적 규범에 부합하는 방식으로 행동해야 한다는 것이며, 로봇이 우리와 대화하는 데 사용하는 목소리, 억양, 방언보다 더 눈에 띄는 측면은 거의 없다.

 

머릿속에 "로봇 목소리"가 있다고 상상해보라. 수십 년간의 SF에서 영감을 받은 가상의 로봇이라면 배치하기 어렵지만 일반적인 악센트를 가미하여 냉철하고, 부자연스럽고, 권위 있게 들릴 수 있다. 그러나 오늘날 기계는 점점 더 사람처럼 말하기 시작하고 있다. 그것이 우리가 그들을 인식하는 방식에 어떤 영향을 미칠까?

 

과제: 지금까지 사람들이 로봇이 표준화된 억양으로 대화하는 것을 선호하는지, 아니면 자신과 유사한 지역적 억양 및 방언으로 대화하는 것을 선호하는지에 대한 연구는 상충되었다.

표준화된 억양으로 말하는 로봇은 더 지능적이고 유능하다고 널리 알려져 있지만 일부 연구자들은 로봇이 더 많은 지역 억양과 방언으로 말하면 더 친숙하고 편안하다고 인식될 수 있다고 주장한다.

 

설문 조사: Frontiers in Robotics and AI에 자세히 설명된 새로운 실험에서 독일 연구진은 사람들이 사용하는 방언을 기반으로 로봇을 어떻게 인식하는지 더 명확하게 파악하는 것을 목표로 했다.

 

이 연구에서 포츠담 대학의 카타리나 퀴네(Katharina Kühne)와 동료들은 베를린과 브란덴부르크 주변 지역에 거주하는 독일어 원어민 120명을 모집했다. 그런 다음 그들은 키가 2피트도 안 되는 나오(Nao) 로봇이 표준 독일어나 베를린 방언으로 말하는 비디오를 보여주었다. 따라서 "ich bin ein Berliner" "ick be een Berlina"가 되며, 후자는 더 우호적이고 노동계급적인 것으로 널리 인식된다.

작은 Nao 로봇 팀이 방콕에서 열리는 2022 Robocup에서 전투를 벌인다. (제공: 알데바란)

 

인식: 그 후 연구원들은 참가자들에게 어떤 로봇이 더 유능하고 신뢰할 수 있다고 생각하는지 판단하도록 요청했다. 일반적으로 그들의 결과는 참가자들이 표준 독일어로 말하는 로봇을 선호하는 것으로 나타났다. 그러나 모든 경우에 그런 것은 아니다.

참가자들이 베를린 방언에 더 능숙하고 더 자주 사용하면 방언을 말하는 로봇을 더 신뢰할 수 있다고 인식했다. 두 경우 모두 참가자들은 일반적으로 로봇이 더 유능하고 지능적이라고 인식할 때 더 신뢰할 수 있다고 판단하는 것으로 나타났다.

 

퀴네의 팀은 로봇의 외모, 목소리가 남성인지 여성인지, 다양한 방언의 더 깊은 사회적, 정치적 의미를 포함하여 사용자의 선호도에 영향을 미칠 수 있는 테스트하지 않은 다양한 요소가 있음을 인정했다. 그럼에도 불구하고 그들의 연구는 언어 사용이 로봇에 대한 인간의 상호 작용과 인식에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다.

미래를 알리다: 점점 더 소셜 로봇이 교육, 개인 관리, 심지어 동료애까지 광범위한 일상 생활 영역으로 진출하고 있다. 이러한 사회적 환경이 변화함에 따라 팀의 결과는 궁극적으로 다양한 배경을 가진 사용자의 요구와 기대를 충족하도록 맞춤화할 수 있는 방법에 대한 중요한 지침을 제공할 수 있다.

 

 

 

 

 

 

 
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