타이핑 스타일만 보고 맞춤형 답변 내놓는 AI 나왔다

생성형 인공지능(AI)이 다양한 분야에서 사용되다 보니 AI 없는 세상은 상상하기 어려울 정도가 됐다. 생성형 AI가 사용자 수준에 맞춘 답변을 내놓기 위해서는 사용자가 설정한 프로필, 과거 대화 등 고정된 사용자 정보를 활용한다. 그렇지만 이런 방식은 전문 분야가 아닌 다른 분야나 같은 분야에서도 질문 주제에 따라 지식 수준이 다르다는 점은 고려되지 않는 경우가 많다.


이에 울산과학기술원(UNIST) 컴퓨터공학과 연구팀은 질문 의미뿐만 아니라 질문 속 전문 용어를 얼마나 빠르고 일정한 리듬으로 타이핑하는지에 따라 사용자의 전문 지식 수준을 가늠해 맞춤형 답변을 내놓는 개인화 AI 기술인 ‘엑스퍼트’(ExPerT)를 개발했다고 30일 밝혔다. 이 연구 결과는 자연어 처리 분야 국제 학술대회 ‘ACL 2026’에서 발표됐다. 연구팀은 이번 연구의 데이터 세트와 코드를 오픈 소스 공유 사이트인 ‘깃허브’(https://github.com/UbiquitousAILab/ExPerT)에 공개하기도 했다.

연구팀은 똑같은 전문 용어를 쓰더라도 키를 누르고 떼기까지 걸린 시간, 다음 키로 넘어가는 간격, 백스페이스 사용 횟수 등은 전문가와 비전문가 간에 차이가 있다는 사실에 주목했다. 연구팀은 개별 질문에 쓰인 표현과 전문 용어 등의 의미 정보와 타이핑 행동 정보를 챗GPT 같은 생성형 AI 모델에 입력해 사용자 전문성을 5단계로 추정하게 한 뒤 추정 결과와 원래 질문을 생성형 AI 모델에 다시 전달해 답변의 눈높이를 조절하도록 했다.

실제로 화학, 컴퓨터과학, 경영 분야 참가자 40명이 입력한 질문 1270개를 이용해 엑스퍼트의 성능을 검증한 결과 의미 정보만 분석했을 때는 AI가 추정한 전문성 수준이 참가자가 직접 평가한 수준과 평균 0.488단계 차이가 났지만 타이핑 정보까지 함께 분석하자 그 차이가 0.398단계로 줄었다. 타이핑 정보를 더할 경우 전문성 추정 오차가 18.4% 줄어든 것이다.

또 지금까지 나눈 대화에서 사용자의 성향과 배경을 추출하는 기존 방식의 경우 사용자가 직접 평가한 전문성 수준과 평균 1.162단계 차이가 났지만, 질문마다 전문성을 새로 파악하는 엑스퍼트 방식은 차이를 0.488단계로 줄였다.

연구를 이끈 공태식 교수는 “이번 기술은 기존 개인화 AI가 고정된 프로필이나 이전 대화 기록에만 의존해 실시간 맥락을 반영하지 못했던 한계를 극복하기 위한 것”이라며 “의료·법률·금융처럼 전문 지식 격차가 큰 분야의 전문 챗봇은 물론 사용자별 이해도 파악이 중요한 에듀테크나 B2B 고객 지원 시스템 등 다양한 영역에서 사용자의 실시간 눈높이에 최적화된 개인화 AI 인터페이스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

유용하 과학전문기자