생성형 AI의 부상, Q&A 플랫폼 사용자 이탈 가속화하나

최근 챗GPT(ChatGPT)와 같은 생성형 인공지능(AI)의 급격한 발전으로 지식 검색 시장에 큰 변화의 바람이 불고 있다.

항저우전자과기대학교 연구팀이 최근 발표한 연구 결과에 따르면, 생성형 AI의 몇 가지 특성들이 사용자들의 이탈을 촉진하는 것으로 나타났다. 사용자가 ‘지식검색’에서 묻던 질문을 생성형 AI에 질문하면서 관련 업계의 우려가 커지고 있다.

네이버 지식인과 같은 지식 검색 시장은 그동안 서구권에서는 퀴즈(Quora), 중국에서는 즈후(知乎) 같은 소셜 Q&A 플랫폼이 주도해왔다. 이들 플랫폼은 사용자 생성 콘텐츠(UGC)와 전문가 생성 콘텐츠(PGC)를 결합해 다양한 지식을 공유하는 장을 제공해왔다. 그러나 최근 챗GPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 지식 접근 방식이 다양화되면서 시장 판도에 변화가 일고 있다.

연구를 주도한 저우 타오(周涛) 교수는 “생성형 AI는 실시간으로 텍스트나 코드를 생성하고 사용자와 Q&A를 수행할 수 있다”며 “이는 교육, 의료, 전자상거래 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 지식 Q&A 영역에서도 기존 소셜 Q&A 커뮤니티에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상된다”고 설명했다.

이번 연구는 소셜 Q&A 커뮤니티에서 생성형 AI로의 사용자 이동 의도를 밀어내기(Push)-끌어당기기(Pull)-정박(Mooring) 모델, 일명 PPM 모델을 바탕으로 분석했다. PPM 모델은 원래 인구 이동을 연구하기 위해 개발되었으나, 최근에는 정보 시스템 사용자들의 이동을 연구하는 데도 널리 활용되고 있다.

연구팀은 생성형 AI와 소셜 Q&A 커뮤니티를 모두 사용해본 경험이 있는 483명의 사용자들을 대상으로 설문 조사를 실시했다. 응답자의 44.7%는 남성, 55.3%는 여성이었으며, 대부분(92.8%)이 20~29세 연령대였다. 학력은 학사 학위 소지자가 63.8%, 석사 이상이 32.5%를 차지했다.

연구 결과, 소셜 Q&A 플랫폼에서 느끼는 정보 과부하가 사용자들의 커뮤니티 피로감을 증가시키는 것으로 나타났다. 이는 기존 연구들과 일치하는 결과로, 과도한 정보가 사용자들의 노력을 소진시키고 피로감과 같은 부정적인 감정을 유발한다는 점을 보여준다.

저우 교수는 “광고 푸시와 상업적 정보가 Q&A 콘텐츠 사이에 섞여 있어 사용자들이 진실성을 판단하기 어려워하고 있다”며 “또한 개인화 알고리즘이 사용자의 검색 기록을 바탕으로 유사한 주제와 답변들을 계속 추천하면서 정보 수용의 포화 상태를 초래하고 있다”고 설명했다.

흥미로운 점은 콘텐츠의 낮은 품질이 커뮤니티 피로감에 유의미한 영향을 미치지 않는다는 것이다. 연구팀은 이에 대해 두 가지 가능성을 제시했다. 첫째, Q&A 커뮤니티 사용자들이 목적성을 가지고 답변을 찾기 때문에 무관한 콘텐츠를 걸러내는 경향이 있다는 것이다. 둘째, 정보의 양이 질보다 사용자들의 피로감에 더 큰 영향을 미친다는 점이다.

저우 교수는 “과도한 정보로 인해 사용자들이 정보를 선별하는 데 상당한 노력과 시간을 들이게 되고, 이것이 결국 소진과 피로로 이어지는 것으로 보인다”고 분석했다.

반면 생성형 AI의 특성들은 사용자들을 끌어당기는 요인으로 작용했다. 특히 AI가 제공하는 정보의 정확성과 신뢰성이 사용자들의 긍정적인 경험(플로우 경험)에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

저우 교수는 “사용자들이 생성형 AI를 평가할 때 실용적인 측면에 더 주목하는 것으로 보인다”며 “정확성과 신뢰성이 플로우 경험에 미치는 영향이 의인화 특성보다 더 크게 나타났다”고 설명했다.

연구팀은 생성형 AI의 의인화, 정확성, 신뢰성이 사용자들의 플로우 경험에 미치는 영향을 분석했다. 그 결과 정확성(β=0.31)과 신뢰성(β=0.28)이 의인화(β=0.11)보다 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 사용자들이 생성형 AI를 사용할 때 재미나 흥미보다는 실용성을 더 중요하게 여긴다는 것을 시사한다.

또한 사회적 영향력도 사용자들의 이동 의도에 상당한 영향을 미치는 것으로 분석됐다. 주변 사람들이나 인플루언서들의 추천이 개인 사용자의 행동 변화를 이끌어내는 것으로 나타났다.

연구팀은 이번 연구 결과를 바탕으로 소셜 Q&A 플랫폼들이 사용자 이탈을 막기 위해 몇 가지 전략을 제시했다.

우선 정보 과부하를 줄이는 것이 중요하다. 저우 교수는 “플랫폼이 정보 푸시 빈도를 조절하고 사용자가 정보 수신 여부를 선택할 수 있도록 하는 등 친화적인 상호작용 환경을 만들어야 한다”고 조언했다.

생성형 AI 서비스 제공업체들에게는 정확하고 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 제공하는 것이 핵심이라고 강조했다. 저우 교수는 “빅데이터 훈련을 통해 양질의 답변을 제공하는 능력을 향상시키고, 답변 아래에 정보 출처를 명시하는 등의 노력이 필요하다”고 말했다.

아울러 사용자들의 감성적 요구에 부응하는 의인화된 상호작용을 최적화하는 것도 중요하다고 덧붙였다. 이를 통해 사용자와 생성형 AI 사이의 감성적 연결을 강화하고 매력적인 경험을 창출할 수 있다는 것이다.

한편 이번 연구는 일부 한계점도 가지고 있다. 연구팀은 “주로 챗GPT와 어니(ERNIE) 봇과 같은 인기 있는 생성형 AI만을 조사했다”며 “앞으로 더 스마트하고 의인화된 AI가 등장할 수 있어 향후 연구에서는 이러한 새로운 AI에 대한 결과를 일반화할 필요가 있다”고 밝혔다.

또한 실제 사용자들의 이동 행동을 조사하지 않고 이동 의도만을 측정한 점도 한계로 지적됐다. 연구팀은 “향후 연구에서 실제 이동 행동을 조사한다면 사용자 이동에 대한 더 풍부한 이해를 제공할 수 있을 것”이라고 제언했다.

마지막으로 연구팀은 프라이버시 위험, 불만족, 습관 등 사용자 이동 의도에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인들에 대한 추가 연구의 필요성을 제기했다. 이러한 요인들을 포함한 더 포괄적인 모델을 통해 사용자들의 플랫폼 간 이동을 더욱 정확하게 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

항저우전자과기대학교 연구팀의 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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