AI 동료와 함께하는 창의적 아이디어 발상: 다중 에이전트 시스템의 효과

초록

본 논문은 다중 에이전트 대화 시스템인 MultiColleagues를 소개한다. 사용자가 인간 주도형 퍼실리테이터 역할을 수행하면서 세 명의 AI 동료가 번갈아 아이디어를 제시·비판·보완한다. 20명의 참여자를 대상으로 단일 에이전트 기반 도구와 비교한 실험 결과, 다중 에이전트 시스템이 사회적 존재감, 아이디어의 질·참신성, 그리고 아이디어 전개 정도를 유의하게 향상시켰다.

상세 분석

MultiColleagues는 기존 LLM 기반 도구가 ‘도구‑코파일럿’ 역할에 머무는 한계를 넘어, AI를 ‘동료’로 인식시키는 설계 철학을 채택한다. 시스템은 세 가지 핵심 설계 목표(DG1‑DG3)를 기반으로, (1) 발산‑수렴 단계 전환을 유연하게 지원하고, (2) 서로 다른 관점을 가진 AI 페르소나를 통해 아이디어 공간을 확장하며, (3) 인간이 언제든지 개입·조정할 수 있는 투명한 퍼실리테이션 메커니즘을 제공한다. 구현 측면에서는 사용자에게 먼저 페르소나를 선택하게 하고, 내부적으로 페르소나 순위 프롬프트와 턴‑선택 로직을 통해 동적 대화를 생성한다. 각 턴마다 AI는 자신의 역할에 맞는 발언을 생성하고, 사용자는 답변, 계속 진행, 혹은 퍼실리테이터 호출 중 하나를 선택한다. 이러한 구조는 기존 연구에서 제시된 ‘대화형 토론’, ‘계층적 감독’, ‘역할 기반 회전’ 등을 하나의 통합 프레임워크로 결합한다는 점에서 차별적이다.

실험은 within‑subjects 디자인으로, 동일 참가자가 MultiColleagues와 단일‑에이전트(주로 ChatGPT 기반) 조건을 순차적으로 경험한다. 측정 항목은 사회적 존재감(Perceived Social Presence), 아이디어 질·참신성(Quality & Novelty), 아이디어 전개(Elaboration) 등이다. 결과는 다중‑에이전트 조건에서 사회적 존재감 점수가 평균 0.68p 상승했으며, 아이디어 질·참신성 점수도 각각 0.54p, 0.61p 상승했다. 특히 아이디어 전개 횟수가 23% 증가해, 참여자들이 보다 깊이 있는 탐색을 수행했음을 시사한다. 인터뷰 분석에서는 ‘다양한 시각이 제공돼 사고의 폭이 넓어졌다’, ‘AI가 서로 의견을 주고받는 모습을 보며 팀워크를 느꼈다’는 긍정적 인식이 두드러졌다.

이러한 결과는 (1) AI 동료가 인간에게 사회적·인지적 ‘동료감’을 제공함으로써 협업 몰입도를 높인다, (2) 다중‑페르소나가 아이디어 다양성을 촉진해 창의적 산출물을 향상시킨다, (3) 인간‑중심 퍼실리테이션이 과도한 자동화에 대한 불안감을 완화하고 통제감을 유지한다는 설계 원칙을 실증한다. 또한, 동적 턴‑선택과 단계‑구조화가 사용자 부담을 최소화하면서도 협업 흐름을 자연스럽게 유지한다는 실용적 교훈을 제공한다.