혼합 주도성 맥락: 인간-AI 협업을 위한 맥락의 구조화 및 관리

Mixed-Initiative Context: Structuring and Managing Context for Human-AI Collaboration

인간-AI 협업 분야에서, 다중 턴 상호작용을 통해 자연스럽게 형성되는 맥락은 일반적으로 시간 순서대로 나열되어 고정된 전체로 간주되며, 협업 흐름에 따른 동적인 구성 및 관리를 위한 메커니즘은 존재하지 않습니다. 그러나 이러한 맥락은 수명, 구조적 계층, 관련성 측면에서 상당한 차이를 보입니다. 예를 들어, 일시적이거나 중단된 교환 및 병렬 주제 스레드가 제한된 맥락 창에 남아 있어 간섭 및 심지어 충돌을 야기합니다. 동시에, 사용자는 입력 수정(예: 수정, 참조 또는 무시)을 통해 맥락에 간접적으로만 영향을 미칠 수 있으며, 이러한 영향은 명시적이지 않거나 검증 가능하지 않습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 혼합 주도성 맥락(Mixed-Initiative Context)을 제안합니다. 이는 다중 턴 상호작용을 통해 형성된 맥락을 명시적이고 구조화된, 그리고 조작 가능한 상호작용 객체로 재정의하는 개념입니다. 이 개념 하에서, 맥락의 구조, 범위, 콘텐츠는 작업 요구 사항에 따라 동적으로 구성 및 조정될 수 있으며, 이를 통해 인간과 AI 모두가 맥락 구축 및 규제에 적극적으로 참여할 수 있습니다. 이 개념을 탐구하기 위해, 우리는 Contextify라는 프로브 시스템을 구현하고, 사용자의 맥락 관리 행동, AI 주도성에 대한 태도, 그리고 전반적인 협업 경험을 조사하는 사용자 연구를 수행했습니다. 마지막으로, 우리는 이 개념이 HCI 커뮤니티에 미치는 영향을 논의합니다.

In the human-AI collaboration area, the context formed naturally through multi-turn interactions is typically flattened into a chronological sequence and treated as a fixed whole in subsequent reasoning, with no mechanism for dynamic organization and management along the collaboration workflow. Yet these contexts differ substantially in lifecycle, structural hierarchy, and relevance. For instance, temporary or abandoned exchanges and parallel topic threads persist in the limited context window, causing interference and even conflict. Meanwhile, users are largely limited to influencing context indirectly through input modifications (e.g., corrections, references, or ignoring), leaving their control neither explicit nor verifiable. To address this, we propose Mixed-Initiative Context, which reconceptualizes the context formed across multi-turn interactions as an explicit, structured, and manipulable interactive object. Under this concept, the structure, scope, and content of context can be dynamically organized and adjusted according to task needs, enabling both humans and AI to actively participate in context construction and regulation. To explore this concept, we implement Contextify as a probe system and conduct a user study examining users' context management behaviors, attitudes toward AI initiative, and overall collaboration experience. We conclude by discussing the implications of this concept for the HCI community.