NeuroWise: 자폐 파트너와의 이중 공감 의사소통 연습을 위한 다중 에이전트 LLM "글래스박스(Glass-Box)" 시스템

NeuroWise: A Multi-Agent LLM "Glass-Box" System for Practicing Double-Empathy Communication with Autistic Partners

이중 공감 문제(double empathy problem)는 신경다양인과 신경전형인 사이의 의사소통 어려움이 상호 오해에서 비롯된다고 설명하지만, 대부분의 중재 방법은 자폐인에게 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 스트레스 시각화, 내면적 경험 해석, 맥락적 안내를 통해 신경전형인 사용자를 지원하는 다중 에이전트 LLM 기반 코칭 시스템인 NeuroWise를 제안한다. 피험자 간 연구(N=30) 결과, NeuroWise는 모든 참가자로부터 유용하다는 평가를 받았으며, 결핍 기반 귀인(deficit-based attributions)에서 유의미한 조건-시간 효과를 보였다(p=0.02). 까다로운 상호작용 이후 통제군(baseline) 사용자들은 자폐의 "결핍"을 탓하는 방향으로 이동한 반면, NeuroWise 사용자들은 결핍 프레이밍(deficit framing)을 줄였다. 또한 NeuroWise 사용자들은 대화를 더욱 효율적으로 마쳤다(대화 턴 수 37% 감소, p=0.03). 이러한 결과는 AI 기반 해석이 사용자로 하여금 의사소통의 어려움이 상호적이라는 것을 인식하게 도움으로써 귀인의 변화를 지원할 수 있음을 시사한다.

The double empathy problem frames communication difficulties between neurodivergent and neurotypical individuals as arising from mutual misunderstanding, yet most interventions focus on autistic individuals. We present NeuroWise, a multi-agent LLM-based coaching system that supports neurotypical users through stress visualization, interpretation of internal experiences, and contextual guidance. In a between-subjects study (N=30), NeuroWise was rated as helpful by all participants and showed a significant condition-time effect on deficit-based attributions (p=0.02): NeuroWise users reduced deficit framing, while baseline users shifted toward blaming autistic "deficits" after difficult interactions. NeuroWise users also completed conversations more efficiently (37% fewer turns, p=0.03). These findings suggest that AI-based interpretation can support attributional change by helping users recognize communication challenges as mutual.