PromptHelper: AI 챗봇 상호작용에서 창의성을 장려하는 프롬프트 추천 시스템

PromptHelper: A Prompt Recommender System for Encouraging Creativity in AI Chatbot Interactions

프롬프트(Prompt)는 AI 시스템과의 상호작용에서 핵심적인 역할을 하지만, 많은 사용자들이 다양한 가능성을 탐색하거나, 창의적인 의도를 표현하거나, 프롬프트의 변화가 모델 출력에 미치는 영향을 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 본 연구에서는 프롬프트 추천 시스템(PRS)을 소개하며, 이는 사용자의 탐색을 지원하고, 맥락에 맞는 후속 프롬프트를 제안하는 상호작용 방식입니다. 우리는 AI 챗봇에 통합된 PRS 프로토타입인 PromptHelper를 제시합니다. PromptHelper는 사용자가 실제 글쓰기 작업을 수행하는 동안 의미적으로 다양한 프롬프트 제안을 제공합니다. 본 연구는 창의적 글쓰기 및 학술적 글쓰기 작업을 수행하는 사용자 32명을 대상으로 2x2 완전 중복 실험 설계를 통해 PromptHelper를 평가했습니다. 그 결과, PromptHelper는 사용자의 탐색 및 표현력에 상당한 증가를 가져왔지만, 인지적 부담은 증가시키지 않았습니다. 질적 분석 결과, 프롬프트 추천이 사용자들이 새로운 방향으로 나아가고, 다음에 무엇을 물어야 할지에 대한 불확실성을 극복하며, 의도를 보다 명확하게 표현하도록 돕는다는 것을 보여줍니다. 본 연구는 사용자의 자율성을 유지하면서 탐색적인 상호작용을 지원하는 AI 인터페이스 설계에 대한 시사점을 제시하며, 프롬프트 추천 연구를 지원하기 위한 오픈 소스 자료를 공개합니다.

Prompting is central to interaction with AI systems, yet many users struggle to explore alternative directions, articulate creative intent, or understand how variations in prompts shape model outputs. We introduce prompt recommender systems (PRS) as an interaction approach that supports exploration, suggesting contextually relevant follow-up prompts. We present PromptHelper, a PRS prototype integrated into an AI chatbot that surfaces semantically diverse prompt suggestions while users work on real writing tasks. We evaluate PromptHelper in a 2x2 fully within-subjects study (N=32) across creative and academic writing tasks. Results show that PromptHelper significantly increases users' perceived exploration and expressiveness without increasing cognitive workload. Qualitative findings illustrate how prompt recommendations help users branch into new directions, overcome uncertainty about what to ask next, and better articulate their intent. We discuss implications for designing AI interfaces that scaffold exploratory interaction while preserving user agency, and release open-source resources to support research on prompt recommendation.