[한국심리학신문=유예림 ]

Unsplash

지난 10여 년간 전 세계 AI 투자 규모는 크게 증가했다. 최근에는 텍스트나 이미지, 또는 음향 데이터를 생성할 수 있는 생성형 AI가 대중에게 널리 퍼져 소비자들의 개인적, 사회적, 직업적 삶의 대부분이 AI를 기반한 제품이나 AI 서비스와 떼어낼 수 없게 되었다. 많은 사람들이 자신의 고민을 생성형 AI에게 이야기해 상담을 받거나 위로를 받기도 하고 논문 심사 위원들이 직접 논문을 읽고 평가하는 것이 아니라 AI에게 대신 평가를 시켜 논란이 되기도 했다. AI가 모든 일을 대신해주기 때문에 이제 AI가 없는 삶은 상상할 수 없다는 사람들도 있다. 게다가 자신이 글을 쓰는 것보다 훨씬 매끄럽게 써준다며 모든 글쓰기를 AI에게 맡기는 사람들도 점점 늘어나고 있다. AI가 정말 모든 것을 해결해 줄 수 있으며 인간을 대체할 수 있을까? 왜 어떤 사람들은 AI의 요술에 더 잘 홀리게 되는 것일까?

AI 수용성

AI 수용성이란 AI 이용자의 AI 사용에 대한 경향성을 뜻한다. 이는 이용자 개인이 AI를 자신의 삶에 받아들이거나 이용자의 주변 환경에 AI가 흡수되는 것에 대해 얼마나 개방되어 있고 준비되어 있는지를 말한다. ‘Lower Artificial Intelligence Literacy Predicts Greater AI Receptivity’라는 연구에서 Stephanie M. Tully, Chiara Longoni, Gil Appel은 AI의 혜택을 받는 것의 핵심 요소가 AI 수용성이라고 말했다. 과거 AI 수용성에 영향을 미치는 요인들을 밝히고자 하는 연구는 여럿 있었으나 AI 수용성에 이용자 개인의 특성이 미치는 영향에 집중한 연구는 적었기 때문에 이용자의 AI에 대한 지식수준인 AI 리터러시를 중요 요인으로 다루는 연구를 진행하게 되었다고 밝혔다.

AI 리터러시

AI 리터러시란 쉽게 말해 AI를 객관적으로 판단하거나 평가하여 효과적인 도구로써 사용할 수 있는 능력을 말한다. Stephanie M. Tully, Chiara Longoni, Gil Appel은 그동안 AI 리터러시가 이용자들의 AI 수용성에 어떤 영향을 주는지 제대로 밝혀지지 않은 이유로 AI 리터러시를 측정하는 방법의 부재를 들었다. 그동안 학계에서는 AI 지식을 측정하는 방법으로 자기 보고형 평가 방식을 사용하였다. 이러한 AI 지식 측정 방식들은 이용자들이 AI 기술 사용에 필요한 능력을 갖추었다고 믿는지, 또는 AI 기술에 대해 잘 알고 있다고 인지하는지 등을 평가하여 결과적으로 AI 이용자들의 객관적인 AI 지식을 측정하지는 못했다. 따라서 위의 세 연구자들은 AI에 대한 신념, 주관적 인식과 같은 의견보다 AI 리터러시의 객관적이고 정량적인 측정 지표를 만들어 AI 수용성과의 관계를 분석하고자 하였다.

연구 진행

AI 수용성과 AI 리터러시 간의 관계를 밝혀내기 위해 연구자들은 총 7개의 연구를 진행하였다.

연구 1. 국가 간 인공지능 리터러시 차이가 국가별 인공지능 수용도를 예측

연구 2. 대학생의 AI 리터러시가 생성형 AI를 과제 수행에 활용하는 데에 대한 수용도를 예측

연구 3. 다른 개인적 차이를 넘어선 인공지능 리터러시의 예측력

연구 4. AI를 마법 같다고 느끼는 인식 테스트

연구 5. AI를 마법적이라고 여기며 경외하는 관점을 통해 연속적 중재 분석

연구 6. 작업 특성별 AI 리터러시와 AI 수용성

연구 7. 업무의 경향이 AI를 마법적이라고 느끼게 하는지에 대한 기준 관리

연구 결과 AI 수용성이 높은 사람들은 대부분 AI 리터러시가 부족하다는 것이 밝혀졌다. 또한, 수용성의 개인차를 이해하기 위해서는 사람 간의 시스템적인 차이를 먼저 이해하는 것이 중요하다는 것을 알게 되었다. AI가 인간만이 할 수 있다고 생각한 작업을 해내는 것처럼 보일 때 AI 리터러시가 낮은 사람들은 AI가 실제로 인간적인 특성을 갖추고 있다고 믿을 가능성이 높으며 결과적으로 AI를 마법적이라고 인식하며 경외감을 갖게 된다고 한다. 그동안 AI 제품을 홍보하는 회사들은 대부분 AI 리터러시가 높은 소비자를 대상으로 마케팅을 진행했으나 이번 연구를 통해 현실은 그와 반대라는 것이 밝혀졌다. 특히 작곡이나 그림 그리기와 같이 인간 고유의 속성과 연관된 생성형 AI 분야일수록 AI 리터러시가 낮은 소비자들이 더 적극적으로 AI 제품을 선택한다고 말했다.

AI가 새로운 시대를 연 것은 맞지만 모든 것을 해결해 주는 신과 같은 존재는 아니다. 그럼에도 기계가 어떻게 이렇게까지 인간적인 결과물을 낼 수 있는지 놀랍다면 그 기계에 대한 이해도가 부족한 것은 아닌지 돌아볼 수 있는 연구이다. AI는 앞으로 우리 일상에 더 치밀하게 들어올 것이다. AI 시대에서 인간이 AI에게 휩쓸리지 않고 그저 인간을 도울 뿐인 효율적인 도구로 AI를 이용하기 위해서는 AI에 대한 공부가 많이 필요할 것임을 되새기게 된다.

참고문헌

Tully, S., Longoni, C., & Appel, G. (2025). EXPRESS: Lower Artificial Intelligence literacy predicts Greater AI receptivity. Journal of Marketing. https://doi.org/10.1177/00222429251314491

※ 심리학에 대한 더 많은 정보는 한국심리학신문(The Psychology Times) 

에 방문해서 확인해보세요!

※ 심리학, 상담 관련 정보 찾을 때 유용한 사이트는

한국심리학신문(The Psychology Times) 

※ 심리학, 상담 정보 사이트도 한국심리학신문(The Psychology Times) 

※ 재미있는 심리학, 상담 이야기는 한국심리학신문(The Psychology Times