정부의 인공지능 활용에 대한 시민 신뢰 영향 요인 분석: 정부 AI 활용인식의 조절효과
Determinants of Citizens’ Trust in Government Use of Artificial Intelligence: The Moderating Role of Government AI Awareness
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초록
본 연구는 정부의 인공지능(AI) 활용에 대한 시민 신뢰 형성 요인을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 인공지능은 복잡성과 불투명성으로 인해 시민이 기술을 직접이해하기 어려우며, 이에 따라 정부 운영의 책임성과 윤리성이 신뢰의 핵심기반이 된다. 이에 따라 본 연구는 신뢰이론, 신뢰 전이 이론, 프라이버시 계산이론을 토대로 분석 틀을 구성하였다. 연구에서 독립변수로는 정부신뢰, 프라이버시 위험 인식, 공익기대, 디지털 리터러시, 정부 AI 활용인식으로 설정하였고, 종속변수는 정부 AI 활용 신뢰를 설정하였다. 나아가 정부 AI 활용 인식을 조절변수로서도 활용하였다. 분석결과, 정부 신뢰, 공익기대, 정부 AI 활용 인식은 정부 AI 활용 신뢰에 정(+)의영향을 미쳤고, 프라이버시 위험인식은 부(-)의 영향을 미쳤다. 또한 정부 AI 활용 인식수준은 프라이버시 위험 인식 및 공익기대와 정부 AI 신뢰 간의 관계를 유의미하게 조절하였다. 이에 따라 정부 AI 활용 인식이 높을수록 프라이버시 위험인식이 신뢰를 저해하는 부정적 효과가 완화되었으며, 공익기대의 긍정적 효과는 강화되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정부 AI 신뢰가 단순한 기술 수용 태도가 아니라 제도적 신뢰, 위험인식, 공익 가치 인식, 정책 인식이 상호작용하는 복합적 구조임을 보여준다. 따라서본 연구는 시민 신뢰에 대하여 행정학적 차원에서 확장하고 정부의 AI 정책 추진 시 신뢰형성을 위한 정보 투명성, 프라이버시 보호, 공익성 제고 등의 정책적 노력이 필수적임을 제언하였다
Abstract
The present study aims to empirically analyse the impact that shape citizens' trust in the government's use of artificial intelligence (AI). The complexity and opacity of AI presents a significant challenge for citizens in comprehending the technology directly, thereby underscoring the paramount importance of accountability and ethical considerations in government operations as fundamental pillars of trust. Consequently, the present study has developed an analytical framework grounded in trust theory, trust transfer theory and privacy calculus theory. The independent variables in the study are as follows: trust in government, perception of privacy risk, perception of public benefit, digital literacy, and perception of government AI utilisation. The dependent variable in this study is defined as trust in government AI utilisation. Furthermore, perception of government AI utilization is also used as a moderator variable. The analysis revealed that trust in government, perception of benefit, and perceptions of government AI utilisation positively influenced trust in government AI utilisation, while perception of privacy risk had a negative influence. Furthermore, the level of government AI utilisation significantly moderated the relationship between privacy risk perception and public interest perception, on the one hand, and trust in government AI, on the other. Consequently, heightened perceptions of government AI utilisation served to mitigate the adverse impact of privacy risk perception on trust, while concurrently amplifying the positive effect of public interest expectations. The findings of this study demonstrate that trust in government AI is not merely an attitude towards technology adoption but rather a complex structure involving the interaction of institutional trust, risk perception, recognition of public interest values, and policy awareness. Consequently, this study contributes to the extant body of knowledge on citizen trust from an administrative science perspective by suggesting that policy efforts such as information transparency, privacy protection, and enhancing public interest are essential for building trust when the government promotes AI policies.