사람들은 어떤 상황에서 ‘챗GPT’의 답변을 신뢰하는가: 이용빈도, 서비스 활용, 지각된 정보품질 및 문제점 특성을 중심으로
How do people trust ‘ChatGPT’ responses in certain situations: Focus on frequency of use, service utilization, perceived information quality, and characteristics of issues
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생성형 AI 서비스가 활성화되면서 관련 기술에 대한 신뢰의 중요성이 높아지고 있다. 생성형 AI는 학습된 데이터를 바탕으로 새로운 정보를 생산하고 있지만, 가짜정보 확산 등의 문제에서 자유롭지 못하다. 이에 본 연구는 생성형 AI 서비스 활용도와 정보품질, 문제점이 이용자의 신뢰 형성에 어떠한 영향을 주는지 살펴보았다. 구체적으로, 독립변인은 이용빈도(일상적vs가끔vs호기심)와 서비스 활용도(글쓰기, 자료수집, 코딩), 정보품질(지각된 편향성, 지각된 거짓정보), 지각된 문제점(부정행위, 창의력 감소, 저작권 침해)을 투입했다. 분석결과, ‘호기심’으로 이용하는 사람들이 챗GPT의 지각된 문제점으로 ‘창의력 감소’, ‘저작권 침해’를 높게 인식한 것으로 나타났다. 이어, 자료수집 활용도가 높을수록, 지각된 거짓정보 및 저작권 침해가 낮을수록 챗GPT에 대한 답변 신뢰가 증대한 것으로 확인되었다. 논의를 종합하면, 본 연구는 생성형 AI는 법적 이슈가 명확하게 드러날 수 있는 정보에 대해 신뢰를 강화할 필요성을 제기한다.
Abstract
With the activation of generative AI services, discussions on trust in technology are spreading. Generative AI produces new information based on learned data but is not free from issues such as the spread of fake information. This study examines how the utility of generative AI services, information quality, and issues affect the formation of user trust. Additionally, an analysis was conducted on the differences based on user frequency of use (daily, occasional, curiosity). Specifically, the independent variables included service utilization (writing, data collection, coding), information quality (perceived bias, perceived misinformation), and perceived issues (misconduct, decrease in creativity, copyright infringement). The results of the analysis showed that individuals using ChatGPT out of ‘curiosity’ perceived ‘decrease in creativity’ and ‘copyright infringement’ as significant issues. Furthermore, a higher level of data collection utilization was associated with increased trust in ChatGPT, with lower perceived misinformation and copyright infringement. In summary, this study suggests the need to strengthen trust in generative AI, particularly for information where legal issues can be clearly revealed.
참고문헌 (69)
- 콘텐츠산업의 생성형 AI 활용 이슈와 대응 과제, "권구민", 한국콘텐츠진흥원, ~ (2023)
- 권용만, "“생성형 AI 시대 보편화”…가트너, ‘2024년 10대 전략 기술’ 발표", IT조선, ~ (2023)
- 김경모, "뉴스 수용자의 지각 편향과 뉴스 공정성 평가: 언론 신뢰, 메시지 편향성, 자기범주화, 자기-고양의 영향력 분석", 커뮤니케이션 이론, 14(3), pp.145~198 (2018)
- 김기훈, "국민 3명 중 1명 챗GPT 써봤다…90% ‘신뢰도 보통 이상’", 연합뉴스, ~ (2023)
- 김나연, "NFT 특성이 NFT 구매의도에 미치는 영향 : 확장된 기술 수용모델(ETAM)의 적용", 광고연구, (138), pp.77~106 (2023)
- ChatGPT(챗GPT)보안 위협과 시사점, "김도원", 한국인터넷진흥원, ~, pp.KISA INSIGT 3 (2023)
- 김민혁, "“챗GPT로 과제 냈더니 A+”…대학가 ‘AI 대필’ 어쩌나", 서울경제, ~ (2023)
- 김수민, "챗GPT 거대한 전환 : AI 전쟁의 승자는 누가 될 것인가" (2023), 알에이치코리아
- 김용일, "확장된 기술수용모델을 적용한 관광정보 애플리케이션의 지각된 유용성과 즐거움에 영향을 미치는 선행변수 연구", 관광레저연구, 27(8), pp.137~157 (2015)
- 김정원, "인공지능 시대의 프라이버시 : 인공지능 에이전트 신뢰 인식과 개인정보 공개", 박사, pp.2023
- 김준우, "정보기술수용이론(TAM)의 대안적 모델의 개발에 관한 연구", e-비즈니스연구, 8(2), pp.423~450 (2007)
- 챗GPT가 촉발한 생성형 AI 시대, 미래 모습과 대응 방안, "김태원", 과학기술정책연구원, 02~09, pp.과학기술정책연구원: 미래연구포커스 55호 (2023)
- 김태종, "챗 GPT 관련 사회적 이슈에 대한 탐색적 연구 : 뉴스 빅데이터 기반 토픽 모델링 분석을 중심으로", Journal of Digital Contents Society, 24(6), pp.1209~1220 (2023)
- 김헌, "OTT 서비스 콘텐츠 선택 지연 행위에 영향을 미치는 요인에 관한 탐색적 연구 : IS 성공모형을 중심으로", 한국방송학보, 36(5), pp.5~47 (2023)
- 김헌, "넷플릭스 ‘광고요금제’ 태도에 영향을 미치는 요인에 관한 탐색적 연구", 언론정보연구, 통권 : 120, pp.7~36 (2023)
- 김활빈, "미디어 이용이 신종 감염병에 대한 위험 인식과 예방행동 의도에 미치는 영향 : 정보 처리 전략의 매개 효과를 중심으로", 광고연구, (119), pp.123~152 (2018)
- 노대원, "ChatGPT 글쓰기 표절 대응과 교육적 활용 전략", 국어교육연구, 82, pp.71~102 (2023)
- 김미정, "챗GPT, 두 달만에 월 사용자 1억명 돌파…틱톡보다 빨랐다", ZDNET Korea, ~ (2023)
- 남도영, "LG CNS, 챗GPT 기반 ‘AI 코딩’으로 개발 생산성 30% 높인다", 테그M, ~ (2023)
- 남유원, "뉴스 이용, 참여, 출처 인지가 뉴스 미디어 신뢰도에 미치는 영향 : SNS, 메신저, 유튜브를 통한 뉴스 이용을 중심으로", 한국언론학보, 66(5), pp.57~94 (2022)
- 남혁우, "LG CNS, 코드 생성AI ‘AI 코딩’ 공개", ZDNET Korea, ~ (2023)
- 박수아, "인공지능 스피커 만족도와 지속적 이용의도에 영향을 미치는 요인 : 기능적, 정서적 요인을 중심으로", 정보사회 & 미디어, 19(3), pp.159~182 (2018)
- 박정연, "챗GPT는 의료에 득일까 독일까…“의료행위 보조시 종종 실수”", 동아사이언스, ~ (2023)
- 안선영, "베이비붐 세대가 지각하는 스포츠 유튜브 품질, 시청몰입 및 시청만족의 관계 분석", 한국체육과학회지, 32(1), pp.257~271 (2023)
- 챗GPT 이용 경험 및 인식 조사, "양정애", 한국언론진흥재단, ~ (2023)
- 오지희, "확장된 기술수용모델(ETAM)을 적용한 메타버스 이용의도에 영향을 미치는 요인연구 : 가상세계 메타버스를 중심으로", 한국콘텐츠학회논문지, 21(10), pp.204~216 (2021)
- 육지훈, "오픈AI, 챗GPT ‘작동 불가’ 오류 복구", FORTUNE KOREA, ~ (2023)
- 윤태인, "공부와 일상까지 AI 도움받는 대학생...“맹신은 금물”", YTN, ~ (2023)
- 이민웅, "방송저널리즘과 공정성 위기" (2006), 지식산업사
- 생성형 AI에서 데이터 이용 과제, "전자신문", 2023
- 이정미, "가짜뉴스의 시대, 지속가능한 발전을 위한 보편적 리터러시의 구축 및 제공에 대한 실험적 연구", 한국문헌정보학회지, 55(1), pp.85~106 (2021)
- 장명복, "정보품질이 ERP 시스템 활용에 미치는 영향에 관한 연구", 한국컴퓨터정보학회논문지, 12(6), pp.279~296 (2007)
- 장성민, "생성 인공지능 기술은 인간의 쓰기 능력을 대신할 수 있는가?-포스트 챗GPT 시대의 작문 평가 담론을 위한 예비적 논의", 국어교육, (181), pp.119~160 (2023)
- 전효진, "AI의 음성품질이 브랜드 신뢰 및 구매의도에 미치는 영향", 인문사회21, 12(1), pp.431~446 (2021)
- 조승환, "신뢰 가능한 AI 개발을 위한 성숙도 모델 연구", 박사, pp.2023
- 조창현, "게임 체인저로 떠오른 ‘생성형 AI’, 향후 10년간 글로벌 GDP 7% 성장 이끌 전망", 인더스트리뉴스, ~ (2023)
- 좌보경, "미디어, 지각된 위험 특성, 위험 인식의 관계에 대한 연구발암물질 위험 이슈를 중심으로", 홍보학연구, 17(4), pp.72~109 (2013)
- 정명인, "생성형 AI의 동향 및 보안 위험", 한국콘텐츠학회 종합 학술대회 논문집 (2023)
- 정상조, "인공지능시대의 저작권법 과제", 계간 저작권, 31(2), pp.37~72 (2018)
- 기업들은 어떻게?, "이코노믹 리뷰", 2023
- 하승태, "미디어 이용량과 선호 콘텐츠 유형이미디어 신뢰도에 미치는 영향 : 전통적 미디어와 뉴미디어를 아우르며", 한국언론학보, 55(1), pp.413~434 (2011)
- 한영란, "디지털 매체품질이 학습만족과 지속이용의도에 미치는 영향 : 고전문학의 원소스 멀티유즈(OSMU) 활성화를 위해 향토문화전자대전 사이트를 중심으로", 한국콘텐츠학회논문지, 16(11), pp.1~10 (2016)
- 한상기, "챗GPT를 포함한 생성형 AI의 한계와 이슈", 교육을 바꾸는 사람들, ~ (2023)
- 현기득, "포털 뉴스와 댓글에 대한 정파성 지각이 포털뉴스 신뢰, 영향력 지각 및 선택적 노출에 미치는 영향 보수와 진보 이용자의 차이를 중심으로", 한국언론학보, 64(4), pp.247~288 (2020)
- Ballings, M., "CRM in social media: Predicting increases in Facebook usage frequency", European Journal of Operational Research, 244(1), pp.248~260 (2015)
- Chang, M. K., "Determinants of the Intention to Use Internet", WWW at work: a confirmatory study, 2001, pp.39(1), 1~14
- Chouk, I., "Factors for and Against Resistance to Smart Services: role of consumer lifestyle and ecosystem related variables", Journal of Services Marketing, 33(4), pp.449~462 (2019)
- DeLone, W. H., "The DeLone and McLean model of Information system success: a ten-year update", Journal of management information system, 19(4), pp.9~30 (2003)
- Dutot, V, "Factors Influencing Near Field Communication (NFC) Adoption: An extended TAM approach", The Journal of High Technology Management Research, 26(1), pp.45~57 (2015)
- Google, "Bard", ~ (2023)
- Fui-Hoon Nah, F., "Generative AI and ChatGPT: Applications, challenges, and AI-human collaboration", Journal of Information Technology Case and Application Research, 25(3), pp.277~304 (2023)
- Hopp, T., "Why Do People Share Ideologically Extreme, False, and Misleading Content on Social Media? A Self-Report and trace Data–Based aAnalysis of Countermedia Content Dissemination on Facebook and Twitter", Human Communication Research, 46(4), pp.357~384 (2020)
- Hsieh, S. H., "Hey Alexa: Examining the Effect of Perceived Socialness In usage Intentions of AI Assistant-Enabled Smart Speaker", Journal of Research in Interactive Marketing, 15(2), pp.267~294 (2021)
- Ipsos, "GLOBAL VIEWS ON A.I. AND DISINFORMATION. A 29-country global survey", ~ (2023)
- Iskender, A., "Holy or unholy? Interview with open AI’s ChatGPT", European Journal of Tourism Research, 34(3414), pp.1~11 (2023)
- Iyengar, K. P., "Perception of Chat Generative Pre-trained Transformer (Chat-GPT) AI tool amongst MSK clinicians", Journal of Clinical Orthopaedics and Trauma, 44, pp.102253~ (2023)
- Johnson, T. J., "Cruising is believing?: Comparing internet and traditional sources on media credibility measures", Journalism & Mass Communication Quarterly, 75(2), pp.325~340 (1998)
- Kasneci, E., "ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education", Learning and Individual Differences, 103, pp.1~9 (2023)
- Kaur, Davinder, "Trustworthy Artificial Intelligence: A Review", ACM Computing Surveys, 55(2), pp.1~38 (2022)
- Open AI, "Elevated error rates in ChatGPT", ~ (2023)
- Omrani, N., "To trust or not to trust? An assessment of trust in AI-based systems: Concerns, ethics and contexts", Technological Forecasting & Social Change, 181, pp.121763~ (2022)
- Putnam, Robert D., "Bowling alone: The collapse and revival of American community" (2000), Simon & Schuster
- Uzir, M. U. H., "Applied Artificial Intelligence and user satisfaction: Smartwatch usage for healthcare in Bangladesh during COVID-19", Technology in Society, 67, pp.101780~ (2021)
- Uzir, M. U. H., "A Theoretical Extension of The Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies", Management Science, 46(2), pp.186~204 (2000)
- Venkatesh, V., "Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Intervention", Decision Sciences, 39(2), pp.273~315 (2008)
- Vijayasarathy, L. R., "Predicting Consumer Intentions to Use On-line Shopping: The Case For an Augmented Technology Acceptance Model", Information & management, 41(6), pp.747~762 (2004)
- Wanous, J. P., "Single-item reliability: A replication and Extension", Organizational Research Methods, 4(4), pp.361~375 (2001)
- Yen, C., "Trust Me, If You Can: A Study on The Factors That Influence Consumers’ Purchase Intention Triggered By Chatbots Based On Brain Image Evidence and Self-Reported Assessments", Behaviour & Information Technology, 40(11), pp.1177~1194 (2021)
- Zamora, J., "I’m Sorry, Dave, I’m Afraid I Can’t Do That: Chatbot Perception And Expectations", Proceedings of The 5th International Conference On Human Agent Interaction, pp.253~260 (2017)
