생성형 AI의 기술적 특성과 이용자의 AI 리터러시가 생성형 AI의 지속사용의도에 미치는 영향 : 확장된 기술수용모델을 중심으로 Determinants of continuous use of generative AI : focusing on the Extended Technology Acceptance Model (ETAM) and AI literacy
기존 AI에서 한 단계 더 진화된 생성형 AI(Generative AI)의 등장으로 예술, 교육, 학업, 직장 등 다방면의 분야에서 생성형 AI가 사용되고 있다. 이에 따라 생성형 AI가 제공하는 정보를 주체적, 비판적으로 평가하면서 생성형 AI와 소통할 수 있는 AI 리터러시 함양에 대한 중요성이 대두되고 있다. 선행 연구들은 생성형 AI가 가지고 있는 기술적 특성을 규명하려는 노력을 보이고 있으나 주로 공학적 관점 및 거시적 관점에서 연구가 이루어지고 있으며, 생성형 AI 사용에 있어 AI 리터러시에 주목해야 할 필요성이 언급되고 있음에도 불구하고, 커뮤니케이션 분야에서 AI 리터러시를 살펴본 연구는 제한적이다. 이에 본 연구에서는 생성형 AI를 한 번이라도 이용해 본 이용자들이 생성형 AI를 지속적으로 사용하게 하는 기술적 요인과 이용자 요인이 무엇인지 알아보고자 하였다. 또한 새로운 기술과 서비스를 받아들이는 이용자의 기술 수용 과정 및 지속적인 사용 의도를 파악하기 위해 ...
기존 AI에서 한 단계 더 진화된 생성형 AI(Generative AI)의 등장으로 예술, 교육, 학업, 직장 등 다방면의 분야에서 생성형 AI가 사용되고 있다. 이에 따라 생성형 AI가 제공하는 정보를 주체적, 비판적으로 평가하면서 생성형 AI와 소통할 수 있는 AI 리터러시 함양에 대한 중요성이 대두되고 있다. 선행 연구들은 생성형 AI가 가지고 있는 기술적 특성을 규명하려는 노력을 보이고 있으나 주로 공학적 관점 및 거시적 관점에서 연구가 이루어지고 있으며, 생성형 AI 사용에 있어 AI 리터러시에 주목해야 할 필요성이 언급되고 있음에도 불구하고, 커뮤니케이션 분야에서 AI 리터러시를 살펴본 연구는 제한적이다. 이에 본 연구에서는 생성형 AI를 한 번이라도 이용해 본 이용자들이 생성형 AI를 지속적으로 사용하게 하는 기술적 요인과 이용자 요인이 무엇인지 알아보고자 하였다. 또한 새로운 기술과 서비스를 받아들이는 이용자의 기술 수용 과정 및 지속적인 사용 의도를 파악하기 위해 기술수용모델을 기반으로 설명하고자 하였다. 구체적으로 생성형 AI의 기술적 특성으로는 개인화, 상호작용성, 맥락 인지의 세 가지 요인을 설정하였고, 이용자의 개인적 특성으로는 AI 리터러시라는 요인을 설정하여 관계를 규명하고자 하였다. 이를 통해 생성형 AI의 기술적 특성 및 AI 리터러시가 생성형 AI에 대해 인식하는 유용성과 용이성을 매개로 하여 생성형 AI를 지속적으로 사용하려는 의도에 영향을 미칠 것인지 구조방정식 모델 검증을 통해 검증하고자 하였다. 분석 결과, 생성형 AI의 기술적 특성인 개인화, 맥락 인지와 이용자 개인적 특성인 AI 리터러시가 지각된 유용성에 정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 용이성에는 이용자 개인적 특성인 AI 리터러시만이 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지각된 유용성은 지속사용의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 지각된 용이성은 지속사용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 선행 연구에서 효과성이 검증되어왔던 지각된 용이성이 지각된 유용성에 미치는 영향력 또한 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, 기존의 기술수용모델 관련 연구와 상반된 결과를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 생성형 AI가 가지고 있는 대표적인 기술 특성과 생성형 AI 사용 맥락에서 중요성이 대두되고 있는 AI 리터러시를 기존의 이론적 모델의 적용 및 확장을 시도하고 실증적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있으며, AI 리터러시가 생성형 AI라는 기술을 수용함에 있어 중요한 이용자 요인인 것을 밝혔다는 점에서 의의가 있다.
기존 AI에서 한 단계 더 진화된 생성형 AI(Generative AI)의 등장으로 예술, 교육, 학업, 직장 등 다방면의 분야에서 생성형 AI가 사용되고 있다. 이에 따라 생성형 AI가 제공하는 정보를 주체적, 비판적으로 평가하면서 생성형 AI와 소통할 수 있는 AI 리터러시 함양에 대한 중요성이 대두되고 있다. 선행 연구들은 생성형 AI가 가지고 있는 기술적 특성을 규명하려는 노력을 보이고 있으나 주로 공학적 관점 및 거시적 관점에서 연구가 이루어지고 있으며, 생성형 AI 사용에 있어 AI 리터러시에 주목해야 할 필요성이 언급되고 있음에도 불구하고, 커뮤니케이션 분야에서 AI 리터러시를 살펴본 연구는 제한적이다. 이에 본 연구에서는 생성형 AI를 한 번이라도 이용해 본 이용자들이 생성형 AI를 지속적으로 사용하게 하는 기술적 요인과 이용자 요인이 무엇인지 알아보고자 하였다. 또한 새로운 기술과 서비스를 받아들이는 이용자의 기술 수용 과정 및 지속적인 사용 의도를 파악하기 위해 기술수용모델을 기반으로 설명하고자 하였다. 구체적으로 생성형 AI의 기술적 특성으로는 개인화, 상호작용성, 맥락 인지의 세 가지 요인을 설정하였고, 이용자의 개인적 특성으로는 AI 리터러시라는 요인을 설정하여 관계를 규명하고자 하였다. 이를 통해 생성형 AI의 기술적 특성 및 AI 리터러시가 생성형 AI에 대해 인식하는 유용성과 용이성을 매개로 하여 생성형 AI를 지속적으로 사용하려는 의도에 영향을 미칠 것인지 구조방정식 모델 검증을 통해 검증하고자 하였다. 분석 결과, 생성형 AI의 기술적 특성인 개인화, 맥락 인지와 이용자 개인적 특성인 AI 리터러시가 지각된 유용성에 정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 용이성에는 이용자 개인적 특성인 AI 리터러시만이 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지각된 유용성은 지속사용의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 지각된 용이성은 지속사용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 선행 연구에서 효과성이 검증되어왔던 지각된 용이성이 지각된 유용성에 미치는 영향력 또한 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, 기존의 기술수용모델 관련 연구와 상반된 결과를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 생성형 AI가 가지고 있는 대표적인 기술 특성과 생성형 AI 사용 맥락에서 중요성이 대두되고 있는 AI 리터러시를 기존의 이론적 모델의 적용 및 확장을 시도하고 실증적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있으며, AI 리터러시가 생성형 AI라는 기술을 수용함에 있어 중요한 이용자 요인인 것을 밝혔다는 점에서 의의가 있다.
The emergence of a more advanced generative AI, surpassing conventional AI, has led to the widespread utilization of generative AI across various fields such as art, education, academia, and the workplace. In the context of using generative AI, effective communication between technology and users is...
The emergence of a more advanced generative AI, surpassing conventional AI, has led to the widespread utilization of generative AI across various fields such as art, education, academia, and the workplace. In the context of using generative AI, effective communication between technology and users is crucial. Furthermore, there is a growing recognition of the importance of cultivating AI literacy, enabling individuals to assess information provided by generative AI in a proactive and critical manner, and fostering the ability to communicate effectively with generative AI. In previous studies, efforts have been made to elucidate the technical characteristics of the rapidly emerging generative AI. However, as the adoption of generative AI is relatively recent, research is being conducted from both an engineering and macroscopic perspective. Despite the recognition of the importance of AI literacy in the context of generative AI usage, research examining AI literacy in the field of communication is limited. In this study, we aimed to investigate the factors that lead users who have tried generative AI at least once to continue using it. Throughout this process, we sought to explain the users' technology acceptance and ongoing usage intentions based on the technology acceptance model, in order to understand the technology adoption process and continuous usage intentions of users receiving new technologies and services. Specifically, the technical characteristics of generative AI, such as personalization, interactivity, and context cognition, were delineated. AI literacy was incorporated as a user's personal attribute to clarify the relationship. Through validation using a structural equation modeling, the goal was to assess the potential influence of the technical characteristics of generative AI and AI literacy on the intention for continuous usage of generative AI. The analysis results revealed that the technical characteristics of generative AI, specifically personalization and context cognition, along with the user's personal attribute, AI literacy, statically influenced perceived usefulness. In contrast, only the user's personal attribute, AI literacy, statically influenced perceived ease of use. Moreover, it was found that perceived usefulness statically influenced the intention for continuous usage, while perceived ease of use did not significantly impact the intention for continuous usage. Interestingly, the influence of perceived ease of use, which had been validated for effectiveness in previous studies, did not show statistically significant impact on perceived usefulness. This result contrasts with findings from previous research on technology acceptance model. This study is significant in its attempt to apply and empirically validate the relevance of the representative technical characteristics of generative AI and the emerging importance of AI literacy in the context of generative AI usage within existing theoretical model. The findings underscore the significance of AI literacy as an effective factor in the acceptance of generative AI technology.
The emergence of a more advanced generative AI, surpassing conventional AI, has led to the widespread utilization of generative AI across various fields such as art, education, academia, and the workplace. In the context of using generative AI, effective communication between technology and users is crucial. Furthermore, there is a growing recognition of the importance of cultivating AI literacy, enabling individuals to assess information provided by generative AI in a proactive and critical manner, and fostering the ability to communicate effectively with generative AI. In previous studies, efforts have been made to elucidate the technical characteristics of the rapidly emerging generative AI. However, as the adoption of generative AI is relatively recent, research is being conducted from both an engineering and macroscopic perspective. Despite the recognition of the importance of AI literacy in the context of generative AI usage, research examining AI literacy in the field of communication is limited. In this study, we aimed to investigate the factors that lead users who have tried generative AI at least once to continue using it. Throughout this process, we sought to explain the users' technology acceptance and ongoing usage intentions based on the technology acceptance model, in order to understand the technology adoption process and continuous usage intentions of users receiving new technologies and services. Specifically, the technical characteristics of generative AI, such as personalization, interactivity, and context cognition, were delineated. AI literacy was incorporated as a user's personal attribute to clarify the relationship. Through validation using a structural equation modeling, the goal was to assess the potential influence of the technical characteristics of generative AI and AI literacy on the intention for continuous usage of generative AI. The analysis results revealed that the technical characteristics of generative AI, specifically personalization and context cognition, along with the user's personal attribute, AI literacy, statically influenced perceived usefulness. In contrast, only the user's personal attribute, AI literacy, statically influenced perceived ease of use. Moreover, it was found that perceived usefulness statically influenced the intention for continuous usage, while perceived ease of use did not significantly impact the intention for continuous usage. Interestingly, the influence of perceived ease of use, which had been validated for effectiveness in previous studies, did not show statistically significant impact on perceived usefulness. This result contrasts with findings from previous research on technology acceptance model. This study is significant in its attempt to apply and empirically validate the relevance of the representative technical characteristics of generative AI and the emerging importance of AI literacy in the context of generative AI usage within existing theoretical model. The findings underscore the significance of AI literacy as an effective factor in the acceptance of generative AI technology.
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