[논문]인공지능 혁신에 대한 기대와 불안 요인 및 영향 연구

이창섭; 이현정

doi:10.5392/jkca.2019.19.09.037

인공지능 혁신에 대한 기대와 불안 요인 및 영향 연구
Expectations and Anxieties Affecting Attitudes toward Artificial Intelligence Revolution 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.19 no.9, 2019년, pp.37 - 46

초록
AI-Helper

본 연구는 인공지능 혁신에 대한 태도에 영향을 미치는 기대와 불안요소들을 알아보고, 이들이 현재 대중들의 인식 속에서 어느 정도의 영향력을 가지는 지에 대해 확인해보고자 하였다. 본 연구는 비슷한 기술변화 문화를 공유한 세대별로 인공지능을 바라보는 태도가 다를 수 있음을 고려하여, 연구 대상을 미래 인공지능 주 소비층인 I-세대로 한정하였다. 본 연구의 결과, '업무 성과 향상', '사회 질적 향상'의 기대요인과 '인간의 사회적 가치 위협'의 불안요인을 도출하였고, 이들 요인이 각각 약한 인공지능과 강한 인공지능에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 I-세대가 현재 약한 인공지능에는 업무 성과 향상에 대한 높은 기대와 함께 매우 긍정적인 태도를 가지는 한편, 강한 인공지능에는 약한 인공지능과 비교해 불안을 많이 느끼며 태도의 긍정성도 낮아짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 인공지능이 인류와 유쾌한 관계 속에서 발전하는 방향에 대한 시사점을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Humans have anxieties as well as expectations for artificial intelligence. This study attempted to identify the expectation and anxiety factors affecting the attitude toward artificial intelligence innovation and to ascertain how much influence they have on current artificial intelligence innovation. This study considered that attitudes toward artificial intelligence may be different for each generation sharing a similar technology change culture. Therefore, the researchers limited the research subjects to I generation, which is the main users of artificial intelligence in the future. As a main result, the factors of expectiation of 'performance gain', 'positive social impact', and the factor of anxiety of 'threat to human-oriented social value' were drawn, and these factors influenced weak and strong artificial intelligence respectively. The results of this study suggests that artificial intelligence should develop into a pleasant relationship with humankind.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

개인이 수행하기 어려운 일을 대신해줌으로써, 인류 전반의 삶의 질이 개선되는 상황 역시 우리가 인공지능 혁신에 대해 기대하는 바이다. 2017년에 28개 EU국가를 대상으로 진행되었던 설문조사에서, 84%가 그들이 하는 업무가 인간에게는 너무 어렵거나 위험해서 로봇의 도움이 필요하다고 응답했고, 68%가 로봇이나 인공 지능이 직장이나 일상의 업무에 도움을 줄 것이므로 사회에서 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 기대한다고 응답 하였다[20].
특히 본 연구에서는 비슷한 기술변화의 문화를 공유한 세대별로 인공지능에 대한 태도가 다를 수 있다는 점을 고려하였다. 따라서 본 연구에서는 태어날 때부터 인터넷 환경에 친숙한, 소위 I-세대2라고 불리는 대상에 한정하여 이들이 현재 체감하고 있는 인공지능에 대한 기대와 우려 요인들을 도출하고, 이 요인들이 인공지능에 대한 태도에 미치는 영향을 확인해 볼 것이다. 마지막으로 분석결과를 토대로 시사점을 도출하고 인공지능이 인류와 유쾌한 관계 속에서 발전하기 위한 방안을 제시해보고자 한다.
마지막으로 본 연구는 응답자들이 인공지능 각 요인 과 인공지능에 대한 현재의 태도를 확인해보았다. 5점 척도로 이루어진 항목들의 응답 결과를 100점 환산했을 때, 결과는 [표 11]과 같다.
따라서 본 연구에서는 태어날 때부터 인터넷 환경에 친숙한, 소위 I-세대2라고 불리는 대상에 한정하여 이들이 현재 체감하고 있는 인공지능에 대한 기대와 우려 요인들을 도출하고, 이 요인들이 인공지능에 대한 태도에 미치는 영향을 확인해 볼 것이다. 마지막으로 분석결과를 토대로 시사점을 도출하고 인공지능이 인류와 유쾌한 관계 속에서 발전하기 위한 방안을 제시해보고자 한다.
따라서 추후 연구에서는 연구 대상에 대한 지역, 연령, 직업군 등을 다양화하여 진행해볼 필요가 있다. 본 연구는 인공지능에 대한 다양한 인식을 태도에 영향을 주는 요인으로써 정리하고 실제적 영향력을 확인함으로써, 인공 지능 기술의 발전 방향에 대해 생각해보았다. 앞으로 인공지능 기술의 성공적인 사회적 안착을 위해 보다 다양하고 확장적인 연구들을 기대한다.
본 연구에서는 현재 가장 주목받는 기술인 동시에 시대의 불안을 안고 있는 인공지능의 현재 인식을 확인하고, 그러한 인식의 근간을 세부적으로 접근해보고자 하였다. 최대한 여러 선행연구에서 인공지능 혁신에 대한 기대와 불안 요소들을 가져오고자 하였으나, 결과적으로 기대했던 것보다 적은 수의 잠재변수를 도출하여, 아주 세부적인 영향력을 확인하기에는 미흡한 점이 있었다.
이에 본 연구는 인공지능 혁신에 대한 기대와 두려움이 인공지능을 바라보는 태도에 미치는 영향을 확인해보고자 한다. 특히 본 연구에서는 비슷한 기술변화의 문화를 공유한 세대별로 인공지능에 대한 태도가 다를 수 있다는 점을 고려하였다.
이에 본 연구는 인공지능 혁신에 대한 기대와 두려움이 인공지능을 바라보는 태도에 미치는 영향을 확인해보고자 한다. 특히 본 연구에서는 비슷한 기술변화의 문화를 공유한 세대별로 인공지능에 대한 태도가 다를 수 있다는 점을 고려하였다. 따라서 본 연구에서는 태어날 때부터 인터넷 환경에 친숙한, 소위 I-세대2라고 불리는 대상에 한정하여 이들이 현재 체감하고 있는 인공지능에 대한 기대와 우려 요인들을 도출하고, 이 요인들이 인공지능에 대한 태도에 미치는 영향을 확인해 볼 것이다.

제안 방법

강한 인공지능의 범위는 ‘인간의 지능을 보완하는 역할을 수행하고, 데이터 분석의 시사점을 제공하는 통합적 인공지능’임을 설명하였으며, 미래예측 분석, 맞춤형 자료 수집, 작물관리 로봇의 병해 및 성장상황 진단 등을 수행하는 인공지능을 평가하도록 하였다.
선행연구를 기반으로 본 연구는 인공지능 혁신에 대한 기대와 위협에 대한 항목들을 [표 1]과 같이 정리하였다. 다음 항목들은 연구 분야의 특이성 (예를 들어, 의료분야, 스마트 도시, 교육 등)을 최대한 배제하고 누구나 이해하기 용이하며 객관적인 문항을 만들기 위해 다양한 분야의 직업을 가진 20~30대 일반인 5인을 대상으로 2회의 예비조사 실시 후 수정 및 보완하였다.
도출된 요인을 바탕으로 약한 인공지능과 강한 인공지능에 대한 인식과 영향을 모두 살펴보기 위해 질문지를 재구성하였다. 약한 인공지능의 범위는 ‘제한된 범위에서 비교적 복잡한 작업을 수행하는 인공지능’으로 제한하여, AI스피커, 챗봇 등을 대상으로 평가하도록 하였다.
약한 인공지능에 대한 태도 영향을 확인하기 위한 모델에서 반영적 측정변수들을 평가했을 때, ‘사람들의 전문성 향상’ 항목이 0.4 미만으로 나와 제거 후 다시 분석하였다.
약한 인공지능의 범위는 ‘제한된 범위에서 비교적 복잡한 작업을 수행하는 인공지능’으로 제한하여, AI스피커, 챗봇 등을 대상으로 평가하도록 하였다.

대상 데이터

이는 인공지능 개발자들이 반드시 생각해야 할 점이다. 마지막으로, 본 연구 결과는 디지털 기술에 익숙한 세대들을 대상으로 하였다. 따라서 그보다 앞선 세대들의 경우 인공지능에 대한 태도가 본 연구 결과보다 부정적일 가능성이 있고, 불안의 정도도 보다 높을 수 있다는 점을 고려하여 기술 개발의 속도 조절이 반드시 필요할 것이다
본 연구는 도출된 항목들에 대하여 20대 초·중반 연령층으로 구성된 대학생들 대상의 설문조사를 실시하였다.
설문은 5점 리커트 척도로서 구성되었으며, 총 251명의 20대 초·중반 대학생들이 응답에 참여하였다. 분석에 적합하지 않은 응답지를 제외하고, 총 244개의 샘플에 대해 확인적 요인분석을 실시하였다. 확인적 요인분석 및 각 요인의 영향력 확인을 위한 분석에는 Smart PLS3 프로그램을 활용하였다.
설문은 5점 리커트 척도로서 구성되었으며, 총 251명의 20대 초·중반 대학생들이 응답에 참여하였다.
질문지는 앞서 정리한 12개 기대항목, 9개 불안 항목의 총 21개 항목들에 ‘매우 그렇다’, ‘그렇다’, ‘보통이다’, ‘그렇지 않다’, ‘전혀 그렇지 않다’의 5점 리커트 척도[41]로 구성되었다. 총 1,004건의 응답 중 적합하지 않은 응답지를 분석 대상에서 제외하고, 총 972개의 샘플에 대한 요인분석을 실시하였다. 요인분석의 초기 추출방법으로 주성분 분석을 사용하였으며, 회전된 성분행렬을 확인하기 위해 베리맥스[42]를 선택하였다.

데이터처리

분석에 적합하지 않은 응답지를 제외하고, 총 244개의 샘플에 대해 확인적 요인분석을 실시하였다. 확인적 요인분석 및 각 요인의 영향력 확인을 위한 분석에는 Smart PLS3 프로그램을 활용하였다. 본 연구의 분석을 위한 연구모델은 [그림 1]과 같다.

이론/모형

총 1,004건의 응답 중 적합하지 않은 응답지를 분석 대상에서 제외하고, 총 972개의 샘플에 대한 요인분석을 실시하였다. 요인분석의 초기 추출방법으로 주성분 분석을 사용하였으며, 회전된 성분행렬을 확인하기 위해 베리맥스[42]를 선택하였다.
인공지능에 대한 태도와 관련된 질문은 Taylor & Todd[43]의 정보기술 이용에 대한 태도를 조사하기 위한 항목들을 근거로 작성하였다.

성능/효과

강한 인공지능 결과에서 반영적 측정변수들은 모든 항목의 외부적재치가 0.4이상으로, 제거가 고려되는 항목은 없었다. 내적일관성 신뢰도는 [표 8]과 같이 모든 변수들의 Cronbach’s α 값은 0.
구조모델의 예측적 적합성(Q²)은 0보다 큰 수치를 보여, 모델은 내생잠재변수에 대해 예측적 적합성을 가짐을 확인하였다.
구조모델의 예측적 적합성(Q²)은 역시 0보다 큰 수치로, 내생잠재변수에 대한 예측적 적합성이 있음을 확인하였다.
다음으로 모델의 적합성을 평가했을 때, 내부 VIF는 모두 5미만으로 잠재변수 간 다중공선성이 없다고 평가되었고, 결정계수(R²)값은 0.518로 경로에 대한 회귀식은 매우 높은 설명력을 나타냈다.
두 경우 모두 ‘업무 성과 향상’에 대한 높은 기대를 가지고 있었고, 약한 인공지능보다 강한 인공지능에서 사회가 보다 질적(전문지식의 범사용성 증가, 개인에 맞춤화된 능력 향상, 사회문제 해결 등) 향상을 이룰 것이라는 기대를 가지는 동시에, 인간의 사회적 가치를 위협 받으리라는 불안은 보다 강해짐을 확인하였다.
따라서 강한 인공지능에 대한 인식 향상을 기대하려면, 강한 인공지능의 업무 활용 가능성을 강조할 필요가 있다. 둘째, 첨단 디지털 기기에 익숙한 세대들도 강한 인공지능에 대해서는 인간의 사회적 가치를 위협받을 수 있다는 불안을 느끼고 있었다. 현재 인공지능은 인간의 사회적 가치를 최대한 근접하게 모방하는 방식으로 진화하고 있는데, 이러한 진화는 인공 지능에 대한 불안감만 증폭시키고 있는지도 모른다.
또 다른 신뢰평가 기준인 roh_A 값은, ‘사회 질적 향상’ 요인만 0.7미만으로 비교적 낮은 신뢰도를 보였으며, 합성 신뢰도인 CR값은 모든 요인이 0.7이상의 바람직한 수준이었다.
마지막으로 경로계수의 유의성과 적합성을 살펴 보았을 때, ‘인공지능에 대한 태도 영향’에 대한 ‘업무 성과 향상’ 및 ‘인간의 사회적 가치 위협’은 강한 유의성을 확인하였고, ‘사회 질적 향상’은 유의성이 없다고 판단되었다.
4이상으로, 수용할만한 수준을 보였다. 모든 변수의 HTMT는 신뢰구간에 1을 포함하지 않았으며, 0.9 미만으로 판별타당도가 있음을 확인하였다.
모든 잠재변수들의 내부 VIF는 5미만으로, 잠재변수 간 다중공선성이 없음을 확인하였고, 결정계수(R²)값은 0.382로 경로에 대한 회귀식은 준수한 수준의 설명력을 보였다.
또한 우리 일상생활과 어느 정도 밀접한 관계를 맺고 있는 약한 인공지능 제품들에 대해서는 꽤 긍정적인 인식을 가지고 있으며, 이들 제품군을 통해 인간의 사회적 가치를 위협할 것이라는 불안을 크게 느끼고 있는 것은 아님을 확인하였다. 반면에 강한 인공지능 기술에 대해서는 이러한 불안의 정도가 높아졌으며, 업무 성과 향상에도 약한 인공지능과 비교하여 큰 영향력이 없을 것이라는 인식을 갖고 있다고 추측할 수 있었다. 응답 대상들은 약한 인공지능보다 강한 인공을 통해 사회적으로 긍정적인 효과가 있을 것을 기대하고 있기는 하나, 강한 인공지능이 약한 인공지능보다 큰 업무적 효과성을 가진다고 생각하지는 않았다.
수정된 모델의 분석 결과, 내적일관성 신뢰도 의 경우, [표 5]와 같이 모든 변수들의 Cronbach’s α 값은 0.6 이상으로, 수용 가능한 수준을 보였다.
약한 인공지능 결과와 마찬가지로 ‘사회 질적 향상’의 ‘인공지능에 대한 태도’ 효과는 거의 없는 정도의 수준이었으나, ‘업무 성과 향상’ 및 ‘인간의 사회적 가치 위협’은 높은 효과성을 보였다.
5점 척도로 이루어진 항목들의 응답 결과를 100점 환산했을 때, 결과는 [표 11]과 같다. 인공지능에 대한 태도는 강한 인공지능보다 약한 인공지능에서 긍정적인 반응을 보였다. 두 경우 모두 ‘업무 성과 향상’에 대한 높은 기대를 가지고 있었고, 약한 인공지능보다 강한 인공지능에서 사회가 보다 질적(전문지식의 범사용성 증가, 개인에 맞춤화된 능력 향상, 사회문제 해결 등) 향상을 이룰 것이라는 기대를 가지는 동시에, 인간의 사회적 가치를 위협 받으리라는 불안은 보다 강해짐을 확인하였다.
7로 모든 요인이 바람직한 수준이었다. 집중타당도는 약한 인공지능과 마찬가지로 모든 항목이 0.7 이상이거나, 0.4 이상 0.7이하 항목의 경우, 해당 측정변수를 제거했을 때 CR 0.7, AVE 0.5이상으 로 증가되지 않았으므로 수용 가능한 수준이었다. [표 9]에서 보는 바와 같이 평균분산추출인 AVE는 모두 0.
본 연구의 결과는 인공지능 기술 개발자들에게 다음과 같은 시사점을 던진다. 첫째, 미래 인공지능 주요 소 비자가 될 I-세대들에게 인공지능을 보는 태도에 가장 큰 영향력을 미치는 요인은 업무 성과 향상 여부다. 그러나 I-세대들은 자율적인 판단을 하는 강한 인공지능 에게 약한 인공지능보다 높은 업무 성과 향상을 기대하고 있지 않았다.
본 연구에서는 현재 가장 주목받는 기술인 동시에 시대의 불안을 안고 있는 인공지능의 현재 인식을 확인하고, 그러한 인식의 근간을 세부적으로 접근해보고자 하였다. 최대한 여러 선행연구에서 인공지능 혁신에 대한 기대와 불안 요소들을 가져오고자 하였으나, 결과적으로 기대했던 것보다 적은 수의 잠재변수를 도출하여, 아주 세부적인 영향력을 확인하기에는 미흡한 점이 있었다.
그럼에도 본 연구의 결과는 많은 생각할 거리를 제공한다. 특히 본 연구에서는 인공지능 특성에 따른 기대 요인의 점수 차이 결과를 통해 현재 I-세대들이 가지는 인공지능에 대한 태도에 구체적으로 업무 성과의 향상에 대한 기대와 인간의 사회적 가치에 대한 위협이 자리 잡고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 우리 일상생활과 어느 정도 밀접한 관계를 맺고 있는 약한 인공지능 제품들에 대해서는 꽤 긍정적인 인식을 가지고 있으며, 이들 제품군을 통해 인간의 사회적 가치를 위협할 것이라는 불안을 크게 느끼고 있는 것은 아님을 확인하였다.
효과 크기를 살펴보면 [표 7]에서 보는 바와 같이 ‘사회 질적 향상’은 효과가 매우 미미한 수준이었지만, ‘업무 성과 향상’ 및 ‘인간의 사회적 가치 위협’은 인공지능에 대한 태도에 높은 효과를 보였다.

후속연구

인공지에 대한 태도와 관련된 연구는 비슷한 기술 변화의 문화를 공유한 세대별로 다른 결과 가능성이 분명히 있다. 그러나 본 연구는 I-세대라는 특정한 연령층을 대상으로 하였다는 점에서 한계점을 가진다. 따라서 추후 연구에서는 연구 대상에 대한 지역, 연령, 직업군 등을 다양화하여 진행해볼 필요가 있다.
마지막으로, 본 연구 결과는 디지털 기술에 익숙한 세대들을 대상으로 하였다. 따라서 그보다 앞선 세대들의 경우 인공지능에 대한 태도가 본 연구 결과보다 부정적일 가능성이 있고, 불안의 정도도 보다 높을 수 있다는 점을 고려하여 기술 개발의 속도 조절이 반드시 필요할 것이다
그러나 본 연구는 I-세대라는 특정한 연령층을 대상으로 하였다는 점에서 한계점을 가진다. 따라서 추후 연구에서는 연구 대상에 대한 지역, 연령, 직업군 등을 다양화하여 진행해볼 필요가 있다. 본 연구는 인공지능에 대한 다양한 인식을 태도에 영향을 주는 요인으로써 정리하고 실제적 영향력을 확인함으로써, 인공 지능 기술의 발전 방향에 대해 생각해보았다.
본 연구는 인공지능에 대한 다양한 인식을 태도에 영향을 주는 요인으로써 정리하고 실제적 영향력을 확인함으로써, 인공 지능 기술의 발전 방향에 대해 생각해보았다. 앞으로 인공지능 기술의 성공적인 사회적 안착을 위해 보다 다양하고 확장적인 연구들을 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기술발전이 가져오는 명암은?	인류의 역사 속에서 소유와 분배로 인한 계급형성 및 그에 따른 갈등 심화 등은 근본적으로 기술 문명의 대표적 산물인 자본 축적에 기인한 현상이다[3]. 또한 디지털 기술 문명으로 인류는 빠르고 저렴하며 쉬운 정보 전달 체계를 구축할 수 있었지만, 그로 인해 개인 정보의 유출피해, 저작권 분쟁 등의 또 다른 갈등을 야기하기도 했다[4].
	강한 인공지능은 무엇인가?	약한 인공지능의 범위는 ‘제한된 범위 에서 비교적 복잡한 작업을 수행하는 인공지능’으로 제한하여, AI스피커, 챗봇 등을 대상으로 평가하도록 하였다. 강한 인공지능의 범위는 ‘인간의 지능을 보완하는 역할을 수행하고, 데이터 분석의 시사점을 제공하는 통합적 인공지능’임을 설명하였으며, 미래예측 분석, 맞춤형 자료 수집, 작물관리 로봇의 병해 및 성장상황 진단 등을 수행하는 인공지능을 평가하도록 하였다. 인공지능에 대한 태도와 관련된 질문은 Taylor & Todd[43] 의 정보기술 이용에 대한 태도를 조사하기 위한 항목들을 근거로 작성하였다.
	인공지능이 악용되었을 때 가져오는 위험은?	기술발전의 결과적 산물은 관련 정책보다 언제나 앞서고, 기술의 눈부심만큼 부각되지 않은 악용 가능성은 심각한 결과를 초래할 수 있다. Brundage[33] 등은 인공지능이 악의적으로 활용되었을 때, 인류가 위협받을 수 있는 영역으로 개인 사생활 침해와 관련한 ‘디지털 보안’, 물리적 공격과 관련한 ‘신체적 보안’, 그리고 우리의 믿음이나 행동 등이 선동 당하는 ‘정치적 보안’ 등을 들었다. 여러 학자들은 다양한 방식의 기술 플랫폼을 통해 개인의 데이터 침범 가능성을 경고해왔으며 [34-36], 신기술은 해당 기술에 능통하거나 일부 소수에게만 혜택을 제공, 그렇지 못한 사람들에게는 불이익을 가져다줄 수 있다는 가능성을 제기하기도 했다 [37][38].

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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