Earticle

초록

한국어

본 연구는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대한 수용자들의 긍정적·부정적 인식이 어떠한 양상으로 나타나는지를 탐색하고, 이러한 인식이 어떤 잠재적 요인 구조로 구성되는지를 살펴보고자 하는 목적에서 진행되었다. 기존 기술 수용 연구가 주로 기능적 효익에 초점을 맞춰 온 데 비해, 텍스트 생성형 인공지능은 정보탐색, 문제 해결, 사고 과정 전반에 영향을 미치는 특 성을 지니고 있어 보다 통합적이고 양가적인 관점의 접근이 요구된다. 이에 본 연구는 탐색적 순 차 설계를 적용하여 연구를 진행했다. 먼저 텍스트 생성형 인공지능을 사용하는 성인 20명을 대 상으로 심층 면접을 실시해 수용자 인식의 주요 속성을 탐색하였으며, 이후 설문조사 자료를 바 탕으로 탐색적 요인분석을 수행하였다. 분석 결과, 긍정 인식은 ‘작업 효율성’, ‘성과 신뢰성’, ‘정 보탐색 효율성’, ‘사고 확장성’이라는 네 가지 요인으로 구분되었으며, 부정 인식은 ‘상호작용 부 정확성’, ‘정보 신뢰 불신성’, ‘사고 저하성’이라는 세 개의요인으로 나타났다. 이러한 결과는 텍 스트 생성형 인공지능이 기능적 효익과 잠재적 위험을 동시에 지닌 기술임을 보여주며, 사용자 의 인식 구조가 단일한 평가 차원이 아닌 복합적이고 양가적인 구조로 이루어져 있음을 시사한 다. 따라서 본 연구는 텍스트 생성형 인공지능에 대한 수용자 인식의 구조를 탐색적으로 제시한 초기 연구로서, 향후 관련 이론 논의 및 후속 연구를 위한 기초적 논의의 출발점을 제공한다는 점에서 학술적 의의를 지닌다. 더불어 텍스트 생성형 인공지능에 대한 기술 설계나 사용자 정책 수립 등에 중요한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

영어

This study aims to explore how users’ positive and negative perceptions of text-based generative artificial intelligence are manifested and to examine the latent factor structure underlying these perceptions. While prior technology acceptance research has primarily focused on functional benefits, text-based generative artificial intelligence exerts influence across information seeking, problem solving, and broader cognitive processes, thereby necessitating a more integrative and ambivalent analytical perspective. To address this, the present study adopted an exploratory sequential design. In the initial stage, in-depth interviews were conducted with 20 adult users of text-based generative artificial intelligence to identify key attributes of user perceptions. Subsequently, survey data were collected and analyzed using exploratory factor analysis. The results indicated that positive perceptions were categorized into four factors: task efficiency, performance reliability, information retrieval efficiency, and cognitive expansiveness. Negative perceptions, in contrast, were grouped into three factors: interaction inaccuracy, information distrust, and cognitive deterioration. These findings suggest that text-based generative artificial intelligence encompasses both functional benefits and potential risks, and that user perceptions are characterized by a complex and ambivalent structure rather than a single evaluative dimension. As an exploratory investigation, this study contributes by presenting a preliminary understanding of the structural dimensions of user perceptions toward text-based generative artificial intelligence, providing a starting point for subsequent theoretical discussions and future research. In addition, the findings may offer foundational insights for ongoing discussions related to technology design and user-oriented policy considerations.

목차

요약
1. 서론
2. 이론적 배경
1) 텍스트 생성형 인공지능
2) 텍스트 생성형 인공지능에 대한 사용자인식 연구
3) 양가적 감정과 인지적 평가 이론
3. 연구문제
4. 연구 방법
1) 연구설계
2) 사전 조사: 심층 면접을 통한 문항 도출
3) 본 조사: 설문조사를 통한 인식 요인의 구조 탐색
4) 자료 분석
5. 연구 결과
1) 기초통계 분석
2) 탐색적 요인분석 결과
3) 신뢰도 분석 결과
6. 결론 및 논의
참고문헌
Abstract

저자

• 염동섭 [ Youm, Dongsup | 목원대학교 광고홍보커뮤니케이션학부 부교수 ]

참고문헌