Earticle

초록

영어

Recent advances in generative artificial intelligence (Generative AI) have transformed human–machine interaction. DeepSeek, a high-performance, China-developed generative AI tool, is drawing strong interest in industry and academia. Yet most adoption studies focus on global platforms such as ChatGPT, leaving few empirical analyses that consider regional and policy contexts for DeepSeek. Using the S–O–R (Stimulus–Organism–Response) framework, we test how DeepSeek’s usability factors (convenience, hallucination) and economic/security factors (cost savings, security) affect perceived usefulness and perceived trust, and how these evaluations shape adoption intention. We surveyed Chinese users who had used DeepSeek at least once and analyzed the data with partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Results indicate that convenience positively influences both perceived usefulness and perceived trust, whereas hallucination negatively influences both. Cost savings and security positively affect perceived usefulness and perceived trust; both constructs significantly promote adoption intention, with trust exerting a stronger effect than usefulness. These findings underscore the value of incorporating hallucination, cost savings, and security into generative-AI adoption research and offer an extended model explaining adoption of local AI such as DeepSeek. Managerially, ensuring free access, reducing hallucinations, clarifying security, and establishing early trust are critical to boosting user adoption.

한국어

최근 생성형 인공지능(Generative AI)의 발전은 인간-기계 상호작용에 혁신을 가져왔으며, 특히 중국산 고성능 생성형 AI 도구인 DeepSeek는 산업계 등에서 주목받고 있다. 그러나 기존 생성형 AI 수용 연구는 주로 ChatGPT 등 글로벌 플랫폼에 집중되어 있어, 지역적 및 정책적 맥락을 반영한 DeepSeek의 수용 경로에 대한 실증적 분석은 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 S-O-R(Stimulus-Organism-Response) 이론을 바탕으로 DeepSeek의 사용성 요인(편의성, 환각) 및 경제적 요인(비용 절감, 보안성)이 지각된 유용성과 지각된 신뢰성에 미치는 영향을 분석하고, 이들이 수용 의도에 어떻게 연결되는지를 실증적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 DeepSeek를 1회 이상 사용한 중국 사용자 대상으로 설문조사를 실시하고, 구조방정식모형(PLS-SEM)을 통해 분석하였다. 연구 결과, 편의성은 지각된 유용성과 신뢰성 모두 긍정적인 영향을 미친 반면, 환각은 두 변수 모두에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 비용 절감 및 보안성은 모두 지각된 유용성과 신뢰성에 정(+)의 영향을 주었으며, 지각된 유용성과 지각된 신뢰성은 모두 수용 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 특히 신뢰성이 유용성보다 더 큰 영향력을 가지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 생성형 AI 수용 연구에 있어 환각, 비용 절감, 보안성과 같은 새로운 요인의 중요성을 부각시키며, DeepSeek와 같은 로컬 기반 AI의 수용 경로를 설명할 수 있는 이론적 확장 모델을 제시하였다. 실무적으로는 무료 접근성 확보, 환각 최소화, 보안성 명확화, 초기 신뢰 형성 전략이 사용자의 수용성 향상에 결정적임을 시사한다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 본 연구는 생성형 AI인 DeepSeek의 수용 특성을 규명하고, 향후 생성형 AI 수용에 있어 실무적 및 이론적 시사점을 제공하고자 한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 생성형 AI
2.2 DeepSeek
2.3 SOR(Stimulus-Organism-Response)이론
Ⅲ. 연구가설
3.1 연구모형의 설정
3.2 연구가설의 설정
Ⅳ. 연구 방법
4.1 데이터 수집
4.2 측정문항
4.3 분석방법
V. 연구 결과
5.1 모형의 신뢰성 및 타당성 분석
5.2 모형 적합도 평가
5.3 가설 검증
Ⅵ. 결론
6.1 연구 결과 토의
6.2 학술적 및 실무적 시사점
6.3 연구의 한계 및 향후 연구 방향
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 김정수 [ Zhenxiu Jin | 경희대학교 일반대학원 경영학과 석사과정 ]
• 김민용 [ Min-Yong Kim | 경희대학교 경영학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  경영정보학연구 [Information Systems Review]

• 간기

  계간

• pISSN

  2982-6551

• eISSN

  2982-6837

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658