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사람들은 각각의 구체적인 사례에서 AI를 활용하는 것의 실제 효과에 대해 신중함과 주의를 기울이고 있습니다. 사진: 미드저니

AI 도구가 당신이 보유한 주식의 미래를 정확하게 예측할 수 있다는 말을 들었다고 가정해 보겠습니다. AI 도구를 사용하는 것에 대해 어떻게 생각하시나요? 이제 인사부에서 AI 시스템을 사용하여 이력서를 검토하는 회사에 지원한다고 상상해 보세요. 당신은 그런 상황에 대해 안심이 될까요?

새로운 연구에 따르면 사람들은 AI에 대해 완전히 열광적이지도, 완전히 무시하지도 않습니다. 대부분의 사람들은 기술 낙관론자와 기술 비평가라는 두 대립되는 진영으로 나뉘기보다는 특정 상황에서 AI가 얼마나 실용적인지에 따라 AI를 평가합니다.

"AI는 인간보다 우월하다고 인식되고 개인화가 의사 결정에서 중요한 요소가 아닐 때 긍정적으로 평가될 것입니다."라고 이번 연구의 공동 저자인 MIT 슬론 경영대학원 업무 및 조직학과 잭슨 루 교수는 말했습니다. "반대로, 이 두 가지 조건 중 하나라도 충족되지 않으면 사람들은 AI를 피하는 경향이 있습니다. 두 가지 조건이 모두 충족될 때에만 AI는 진정으로 긍정적으로 평가될 것입니다."

새로운 이론적 틀이 통찰력을 제공합니다

AI에 대한 인간의 반응은 오랫동안 뜨거운 논쟁의 주제였으며, 겉보기에 상반되는 결과들이 나타났습니다. 2015년의 유명한 "알고리즘 회피" 연구는 사람들이 인간의 오류보다 AI의 오류에 덜 관대하다는 것을 발견했습니다. 한편, 2019년의 한 저명한 연구는 "알고리즘 이해"라는 결과를 발표했는데, 이는 사람들이 인간의 조언보다 AI의 조언을 더 선호한다는 것을 의미합니다.

이러한 상반된 결과를 조정하기 위해 루의 연구팀은 AI와 인간의 선호도를 비교한 163건의 기존 연구에 대한 메타분석을 수행했습니다. 연구팀은 데이터가 "역량-개인화" 이론 모델을 뒷받침하는지 검토했습니다. 즉, 주어진 맥락에서 AI의 인지된 역량과 개인화 필요성 모두가 사람들의 AI 또는 인간에 대한 선호도에 영향을 미친다는 것입니다.

연구팀은 163건의 연구를 통해 93개의 개별 "의사결정 맥락"에서 82,000건 이상의 응답을 분석했습니다. 예를 들어, 참가자들이 AI를 사용하여 암을 진단하는 데 편안함을 느끼는지 여부가 분석되었습니다. 그 결과는 이론적 모델이 인간의 선택에 대해 명확한 설명력을 가지고 있음을 확인시켜 주었습니다.

"메타분석은 우리의 이론적 틀을 뒷받침합니다. 두 가지 차원 모두 중요합니다. 사람들은 AI가 특정 작업에서 인간보다 뛰어난지, 그리고 해당 작업에 개인화가 필요한지 판단합니다. 사람들은 AI가 인간보다 뛰어나고 해당 작업에 개인화가 필요하지 않다고 생각할 때만 AI를 선호합니다."라고 루 교수는 말했습니다.

"결론은, 높은 성능만으로는 사람들이 AI를 인정하게 만들기에 충분하지 않다는 것입니다. 개인화 또한 중요합니다."라고 그는 덧붙였습니다.

예를 들어, 사람들은 사기 탐지나 빅데이터 처리와 같은 분야에서 AI를 선호하는 경향이 있습니다. 이러한 분야는 AI가 속도와 규모 면에서 인간을 능가하고 개인화가 필요하지 않은 분야입니다. 반대로, 심리 치료, 면접, 또는 의료 진단과 같은 분야에서는 인간이 자신의 개인적 상황을 더 잘 이해한다고 생각하기 때문에 AI 사용을 꺼립니다.

"인간은 근본적으로 독특하고 다른 개인으로 인정받고 싶어 합니다. AI는 종종 비인격적이고 로봇처럼 여겨집니다. AI가 많은 데이터를 기반으로 훈련되었음에도 불구하고, 사람들은 여전히 ​​AI가 자신의 상황을 이해하지 못한다고 느낍니다. 그들은 자신의 차이를 이해할 수 있는 의사, 즉 인간 고용주를 원합니다."라고 루 교수는 말했습니다.

맥락도 중요합니다. 유형성에서 실업 문제까지

이 연구는 또한 AI 수용에 영향을 미치는 여러 다른 요인들이 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 사람들은 AI가 눈에 보이지 않는 알고리즘보다 눈에 보이는 로봇일 때 더 높은 가치를 부여하는 경향이 있습니다.

경제적 상황도 영향을 미칩니다. 실업률이 낮은 국가에서는 AI가 더 긍정적으로 여겨집니다.

"이해가 됩니다. AI에 의해 대체될까 봐 걱정된다면 받아들이기 어려울 겁니다." 루는 말했다.

현재 루 교수는 AI에 대한 복잡하고 끊임없이 변화하는 인간의 태도를 계속해서 탐구하고 있습니다. 그는 이 메타 분석이 이야기의 끝이라고 생각하지는 않지만, "역량-성격" 프레임워크가 사람들이 다양한 맥락에서 AI를 어떻게 평가하는지 이해하는 데 유용한 도구가 되기를 바랍니다.

루 교수는 "역량과 개인화가 유일한 두 가지 요소라고 말하는 것은 아니지만, 분석 결과에 따르면 이 두 가지 요소가 여러 맥락에서 AI와 인간에 대한 사람들의 태도를 형성하는 데 큰 역할을 한다"고 결론지었습니다.

이 연구에는 MIT, 중산대학, 선전대학, 복단대학(중국)의 과학자들이 참여했으며, 중국 국가자연과학기금으로부터 자금 지원을 받았습니다.

(MIT 뉴스에 따르면)

출처: https://vietnamnet.vn/chung-ta-that-su-danh-gia-ai-nhu-the-nao-2417023.html