대학생의 약·강 AI 인식 집단 간의 차이 분석: 개인적, 심리적, 윤리적 쟁점을 중심으로

Abstract

본 논문은 대학생의 약·강 AI 인식에 따른 개인적, 심리적, 윤리적 변인들에 대한 차이를 분석하였다. 연구대상은 서울, 부산, 경남 소재 3개의 4년제 대학에서 표집된 349명의 대학생(여학생 60.2%, 자연/이공계=71.6%, 강 AI 인식=58.2%)이었으며 자료는 온라인 설문을 통해 수집되었다. 자료 분석은 두 집단 차이 검증을 위하여 spss 21.0 버전을 활용하여 t 검증, 교차분석, 빈도분석을 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인적 변인 가운데 성별, 계열별, 사전 경험과 지식 변인에 대해서는 약 AI와 강 AI 집단 간에 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 둘째, 심리적 변인 가운데 AI에 대한 부정적 태도, 불안감, 비관적, 낙관적 변인은 모두 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 즉, 약 AI 집단이 강 AI 집단에 비해 AI에 대해 더 부정적이고, 더 불안감을 느끼며, 더 비관적이고, 덜 낙관적인 것으로 나타났다. 셋째, AI 기술의 유용성과 용이성에 대한 인식에 대해서는 두 집단 간에 유의한 차이가 없었다. 넷째, AI 윤리교육에 대해서는 강 AI 집단이 더 필요하다고 응답하는 것으로 나타났다. 다섯째, AI 윤리 적용 분야에 대해서는 12개 응용 영역 가운데 두 집단이 모두 서비스(1위)와 교통(3위) 분야를 높은 순위로 꼽았고, 번역과 의료 분야도 각 집단에서 두 번째 순위를 차지했다. 여섯째, AI 윤리 실천의 주체에 관해서는 자율주행차량, 의료서비스, 교육, 노인돌봄, 군사로봇/AI 영역에서 두 집단 모두 개발자에게 강한 책임을 부여하는 것으로 나타났다. 그리고 제조사, 서비스 공급자, 사용자에 대한 윤리적 요구는 각 영역에 따라 상이한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 개인의 AI에 대한 인식은 심리적 변인과는 관련이 있지만 이 기술의 수용 여부와는 직접적으로 연결되지 않음을 시사한다. 또한 본 연구는 AI 윤리에 관해서는 AI 응용 영역과 이해당사자별로 서로 다른 책임감의 무게가 부여된다는 점을 실증적으로 보여준다.