인공지능 기술의 발전은 현대 사회의 다양한 분야에서 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 특히, 개인화된 서비스와 자동화된 의사결정을 가능하게 하는 인공지능 기술은 사용자 수용의 관점에서 새로운 연구가 필요하다는 인식이 강화되고 있습니다. 이러한 필요성 속에서 대표적인 사용자 수용모형인 기술 수용 모형(Technology Acceptance Model; TAM)과 통합기술 수용 모형(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology; UTAUT)은 그 한계와 단점이 관련 문헌에서 논의되어 왔습니다.
TAM은 사용자가 특정한 기술을 수용하는 과정을 ‘지각된 유용성(perceived usefulness)’과 ‘지각된 용이성(perceived ease of use)’이라는 두 가지 형태의 주요 변수로 설명합니다. TAM은 정보통신기술의 발전 초기에는 적합한 이론적 틀이었지만, 인공지능 기술의 특수성을 충분히 반영하지 못한다는 비판이 지속적으로 제기되어 왔습니다. 예를 들어서, 인공지능 기술은 비예측적인 학습 능력과 자율적인 의사결정 과정에서 신뢰를 요구하며, 이는 기존 TAM에서 충분히 다루기 어려운 내용입니다. 또한, TAM은 사용자가 기술을 채택하는 과정에서 윤리적인 문제나 데이터 프라이버시와 같은 인공지능 특유의 논의 요소를 반영하지 못한다는 한계가 있습니다.
UTAUT 역시 TAM과 함께 사용자 수용에 관한 메커니즘을 분석하는 데 유용한 도구로 광범위한 영역에서 활용되어 온 사용자 수용 예측 모델입니다. UTAUT는 성과 기대(performance expectancy)와 노력 기대(effort expectancy), 사회적 영향(social influence), 그리고 촉진 조건(facilitating condition)을 포함하는 네 가지 선행요인(antecedent)을 통해 기술의 수용을 설명합니다. 그러나 UTAUT는 인공지능 기술의 사용자 경험과 신뢰 형성, 그리고 정서적 반응 같은 사회심리적인 요인을 충분히 다루지 못한다는 비판을 받고 있습니다. 특히, 인공지능 기술이 제시하는 자동화된, 또는 개인화된 추천 결과나 의사결정에 대해 사용자가 느끼는 신뢰와 공정성의 문제가 중요한데, 이 맥락을 UTAUT가 다루지 못한다는 점이 비판을 받고 있습니다.
이러한 배경 속에서 Gursoy et al.(2019)은 인공지능 기술이 가지는 고유한 맥락과 특성을 보다 심도 있게 반영하기 위해 ‘인공지능 장치 수용 이론(Artificially Intelligent Device Use Acceptance Model; AIDUA) 모형’을 설계하였습니다.
Gursoy, D., Chi, O. H., Lu, L., & Nunkoo, R. (2019). Consumers acceptance of artificially intelligent (AI) device use in service delivery. International Journal of Information Management, 49, 157-169.
AIDUA 모형이 가지는 가장 중요한 특징은, 사용자의 감정적인 반응을 주요 변수로 모형에서 다룬다는 점입니다. 이는 인공지능 기술이 제공하는 경험은 기능적 유용성을 넘어서 감정적인 연결성을 요구한다는 가정이기 때문입니다. 이를 통해 AIDUA는 인공지능 기술이 사용자에게 감정적인 측면에서의 수용을 어떻게 이끌어내는지 구체적으로 설명할 수 있습니다.
AIDUA 모형을 활용하여 인공지능 챗봇(chatbott)의 사용자 수용 과정을 해석한 경영학 KCI급 학술지 논문컨설팅 후기에 대해서 말씀을 드리겠습니다.
인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 산업에서 인공지능 기반 서비스와 제품의 활용도가 크게 증가하고 있습니다. 특히, 인공지능 챗봇은 고객 서비스와 교육, 의료 등 여러 분야에서 혁신적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 이러한 변화 속에서 사용자들이 인공지능 기술을 어떻게 수용하는지를 이해하는 것은 서비스 설계 및 시장 전략에서 필수적인 과제가 되고 있습니다. 이 점을 고려하여 프라임을 방문한 연구자는 인공지능 챗봇의 사용자 수용 과정을 예측하고, 이 과정에서 예측 모형 내에서 이루어지는 여러 변수들 간의 인과관계를 평가하기를 원했습니다.
연구자는 온라인 설문조사를 통해 주요 변수의 값을 측정하고, 구조방정식모형(SEM) 분석을 수행하여 변수 간의 인과관계를 유의수준에서 검증하였습니다. 설문조사에 참여한 조사 대상자는 국내 주요 서비스 기업이 제공하는 인공지능 챗봇을 이용한 경험이 있는 사용자들로 구성되었으며, 이를 통해 사용 경험을 기반으로 한 신뢰성 높은 데이터를 확보할 수 있었습니다. 그리고 설문조사의 신뢰도와 타당도를 높이기 위해 Gursoy et al.(2019)이 사용한 척도를 사용하였으며, 국내 사용자의 특성을 고려하여 문항의 맥락과 워딩을 보완하는 절차를 거쳤습니다.
연구자의 연구로부터 얻어진 결과는, 인공지능 챗봇의 사용 과정에서 나타나는 감정이 사용자 수용과 전환의도(switching intention) 모두에게 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 또한, AIDUA 모형에 투입한 외부변수 중에서 챗봇이 제공하는 정보의 정확성과 개인화된 피드백은 신뢰 형성에 통계적 유의수준에서 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
연구의 결과는 서비스 기업이 인공지능 챗봇을 설계하고 운영할 때 어떤 요소를 중점적으로 고려해야 하는지를 명확히 제시합니다. 예를 들어서, 챗봇 인터페이스를 설계할 때 사용자 친화적인 언어와 직관적인 상호작용 방식을 채택하고, 사용자-챗봇 간의 신뢰를 구축할 수 있는 정책을 강화하며, 개별 사용자에게 개인화된 서비스를 제공해야 한다는 점을 시사할 수 있습니다.
이와 함께, AIDUA 모형은 인공지능 제품과 기술, 서비스 등에 관한 사용자 수용 과정을 예측하는 타당한 모형으로서 앞으로 광범위한 영역에서 널리 활용될 것으로 기대됩니다.
