본 연구는 다차원적 인공지능(AI) 위험 인식이 AI 규제 선호에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 알고리즘이 정치・사회 갈등을 조장한다고 인식하는 정도가 이러한 관계를 어떻게 조절하는지 검증하였다. ‘2024년 지능정보사회 이용자 패널조사’ 자료를 활용한 OLS 회귀분석 결과, AI 위험 인식의 네 가지 차원—저작권・창의성 침해, 허위정보・범죄 악용, 확증편향・차별정보 생산, 인간 업무 대체—은 모두 규제 선호를 유의하게 증가시켰으며, 허위정보・범죄 악용 위험이 가장 강력한 예측요인으로 나타났다. 특히 알고리즘이 정치・사회 갈등을 조장한다고 인식할수록 확증편향・차별 위험이 규제 선호에 미치는 효과가 강화되는 조절효과가 나타났으며, 이는 매스커뮤니케이션 연구에서 제시된 제3자 효과(third-person effect) 이론과 정합적인 결과이다. 플랫폼별 분할 분석에서는 이러한 효과가 네이버, 구글, 유튜브에서 유의하게 나타난 반면, 다음과 SNS에서는 유의하지 않아 정보 환경에 따른 이질성이 관찰되었다. 본 연구는 AI 규제 선호가 위험 인식, 정치・사회 갈등 인식, 그리고 알고리즘의 사회적 영향 평가의 상호작용 속에서 형성되는 맥락 의존적 태도임을 실증적으로 규명하고, AI 거버넌스 및 정책 설계 논의에 이론적・실천적 함의를 제공한다.
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Li et al. (Sat,) studied this question.
synapsesocial.com/papers/69b3aaa802a1e69014ccb741 — DOI: https://doi.org/10.20484/klog.29.4.16
Bin Li
Sinjae Kang
The Korean Journal of Local Government Studies
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