Digital Capital and AI Adoption across Generations: A Multi-Group Comparison

본 연구는 디지털 자본(태도, 활용·판별 역량, 사회적 자본)이 AI 기술 인식과 서비스 사용 경험에 미치는 구조적 영향을 규명하는 것을 목적으로 한다. 특히 이 과정에서 AI 서비스 사용 경험의 매개 효과와 세대(디지털 네이티브 vs. 이민자) 간 경로 차이를 통합적으로 검증하여 세대 맞춤형 AI 수용 메커니즘을 밝히고자 하였다. 연구 자료는 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2024년 디지털정보격차실태조사 원시자료(만 25~59세, N=4,094)를 활용하였다. 분석 대상은 디지털 네이티브(25~44세)와 디지털 이민자(45~59세)로 구분하였으며, SmartPLS 4.0을 이용한 PLS-SEM 구조방정식 모형 검증과 다집단 분석(MGA)을 통해 집단 간 경로 차이의 유의성을 분석하였다. 분석 결과, 11개 가설 중 8개가 채택되었다. 디지털 기술 태도(β=0.219)는 AI 기술 인식에, 디지털 활용 역량(β=0.179)은 AI 서비스 사용에 가장 강력한 영향을 미쳤다. AI 서비스 사용 경험은 선행 변수들과 인식 간의 관계를 부분 매개하여, 직접적인 사용 경험이 긍정적 기술 인식을 강화하는 상호보완적 선순환 구조를 확인했다. 사회적 자본은 인식 형성에는 기여했으나 실제 사용으로는 연결되지 않았으며, 특히 AI 역량을 통제했을 때 디지털 판별 역량의 효과가 흡수되는 결과가 나타나 AI 역량이 상위 기제로 작용함을 밝혔다. 세대 간 차이는 디지털 판별 역량이 AI 인식에 미치는 경로에서만 유의하게 확인되었다(Δ=0.108). 본 연구는 AI 격차 해소를 위해 디지털 자본의 구조적 특성을 반영한 세대별 맞춤 전략의 중요성을 제안한다. 디지털 이민자를 위해서는 기초 활용 역량 교육과 사회적 지원 체계를 강화하여 진입 장벽을 낮추는 접근이 필요하며, 디지털 네이티브에게는 비판적 정보 판별 역량(Critical Digital Competence)과 알고리즘 투명성에 대한 교육을 우선함으로써 보다 책임감 있고 안전한 AI 활용 문화를 조성할 수 있을 것이다.