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The Effects of Subjective Beliefs and Values on Use Intention of Artificial Intelligence Robots: Difference according to Occupation and Employment

인공지능 로봇에 대한 주관적 신념과 가치가 이용의도에 미치는 영향: 직종 및 고용형태에 따른 차이 비교

  • 석승혜 (강원대학교 사회통합연구센터)
  • Received : 2018.07.03
  • Accepted : 2018.07.17
  • Published : 2018.07.28

Abstract

This paper examine how acceptance of AI robots can be achieved according to occupational groups when the discourse on human labor and occupation changes due to the new industrial revolution is spreading steadily. Previous research on the acceptance of new technologies and products has predicted use behavior through subjective beliefs and values that do not change well over the short term. Therefore, this study compares the beliefs, values, and use intention of AI robots according to occupation. As a result, the subjective belief factor for AI robots was classified into belief in rationality(reason) and belief in benevolence(emotion). The value factors were divided into acceptance value(role performance, communication, social comparison) and avoidance value(risk, complexity). There was a significant difference in the effect of these on the use intention of AI robot by occupation and employment types. This result suggests that there are gaps in the occupation group at the rate of technology acceptance, as opposed to the existing prediction that AI robots will be rapidly expanded by professionals.

이 논문은 새로운 산업혁명으로 인한 인간의 노동과 직업의 변화에 대한 담론이 확산되는 가운데 직업집단에 따라 인공지능 로봇의 수용이 어떻게 이루어질 것인지를 알아보기 위한 것이다. 새로운 기술과 제품의 수용에 대해 기존 연구에서는 단기적으로 잘 변화하지 않는 주관적 신념과 가치를 통해 이용 행위를 예측해 왔다. 이에 본 연구는 직종과 고용형태에 따른 인공지능 로봇에 대한 신념과 가치를 비교하고, 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 인공지능 로봇에 대한 주관적 신념 요인은 합리성(이성)에 대한 믿음과 온정성(감정)에 대한 믿음으로 구분되었고, 가치 요인은 수용 가치(역할수행, 의사소통, 사회비교)와 회피 가치(위험성, 복잡성)로 구분되었다. 직종과 고용형태에 따라 이용의도에 미치는 영향을 미치는 신념과 가치는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났는데, 노무기능직이 전문직과 관리직에 비해 인공지능 로봇에 대한 신념과 가치에 대한 인식의 수준이 낮았다. 고용형태별로는 자영업이 위험성 가치에 대한 인식이 미약한 것으로 나타나, 이들 직업 내 인공지능 로봇의 수용과 확산이 용이하게 이루어질 것으로 예측되었다. 이는 인공지능 로봇이 전문직을 중심으로 급속히 확대될 것이라는 기존의 예측과는 달리, 기술 수용의 속도에서도 직업에 따른 격차가 존재한다는 것을 시사한다.

Keywords

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