인공지능의 형태에 대한 지각이 판결의 신뢰성에 미치는 영향 : 사건 특성(이익/손해) 간의 비교|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Despite the growing discussions surrounding the use of artificial intelligence (AI) judges, empirical research examining how the social attributes of AI influence the perceived reliability of judicial decisions remains limited. This study investigates whether the perceived social attributes(warmth, competence, discomfort) of an AI judge affect the perceived reliability of its outcomes depending on the AI’s appearance and sentencing outcome. A total of 220 university students were randomly assigned to one of four conditions in a 2 (AI appearance: human-like vs. machine-like) × 2 (sentencing outcome: beneficial vs. detrimental to the defendant) between-subjects design. Participants first evaluated the social attributes of the AI presented to them and then read a scenario corresponding to their assigned condition, after which they evaluated trust, acceptance, reuse intention, and perceived need for revision regarding the AI judge. The results showed that, first, when a human-like AI judge rendered a outcome detrimental to the defendant, higher perceived competence increased trust in the AI judge. Second, when a human-like AI judge rendered a beneficial outcome, higher perceived competence increased acceptance of the AI judge. Third, when the AI judge delivered a beneficial outcome, perceived competence increased reuse intention for the human-like AI judge, whereas perceived warmth increased reuse intention for the machine-like AI judge. Finally, when the human-like AI judge rendered a detrimental outcome, higher perceived warmth increased the perceived need for revision. Overall, competence played a key role for human-like AI judges, whereas warmth played a key role for machine-like AI judges in shaping perceived reliability of AI judicial outcomes. These findings suggest that the effects of perceived social attributes on the perceived reliability of AI judges vary depending on the AI judge’s appearance and the sentencing outcome.

번역하기

국문 초록 (Abstract)

최근 인공지능 판사에 대한 논의가 활발해지고 있음에도, 인공지능의 사회적 속성이 판결 신뢰성에 미치는 영향을 살펴본 연구는 여전히 미비한 실정이다. 본 연구는 인공지능 판사의 형태와 양형판단에 따라 지각된 인공지능의 사회적 속성이 판결의 신뢰성에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 220명의 대학생은 인공지능 판사 형태 2(인간형 vs 기계형) X 양형판단 2(이익 vs 손해) 총 4조건 중 한 조건에 무작위 할당되었다. 실험 참가자들은 제시된 인공지능에 대한 사회적 속성(따뜻함, 유능함, 불편함)을 평가한 뒤, 각 조건에 맞는 시나리오를 읽고 해당 인공지능 판사에 대한 신뢰, 수용, 재사용 가능성, 수정의 필요성을 평가하였다. 연구 결과, 첫째, 인간형 인공지능 판사가 피고에게 손해인 양형판단을 할 때, 유능함을 높게 지각할수록 해당 인공지능 판사를 신뢰하였다. 둘째, 인간형 인공지능 판사가 피고에게 이익인 양형판단을 할 때, 유능함을 높게 지각할수록 해당 인공지능 판사를 수용하였다. 셋째, 인공지능 판사가 피고에게 이익이 되는 양형판단을 할 때, 인간형 인공지능 판사의 경우 유능함을 높게 지각할수록, 기계형 인공지능 판사의 경우 따뜻함을 높게 지각할수록 재사용할 가능성을 높게 평가하였다. 마지막으로 인간형 인공지능 판사가 피고에게 손해가 되는 양형판단을 할 때, 따뜻함을 높게 지각할수록 수정이 필요한 것으로 평가하였다. 전반적으로 인간형 인공지능은 유능함, 기계형 인공지능은 따뜻함이 인공지능 판사의 판결 신뢰성에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 지각된 인공지능의 사회적 속성이 인공지능 판사의 판결 신뢰성에 미치는 영향이 인공지능 판사의 형태와 이들이 피고에게 내린 양형판단에 따라 다를 수 있음을 시사한다.

번역하기

최근 인공지능 판사에 대한 논의가 활발해지고 있음에도, 인공지능의 사회적 속성이 판결 신뢰성에 미치는 영향을 살펴본 연구는 여전히 미비한 실정이다. 본 연구는 인공지능 판사의 형태...

목차 (Table of Contents)