확장된 TRA 모델에 기반한 생성형 AI 서비스 수용의 결정요인에 관한 연구 : AI 특성, 혁신성 및 자기효능감을 중심으로|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Generative AI did not simply appear as another technical upgrade. When tools like ChatGPT began to circulate, they quickly slipped into places where software had rarely been trusted before: drafting documents, shaping ideas, responding to customers, even assisting creative work. What is striking is not only how capable these systems are, but how naturally people have begun to rely on them in situations that once depended almost entirely on human judgment.
Most existing studies have approached this shift by asking whether the technology works well—whether it is useful, efficient, or easy to operate. Those questions are necessary, but they leave something important out. People do not decide to use a technology only because it performs well. They decide because others around them are using it, because it feels socially acceptable, or because they believe they can handle it without embarrassment or failure. Someone who has already experimented with digital tools or understands how AI systems function will usually approach generative AI with curiosity rather than caution.
This is why the Theory of Reasoned Action offers a helpful way to think about generative AI adoption. It allows us to treat the decision to use these systems not as a purely technical choice, but as a social and psychological one. In this study, the innovative qualities of AI services are examined alongside two personal traits that are often mentioned but rarely explored in depth: innovativeness and self-efficacy. At the same time, the analysis asks whether people’s existing knowledge of AI and their resistance to new technologies change how strongly these traits shape adoption.
The empirical part of the study draws on survey data from South Korean users of generative AI services, a group for whom tools like ChatGPT have already become part of everyday work and communication. The survey was conducted in October 2024 and produced 324 valid responses. Standard Likert-type questions were used to capture attitudes and perceptions, and the data were analyzed with SPSS.
The choice to focus on Korean users reflects more than simple accessibility. As generative AI spreads, the gap between those who can use it effectively and those who cannot is becoming increasingly visible. This gap is not only technical; it affects who can work faster, who can learn more easily, and who gains economic advantages. Understanding how ordinary users make decisions about AI, therefore, has broader social implications.
In the analysis, adoption was shaped by both personal and social forces. On the personal side were how people felt about the service, how open they were to new ideas, how confident they were in their own abilities, what they already knew about AI, and how resistant they were to change. On the social side were the expectations and influences of others.
The findings suggest a clear pattern: people are far more likely to accept generative AI when they see it as innovative, feel positively toward it, understand it, and sense that its use is supported by those around them. Resistance existed, but it was not strong enough to stop most users from engaging with these services.
Taken together, these results point to a simple but often overlooked conclusion. The future of generative AI will depend not only on better algorithms, but on whether people feel capable, informed, and socially supported when they use them. Technologies that fit smoothly into how users think and work are more likely to survive than those that merely impress on technical grounds.

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국문 초록 (Abstract)

자연어 처리 기반의 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능(AI) 서비스 발전함에 따라 다양한 분야에서 창의적인 변화가 나타나고 있다. 또한 사회 전반에 걸쳐 혁신의 가능성이 제고되고 있다. 첨단 과학기술은 더 이상 전문가가 다루는 고유 영역에 제한되지 않는다. 생성형 AI는 일상생활 및 업무 전반에서 이미 널리 활용되고 있다. 더우기 불가결한 도구로 자리매김을 하는 중이다. ChatGPT의 보급은 멀게만 느껴졌던 인공지능이 일반 대중의 삶과 기업 활동에 얼마나 심도있게 침투할 수 있으며 유용한 서비스를 제공할 수 있는지 확실히 입증하고 있다.
유관 선행연구는 이용자들이 생성형 AI를 어떻게 인식하고 있는지 설명하면서 유용성 또는 용이성과 같은 기술을 수용하는 요인들에 초점을 맞추고 있다. 그럼에도 이미 대중화 단계에 이르러 사회의 지대한 관심을 받고 있는 생성형 AI가 이용자에게 있어서 실제 어떠한 구체적인 행동을 도출하는지 예측하고 이해하기 위해서는 개인 요인인 태도, 그리고 사회적 요인으로서의 주관적 규범 관련 사항을 함께 고려할 필요가 있다. 이 두 요인과 연계하여 소비자 행동을 설명하는 것은 실증적 연구에 있어서 납득가능한 설명을 제공하는 실용적인 접근 방식으로 평가를 받고 있다. 나아가 생성형 AI 서비스를 이용하는 과정에서, 이용자가 과연 지속적으로 그것을 수용하느냐의 여부는 개인의 사전 지식, 자기 능력에 대한 신념, 즉 자기효능감 등의 영향을 받을 가능성이 상당히 높다. 그러므로 유관 연구에 있어서 이러한 개인적 인지 요인이 AI 수용 행동에 있어서 어떠한 방식으로 작용하는지 보다 심층적으로 검증할 필요가 있다.
이에 따라 본 연구는 이론적 틀로 합리적 행동이론을 설정하고, 선행 요인, 즉, 태도와 주관적 규범에 영향을 미치는 요인으로 생성형 AI 서비스의 혁신적인 특성에 주목하였다. 이와 함께 이용자의 혁신성과 자기효능감이 AI 서비스에 대한 수용 의지에 미치는 영향력을 고찰하였다. 최종적으로, 이 세 가지 요인과 생성형 AI 서비스의 수용 의도 사이의 관계에 있어서 사전 지식과 혁신에 대한 저항력이 일정한 조절 변수로서 어떻게 작용하는지 검증하려고 했다. 한편, 추가 변수를 포함하는 확장된 TRA 모델을 적용하여 생성형 AI 서비스 수용 메커니즘에 대한 연구 범위를 심화 및 확장하려고 했다.
생성형 AI 서비스 산업 내의 경쟁이 심화되고 있는 현시점에서, 본 연구는 생성형 AI 서비스에 대한 관심도와 활용 경험이 비교적 높은 것으로 여겨지는 한국의 서비스 이용자를 연구 대상으로 설정하였다. 이들은 일반적인 생성형 AI 서비스를 이용하는 이용자들이었다. 자료 수집은 2024년 10월 20일 - 10월 27일까지 온라인 설문조사를 통하여 이루어졌으며 최종적으로 총 324명이 응답하였다. 문항은 리커트(Likert) 5점 척도를 사용하여 구성하였고 편의표본추출법으로 정보를 추출 및 정돈하였다. 일차적으로 정돈한 정보는 SPSS 25.0 통계 프로그램으로 분석하였다.
연구 대상자를 한국의 일반 생성형 AI 서비스 이용자로 설정한 이유는 다음과 같다. ChatGPT의 대중화 및 관련 기술의 급속한 발전에 따라 그 활용 범위가 급속도로 확장되고 있으며, 개인, 기업, 국가 간의 인공지능의 활용 역량에 심각한 격차가 나타날 가능성이 있다. 이런 사회 환경 변화를 전제로 할 때, 생성형 AI 서비스 활용이 일상화된 상황에서, 일반 소비자가 실제로 어떠한 요인에 따라 수용 가부를 결정하는지 밝히는 것은 매우 중요한 연구 과제가 될 수 있다. 무엇보다 기술 자체를 중심으로 하는 논의를 넘어서 소비자의 관점에서 생성형 AI 서비스의 수용 및 확산을 촉진할 수 있는 요인이 무엇인지 실증적으로 분석할 필요성이 있는 것이다.
이에 본 연구에서는 생성형 AI 서비스의 수용에 영향을 미칠 것으로 보이는 변인들을 개인적 특성 및 사회적 특성으로 구분하였다. 우선, 개인적 특성으로 태도, 혁신성, 자기효능감, 사전 지식, 저항과 같은 항목을 설정하였으며, 사회적 특성에 있어서는 주관적 규범과 더불어 사회적 영향을 고려하였다.
분석 결과를 볼 때, 서비스의 혁신성, 서비스에 대한 태도, 사전 지식, 주관적 규범, 자기효능감 등이 수용의 가부를 결정하는 데 핵심적인 요인으로 작용한다는 것이 나타났다. 그와는 달리, 최신 서비스에 대하여 상대적으로 낮은 수준의 거부감(저항)을 나타냈는데 이는 해당 사항이 생성형 AI 서비스의 확산을 막는 주요한 장애 요인으로 기능하지 않는 것을 나타낸다.
상술한 결과는 생성형 AI 서비스의 지속적 확산과 효과적 활용을 위해서는 무엇보다 이용자의 사전 지식 수준을 파악하고 이를 자료로 삼아 이용자 친화적인 서비스를 설계하는 것이 관건임을 시사한다. 또한, 이는 혁신적인 서비스를 제공하면서 이용자의 자기효능감을 제고하고, 긍정적인 태도를 조성하는 것, 그리고 사회적 지지를 강화하는 동시에 서비스의 경제성 및 활용 적합성을 증대하는 데 있어서 전략적 접근이 필요함을 함의한다.

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자연어 처리 기반의 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능(AI) 서비스 발전함에 따라 다양한 분야에서 창의적인 변화가 나타나고 있다. 또한 사회 전반에 걸쳐 혁신의 가능성이 제고되고 있다. 첨단 ...

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