생성형 AI 리터러시와 신뢰가 개인정보 제공의도에 미치는 영향

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to empirically examine how generative A I literacy affects users' personal information disclosure intention, focusi ng on the mediating role of AI trust and the moderating effect of age. As generative AI services rapidly expand, understanding the factors th at influence users' willingness to share personal information has becom e increasingly important for both service providers and policymakers. This study employs privacy calculus theory and trust theory as theor etical frameworks to explain the decision-making process regarding per sonal information disclosure in generative AI environments. A survey w as conducted with 304 respondents who have experience using gener ative AI services such as ChatGPT, with participants distributed across two age groups: digital natives (20s-30s) and digital immigrants (40s-5 The research hypotheses were tested using structural equation modeli ng (SEM) with AMOS. Multi-group analysis was employed to examine th e moderating effects of age across different pathways in the research mo The empirical findings reveal several key insights. First, generative AI literacy significantly influences information quality perception. Second, i nformation quality perception positively affects both AI trust and perso nal information disclosure intention, while privacy concern negatively i mpacts both AI trust and personal information disclosure intention. Third, AI trust significantly affects personal information disclosure intention(β = .154, p < .05), although AI trust did not significantly media te the relationship between antecedent variables and personal informati on disclosure intention in the full sample. Finally, multi-group analysis across the two age groups demonstrated that the effects of AI trust on personal information disclosure intention vary significantly by age grou p: AI trust significantly affects disclosure intention among digital immigra nts (40s-50s), whereas this effect is not significant among digital natives (20s-30s). Additionally, privacy concern significantly reduces AI trust only amon g digital natives. This study contributes to the literature by integrating privacy calculu s theory and trust theory to explain personal information disclosure beha vior in the context of generative AI. The findings provide practical implic ations for developing generation-specific AI literacy programs and desig ning privacy-preserving generative AI services that can address the different decision-making mechanisms across age groups. Key Words : Generative AI, AI Literacy, Privacy Calculus Theory, Trust, Personal Information Disclosure, Age Moderation

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론1
• 제 1 절 연구의 배경 및 필요성1
• 제 2 절 연구의 목적 6
• 제 3 절 연구의 구성 8
• 제 2 장 이론적 배경9
• 제 1 절 생성형 AI 9
• 1. 생성형 AI(Generative AI)의 개념 및 특징 9
• 2. 생성형 AI의 발전과 현황11
• 3. 생성형 AI와 개인정보14
• 제 2 절 생성형 AI 리터러시16
• 1. AI 리터러시(AI Literacy)의 개념 16
• 2. 생성형 AI 리터러시의 구성요소17
• 3. 생성형 AI 리터러시 관련 선행연구21
• 제 3 절 정보품질 지각 25
• 1. 정보품질(Information Quality)의 개념과 이론적 기반25
• 2. 프라이버시 계산 이론에서 정보품질의 역할26
• 3. 정보품질 지각 관련 선행연구 27
• 4. 본 연구의 정보품질 지각 측정 차원 28
• 제 4 절 프라이버시 우려 29
• 1. 프라이버시 우려(Privacy Concern)의 개념 29
• 2. 프라이버시 우려의 유형31
• 3. 프라이버시 우려 관련 선행연구 33
• 제 5 절 AI 신뢰 36
• 1. 신뢰(Trust)의 개념과 유형36
• 2. AI 신뢰의 특성39
• 3. AI 신뢰 관련 선행연구 42
• 제 6 절 개인정보 제공의도47
• 1. 개인정보 제공의도의 개념 47
• 2. 개인정보 제공의도 관련 선행연구49
• 제 3 장 연구방법 56
• 제 1 절 연구모형56
• 제 2 절 연구가설 설정 58
• 1. 생성형 AI 리터러시와 정보품질 지각 58
• 2. 생성형 AI 리터러시와 프라이버시 우려 59
• 3. 생성형 AI 리터러시와 AI 신뢰 61
• 4. 정보품질 지각과 AI 신뢰62
• 5. 정보품질 지각과 개인정보 제공의도 64
• 6. 프라이버시 우려와 AI 신뢰 66
• 7. 프라이버시 우려와 개인정보 제공의도 68
• 8. AI 신뢰와 개인정보 제공의도 70
• 9. 정보품질 지각, 프라이버시 우려, AI 신뢰의 매개효과 73
• 10. 연령의 조절효과 75
• 제 3 절 변수의 조작적 정의 및 측정78
• 1. 생성형 AI 리터러시 78
• 2. 정보품질 지각79
• 3. 프라이버시 우려 79
• 4. AI 신뢰 80
• 5. 개인정보 제공의도 80
• 6. 인구통계학적 변수 80
• 제 4 절 자료수집 및 분석방법83
• 1. 표본 선정 및 자료수집 83
• 2. 설문지의 구성84
• 3. 자료 분석의 절차 및 방법 84
• 제 4 장 실증분석 87
• 제 1 절 표본의 특성87
• 1. 인구통계학적 특성 87
• 2. 생성형 AI 이용 현황 89
• 제 2 절 측정도구의 신뢰성 및 타당성 분석91
• 1. 신뢰성 분석 91
• 2. 확인적 요인분석 91
• 3. AI 리터러시의 2차 요인 구조 94
• 4. 판별 타당성 분석96
• 5. Harman의 단일요인검정 98
• 제 3 절 연구가설 검증 99
• 1. 연구모델의 적합도 검증99
• 2. 직접효과 검증 100
• 3. 매개효과 검증 103
• 4. 연령 집단 간 차이 검증 105
• 5. 통제변수 효과 108
• 제 5 장 결론 109
• 제 1 절 연구 결과의 요약109
• 1. 직접효과 검증 결과109
• 2. 매개효과 검증 결과111
• 3. 조절효과 검증 결과111
• 4. 연구 결과의 종합 113
• 제 2 절 연구의 시사점114
• 1. 이론적 시사점 115
• 2. 실무적 시사점 116
• 제 3 절 연구의 한계점 및 향후 연구 119
• 참고문헌 121
• 설문지137