최근 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 언어기반 생성형 AI의 대중화가 빠르게 이루어지고 있다. 이 기술이 제공하는 혁신적인 편의성은 업무 생산성과 학습 효율성을 극대화하는 등 ...

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서울 : 한국방송통신대학교 대학원, 2026
학위논문(석사) -- 한국방송통신대학교 대학원 , 영상문화콘텐츠학과 , 2026. 8
2026
한국어
언어기반 생성형 AI ; 생성형 AI 과의존 ; 인공지능 과의존 ; 미디어 중독 ; 미디어 과의존 ; 인지 외주화 ; 자동화 편향 ; 이용동기 ; 조절효과
서울
; 26 cm
지도교수: 김민성
I804:11057-200001044433
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다운로드최근 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 언어기반 생성형 AI의 대중화가 빠르게 이루어지고 있다. 이 기술이 제공하는 혁신적인 편의성은 업무 생산성과 학습 효율성을 극대화하는 등 ...
최근 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 언어기반 생성형 AI의 대중화가 빠르게 이루어지고 있다. 이 기술이 제공하는 혁신적인 편의성은 업무 생산성과 학습 효율성을 극대화하는 등 막대한 이점을 제공한다. 하지만 이러한 긍정적 측면 이면에는 기술에 대한 과도한 의존과 새로운 형태의 미디어 과의존 현상에 대한 우려가 공존하고 있다. 현재 언어기반 생성형 AI의 이점에 관한 연구는 활발히 진행되고 있으나, 과도한 몰입으로 인해 발생하는 언어기반 생성형 AI 과의존의 구체적인 메커니즘을 다룬 연구는 아직 미흡한 실정이다.
이에 본 연구는 개인의 심리적·인지적 요인이 언어기반 생성형 AI 과의존에 미치는 영향을 파악하고 이용 동기의 조절 효과를 다각적으로 규명하고자, 언어기반 생성형 AI 이용자 300명을 대상으로 실증 연구를 진행하였다. 구조 방정식 모형(PLS-SEM)을 통한 데이터 분석 결과, 개인의 심리적 요인 중 우울감은 언어기반 생성형 AI 과의존에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤으나, 기존 스마트폰 과의존 등에서 주요 변수로 다루어지던 자기효능감과 자기 통제력은 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 인지적 요인 영역에서는 AI를 인격체로 지각하는 의인화, 정신적 노력과 생각하는 과정을 기계에 위임하는 인지 외주화, 그리고 AI의 답변을 무비판적으로 신뢰하는 자동화 편향이 모두 과의존을 심화시키는 핵심 원인으로 밝혀졌다. 특히 인지적 요인 가운데, 언어기반 생성형 AI를 단순한 도구가 아닌 인간과 유사한 실체로 지각하는 의인화 인식이 과의존에 가장 강력한 정(+)의 영향력을 미치는 것으로 확인되었다. 이용 동기의 조절 효과를 살펴보면, 생산성 향상을 추구하는 효율성 동기는 그 자체로 과의존을 직접적으로 높이는 선행 요인으로 작용하였다. 반면 기계와의 대화와 교감을 요구하는 상호작용 동기는 외로움이 과의존으로 이어지는 경로는 더욱 강화하는 반면, 우울감이나 자동화 편향이 과의존으로 연결되는 경로는 오히려 상쇄, 완화하는 이중적인 조절 효과를 보였다. 결론적으로 본 연구는 언어기반 생성형 AI 과의존이 과거의 수동적 미디어 소비형 중독이나 과의존 패턴에서 벗어나, 인간과 기계의 능동적인 공동 창작과 의인화, 인지 외주화 과정에서 유발되는 새로운 형태의 과의존 현상임을 규명함으로써 향후 디지털 미디어 과의존 연구의 분석 패러다임을 전환했다는 학술적 의의를 갖는다. 또한 단순한 행동적 차원을 넘어 과의존에 영향을 미치는 요인들 간의 관계적 부분을 다루었으며, 이러한 결과는 향후 AI 과의존 관련 척도 연구에 기여할 수 있다는 점에서도 학술적인 의의를 갖는다.
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