RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      소비자의 독특성 추구 성향과 인공지능 서비스의 선호

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A107910622

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      인공지능(AI) 서비스가 인간에 의해 수행되는 전문가 서비스보다 정확하거나 효율적이지만, 소비자들은 AI보 다 전문가 서비스를 선호하는 경향이 있다. 이는 AI가 기계적이고 무감각한 면이 있어 개인의 고유한 요구에 대해, 전문가보다 AI가 더 파악하기 어려울 것이라는 소비자들의 고정관념이 있기 때문이다. 확실히 AI는 개인 의 독특성 파악보다는 집단의 보편성, 평균과 관련된 빅데이터를 통계적으로 분석하는 데 능하다. 이 연구는 지역이 독특하거나 생소할 경우 AI 네비게이션 통역 및 실시간 안내 등 교통 관련 서비스가 전문 가 서비스보다 덜 선호될 수 있는지를 탐구하기로 했다. 또한 이러한 효과가 개별 소비자의 독특성과 어떻게 상호작용하는지 확인하고자 했다. 지역의 독특성이 개인의 독특성과 마찬가지로 AI 네비게이션 서비스 선호에 부정적인 영향을 미친다면, 이번 연구는 그 이유도 함께 고려할 것이다. 결론적으로, 본 연구는 독특성 개념이 AI 선호를 저해할 수 있다는 것을 네비게이선 서비스 맥락에서 제안 하고자 한다. AI가 예상보다 느리게 확산되는 이유는 기술적인 문제가 아니라 개인의 독특성이 무시될 수 있다 는 인간 소외 등 인문학적 불안감 때문일지도 모른다.
      번역하기

      인공지능(AI) 서비스가 인간에 의해 수행되는 전문가 서비스보다 정확하거나 효율적이지만, 소비자들은 AI보 다 전문가 서비스를 선호하는 경향이 있다. 이는 AI가 기계적이고 무감각한 면이 ...

      인공지능(AI) 서비스가 인간에 의해 수행되는 전문가 서비스보다 정확하거나 효율적이지만, 소비자들은 AI보 다 전문가 서비스를 선호하는 경향이 있다. 이는 AI가 기계적이고 무감각한 면이 있어 개인의 고유한 요구에 대해, 전문가보다 AI가 더 파악하기 어려울 것이라는 소비자들의 고정관념이 있기 때문이다. 확실히 AI는 개인 의 독특성 파악보다는 집단의 보편성, 평균과 관련된 빅데이터를 통계적으로 분석하는 데 능하다. 이 연구는 지역이 독특하거나 생소할 경우 AI 네비게이션 통역 및 실시간 안내 등 교통 관련 서비스가 전문 가 서비스보다 덜 선호될 수 있는지를 탐구하기로 했다. 또한 이러한 효과가 개별 소비자의 독특성과 어떻게 상호작용하는지 확인하고자 했다. 지역의 독특성이 개인의 독특성과 마찬가지로 AI 네비게이션 서비스 선호에 부정적인 영향을 미친다면, 이번 연구는 그 이유도 함께 고려할 것이다. 결론적으로, 본 연구는 독특성 개념이 AI 선호를 저해할 수 있다는 것을 네비게이선 서비스 맥락에서 제안 하고자 한다. AI가 예상보다 느리게 확산되는 이유는 기술적인 문제가 아니라 개인의 독특성이 무시될 수 있다 는 인간 소외 등 인문학적 불안감 때문일지도 모른다.

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼