AI 활용 콘텐츠 주체와 표기 유형에 따른 소비자 태도 연구
User Attitudes toward AI Disclosure and Content Providers
- 주제어 (키워드) 생성형 AI , AI 활용 표기 , 표기 구체성 , 콘텐츠 제공 주체 , AI 리터러시 , AI 신뢰도 , 인지된 진정성 , 조직 태도 , 혁신성 , generative AI , AI disclosure , disclosure specificity , content provider , AI literacy , trust in AI , perceived authenticity , organizational attitude , innovativeness
- 발행기관 서강대학교 메타버스전문대학원
- 지도교수 김수연
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 메타버스전문대학원 메타버스엔터테인먼트
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000081962
- UCI I804:11029-000000081962
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
본 연구는 생성형 AI를 활용한 영상 콘텐츠에서 AI 활용 표기 문구의 구체성과 제공 주체가 소비자 인식과 태도에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 검증하고자 수행되었다. 생성형 AI는 대규모 데이터 학습을 통해 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 고품질 콘텐츠를 자동으로 기존 방식보다 빠르게 생성할 수 있는 기술로, 비용 절감과 생산성 향상을 가능하게 하지만, 근거 없는 정보 생성(환각 효과) 및 비현실성 인식으로 인해 콘텐츠 신뢰와 진정성에 부정적 효과를 끼칠 우려가 있다. 이에 주요 국가 및 플랫폼에서는 AI 생성 콘텐츠에 대한 고지(Labeling)를 법제화하거나 정책 가이드라인에 도입하고 있으나, 문구의 형태, 구체성 등에 대한 상세 가이드라인은 부재한 실정이다. 또한 콘텐츠가 정부나 기업 중 어느 주체로부터 제공되는지에 따라 신뢰도와 혁신성, 인지된 진정성 등의 인식이 상이하게 나타날 수 있으므로, AI 활용 표기 연구는 이 두 요인을 통합적으로 고려해야 할 필요가 제기되었다. 연구 설계는 2(표기 유형: 단순 vs 구체적)×2(콘텐츠 주체: 기업 vs 정부)의 집단 간 요인설계를 기반으로, 국내 성인 200명을 대상으로 온라인 실험을 진행하였다. 실험 자극물은 가상의 통신사 ‘Kslite’와 ‘대한민국 정부’의 광고 영상을 AI를 통해 생성하였으며, 각 영상 전, 후로 5초간 AI를 통해 생성한 콘텐츠임을 밝히는 단순표기 또는 구체적 표기 문구를 삽입하였다. 참여자의 사전 생성형 AI에 대한 정서적 반응을 공변인으로 통제한 후, 신뢰도, 콘텐츠 태도, 인지된 진정성, 조직 태도, 혁신성의 5개 종속변인을 7점 리커트 척도로 측정하였으며, 다변량공분산분석(MANCOVA)을 통해 가설을 검증하였다. 연구 결과, 구체적 표기가 단순 표기에 비해 모든 평가 지표에서 소비자 인식을 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다. 또한, 정부 제공 콘텐츠가 기업 제공 콘텐츠에 비해 신뢰도와 태도, 진정성 인식, 조직 태도 등에서 보다 긍정적인 평가를 받았다. 특히 표기 유형과 주체 간 상호작용을 살펴본 결과, 조직 태도 측면에서 기업 콘텐츠에 적용된 구체적 고지가 단순 고지보다 더 큰 긍정적 효과를 나타내었다. 이러한 연구 결과는 AI 활용 표기의 구체성이 소비자 신뢰와 태도 형성에 핵심적임을 입증하며, 정보원의 신뢰 프레임과 콘텐츠 주체가 복합적으로 작용할 때 정보 투명성이 강화된다는 점을 시사한다. 본 연구는 이론적으로는 AI 활용 콘텐츠 연구의 개념적 지평을 표기 구체성 및 주체 특성 통합 차원으로 확장하였으며, 각 플랫폼, 정책 입안자와 광고, PR 실무자를 위한 구체적 표기 가이드라인과 기관별 맞춤형 커뮤니케이션 전략 수립을 위한 실천적 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다. <주제어>: 생성형 AI, AI 활용 표기, 표기 구체성, 콘텐츠 제공 주체, AI 리터러시, AI 신뢰도, 인지된 진정성, 조직 태도, 혁신성
more초록 (요약문)
Consumer Attitudes toward AI-Generated Content by Provider and Disclosure Type This study empirically investigates how the level of detail in AI usage disclosures and the identity of the content provider influence consumer perceptions and attitudes toward generative AI–powered video content. Although generative AI can rapidly produce high-quality text, images, audio, and video at reduced cost and enhanced productivity, its tendency to hallucinate unsupported information and evoke a sense of unreality may undermine content trustworthiness and perceived authenticity. While many governments and platforms have adopted mandatory labeling or policy guidelines for AI-generated content, clear standards regarding disclosure format and specificity remain lacking. Moreover, since consumers’ judgments of trust, innovativeness, and authenticity may differ depending on whether content is presented by a government agency or a private firm, an integrated examination of disclosure specificity and source characteristics is warranted. To address these gaps, we conducted an online experiment with 200 Korean adults using a 2 (disclosure type: simple vs. detailed) × 2 (provider: corporate vs. government) between-subjects design. Participants viewed AI-generated promotional videos for a hypothetical telecom company (Kslite) and the Republic of Korea government, each preceded and followed by either a simple notice or a detailed notice. Controlling for pre-existing emotional attitudes toward generative AI, we measured trust, content attitude, perceived authenticity, organizational attitude, and perceived innovativeness on seven-point Likert scales, and tested our hypotheses via multivariate analysis of covariance (MANCOVA). Results indicate that detailed disclosures significantly enhance all five outcome measures compared to simple notices. Government-sponsored content received higher evaluations of trust, content attitude, perceived authenticity, and organizational attitude than corporate content, with a non-significant trend toward greater perceived innovativeness. Importantly, an interaction effect revealed that detailed disclosures applied to corporate videos produced a particularly strong uplift in organizational attitude, suggesting that specificity can compensate for lower baseline trust in non-governmental sources. These findings demonstrate that disclosure specificity is critical to fostering consumer trust and favorable attitudes, and that transparency is maximized when disclosure detail and provider credibility are jointly considered. Theoretically, this research extends the conceptual framework of AI content labeling to encompass both disclosure granularity and source attributes; practically, it offers actionable guidelines for platform designers, policy makers, and advertising and PR practitioners to develop tailored disclosure strategies. <Keywords> generative AI, AI disclosure, disclosure specificity, content provider, AI literacy, trust in AI, perceived authenticity, organizational attitude, innovativeness
more목차
제1장 서 론 1
제1절 연구의 배경 1
제2장 이론적 배경 7
제1절 생성형 AI의 이해 및 현황 7
1. 생성형 AI 현황 7
2. 생성형 AI 활용 영상 광고 10
3. 생성형 AI 콘텐츠 규제 동향 12
제2절 AI 활용 표기 17
1. AI 활용 표기의 필요성 17
2. AI 활용 표기 현황 19
제3절 AI 활용 콘텐츠 주체 22
1. 정부와 기업 광고 커뮤니케이션 22
2. 정부와 기업의 AI 활용 커뮤니케이션 24
제4절 AI 생성 콘텐츠 평가 25
1. 신뢰도 25
2. 콘텐츠 태도 및 조직 태도 28
3. 인지된 진정성 29
4. 혁신성 30
제3장 본론 33
제1절 연구문제 및 가설 33
제4장 연구방법 38
제1절 자료수집 및 조사 대상자 38
제2절 실험처치물 측정을 위한 사전 조사 38
제3절 실험 절차 39
제4절 실험 자극물 44
제5절 측정도구 46
1. 생성형 AI에 대한 정서적 반응 47
2. 신뢰도 48
3. 콘텐츠 태도 49
4. 인지된 진정성 50
5. 조직 태도 51
6. 혁신성 51
제6절 분석 방법 52
제5장 연구결과 53
제1절 기술 통계 53
제2절 측정 항목의 신뢰도 및 타당도 분석 55
제3절 연구 문제 및 가설 검증 55
1. 표기 문구 유형이 소비자 태도에 미치는 영향 56
2. 콘텐츠 주체가 소비자 태도에 미치는 영향 58
3. 표기 문구 유형과 콘텐츠 주체의 상호작용 61
제6장 결론 및 논의 65
제1절 연구결과의 요약 및 논의 65
제2절 연구의 함의와 한계 67
1. 이론적 함의 67
2. 실무적 시사점 68
3. 연구의 한계 및 향후 연구 제언 69
참고문헌 71
부록 85
