- 요약
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- 생성형 AI를 활용한 광고는 기업들에게 많은 이점을 제공한다. 특히 비영리 단체는 생성형 AI를 통해 시간과 비용을 절감할 수 있다. 또한 재난 상황과 같은 어려운 환경을 시각적으로 연출해야 하는 기부 광고에서, AI를 통해 위험한 현장을 찾아가거나 맞닥뜨리지 않아도 실재감 있는 광고를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 AI는 데이터를 분석하여 각 기부자의 관심사와 성향을 파악할 수 있어, 기부자의 마음을 끌 수 있는 맞춤형 메시지를 제공할 수 있다.
- 한편 소비자들은 생성형 AI가 만든 콘텐츠를 진정성이 부족하다고 인식하여 부정적으로 평가하는 경향이 있다. AI가 객관적인 작업을 수행하는 경우에는 비교적 높은 신뢰도를 보이지만, 창의성이나 감정이 개입되는 주관적인 작업을 수행하는 경우는 소비자들이 부정적으로 반응하기도 한다. 이를 알고리즘 기피 현상(algorithm aversion)이라고 한다.
- 이런 알고리즘 기피 현상에도 불구하고 생성형 AI는 기술의 고도화와 사용의 간편함, 업무 수행을 위한 학습 비용 및 실행 비용의 절감 효과 등으로 인해 지속하여 그 사용 범위와 깊이가 확장될 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 소비자들이 보여온 알고리즘 기피 현상이 어떤 때에 감소하는지, 어떤 전략을 활용할 때 축소시킬 수 있는지 라는 질문을 가지고 실험을 진행하였다. 구체적으로, 고정 관념과 머신 휴리스틱 이론에 기반하여 AI가 예측 작업을 수행한다면, 소비자들은 이를 긍정적으로 인식할 것으로 판단했다. 이는 기부 광고에 있어서는 특히 적확성이 높은 전략이다. 기부 캠페인은 해당 기부를 통해 수혜자의 삶에 어떤 변화가 있겠는지, 기부 목적을 얼마만큼 달성할 수 있을지를 보여주는 미래 예측 방식을 자주 활용해왔다.
- 총 네 번의 실험으로 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 일반적인 기부 광고에서는 인간이 제작한 광고가 AI가 제작한 광고보다 신뢰도와 기부 의도가 높았다. 둘째, 광고에서 기부 결과를 예측해 보여주는 경우 제작자 유형(AI vs. 인간)에 따른 신뢰도와 기부 의도의 유의미한 차이는 없었으며, AI에 대한 신뢰도와 기부 의도가 평균적으로 더 높아져 알고리즘 기피 현상이 감소됨을 확인할 수 있었다. 셋째, 예측을 구체적으로 제시하는 경우, AI 제작자에 대한 신뢰도와 기부 의도가 인간 제작자보다 높아졌다. 그러나 예측이 추상적인 경우에는 AI 제작자와 인간 제작자가 만든 광고 사이의 차이가 약화되었다.
- 본 연구는 알고리즘 기피 현상이 나타나기 쉬운 광고 제작 작업에서 이를 완화할 수 있는 전략을 제시함으로써 이론적·실무적 공헌점을 제공한다. 특히 AI가 예측 광고를 제작할 때 알고리즘 기피 현상이 완화된다는 점을 밝힘으로써, 향후 생성형 AI를 활용한 기부 캠페인 전략에 실무적 함의를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
- 본문
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1. 서론
2. 이론적 배경
1) 기부 광고에서 AI 활용
2) 정보원의 신뢰(Source credibility)
3) AI에 대한 소비자 인식3. 실험 1
1) 실험 설계
2) 절차 및 조작 점검
3) 연구 결과
4) 논의4. 실험 2
1) 실험 설계 및 절차
2) 연구 결과
3) 논의5. 실험 3
1) 가설
2) 실험 3A 설계 및 절차
3) 실험 3A 연구 결과
4) 실험 3B 설계 및 절차
5) 실험 3B 연구 결과
6) 실험 3 논의6. 요약 및 시사점
참고 문헌
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