AI 동료 수용성 요인에 관한 연구: 직무 특성의 조절효과와 산업 특성에 따른 차이를 중심으로

Abstract

본 연구는 AI 로봇에 대해서 인간 작업자가 느낄 수 있는 수용성 요인을 파악하고 직무 특성의 조절효과와 산업 특성에 따른 수용성 수준의 차이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이와 관련하여 기술수용모델, 알고리즘 회피 이론, 인간-로봇 상호작용 이론, 사회적 존재 이론, 직무-기술 적합성 이론 등 학제 간 이론적 논의를 통합적으로 고찰하여 측정모형과 측정지표를 개발하였다. AI 동료에 대한 수용성 요인으로는 신뢰도, 공정성 인식, 외형적 유사성, 감정적 거리감을 측정지표로 도출하였다. 국내 산업체 종사자들을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 공정성 인식과 감정적 거리감이 수용성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 직무 특성이 신뢰도와 공정성 인식에 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 산업 특성의 측면에서 금융업은 제조업과 공공기관보다 높은 수용성을 보였고, 서비스업은 제조업보다 높은 수용성을 보였다. 본 연구는 AI 로봇의 수용성 결정요인과 직무 특성의 조절효과 및 산업 특성에 따른 차이를 규명함으로써 조직 설계와 AI 도입전략에 대한 함의를 도출할 수 있을 것으로 기대한다.

This study aims to identify the factors that influence human workers' acceptance of AI robots and to analyze the moderating effect of job characteristics and differences across industrial sectors. To this end, a measurement model and corresponding indicators were developed by comprehensively reviewing interdisciplinary theoretical backgrounds, including the Technology Acceptance Model, Algorithm Aversion Theory, Human–Robot Interaction Theory, Media Equation Theory, and Task–Technology Fit Theory. The acceptance factors for AI colleagues were operationalized using measurement indicators reflecting trustworthiness, perception of fairness, external similarity, and emotional distance. Based on a survey conducted among workers in Korean industries, the perception of fairness and emotional distance were found to have a significant effect on acceptance. Job characteristics were found to exert a moderating effect on the relationship between trustworthiness and acceptance, and between the perception of fairness and acceptance. Furthermore, the financial industry exhibited higher acceptance than both the manufacturing and public sectors, and the service industry showed higher acceptance than the manufacturing sector. This study is expected to provide practical implications for organizational design and AI adoption strategies by identifying the determinants of AI robot acceptance, validating the moderating role of job characteristics, and quantifying industry-specific differences in acceptance levels.