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옥스포드 대학이 주도하는 새로운 연구에 따르면 여성은 남성보다 생성적 AI를 훨씬 적게 사용하고 있는데, 이는 기술에 대한 기술 부족이 아니라 직업, 개인 정보, 정신 건강, 사회 자체에 대한 피해에 대한 우려 때문이다.
최근 7년 동안 불법적인 딥페이크 콘텐츠의 주요 대상으로서, 여성은 생성적 AI의 이 논란의 여지가 있는 분야에 대한 활동주의와 관련이 있어 왔으며, 최근 몇 년 동안 몇 가지 주목할 만한 승利를 거두었다.
그러나 옥스포드 대학이 주도하는 새로운 연구는 여성들이 생성적 AI에 대한 우려를 너무 좁게 본 것으로 주장하며, 여성은 기술에 대한 접근이나 기술 부족이 아니라 정신 건강, 고용, 개인 정보, 환경에 대한 피해에 대한 우려로 인해 모든 종류의 생성적 AI를 남성보다 훨씬 적게 사용한다고 밝혔다.
연구 보고서에는 다음과 같이 명시되어 있다:
‘2023-2024년 영국 대표적인 설문 데이터를 사용하여, 우리는 여성들이 남성보다 생성적 AI를 훨씬 적게 사용하는 것을 보여주었다. 이는 사회적 위험을 다르게 인식하기 때문이다.
‘우리는 정신 건강, 개인 정보, 기후 영향, 노동 시장混乱에 대한 우려를 포착하는 복합 지수를 생성하여, 여성의 경우 adoption과 variation의 9-18%를 설명하며, 모든 연령 그룹에서 디지털 리터러시와 교육을 능가하는 가장 강력한 예측 변수 중 하나로 나타났다.’
연구자에 따르면, 가장 큰 격차는 젊은 디지털 유창 사용자 중에서 나타나며, AI의 사회적 위험에 대한 강한 우려를 표현하는 여성의 경우, 개인 사용에서 남성보다 45% 이상 낮다:
디지털 리터러시가 높은 여성과 정신 건강, 기후, 개인 정보, 노동 시장 위험에 대한 우려를 가진 여성의 경우, 남성보다 생성적 AI를 훨씬 적게 사용한다. 이는 사회적 효과에 대한 낙관론이 더 높은 경우에는 격차가 줄어든다. 출처
연속적인 설문조사에서 유사한 응답자를 매칭하여, 연구는 젊은 여성들이 AI의 사회적 영향에 대한 낙관론을 높일 때, 생성적 AI의 사용이 13%에서 33%로 상승하여 격차가 크게 줄어든다는 것을 발견했다.
연구자들은 다음과 같이 주장한다:
‘평균적으로, 여성은 더 많은 사회적 동정심, 전통적인 도덕적 우려, 그리고 평등을 추구한다. 도덕적 및 사회적 우려는 기술의 수용에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. ‘
‘교육에서 생성적 AI에 대한 새로운 연구는 여성들이 과제 또는 할일에 AI를 사용하는 것을 부정행위나 플래그러, 허위 정보의 확산으로 간주하는 경향이 있다고 한다. ‘
‘사회적 선에 대한 더 큰 관심이 여성의 생성적 AI 사용을 낮추는 원인일 수 있다.’
그들은 여성의 관점이 타당하다고 주장한다:
‘여성의 환경, 사회, 윤리적 영향에 대한 민감성은 잘못된 것이 아니다. 생성적 AI 시스템은 현재 상당한 에너지需求, 불균형한 노동 관행, 그리고 잘 문서화된 편향 및 허위 정보의 위험을 가지고 있다. ‘
‘이것은 격차를 좁히는 것이 인식의 변화만이 아니라 기술 자체를 개선하는 문제라는 것을 시사한다. 저탄소 모델 개발을 장려하고, 편향 및 피해에 대한 안전 장치를 강화하며, 공급망 및 훈련 데이터 관행에 대한 투명성을 증가시키는 정책은 합리적인 우려를 해결할 뿐만 아니라 여성의 위험 인식이 기술 개선의 레버로 작용하도록 할 것이다.’
연구는 영국 외의 지역에서는 격차가 더 크게 나타날 수 있다고 주장한다.
새로운 연구는 ‘여성은 우려하고, 남성은 채택한다: 성별화된 인식이 생성적 AI의 사용을 어떻게 형성하는가’라는 제목으로, 옥스포드 인터넷 연구소, 벨기에의 새로운 경제학 연구소, 그리고 베를린의 훔볼트 인터넷 및 사회 연구소의 연구자들에 의해 수행되었다.
데이터 및 접근
최근 연구는 여성들이 남성보다 생성적 AI를 덜 사용한다는 것을 보여주었는데, 이는 기술에 대한 기술이나 접근의 차이로 인한 것이 아니라, 기술에 대한 기술이나 접근의 차이로 인한 것이 아니라, 기술에 대한 우려로 인한 것이다. 이는 최근 몇 년 동안 성별 임금 격차의 원인으로 추정되어 왔다:
2023년 논문 ‘인터넷 사용이本当に 성별 임금 격차를 좁혔는가?: 중국 일반 사회 조사 데이터의 증거’에서, 인터넷 사용이 성별 임금 격차를 좁히는 것을 보여주는 일러스트레이션 출처
新的 연구에서는 영국 정부의 데이터 및 AI에 대한 공众 태도: 추적 조사 이니셔티브에서 사용 가능한 연도별 연구 정보를 사용하여, AI 관련 위험에 대한 인식이 성별에 따라 어떻게 채택 패턴에 영향을 미치는지 분석했다.
생성적 AI의 성별 격차는 위험 우려와 다른 특성이 결합할 때 훨씬 더 커진다. 가장 큰 격차는 디지털 기술이 높은 여성 중에서 나타나며, AI를 정신 건강 위험으로 간주하는 경우, 남성보다 5.3% 더 낮다:
생성적 AI 사용의 성별 격차는 태도와 인구통계학적 특성에 따라 다르다. 빨간색 셀은 남성이 여성보다 생성적 AI를 더 많이 사용하는 경우를 보여준다. 가장 큰 격차는 디지털 기술이 높은 여성 중에서 나타나며, 정신 건강 위험에 대한 우려를 가진 경우이다.
정신 건강에 대한 우려는 대부분의 그룹에서 성별 격차를 증폭시키며, 젊은이와 디지털 유창 사용자 중에서 가장 강하다. 개인 정보에 대한 우려도 격차를 넓히며, 일부 작업 환경에서는 22.6%까지 격차가 커진다.
기후 피해에 대한 우려를 가진 노인 응답자 중에서도, 격차는 17.9%로 상당하다. 이는 여성들이 남성보다 기술의 피해에 대한 우려를 더 많이 가지고 있으며, 이는 기술 사용에 영향을 미친다.
위험 인식
연구자들은 위험 인식이 채택에 얼마나 영향을 미치는지 결정하기 위해, 정신 건강, 기후, 개인 정보, 고용에 대한 우려를 포착하는 복합 지수를 생성했다. 이 점수는 교육, 직업, 디지털 리터러시와 함께 랜덤 포레스트 모델을 사용하여 테스트되었으며, 이는 연령과 성별에 따라 나뉘었다. 연구 결과, 모든 생애 단계에서 AI 관련 위험 인식은 생성적 AI 사용을 예측하는 데 강력한 예측 변수 중 하나로 나타났다. 이는 특히 여성의 경우, 디지털 리터러시와 교육을 능가하는 경우가 많았다:
연령과 성별에 따라 나뉘어진 랜덤 포레스트 모델은 AI 관련 위험 인식이 여성의 경우 생성적 AI 사용을 더 강력하게 예측하는 것을 보여준다. 이는 디지털 리터러시와 교육을 능가하는 경우가 많다.
모든 연령 그룹에서, AI의 사회적 위험에 대한 우려는 여성의 경우 생성적 AI 사용을 더 강력하게 예측하는 것으로 나타났다. 35세 미만의 여성의 경우, 위험 인식은 두 번째로 강력한 예측 변수로 나타났으며, 남성의 경우는 여섯 번째로 나타났다. 중년 및 노년층 그룹의 경우, 위험 인식은 여성의 경우 첫 번째로, 남성의 경우 두 번째로 나타났다.
모델에 따르면, 위험 인식은 예측 중요도에서 9%에서 18%를 차지하며, 이는 교육과 디지털 기술을 능가하는 경우가 많다.
연구에 따르면, 이러한 결과는 여성의 생성적 AI 사용이 개인적인 위험에 대한 우려보다는 더广泛한 윤리적 및 사회적 우려에서 비롯된다는 것을 시사한다. 이는 여성의 주저함이 기술에 대한 개인적인 위험보다는 기술이 다른 사람이나 사회에 미칠 수 있는 피해에 대한 더 강한 인식에서 비롯된다는 것을 의미한다.
합성 쌍둥이
연구자들은 이러한 태도가 행동에 미치는 영향을 테스트하기 위해, 두 개의 설문조사에서 유사한 응답자를 매칭하는 합성 쌍둥이 설계를 사용했다. 초기 설문조사에서 각 응답자는 후속 설문조사에서 동일한 연령, 성별, 교육, 직업의 응답자와 매칭되었다.
연구자들은 디지털 기술을 향상시키거나 AI의 사회적 영향에 대한 낙관론을 높인 응답자 중에서 생성적 AI 사용의 변화를 비교했다. 이를 통해 연구자들은 더 높은 디지털 리터러시 또는 감소된 우려가 실제로 채택을 증가시키는지, 특히 젊은 성인 중에서, 확인할 수 있었다:
젊은 성인 중에서 디지털 기술을 향상시키거나 AI의 사회적 영향에 대한 낙관론을 높인 응답자 중에서 생성적 AI 사용의 변화를 비교했다. 두 가지 변화 모두 채택을 증가시켰지만, 디지털 리터러시는 남성에게 더 많은 도움을 주어 격차를 넓혔다. 반면, 낙관론의 증가로 여성의 사용은 13%에서 33%로 상승하여 격차를 좁혔다.
디지털 리터러시를 향상시키면 생성적 AI 사용이 증가하지만, 격차를 넓히는 효과도 있다. 젊은 성인 중에서 디지털 리터러시를 향상시키면 남성의 사용은 19%에서 43%로 상승하지만, 여성의 사용은 17%에서 29%로 상승하여 통계적으로 유의하지 않다. 반면, AI의 사회적 영향에 대한 낙관론을 높이면 여성의 사용은 13%에서 33%로 상승하여 격차를 좁힌다.
따라서 연구는 디지털 기술을 향상시키면 채택을 증가시킬 수 있지만, 격차를 넓히는 효과도 있음을 시사한다. 반면, AI의 사회적 영향에 대한 낙관론을 높이는 것은 여성의 사용을 증가시키는 데 더 효과적이며, 남성의 사용을 과도하게 증가시키지 않는다.
결론
연구의 발견은 중요한 의미를 가지며, 여성의 더广泛한 우려와 윤리적 입장이 중요함을 시사한다. 그러나 연구의 마지막 부분에서는 여성의 주저함이 기술의 발전에 대한障害가 될 수 있으며, 여성들이 기술의 발전을 주도하는 과정에서 뒤처질 수 있음을 우려한다:
‘[연구의] 발견은 더广泛한 기관 및 노동 시장 역학을 시사한다. 남성이 기술을 채택하는 속도가 더 빠르면, 규범, 기대, 기술이 형성되는 초기에 남성이 기술을 채택하는 속도가 더 빠르면, 이러한 초기적인 이점은 시간이 지남에 따라 생산성, 기술 개발, 경력 진행에 영향을 미칠 수 있다.’
* 저자의 인라인 인용을 하이퍼링크로 변환한 것입니다.
2026년 1월 8일 처음 게시됨
