연구 결과, 여성들은 도덕적 우려 때문에 생성형 AI를 덜 사용하는 것으로 나타났습니다.

옥스퍼드 대학이 주도한 새로운 연구에 따르면 여성은 남성보다 생성형 AI를 훨씬 적게 사용하는데, 이는 기술이 부족해서가 아니라 AI가 일자리, 사생활, 정신 건강 및 사회 자체에 미칠 악영향에 대해 더 많은 우려를 하기 때문입니다.

으로 주요 목표 허가받지 않은 딥 페이크 콘텐츠 측면에서, 여성들은 지난 7년간 논란이 되고 있는 생성형 인공지능 분야에 대한 활동에 적극적으로 참여해 왔으며, 그 결과 몇 가지 변화가 나타났습니다. 주목할 만한 승리 최근에.

하지만 옥스퍼드 대학교가 주도한 새로운 연구는 여성의 인공지능에 대한 우려를 이렇게 규정하는 것은 너무 협소하다고 주장하며, 여성들이 생성형 인공지능을 사용하고 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 모든 종류의 여성들은 남성보다 훨씬 덜 참여하는데, 이는 접근성이나 기술 격차 때문이 아니라, 여성들이 전자기기가 정신 건강, 고용, 사생활 및 환경에 해롭다고 생각하는 경향이 더 크기 때문입니다.

논문은 다음과 같이 말합니다.

[2023~2024년] 영국 전국 대표 설문조사 데이터를 사용하여, 여성은 남성보다 인공지능 기술(GenAI)을 훨씬 덜 채택하는데, 이는 여성이 인공지능 기술의 사회적 위험을 다르게 인식하기 때문임을 보여줍니다.

'정신 건강, 개인 정보 보호, 기후 변화 영향 및 노동 시장 혼란에 대한 우려를 반영한 ​​당사의 종합 지수는 채택률 변동의 9~18%를 설명하며, 모든 연령대의 여성에게 있어 가장 강력한 예측 변수 중 하나로 꼽힙니다. 특히 젊은 여성의 경우 디지털 문해력과 교육 수준보다 더 높은 예측력을 보여줍니다.'

연구진에 따르면, 가장 큰 격차는 인공지능의 사회적 위험에 대해 강한 우려를 표명하는 젊고 디지털 기기에 능숙한 사용자층에서 나타나며, 개인적인 사용에 있어서 성별 격차가 45%포인트 이상에 달하는 것으로 나타났습니다.

생성형 AI의 빈번한 사용에 있어 성별 격차는 디지털 활용 능력이 높고 정신 건강, 기후, 개인정보 보호 및 노동 시장 위험에 대해 강한 우려를 표명하는 여성들 사이에서 가장 크게 나타나는 반면, AI의 사회적 영향에 대해 더 낙관적인 사람들 사이에서는 격차가 가장 작게 나타납니다. 출처

연속적인 설문 조사에서 유사한 응답자들을 매칭함으로써 합성 이중 패널연구에 따르면 젊은 여성들이 AI의 사회적 영향에 대해 더 낙관적일수록 생성형 AI 사용률이 13%에서 33%로 증가하여 격차가 크게 줄어드는 것으로 나타났습니다. 우려를 표명한 사람들 중에는... 기후 유해성, 생성형 AI 사용의 성별 격차 9.3%포인트 확대, 그리고 우려하는 사람들 사이에서 정신 건강 유해성 측면에서 보면, 그 수치는 16.8포인트까지 상승하는데, 이는 남성의 사용 증가 때문이 아니라 여성의 사용 감소에 기인한 것입니다.

따라서 저자들은 성별과 관련된 명백한 문화적 영향을 확인했습니다*:

'평균적으로 여성은 사회적 공감 능력을 더 많이 발휘하십시오전통적인 도덕적 고려사항과 공정성 추구 등이 그 예입니다. 한편, 도덕적, 사회적 고려사항은 기술 수용에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났습니다.

'떠오르는' 연구 교육 분야에서의 인공지능(AI) 활용에 대한 연구는 여성이 과제나 수업 자료에 AI를 사용하는 것을 비윤리적이거나 부정행위, 표절 조장, 허위 정보 유포와 같은 것으로 인식할 가능성이 더 높다는 것을 시사합니다.

'사회적 이익에 대한 더 큰 관심이 여성의 인공지능 기술 수용도가 낮은 이유를 부분적으로 설명할 수 있을 것이다.'

그들은 연구에서 관찰된 여성들의 견해가 타당하다고 주장합니다.

여성들이 환경적, 사회적, 윤리적 영향에 대해 민감하게 반응하는 것은 당연합니다. 현재 생성형 AI 시스템은 상당한 에너지 소비, 불균등한 노동 관행, 그리고 편향과 허위 정보의 위험성을 내포하고 있기 때문입니다.

이는 성별 격차 해소가 단순히 인식 변화의 문제가 아니라, 근본적인 기술 자체를 개선하는 문제이기도 함을 시사합니다. 저탄소 모델 개발을 장려하고, 편견 및 복지 저해 요인에 대한 안전장치를 강화하며, 공급망 및 훈련 데이터 활용 방식의 투명성을 높이는 정책은 정당한 우려를 해소하는 동시에, 여성의 위험 인식이 기술 도입의 장벽이 아닌 기술 개선을 위한 지렛대 역할을 하도록 보장할 것입니다.

그들은 또한 이 연구가 명시된 채택 격차에 대한 명확한 증거를 보여주지만, 그 결과는 다음과 같다고 지적합니다. 영국 이외 지역에서는 그 수치가 훨씬 더 높을 가능성이 있습니다. (새로운 연구가 진행되는 장소입니다.)

The 새 용지 제목이 '여성은 걱정하고, 남성은 수용한다: 성별에 따른 인식 차이가 생성형 AI 사용에 미치는 영향'이 연구는 옥스퍼드 인터넷 연구소, 벨기에 신경제사상연구소, 베를린 훔볼트 인터넷 사회 연구소의 연구진들이 공동으로 진행한 결과입니다.

데이터 및 접근

최근 연구 동향에 따르면 여성은 남성에 비해 생성형 AI(모든 종류)를 사용하는 빈도가 낮은 것으로 나타났습니다. 능력이나 접근성에는 차이가 없음에도 불구하고 이러한 현상이 나타나는데, 이는 오랫동안 지속되어 온 현상입니다. 기여 요인으로 추정됨 최근 성별 임금 격차는 여성의 인터넷 사용률이 낮을수록 임금이 낮아진다는 기존 추세와 일맥상통합니다.

2023년 논문 '인터넷 사용이 성별 임금 격차를 실제로 줄였는가?: 중국 일반사회조사 자료를 통한 증거'에 따르면, 인터넷 사용은 저임금 수준에서 성별 임금 격차를 줄이는 데 더 큰 효과를 보이며, 임금 수준이 높아질수록 그 효과는 감소하는 것으로 나타났다. 출처

이번 새로운 연구에서 저자들은 영국 정부가 제공하는 연간 연구 정보를 활용했습니다. 데이터와 인공지능에 대한 대중의 태도: 트래커 설문조사 발의 AI 관련 위험에 대한 인식이 성별에 따른 도입 패턴에 어떻게 영향을 미치는지 분석하고, 여성의 AI 사용률 감소에 있어 위험 민감도가 핵심 요인임을 밝혀낸다.

인공지능에 대한 위험 우려가 다른 특성과 결합될 때, 성별 격차는 훨씬 더 커집니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이, 가장 큰 격차(5.3점)는 디지털 기술이 뛰어난 여성 중 인공지능을 정신 건강 위험으로 인식하는 사람들 사이에서 나타납니다.

GenAI 사용에 있어서 성별 격차는 태도와 인구통계학적 특성에 따라 다양하게 나타납니다. 붉은색 영역은 특히 개인적인 용도에서 남성이 여성보다 GenAI를 더 많이 사용하는 지역을 보여줍니다. 가장 큰 격차는 높은 디지털 활용 능력과 정신 건강 위험에 대한 우려가 결합될 때 나타납니다. 직장 환경에서는 개인정보 보호나 직장 분위기에 대한 우려가 커질수록 격차가 더욱 커집니다. 파란색 영역은 격차가 작거나 반대로 나타난 지역을 나타냅니다.

정신 건강에 대한 우려는 대부분의 집단에서 성별 격차를 확대하는 경향이 있으며, 특히 젊고 디지털 기기 사용에 능숙한 사용자들 사이에서 그 영향이 가장 강하게 나타납니다. 또한 개인정보 보호에 대한 우려는 격차를 더욱 벌리고 일부 업무 환경에서는 그 차이를 최대 22.6포인트까지 벌리기도 합니다.

인공지능이 기후에 미치는 영향에 대해 우려를 표명하는 고령 응답자들 사이에서도 그 격차는 여전히 17.9포인트로 상당한데, 이는 전반적인 인공지능 사용률이 상대적으로 낮은 집단을 포함하여 여성들이 그로 인한 피해에 대해 더 큰 부담을 느끼고 있음을 나타냅니다.

위험 인식

연구진은 위험 인식이 도입에 얼마나 큰 영향을 미치는지 파악하기 위해 AI가 정신 건강, 기후, 사생활 및 고용에 미치는 영향에 대한 우려를 기반으로 복합 지수를 구축했습니다. 그런 다음 이 점수를 교육 수준, 직업 및 디지털 활용 능력과 함께 분석했습니다. 랜덤 포레스트 연령과 성별로 구분된 모델 분석 결과, 모든 생애 단계에서 AI 관련 위험 인식은 생성형 AI 사용을 일관되게 예측하는 요인으로 나타났으며, 특히 여성의 경우 기술이나 교육 수준보다 더 높은 예측 변수로 작용하는 경우가 많았습니다.

연령과 성별로 층화된 랜덤 포레스트 모델 분석 결과, 여성의 경우 AI 관련 위험 인식이 남성보다 생성형 AI 사용을 예측하는 데 더 강력한 요인으로 나타났으며, 모든 여성 연령대에서 상위 두 가지 주요 요인 중 하나로 꼽히고 디지털 문해력과 교육 수준의 영향력을 넘어섰습니다. 남성의 경우 디지털 문해력이 가장 중요한 요인으로 작용하며, 위험 인식은 그보다 중요도가 낮고 일관성이 떨어지는 것으로 나타났습니다. 이러한 모델은 사회적 우려가 여성의 AI 도입에 있어 전통적인 기술이나 인구통계학적 요인보다 훨씬 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사합니다. 더 나은 가독성과 해상도를 위해 원본 PDF 파일을 참조하시기 바랍니다.

모든 연령대에서 인공지능의 사회적 위험에 대한 우려는 남성보다 여성에게서 생성형 인공지능 사용에 더 강한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 35세 미만 여성의 경우 위험 인식은 사용에 영향을 미치는 두 번째로 중요한 요인이었지만, 남성은 여섯 번째로 중요한 요인이었습니다. 반면 중장년층에서는 여성에게는 첫 번째, 남성에게는 두 번째로 중요한 요인이었습니다.

여러 모델에서 위험 인식은 예측 중요도의 9%에서 18%를 차지했으며, 교육 수준 및 디지털 기술 측정치보다 더 큰 영향을 미쳤습니다.

논문에 따르면, 이러한 결과는 여성이 생성형 AI를 덜 수용하는 이유가 개인적인 위험에 대한 우려보다는 더 광범위한 윤리적, 사회적 문제에서 비롯된다는 것을 시사합니다. 즉, 여성의 경우 AI가 자신에게 미칠 수 있는 해악보다는 타인이나 사회에 미칠 수 있는 잠재적 위험에 대한 인식이 더 강하기 때문에 주저하는 것으로 보입니다.

합성 쌍둥이

연구진은 이러한 주제에 대한 태도 변화가 행동 변화로 이어질 수 있는지 검증하기 위해 두 차례의 설문 조사에서 유사한 응답자들을 짝지어주는 합성 쌍둥이 설계를 사용했습니다. 이전 조사에 참여한 각 사람은 이후 조사에 참여한 동일한 연령, 성별, 교육 수준 및 직업을 가진 응답자와 짝을 이루었습니다.

연구팀은 디지털 기술이 향상된 사람들과 AI의 사회적 영향에 대해 더 낙관적인 사람들 사이에서 생성형 AI 사용의 변화를 비교하여, 특히 젊은 성인층에서 더 높은 문해력이나 우려 감소가 실제로 AI 도입을 증가시킬 수 있는지 여부를 파악했습니다.

연구진은 특정 변화가 AI 사용에 영향을 미치는지 알아보기 위해 디지털 기술을 향상시킨 청년들과 AI의 사회적 영향에 대해 더 낙관적인 청년들을 비교했습니다. 두 가지 변화 모두 AI 사용률을 높였지만, 디지털 활용 능력 향상은 남성에게 더 큰 도움을 주어 성별 격차를 확대했습니다. 반면, 낙관적인 태도 증가는 여성의 사용률을 13%에서 33%로 높여 격차를 줄였으며, 이는 윤리적 문제에 대한 접근이 단순히 기술 향상에만 그치는 것보다 더 효과적일 수 있음을 시사합니다.

디지털 활용 능력 향상은 남녀 모두의 생성형 AI 사용을 증가시켰지만, 격차는 더욱 벌어졌으며 남성이 더 큰 혜택을 받았습니다. 전체 표본에서 여성의 사용률은 9%에서 29%로 증가한 반면, 남성은 11%에서 36%로 증가했습니다.

젊은 성인층에서는 디지털 문해력 향상으로 남성의 디지털 사용률이 19%에서 43%로 급격히 증가한 반면, 여성의 경우 17%에서 29%로 소폭 증가에 그쳐 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았습니다. 이와 대조적으로, 인공지능의 사회적 영향에 대한 낙관론이 커지면서 여성의 사용률은 13%에서 33%로, 남성은 21%에서 35%로 균형 있게 증가했습니다. 전체 표본에서는 여성의 사용률이 8%에서 20%로, 남성은 12%에서 25%로 상승했습니다.

따라서 이 논문은 디지털 역량 강화가 전반적인 도입률을 높이는 데 도움이 되지만, 성별 격차를 확대하는 경향도 있으며, AI의 광범위한 영향에 대한 인식을 재구성하는 것이 남성의 도입률을 불균형적으로 높이지 않으면서 여성의 AI 사용을 늘리는 데 더 효과적이라는 점을 지적합니다.

결론

이 논문이 전개됨에 따라 이러한 연구 결과의 의미는 두 갈래로 나뉘는 듯합니다. 앞서 인용한 것처럼, 초반에는 저자들이 여성의 더 큰 세계적 관심과 윤리적 입장을 긍정적으로 평가합니다. 그러나 후반부로 갈수록, 아마도 시대적 분위기를 반영하듯, 저자들은 여성의 도덕적 경각심과 우려 때문에 여성이 '뒤처지게' 될지도 모른다는 우려를 표하며 더욱 조심스럽고 실용적인 관점을 드러냅니다.

'[우리의] 연구 결과는 보다 광범위한 제도적, 노동 시장 역학을 시사합니다. 규범, 기대치, 역량이 아직 형성되는 시기에 남성이 여성보다 불균형적으로 높은 비율로 AI를 도입한다면, 이러한 초기 이점은 시간이 지남에 따라 누적되어 생산성, 기술 개발 및 경력 발전에 영향을 미칠 수 있습니다.'

* 저자의 인라인 인용을 하이퍼링크로 변환합니다.

8년 2026월 XNUMX일 목요일 첫 게시