본 논문은 미국 내 대표적인 표본 집단 12,000명 이상을 대상으로 12개월간 수집한 데이터를 바탕으로, 인공지능(AI) 기술 확산에 대한 대중의 인식을 조사한 연구입니다. 기존의 자기 보고식 척도의 한계를 극복하기 위해, 응답자들이 AI에 대한 정신적 모델을 반영하는 개방형 은유를 제공하도록 하였고, 정량적 클러스터링과 정성적 코딩을 결합한 혼합방법론을 사용하여 AI에 대한 대중의 이해를 형성하는 20가지 주요 은유를 확인했습니다. 언어 모델링 기반 기법을 통합한 확장 가능한 프레임워크를 통해 은유를 체계적으로 분석하여, 인격화(인간과 같은 특성 부여), 따뜻함, 능력 등 대중 인식의 주요 차원을 측정했습니다. 그 결과, 미국인들은 일반적으로 AI를 따뜻하고 유능하게 인식하며, 지난 1년 동안 AI의 인간과 유사성과 따뜻함에 대한 인식이 크게 증가했습니다. 이러한 암묵적 인식과 확인된 주요 은유는 AI에 대한 신뢰와 채택 의향을 강력하게 예측합니다. 또한, 여성, 고령자, 유색인종이 AI를 인격화하는 경향이 더 높다는 등 인구 통계학적 차이를 발견하여 신뢰와 채택의 인구 통계학적 불균형을 밝혔습니다. 본 연구는 진화하는 대중의 태도를 추적하기 위한 데이터 세트와 프레임워크뿐만 아니라 포용적이고 책임감 있는 AI 개발에 은유를 활용하는 데 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
