본 논문은 인간의 의사결정에 AI 입력이 사용되는 상황에서 AI 시스템의 예측 정확도와 신뢰도 추정의 신뢰성이 의사결정 품질에 미치는 영향을 강조한다. AI의 메타인지 민감도, 즉 정확한 예측과 잘못된 예측을 정확하게 구분하는 신뢰도 점수를 할당하는 능력의 역할을 조명하고, 하이브리드 의사결정 환경에서 AI의 예측 정확도와 메타인지 민감도의 결합된 영향을 평가하기 위한 이론적 틀을 제시한다. 분석 결과, 예측 정확도는 낮지만 메타인지 민감도가 높은 AI가 인간 의사결정의 전반적인 정확도를 향상시킬 수 있는 조건을 확인하였다. 마지막으로, 행동 실험을 통해 AI의 메타인지 민감도가 높을수록 인간의 의사결정 성과가 향상됨을 확인하였다. 이러한 결과는 AI 지원을 정확도뿐만 아니라 메타인지 민감도로도 평가하고, 우수한 의사결정 결과를 얻기 위해 두 가지 모두를 최적화하는 것이 중요함을 강조한다.
