# Which Contributions Deserve Credit? Perceptions of Attribution in Human-AI Co-Creation

### 저자

Jessica He, Stephanie Houde, Justin D. Weisz

### 개요

본 논문은 대규모 언어 모델 기반 AI 시스템이 글쓰기 및 편집 작업에서 인간 파트너와 공동 창작자로서 어떻게 작용하는지, 그리고 AI의 기여에 대한 공로 인정 수준을 연구한 결과를 제시합니다. 155명을 대상으로 한 설문 조사를 통해 AI의 기여 유형, 양, 주도성에 따라 공로 인정 수준이 다르게 나타나는 것을 확인했습니다.  같은 수준의 기여라도 인간 파트너에 비해 AI에게는 일관되게 낮은 공로를 부여하는 경향이 있었으며, 참가자들은 AI 개입 공개의 중요성을 인지하고 기여의 질, 개인적 가치관, 기술적 고려사항 등 다양한 기준을 사용하여 공로 판단을 내렸습니다.  결과적으로 AI의 공동 창작물에 대한 공로 인정을 위한 새로운 접근 방식을 제시할 필요성을 강조합니다.

### 시사점, 한계점

- **시사점:**

    - AI의 공동 창작물에 대한 공로 인정 기준 및 방식에 대한 새로운 논의를 촉구합니다.

    - AI 기여의 질, 양, 주도성을 고려한 차별화된 공로 인정 시스템 개발의 필요성을 제시합니다.

    - AI 개입 공개의 중요성을 강조하고, 투명성 확보 방안을 모색해야 함을 시사합니다.

- **한계점:**

    - 설문 조사 참여자의 특성 (knowledge workers)에 따른 일반화의 어려움이 존재할 수 있습니다.

    - 다양한 AI 시스템 및 작업 유형에 대한 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요합니다.

    - 공로 인정에 대한 주관적인 판단 기준을 객관적으로 정량화하는 방법에 대한 추가 연구가 필요합니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2502.18357)

For the site tree, see the [root Markdown](https://slashpage.com/haebom.md).