[논문 리뷰] Artificial Intelligence across Europe: A Study on Awareness, Attitude and Trust

Teresa Scantamburlo, Àtia Cortés외 5명|arXiv (Cornell University)|2023. 08. 19.

Ethics and Social Impacts of AISocial Sciences인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 유럽 시민들의 인공지능(AI)에 대한 인식, 태도 및 신뢰도를 8개국에서 실시한 4,006명의 대상자 대상으로 검증된 설문도구(PAICE)를 통해 조사한다. 자기 평가한 AI 지식은 낮지만, 50퍼센트 이상이 AI에 대해 매우 긍정적인 태도를 보이며, 투명성과 규제 부족으로 인해 신뢰가 훼손되고 있음을 확인하였다. 이는 윤리적 거버넌스, 대중 교육 및 포괄적인 정책 커뮤니케이션을 통해 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 조성할 필요성을 강조한다.

ABSTRACT

This paper presents the results of an extensive study investigating the opinions on Artificial Intelligence (AI) of a sample of 4,006 European citizens from eight distinct countries (France, Germany, Italy, Netherlands, Poland, Romania, Spain, and Sweden). The aim of the study is to gain a better understanding of people's views and perceptions within the European context, which is already marked by important policy actions and regulatory processes. To survey the perceptions of the citizens of Europe we design and validate a new questionnaire (PAICE) structured around three dimensions: people's awareness, attitude, and trust. We observe that while awareness is characterized by a low level of self-assessed competency, the attitude toward AI is very positive for more than half of the population. Reflecting upon the collected results, we highlight implicit contradictions and identify trends that may interfere with the creation of an ecosystem of trust and the development of inclusive AI policies. The introduction of rules that ensure legal and ethical standards, along with the activity of high-level educational entities, and the promotion of AI literacy are identified as key factors in supporting a trustworthy AI ecosystem. We make some recommendations for AI governance focused on the European context and conclude with suggestions for future work.

연구 동기 및 목표

• 다양한 국가적 맥락에서 유럽 시민들의 AI에 대한 공공의 인지, 태도 및 신뢰도를 평가하기 위해.
• 공공의 인식과 AI 기술 및 규정에 대한 실제 이해 간 격차를 규명하기 위해.
• 기술적 낙관주의, 정책 간극, AI 교육 참여도 저조와 같은 사회적 추세가 신뢰할 수 있는 AI 개발에 어떤 영향을 미치는지 분석하기 위해.
• 공공의 AI 인식을 측정하기 위한 세 가지 차원(인지, 태도, 신뢰)을 포함한 새로운 설문도구(PAICE)의 검증을 위해.
• 정책, 교육 및 커뮤니케이션 전략을 규명하여 공공의 신뢰도 향상과 포용성 향상을 위한 AI 거버넌스를 지원하기 위해.

제안 방법

• 4,006명의 유럽 시민을 대상으로 한 분류된 표본을 활용해, 컴퓨터 지원 웹 인터뷰(CAWI) 방식으로 데이터를 수집하였다.
• 유럽 시민들이 AI에 대해 어떻게 생각하는지를 측정하기 위해, 인지, 태도, 신뢰를 핵심 차원으로 하는 새로운 설문도구 PAICE(Perceptions on AI by the Citizens of Europe)를 설계하고 검증하였다.
• 통계적 검증에는 다변량 계량형 상관행렬과 비직교 회전을 사용한 주성분 분석 기반의 탐색적 요인 분석를 활용하여 내적 구조와 신뢰도를 평가하였다.
• 국가, 연령, 성별에 따른 응답을 분석하기 위해 서술 통계 및 추론 통계를 사용하였으며, 군 간 비교 결과에 대해 p-값을 기재하였다.
• AI의 다양한 분야(예: 헬스케어, 인사관리, 감시)에서의 인식을 세밀하게 측정하기 위해 리커트 척도, 이원변수 및 다중응답 항목을 포함한 설문지를 구성하였다.
• 보완 자료로는 설문지 전문, 응답 표, 인구통계적 분포 등이 공개되어 재현성과 재사용을 보장하였다.

Figure 1: Responses to Likert scale items associated with awareness. Low-scale values (1 and 2) are represented by red-like colors, while high-scale values (4 and 5) are represented by blue-like colors. Item Q7 is split into sub-items regarding the perceived presence of AI in ten different sectors.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 국가에서 유럽 시민들의 AI에 대한 자기 평가 인지 수준은 어떠한가?
• RQ2 의료, 인사관리, 감시와 같은 다양한 적용 분야에서 AI에 대한 태도는 어떻게 다름가?
• RQ3 공공의 AI 시스템에 대한 신뢰를 가장 크게 영향을 주는 요인은 무엇이며, 어떤 기관이 가장 신뢰할 만하다고 평가되는가?
• RQ4 낮은 지식에도 불구하고 AI에 대한 낙관주의, 정책 노력과의 단절, 교육 참여도 저조와 같은 사회적 추세가 신뢰할 수 있는 AI 개발에 어떤 장애를 초래하는가?
• RQ5 PAICE 설문도구는 다양한 유럽 인구 집단에서 공공의 AI 인식을 측정하는 데 있어 얼마나 신뢰성 있고 타당한가?

주요 결과

• 응답자의 62퍼센트 이상이 일상생활에서 AI의 영향을 경험하고 있다고 보고하였으며, 이는 이전 설문 대비 10%p 상승한 것으로, AI의 관련성이 점점 더 증가하고 있음을 시사한다.
• 자기 평가 지식이 낮음에도 불구하고, 응답자의 52.3퍼센트가 AI에 대해 매우 긍정적인 태도를 보였으며, 특히 인사관리와 같은 민감한 분야에서는 이 Approval이 크게 감소하였다.
• 대학 및 연구소가 국가 정부와 기술 기업을 앞서 가장 책임감 있는 AI 사용을 보장하는 데 가장 신뢰할 수 있는 기관으로 평가되었다.
• PAICE 설문도구는 양호한 내적 일관성과 적절한 타당성을 확보하여, 인지, 태도, 신뢰 차원에서 공공의 AI 인식 측정에 활용 가능함을 입증하였다.
• 공공의 인식과 EU 정책 노력 사이에 뚜렷한 격차가 확인되었으며, 많은 시민들이 기존의 규제 프레임워크와 윤리 지침을 모른다는 점이 드러났다.
• 본 연구는 세 가지 핵심 사회적 추세를 규명하였다: 지식이 부족한 AI에 대한 낙관주의, 공적 AI 정책에서의 이탈, AI 교육 참여도 저조 — 각각 신뢰할 수 있고 포괄적인 AI 생태계 조성에 위험을 초래할 수 있다.

Figure 2: Responses to Likert scale items associated with attitude. Low-scale values (1 and 2) are represented by red colors, while high-scale values (4 and 5) are represented by blue colors. Item Q8 is split in sub-items regarding the attitude towards AI in ten different sectors.