[논문 리뷰] Artificial Intelligence (AI) and IT identity: Antecedents Identifying with AI Applications

Rasha Alahmad, Lionel Robert|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 15.

Knowledge Management and Sharing참고 문헌 58인용 수 15

한 줄 요약

이 연구는 정보기술 정체성 이론을 바탕으로 인공지능 시스템에 대한 정체감이 직무 성과에 어떻게 영향을 미치는지 조사한다. 작업 역할 정체성과 조직 정체성이 인공지능에 대한 정체감을 유의미하게 예측하며, 이는 인공지능 도구를 사용하는 근로자들의 직무 성과 향상과 관련이 있음을 밝혀낸다.

ABSTRACT

In the age of Artificial Intelligence and automation, machines have taken over many key managerial tasks. Replacing managers with AI systems may have a negative impact on workers outcomes. It is unclear if workers receive the same benefits from their relationships with AI systems, raising the question: What degree does the relationship between AI systems and workers impact worker outcomes? We draw on IT identity to understand the influence of identification with AI systems on job performance. From this theoretical perspective, we propose a research model and conduct a survey of 97 MTurk workers to test the model. The findings reveal that work role identity and organizational identity are key determinants of identification with AI systems. Furthermore, the findings show that identification with AI systems does increase job performance.

연구 동기 및 목표

• 업무 현장에서의 자동화 증가 배경에서 인공지능 시스템에 대한 정체감이 직무 성과에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 특히 정보기술 정체성 구성요소에 중점을 두어 인공지능 시스템에 대한 정체감의 전제 요인을 탐구하기 위해.
• 근로자들이 인간 관리자로부터 얻는 바와 유사한 이점을 인공지능 시스템으로부터도 동일하게 얻는지에 대한 이해 부족을 보완하기 위해.
• 정보기술 정체성 이론을 인공지능-인간 업무 관계에 적용한 이론적 모델을 테스트하기 위해.
• 인공지능 시스템과 상호작용할 때 정체성이 근로자 결과에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 실증적 증거를 제공하기 위해.

제안 방법

• 정보기술 정체성 이론을 바탕으로 한 연구 모델을 개발하여, 작업 역할 정체성과 조직 정체성을 인공지능 시스템에 대한 정체감으로 연결한다.
• 아마존 메카니컬 터크(MTurk)를 통해 97명의 참가자를 모집하여 온라인 설문 조사를 실시하여 정체성 구성요소와 직무 성과에 관한 데이터를 수집한다.
• 구조적 방정식 모델링(SEM)을 사용하여 정체성 차원과 인공지능에 대한 정체감 간의 가설관계를 검증한다.
• 자기 보고 척도를 통해 인공지능 시스템과의 정서적 및 인지적 일치도를 측정하여 인공지능에 대한 정체감을 평가한다.
• 작업 역할 정체성과 조직 정체성에 대한 검증된 척도를 사용하여 구성의 신뢰성을 확보한다.
• 인공지능에 대한 정체감이 직무 성과 향상에 미치는 매개 역할을 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 작업 역할 정체성과 조직 정체성이 인공지능 시스템에 대한 정체감을 어느 정도 예측하는가?
• RQ2 인공지능 시스템에 대한 정체감은 근로자들의 직무 성과에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 인공지능에 대한 정체감은 정체성 구성요소와 직무 성과 간의 관계에서 어떤 매개 역할을 하는가?
• RQ4 개별 정체성 차원에 따라 인공지능에 대한 정체감에 유의미한 차이가 존재하는가?
• RQ5 정보기술 정체성 구성요소는 인공지능 강화된 업무 환경에서 근로자 결과를 어떻게 설명하는가?

주요 결과

• 작업 역할 정체성이 인공지능 시스템에 대한 정체감을 유의미하게 예측하며, 이는 자신을 역할의 핵심 구성원으로 인식하는 사람들이 인공지능 도구와 더 높은 정체감을 느끼는 경향이 있음을 시사한다.
• 조직 정체성 역시 인공지능 시스템에 대한 정체감에 유의미한 영향을 미치며, 조직에 대한 정체감이 강할수록 인공지능 기술과의 일치도가 높아지는 것으로 나타났다.
• 인공지능 시스템에 대한 정체감은 직무 성과에 긍정적이고 유의미한 영향을 미치며, 이는 정서적 및 인지적 일치도가 근로자 결과를 향상시킨다는 것을 입증한다.
• 연구는 인공지능에 대한 정체감이 정체성 구성요소와 직무 성과 간의 관계를 매개한다는 점을 확인하여 이론적 모델을 지지한다.
• 자동화된 환경에서도 정체성 기반 요소가 근로자 참여도와 효율성에 있어 여전히 핵심적인 역할을 한다는 점을 보여준다.
• 이 모델은 인공지능에 대한 정체감과 직무 성과에 대한 변동성의 상당 부분을 설명하며, 강력한 예측 타당성을 시사한다.