[논문 리뷰] The Emerging Generative Artificial Intelligence Divide in the United States

Madeleine I. G. Daepp, Scott Counts|arXiv (Cornell University)|2024. 04. 18.

Ethics and Social Impacts of AI인용 수 10

한 줄 요약

미국 전역의 ChatGPT에 대한 지식/관심의 주/주 단위 패턴을 Bing 검색 데이터를 사용해 분석하고, 생성형 AI 도구의 조기 보급에서 교육 주도 디지털 격차를 보여줍니다.

ABSTRACT

The digital divide refers to disparities in access to and use of digital tooling across social and economic groups. This divide can reinforce marginalization both at the individual level and at the level of places, because persistent economic advantages accrue to places where new technologies are adopted early. To what extent are emerging generative artificial intelligence (AI) tools subject to these social and spatial divides? We leverage a large-scale search query database to characterize U.S. residents' knowledge of a novel generative AI tool, ChatGPT, during its first six months of release. We identify hotspots of higher-than-expected search volumes for ChatGPT in coastal metropolitan areas, while coldspots are evident in the American South, Appalachia, and the Midwest. Nationwide, counties with the highest rates of search have proportionally more educated and more economically advantaged populations, as well as proportionally more technology and finance-sector jobs in comparison with other counties or with the national average. Observed associations with race/ethnicity and urbanicity are attenuated in fully adjusted hierarchical models, but education emerges as the strongest positive predictor of generative AI awareness. In the absence of intervention, early differences in uptake show a potential to reinforce existing spatial and socioeconomic divides.

연구 동기 및 목표

• 미합중국 전역에 걸친 새로운 생성형 AI 도구(ChatGPT)에 대한 지식의 공간적 패턴을 특징지습니다.
• 카운티 수준의 사회경제적, 인구통계학적 및 산업 요인이 ChatGPT에 대한 관심과 어떻게 연관되는지 평가합니다.
• 혼동 요인을 조정한 후 교육이 관심의 가장 강력한 예측 변수인지 검정합니다.
• 대체 데이터 소스(Google Trends)를 사용하여 발견의 강건성을 평가합니다.
• 새로 대두되는 AI 격차를 줄이기 위한 정책 및 설계 시사점을 논의합니다.

제안 방법

• Zip 코드, 카운티, 주 수준으로 집계된 식별 불가능한 Bing 검색 질의 데이터(2022년 12월–2023년 5월)를 사용해 ChatGPT 관련 검색을 측정합니다.
• HUD-USPS 교차표를 통해 ZIP 코드를 카운티와 연결하고, 고유한 사용자가 50명 미만인 셀은 비활성화합니다.
• ChatGPT 검색의 주 및 카운티 수준 비율을 계산하고 Moran’s I 및 Getis-Ord G* 통계로 공간적 군집성을 평가합니다.
• ACS 2016–2020 데이터를 사용하여 카운티 특성(교육, 소득, 농촌성, 인종/민족, 산업 구성)을 설명합니다.
• 총 검색 수를 오프셋으로 사용하고 주 무작위 효과 및 차례로 추가된 공변량 블록을 포함하여 ChatGPT 검색 수를 예측하는 다층 음이항 모형을 적합합니다.
• Google Trends 데이터 및 도시권(메트로 영역) 분석을 사용한 강건성 검사를 수행하고 잔차 공간 자기상관을 검정합니다.

Figure 1: Rates of Search for ChatGPT by State. Colors indicate the fraction of all searches that included reference to ChatGPT in each state-period observation across the first six months since the initial public release of the generative artificial intelligence tool.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 출시 후 처음 여섯 달 동안 미국 주 및 카운티별 ChatGPT 관심의 지리적 분포는 무엇입니까?
• RQ2 어떤 카운티 수준의 사회경제적, 인구통계학적, 산업 요인이 더 높은 ChatGPT 검색 비율과 관련이 있습니까?
• RQ3 다른 요인을 조정한 후 교육이 관심의 가장 강력한 예측 변수로 나타납니까?
• RQ4 관찰된 패턴은 대체 데이터 소스와 공간 집계 수준에 대해 강건합니까?
• RQ5 이러한 발견은 더 넓은 디지털 격차 패턴 및 정책 시사점과 어떻게 related됩니까?

주요 결과

• ChatGPT에 대한 관심은 공간적으로 군집화되어 있으며, 서해안이 가장 높은 검색 비율을 보이고 애팔래치아/걸프 주들이 가장 낮습니다.
• 검색 비율이 높은 카운티는 대개 도시적이며 더 교육받고 부유하며 아시아 인구가 더 크고 기술/창의 산업 일자리가 더 많습니다.
• 완전 조정된 계층 모델에서 교육은 ChatGPT 검색 비율의 가장 강력한 양의 예측 변수이며, 다른 사회경제적 및 인구통계학적 요인들을 능가합니다.
• Google Trends를 사용한 강건성 검사는 질적으로 유사한 패턴을 보여 주요 결론을 지지합니다.
• 결과는 확립된 2차 디지털 격차 패턴과 일치하며, 생성형 AI 도구의 채택에 있어서 새로운 불평등이 나타나고 있음을 시사합니다.

Figure 2: Average monthly rates of searches for ChatGPT by state. West coast states with the highest rates of search are highlighted in green; states with persistently low rates of search are highlighted in purple (Louisiana, Alabama, Mississippi) and blue (Tennessee, West Virginia, Kentucky).