정보전달형과 서사형 AI 뉴스 인식에 대한 기계 휴리스틱의 영향

이서현; 정성은

doi:10.22876/kab.2025.39.2.007

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이서현 (성균관대학교) 정성은 (성균관대학교)

저널정보: 한국방송학회 한국방송학보 한국방송학보 제39권 제2호

발행연도: 2025.3

수록면: 263 - 300 (38page)

DOI: 10.22876/kab.2025.39.2.007

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인공지능(AI) 기술의 발전으로 인간의 실질적인 개입이 없는 자동화된 뉴스 제작이 가능해졌다. 본 연구는 기계의 정확성에 대한 믿음인 기계 휴리스틱과 뉴스 형식(정보전달형 vs. 서사형)이 AI 작성 뉴스의 신뢰성과 유용성 평가에 미치는 영향을 인간 기자가 작성한 뉴스와 비교하여 검증하였다. 이를 위해 196명의 성인 참가자들을 대상으로 2(뉴스 작성 주체: AI 기자 vs. 인간 기자) x 2(뉴스 형식: 정보전달형 vs. 서사형) 요인 설계의 온라인 실험을 수행하였다. 뉴스의 신뢰성에 관해 인간 작성 뉴스와 AI 작성 뉴스 간의 차이가 있는지를 살펴본 결과, 그 차이가 기계 휴리스틱 정도에 따라 달라짐을 발견하였다. 기계 휴리스틱 인식이 낮은 경우에는 인간 작성 뉴스의 신뢰성을 AI 작성 뉴스보다 더 높게 평가하였지만, 기계 휴리스틱 인식이 높은 경우, AI 작성 뉴스도 인간 작성 뉴스와 유사하게 신뢰성을 평가하였다. 기계 휴리스틱의 정도에 따른 AI 작성 뉴스의 신뢰도는 기존 연구에서 주로 다룬 정보전달형 뉴스뿐 아니라 서사형 뉴스에서도 동일하게 발견되었다. 뉴스의 유용성에 관해 인간 작성 뉴스와 AI 작성 뉴스 간의 차이가 있는지를 살펴본 결과, 그 차이가 뉴스 형식에 따라 달라짐을 발견하였다. 정보전달형 뉴스에서는 기계 휴리스틱 인식이 높은 경우와 낮은 경우 모두 뉴스 작성 주체의 영향을 받지 않았다. 반면, 서사형 뉴스에서는 기계 휴리스틱 인식이 높은 경우, AI 작성 뉴스의 유용성을 인간 작성 뉴스보다 더 높게 평가하였지만, 기계 휴리스틱 인식이 낮은 경우에는 AI 작성 뉴스와 인간 작성 뉴스의 유용성을 비슷한 수준으로 평가하였다. 이러한 결과는 AI 제작 뉴스가 적어도 특정한 성향의 수용자에게 영향력이 있으며 복잡한 내용의 뉴스에서도 수용자에게 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

With advancements in artificial intelligence (AI) technology, the production of automated news without significant human involvement has become feasible. This study examined the effects of machine heuristics － beliefs about the accuracy of machines － and news format (informational vs. narrative) on the perceived credibility and usefulness of AI-generated news, compared to human-written news. An online experiment employing a 2 (source attribution: AI journalist vs. human journalist) x 2 (news format: informational vs. narrative) factorial design was conducted with 196 adult participants. Regarding news credibility, we found that the differences between human-written and AI-generated news were moderated by the level of machine heuristics. When participants exhibited low levels of machine heuristics, they rated the credibility of human-written news higher than AI-generated news. However, with high levels of machine heuristics, AI-generated news was evaluated as equally credible as human-written news. These patterns were found not only for informational news, which has been the primary focus of previous studies, but also for narrative news. Regarding news usefulness, we found that the differences between human-written and AI-generated news varied depending on news format. In informational news, both participants with high and low levels of machine heuristics were unaffected by the news author. In contrast, in narrative news, those with high levels of machine heuristics rated AI-generated news as more useful than human-written news, whereas those with low levels of machine heuristics evaluated the usefulness of AI-generated and human-written news at similar levels. These findings suggest that AI-generated news can exert influence on certain audiences － particularly those with high trust in machines － and may remain effective even when conveying complex content.

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