AI 챗봇에 대한 지각된 따뜻함이 사용자 경험에 미치는 영향 -과업 복잡도의 조절 효과를 중심으로-

초록

생성형 인공지능 기반 챗봇이 보편화되면서 사용자는 챗봇과의 상호작용을 단순한 질의응답의 가치를 넘어 하나의 사용자 경험으로 받아들이게 되었다. 이러한 과정에서 챗봇의 언어와 태도가 사용자 경험에 중요한 요소로 작용한다. 본 연구는 AI 챗봇의 지각된 따뜻함이 사용자 경험에 미치는 영향을 알아보고, 그 효과가 과업 복잡도에따라 달라지는지를 살펴본다. 지각된 따뜻함은 사회심리학의 고정관념 내용 모형(Stereotype Content Model, SCM)에 기반하여 개념화하였다. 이를 위해 챗봇의 응답 유형을 기본 응답과 따뜻한 응답으로 설정하였고, 과업 복잡도는 낮음과 높음으로 설계하였다. 이에 따른 금융 서비스 상황을 반영한 챗봇 시나리오를 제작하고 피실험자 150명에게 설문조사와 인터뷰를 실시하여 응답 유형과 과업 복잡도에 따라 사용자 경험인 신뢰도, 지각된 유능함, 만족도에 차이가 있는지 알아보았다. 연구결과, AI 챗봇의 따뜻함의 효과와 과업 복잡도간 상호작용 효과가 모든 사용자 경험 변수에서 유의미한 결과를 보였다. 과업 복잡도가 낮은 상황에서는기본 응답이 긍정적으로 평가되었다. 반면 과업 복잡도가 높은 상황에서는 따뜻한 응답이 신뢰도, 지각된유능함, 만족도 전반에서 더 높게 평가 되었다. 이러한 결과는 챗봇의 따뜻함이 일관된 긍정 요소가아니라 과업 맥락에 따라 다르게 작동하는 특성임을보여준다. 이는 AI 커뮤니케이션 설계에서 정서적 표현을 과업 특성과 인지적 부담 수준에 따라 조절할 필요성을 시사한다.

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