생성형 AI 기반 영상 미디어에 대한 수용자 주관성 연구

• 영문명: A study on user subjectivity for generative AI-based video media
• 발행기관: 목원대학교 교양교육혁신연구센터
• 저자명: 현승훈(Seung Hoon Hyun)
• 간행물 정보: 『지식과 교양』제18호, 77~108쪽, 전체 32쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.07.31

국문 초록

본 연구에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 생성형 인공지능(Generative AI) 영상 미디어 기술이 수용자에게 어떠한 영향을 끼치고 있는지를 고찰해 보고자 하였다. 미디어의 발전 특히 AI 미디어 생태계의 급부상은 미디어 콘텐츠의 제작은 물론 배급유통에 있어, 기존 전통적인 미디어 생태계와는 다르게 소비 전반에 걸쳐 각 분야에 대한 주체를 변화시키는 것은 물론, 수용자들의 미디어에 대한 인식 방밥에도 근본적인 변화가 일어나고 있음을 알 수 있다. 특히, 자동 추천 및 선택 선별의 알고리즘 기반의 AI 시스템은 수용자들의 성향을 바꾸는 것에 많은 영향을 미치고 있으며 이러한 맞춤형 미디어 생태계 내에서 수용자들은 미디어에 대한 의존이 아닌 주체적 선택의 경향으로 그 흐름이 변화되고 있음을 알 수 있다. 이러한 변화를 통해 본 연구는 ‘수용자’라는 다소 수동적인 존재를 생성형 AI 기반의 미디어를 접하게 되면서 어떻게 능동적으로 변화하고 나아가 미디어를 이해하며 해석하고 있는지를 고찰하기 위해 Q 방법론을 사용하여 검증해 보았다. 연구의 P샘플은 총 32명의 참여자를 대상으로, 선정하였고 문헌적 고찰과 인터뷰를 통해 검증된 31개의 Q샘플(진술문)을 추출하여 Q 분류를 시행하였다. 분석의 결과 총 세 가지의 유형이 도출되었다. 먼저 기술 발전을 긍정적으로 받아들이는 ‘알고리즘 자율 수용형’ 은 대부분의 참여자들이 AI 기반 미디어 추천 시스템을 긍정적으로 인식하며, 자신의 콘텐츠 선택을 스스로의 의지로 수행하고 있다고 느끼고 있는 주체적 유형이라고 볼 수 있다. 알고리즘은 ‘도구’가 아니라 취향을 반영하고 자아를 확장시켜주는 유능한 조력자로 이 유형은 판단하고 있다. 두 번째로 ‘기술 비판적 저항형’은 알고리즘 시스템이 수용자의 감정, 선택, 정체성에 개입하며 조작한다는 위협 의식을 강하게 갖고 있다. 따라서 감정 조절, 선택 제한, 자기 동일성 왜곡 등의 문제를 민감하게 인식하며, 미디어 기술을 비판적 거리에서 바라보고 있는 유형이다. 마지막으로 ‘포스트휴먼 자기반영형’은 인간이 기술과 긴밀히 얽혀 있으며, 그 상호작용을 통해 감정, 정체성, 자아 인식이 구성된다는 점을 성찰적 태도로 인식한다. 이들은 기술을 단순히 수용하거나 거부하지 않고, 자기 정체성의 일부로 포괄하고 있다. 요컨대 본 연구를 통한 결과는 향후 생성형 AI 기반의 생태계에서 어떠한 방식으로 수용자를 위한 정책을 수립할 것인지 그리고 AI 미디어 교육의 방향 및 지침에 대한 새로운 가능성을 제시할 수 있을 것이라 기대된다.

영문 초록

This study aims to examine how generative AI video media technology, which has received a lot of attention in recent years, is affecting the audience. The development of media, especially the rapid rise of AI media ecosystems, is not only changing the actors in the production, distribution, and distribution of media content, but also fundamentally changing the way audiences perceive media. In particular, algorithm-based AI systems for automatic recommendation and selection are having a significant impact on changing the disposition of audiences, and within this personalized media ecosystem, audiences are shifting away from dependence on media and toward selfselection. Through this change, this study used the Q methodology to examine how the somewhat passive ‘receivers’ of Jonjack-generated AI-based media are actively changing, understanding, comprehending, and interpreting media as they encounter AI-based media. The P-sample of the study was selected from a total of 32 participants, and 31 Q-samples (statements) were extracted from the literature review and interviews, and Q-categorized. As a result of the analysis, three types were identified. First, the “algorithmic autonomous acceptance of technological advancement” can be seen as a subjective type in which most participants perceive AI-based media recommendation systems positively and feel that they are in control of their own content choices. They see algorithms not as “tools,” but as capable assistants that reflect their tastes and extend their sense of self. The second, the “techno-critical resister,” has a strong sense of threat that algorithmic systems intervene and manipulate their emotions, choices, and identity. As a result, they are sensitive to issues such as emotional regulation, limited choice, and distorted self-identity, and view media technologies from a critical distance. Finally, the posthuman self-reflective type recognizes that humans are intimately intertwined with technology and that their emotions, identity, and self-perception are constructed through their interactions. They don’t simply accept or reject technology, but embrace it as part of their identity. In sum, the findings of this study may shed new light on how to formulate policies for the future recipients of generative AI-based ecosystems and the direction and guidance of AI media education.

목차

1. 연구 배경

2. 문제 제기 및 연구의 필요성

3. 선행 연구 및 이론적 배경

4. 연구 방법

5. 연구 결과

6. 결론 및 제언

키워드

생성형 AI 영상 미디어 수용자 주관성 AI Digital Video Media User Subjectivity