A Study of how LLM-based generative AI response data quality affects impact on job satisfaction

2017년 새로운 형태의 아키텍처인 트랜스포머(Transformer)가 발표되면서 언어모델에도 많은 변화가 있었다. 특히 대형 언 어 모델인 LLM(Large language model)의 발전으로 검색이나 챗봇(Chatbot)과 같은 생성형 AI 서비스가 다양한 업무 영역에 활용되고 있다. 하지만 개인정보 유출과 같은 보안 이슈나 거짓 정보를 생성하는 할루시네이션(Hallucination)과 같은 신뢰성 문제가 발생하면서 이러한 서비스의 실효성에 대한 우려의 목소리도 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 우려에도 불구 하고 생성형 AI를 업무 영역에 활용하고 있는 빈도가 점점 증가하고 있는 요인에 대해서 분석하고자 하였다. 이를 위해 LLM 기반의 생성형 AI 응답 데이터 품질에 영향을 미치는 8가지 요인을 도출하고 유효 표본 195개를 대상으로 이러한 요인들이 업무 활용 만족도에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 분석결과 전문성, 접근성, 다양성, 편리성이 지속적 사용의도에 유의한 영향을, 보안성, 안정성, 신뢰성 등이 부분적으로 유의한 영향을, 완전성이 부정적 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 본 연구 에서는 응답 데이터 품질에 대한 수요자의 인식이 업무 활용 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 학문적으로 규명하고, 이러한 서비스에 대한 수요자 중심의 의미 있는 실무적 시사점을 제시하는데 그 목적이 있다.