An exploratory study on the risks of AI-converged TV advertising : Deriving policy tasks using a modified Importance-Performance Analysis

이 연구의 목적은 인공지능 기술을 사용하는 TV광고에 내재된 다양한 위험을 식별하고, 정책적 주목이 요구되는 위험요인을 체계적으로 도출하는 것이다. 이를 위해 질적·양적 방법을 혼용한 혼합연구방법론을 설계한 후, 전문가패널이 네 차례의 조사에 모두 참여하여 체계적으로 자료를 수집하였다. 질적 조사를 통해 기획, 제작, 유통, 평가 단계로 구성된 가치사슬 전반에 걸친 16개의 위험요인을 개념화한 후, 양적 조사에서는 정량화된 위험요인의 상대적인 중요성(AHP)과 대응수준(IPA)을 측정하였다. AHP 분석 결과, 상위계층인 가치사슬 단계에서는 제작과 유통 단계가 상대적으로 중요하게 평가되었고, 하위 위험요인 중에서는 딥페이크 기술이 야기하는 ‘디지털 인격권·초상권 침해’ 위험의 심각성이 가장 큰 것으로 나타났다. 수정된 IPA 분석을 통해 상대적인 중요성과 대응수준을 기준으로 살펴본 결과, ‘알고리즘 차별’과 ‘데이터 지식재산권 침해’ 등이 위험의 심각성이 크지만, 대응수준이 미흡한 정책지체가 발생하는 ‘중점개선’ 영역의 위험요인인 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 정책의 무게 중심이 공정성을 보호하는 ‘사회적 안전망 구축’으로 이동해야 함을 시사한다. 이 연구는 인공지능 기술이 확산되고 있는 시점에서 가치사슬의 모든 단계를 포괄하여 인공지능 기술융합 TV광고의 위험요인을 파악하고, 심층적인 분석을 통해 인공지능 시대에 TV광고가 신뢰받는 광고 플랫폼으로 존속하기 위한 정책과제를 제시하였다는 점에서 학술적·정책적 의의를 지닌다.