Self-Confidence, Trust in AI, and Decision Change in Synthetic Image Detection
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066545
교육부
한국연구재단
성균관대학교
김선호
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 종로구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 사용자의 자기확신 수준과 AI에 대한 신뢰 수준이 AI가 제공하는 예측 결과, 확신도, 설명 정보를 어떻게 받아들이게 하며, 그 결과 최종 판단 변화와 신뢰 재구성에 어떠한 영향을 미치는지를 ... 제시함으로써, 향후 사용자 특성을 반영한 맞춤형 AI 설명 제공 방식과 인간 중심 AI 의사결정 지원 시스템 설계를 위한 학문적·실천적 기반을 마련하는 것을 궁극적인 목표로 한다.
본 연구는 생성 이미지 판별 과업을 중심으로 사용자의 초기 판단, 초기 확신도, AI 정보 수용, 최종 판단, 최종 확신도, 그리고 AI 신뢰 변화 과정을 종합적으로 분석하는 실험 기반 연구로 수행된다. 우선 생성형 AI, 딥페이크 및 생성 이미지 판별, 인간-AI 의사결정, 설명가능한 AI(XAI), LLM 기반 설명 제공 등과 관련된 선행연구를 체계적으로 ...
... 있다는 점에서 학술적 의의가 크다. 또한 사회적·산업적 측면에서는 생성 이미지 판별 지원 시스템, 콘텐츠 검수 기술, 허위 정보 및 조작 콘텐츠 대응 서비스, 미디어 신뢰도 평가 시스템, ... 있다. 나아가 사용자마다 자기확신 수준과 AI 신뢰 수준이 다르다는 점을 반영하여, 일률적인 정보 제공이 아니라 사용자 특성에 맞춘 설명 전략과 인터페이스 설계가 필요하다는 근거를 제시할 수 ...