소비자들은 언제 AI를 인간 보다 더 신뢰하는가?

Original Source: Chai, S., Chang, Y., & Wang, H. (2026). How Consumers Respond to AI-versus Human-Generated Review Summaries: The Moderating Role of Verbal versus Numerical Probability Expressions. Journal of Business Research, 214, 116245.

연구 배경

온라인 쇼핑 환경에서 소비자들은 동일한 제품에 대해서도 상반된 리뷰를 접하는 경우가 많습니다. 이러한 리뷰 분산(Review Dispersion)은 소비자의 불확실성을 높이고 정보 처리 부담을 증가시켜 구매 결정을 어렵게 만듭니다. 최근 전자상거래 플랫폼들은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI를 활용한 리뷰 요약 기능을 도입하고 있으며, 이를 통해 방대한 소비자 의견을 간결하게 정리하여 소비자의 정보 탐색 비용을 줄이고 의사결정을 지원하고 있습니다.

소비자들은 AI가 생성한 리뷰 요약을 어떻게 인식하고 반응할까요?

리뷰 요약은 본질적으로 객관적인 정보 추출 및 정리 작업이기 때문에 소비자들이 AI를 더 신뢰할 것으로 예상할 수 있지만, 기존 연구들은 AI와 인간이 생성한 리뷰 요약의 효과가 유사하거나 오히려 인간이 더 효과적일 수 있다는 상반된 결과를 보고하고 있습니다.

이에 Chai, Chang, & Wang(2026)은 오류관리이론(Error Management Theory, EMT)[1]을 바탕으로 이러한 상반된 반응 차이가 리뷰 요약의 내용 자체가 아닌 정보를 전달하는 표현 방식(언어적 확률 표현(Verbal Probability Expressions) 과 수치적 확률 표현(Numerical Probability Expressions)) 의 차이에서 비롯될 수 있다고 보았습니다. 이에 연구진은 AI 생성 리뷰 요약과 인간 생성 리뷰 요약의 효과가 확률 표현 방식에 따라 어떻게 달라지는지, 그리고 차이가 나타나는 소비자 내면에서 일어나는 과정을 규명하고자 했습니다.

핵심 질문

1. 리뷰 요약의 확률 표현 방식(언어적 vs. 수치적)에 따라 AI 생성 리뷰 요약과 인간 생성 리뷰 요약의 효과는 어떻게 달라지는가?

연구진은 리뷰 요약에서 사용되는 확률 표현 방식에 주목했습니다. 표현 방식은 ‘대부분의 소비자가 만족했다’와 같은 언어적 확률 표현과 ‘87%의 소비자가 만족했다’와 같은 수치적 확률 표현으로 구분할 수 있습니다. 언어적 확률 표현은 이해하기 쉽고 실용적인 의미를 전달하는 장점이 있지만, 동시에 화자의 의도나 해석이 개입될 수 있는 여지를 제공합니다. 반면 수치적 확률 표현은 보다 정확하고 객관적인 정보로 인식되기 때문에 해석의 여지가 적습니다.

연구진은 이러한 차이를 오류관리이론(EMT)으로 설명합니다. 이 이론에 따르면, 사람들은 불확실한 상황에서 잠재적 손실을 줄이기 위해 보다 보수적으로 판단하려는 경향이 있습니다. 예를 들어 누군가가 ‘대부분의 소비자가 만족했다’고 말할 경우 소비자는 ‘혹시 판매를 유도하기 위해 과장한 것은 아닐까?’라고 의심하는 것이 더 안전하다고 여길 수 있습니다. 즉, 인간 화자가 언어적 확률 표현을 사용할 경우 소비자는 그 안에 주관적 판단이나 설득 의도가 개입되었을 것이라고 추론합니다. 반면, AI는 인간과 달리 특정 목적을 위해 정보를 왜곡하거나 과장하지 않는 존재로 인식됩니다. 따라서 동일한 언어적 확률 표현을 사용하더라도 AI가 보다 객관적인 정보원으로 평가될 가능성이 높다고 보았습니다.

이에 언어적 확률 표현 상황에서는 AI 생성 리뷰 요약이 인간 생성 리뷰 요약보다 더 긍정적인 반응을 유발하지만, 수치적 확률 표현 상황에서는 AI와 인간 간의 차이가 나타나지 않을 것으로 예상했습니다.

2. AI 생성 리뷰 요약이 언어적 확률 표현 상황에서 더 효과적인 이유는 무엇인가?

연구진은 단순히 AI와 인간의 효과 차이를 확인하는 데 그치지 않고, 그 차이가 발생하는 심리적 메커니즘을 규명하고자 했습니다. 이를 위해 AI에 대한 소비자 인식에 주목했습니다. 기존 AI 연구들은 AI가 인간보다 경험(Experience)과 행위성(Agency)이 부족하기 때문에 소비자들이 부정적으로 평가한다고 설명해 왔습니다. 경험은 감정, 욕구, 의식 등을 느끼는 능력을 의미하며, 행위성은 의도적으로 계획하고 행동하는 능력을 의미합니다. 그러나 연구진은 리뷰 요약이라는 과업의 특성에 주목했습니다. 리뷰 요약은 소비자 경험을 주관적으로 평가하거나 창의적 판단을 내리는 일이 아닙니다. 이미 존재하는 정보를 추출하고 정리하는 ‘본질적으로 객관적인 과업’입니다. 따라서 연구진은 감정과 의도를 가진 인간보다, 오히려 경험과 행위성이 배제된 AI가 이 과업에서는 더 적합한 정보 제공자로 인식될 수 있다고 주장합니다. 소비자는 인간이 언어적 확률 표현을 사용할 경우 주관적 해석이나 과장이 개입되었을 가능성을 의심하지만, AI가 동일한 표현을 사용할 경우 ‘단순히 데이터를 기계적으로 분석한 결과’라고 인식하게 됩니다. 이로 인해 AI가 생성한 리뷰 요약은 인간이 생성한 리뷰 요약보다 더 객관적이라고 평가되며, 이러한 객관성 인식이 신뢰를 높이고 궁극적으로 구매 의도와 지불 의사 금액(Willngness To Pay, WTP)을 증가시킬 것으로 예상하였습니다.

따라서 연구진은 리뷰 요약 생성 주체(AI vs. 인간)와 확률 표현 방식(언어적 vs. 수치적)의 상호작용 효과가 ‘지각된 객관성(Perceived Objectivity)’과 ‘소비자 신뢰(Consumer Trust)’를 순차적으로 거쳐 소비자 반응에 영향을 미칠 것으로 예상했습니다.

[연구 모형]

연구 핵심 결과

연구진은 연구 문제를 실증하기 위하여 총 네 개의 연구를 수행했습니다.

1. ‘대부분의 소비자가 만족했습니다’라는 말, 소비자들은 AI가 할 때 더 믿는다

연구 결과, 언어적 확률 표현이 사용될 때, AI 생성 리뷰 요약이 인간 생성 리뷰 요약보다 더 긍정적인 소비자 반응을 유도하는 것으로 나타났습니다. 구체적으로 세탁세제, 커피메이커, 자외선 차단 의류, 탈모 방지 샴푸, 고객상담 상황을 설정하여 실험한 모든 연구에서 소비자들은 ‘대부분의 소비자가 만족했다’와 같은 언어적 확률 표현이 사용될 경우 인간이 생성한 리뷰 요약보다 AI가 생성한 리뷰 요약에 대해 더 높은 구매 의도와 더 높은 지불 의사 금액(WTP)을 보였습니다.

반면, "87%의 소비자가 만족했다"와 같은 수치적 확률 표현이 사용될 경우에는 AI와 인간 생성 리뷰 요약 간 차이가 없었습니다. 즉, AI가 작성했든 인간이 작성했든 소비자의 구매 의도와 지불 의사 금액(WTP)가 다르지 않았습니다.

이 결과는 소비자가 단순히 정보의 내용만 평가하는 것이 아니라, 누가 정보를 전달하는지와 정보를 어떤 방식으로 표현하는지를 함께 평가한다는 사실을 보여줍니다. 특히 언어적 확률 표현은 본질적으로 해석의 여지가 존재하기 때문에 소비자들은 화자의 의도나 주관적 판단이 개입되었을 가능성을 고려합니다. 이때 인간은 자신의 판단이나 판매 의도를 개입시킬 수 있는 존재로 인식되지만, AI는 그러한 의도가 없는 존재로 인식됩니다. 따라서 동일한 ‘대부분의 소비자가 만족했다’는 표현이라도 AI가 말할 경우 더 객관적이고 신뢰할 수 있는 정보로 받아들여지는 것입니다. 반면 수치적 확률 표현은 이미 객관성과 정확성이 높은 정보 형식으로 인식되기 때문에, 화자가 누구인지가 중요하지 않게 됩니다. 결과적으로 AI의 상대적 우위가 사라지는 것으로 해석할 수 있습니다.

[리뷰 요약 출처와 확률 표현의 상호작용 효과]

2. 객관성이 신뢰를 만들고, 신뢰가 구매를 만든다

연구 결과, 소비자들은 언어적 확률 표현이 사용된 경우 AI 생성 리뷰 요약을 인간 생성 리뷰 요약보다 더 객관적으로 인식하였습니다. 그리고 이러한 객관성 인식은 다시 소비자의 신뢰를 높였으며, 최종적으로 구매 의도와 WTP를 증가시켰습니다. 즉, 지각적 객관성과 소비자 신뢰의 순차적 매개 효과가 확인되었습니다.

이 결과는 기존 AI 연구의 통념을 뒤집는 중요한 발견입니다. 기존 연구들은 AI가 인간보다 경험(Experience)과 행위성(Agency)이 부족하기 때문에 소비자들이 AI를 덜 선호한다고 설명해 왔습니다. 실제로 감정적 공감, 창의성, 개인화된 조언과 같은 영역에서는 이러한 AI의 한계가 부정적으로 작용할 수 있습니다.

그러나 본 연구는 리뷰 요약과 같이 객관성이 중요한 정보 요약 과업에서는 오히려 AI의 경험 부족과 행위성 부족이 강점으로 작용할 수 있음을 보여줍니다. 소비자들은 AI가 감정이나 개인적 이해관계를 가지고 있지 않기 때문에 정보를 더 편향 없이 전달할 것이라고 추론하는 것입니다. 즉, 소비자는 AI를 단순히 ‘인간보다 덜 인간적인 존재’로 평가하는 것이 아니라, 과업의 특성에 따라 AI의 특성을 다르게 해석합니다. 객관성과 중립성이 중요한 상황에서는 인간보다 AI를 더 신뢰할 수도 있다는 점을 보여준 것입니다.

[확률 표현 방식에 따른 지각적 객관성과 소비자 신뢰의 매개효과]

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