In artificial intelligence ecosystems, Personal Intelligent Agents (PIAs)—such as Samsung’s Bixby, Apple’s Siri, and Amazon’s Alexa—perform a significant role in communicating with users. PIAs understand the users’ requests and help them as an assistant or a friend through implementing the tasks. Although anthropomorphism can have a substantial influence on users in this process, the current research of PIAs is extremely limited on this concept. Therefore, this study aims to apply the perspective of anthropomorphism to reveal how it affects the users’ perception. In particular, we also examined the relationship between anthropomorphism and the risk factors arising from the use of PIAs. This research employed a new research model that combines UTAUT2 and perceived risk, and further incorporated anthropomorphism as an antecedent. For analysis, structural equation modeling was used based on 170 questionnaire responses. Consequently, the empirical results confirmed that anthropomorphism has a positive impact on users’ perception such as usefulness, easiness, and enjoyment of PIAs. The results also provided evidence that anthropomorphism is able to reduce the perceived risk of users. Furthermore, we identified the factors that influence users’ behavioral intention in the context of PIAs. As AI-enabled technology continues to proliferate, these findings extend the applicability of technology acceptance theories and provide practical implications to service providers.
인공지능 생태계에서 개인 지능형 에이전트(PIA)는 사용자와 소통하는 데에 중요한 역할을 하고 있다. 개인 지능형 에이전트는 일반적으로 삼성의 빅스비와 애플의 시리 등을 포함하며, 이들은 실제 비서나 친구와 같이 사용자의 요청을 이해하고 수행하여 사용자를 돕는다. 이처럼 개인 지능형 에이전트는 인공지능 기술을 통해 사람과 유사하게 느껴지도록 구현된다. 이 과정에서 의인화가 사용자의 인식에 막대한 영향을 미칠 수 있는데도 불구하고, 이 부분에 대한 연구가 충분히 이루어지지 않았다. 특히, 최신기술 사용으로 인해 발생하는 위험요소와 관련하여 의인화가 이에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 UTAUT2 모형과 인지된 위험을 결합한 새로운 연구모형을 적용하였고, 추가적으로 의인화 변수를 선행요인으로 설정하여 사용자 인식을 탐색하고자 했다. 이를 위해 설문조사 응답 데이터를 바탕으로 구조방정식 모델링 분석을 실시하였다. 그 결과, 의인화는 유용성, 편리함 등 개인 지능형 에이전트에 대한 사용자 인식에 긍정적인 영향을 준다는 사실을 밝혀냈다. 이에 더 나아가, 사용자들의 사용의도에 영향을 주는 요인이 무엇인지도 밝혀낼 수 있었다. 결과적으로, 이러한 결과는 개인 지능형 에이전트뿐만 아니라 추후 인공지능 기술 맥락에서도 활용될 수 있을 것이다.