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HOT PAPER 사회과학 Crossref 실존 확인 2026-09-21 회차 지난 회차

인간‑AI 협업에서 자동화 편향 탐색: 설명가능 AI를 위한 검토와 시사점

Exploring automation bias in human–AI collaboration: a review and implications for explainable AI
Giuseppe Romeo, Daniela Conti · AI & Society · 2025년 · 조회 17
왜 이 논문인가 — 선정 기준
HOT PAPER · 최근 가장 주목받는 논문 — 피인용·FWCI·동년 인용 백분위
2025-07 발표 · 피인용 164회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1%
피인용 164회·동년 논문 상위 1%라는 매우 높은 인용 영향력으로 ‘HOT PAPER’에 선정되어 큰 학술적 주목을 받고 있다.
논문 요약
본 논문은 고위험 분야에 AI가 확대 적용됨에 따라 나타나는 자동화 편향(Automation Bias)의 현상을 체계적으로 검토한다. PRISMA 2020 지침에 따라 2015년‑2025년 사이 발표된 35개의 학술 연구를 분석했으며, 인지 심리학·인간공학·HCI 분야의 주요 결과를 종합한다. 자동화 편향이 어떻게 나타나는지와 이를 좌우하는 인지 메커니즘을 도출하고, 설명가능 AI 설계에 대한 함의를 제시한다.
후속 연구설계에 활용하기
도출된 인지 메커니즘과 영향 요인을 바탕으로 특정 도메인(예: 의료)에서 자동화 편향 측정 척도와 실험 설계를 구축할 수 있다.
핵심어
자동화 편향인간‑AI 협업설명가능 AI인지 메커니즘
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1007/s00146-025-02422-7
2026-09-21 확인 · 2026-09-21 선정
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