생성형 AI로 업무 이메일의 문체를 바꾸면 수신자의 행동도 달라질까. 6개 기업 직원 121명이 3주 동안 보낸 이메일 1만6,880건을 분석한 무작위 교차 현장실험은 AI 사용 자체의 직접 효과를 찾지 못했다.
참여자는 무편집, GPT-5의 전문적 문체 재작성, 유쾌한 문체 재작성 조건을 번갈아 경험했다. 유쾌한 편집은 감정 긍정성을 무편집보다 회귀계수 0.068 높였고, 전문적 편집은 0.041 낮췄다. 두 차이는 모두 p<0.001이었다.
열람률과 답장률은 세 조건에서 거의 같았다. 조건의 열람 효과는 p=0.62, 답장 효과는 p=0.31로 유의하지 않았고, 첫 열람과 첫 답장까지의 시간에도 직접 효과가 없었다. “유쾌한 AI가 참여를 전반적으로 높인다”는 1차 가설은 지지되지 않았다.
| 조건 | 이메일 수 | 열람률 | 답장률 | 평균 긍정성 ± 표준편차 |
|---|---|---|---|---|
| 무편집 | 5,633건 | 57.0% | 22.2% | 0.072 ± 0.42 |
| 전문적 재작성 | 5,595건 | 58.0% | 21.5% | 0.028 ± 0.42 |
| 유쾌한 재작성 | 5,652건 | 57.7% | 22.2% | 0.136 ± 0.41 |
조건별 기술통계는 AI가 정서 점수는 움직였지만 행동 지표는 거의 움직이지 않았다는 간극을 보여준다. 긍정성 점수는 -1에서 +1 범위의 자동 감정극성 지표다.
다만 같은 발신자 안에서는 실제 문장의 긍정성이 높을수록 열람 오즈가 2.05배, 답장 오즈가 3.32배였다. 답장 연관성은 p<0.001이었다. 이는 AI 조건→정서→행동의 간접 경로와 일치하지만, 오즈비를 열람·답장 확률이 그대로 2배·3배가 됐다는 뜻으로 읽어서는 안 된다.
수신자 관계, 목적, 긴급성 같은 이메일 수준 요인이 남을 수 있고 6개 회사·3주 표본은 산업과 문화를 대표하지 않는다. 장기 신뢰, 내용 정확성, 답장의 품질이나 생산성도 측정하지 않았다. arXiv:2607.11749는 동료검토 전 프리프린트이므로 긍정성이 행동의 완전한 원인이라는 결론보다 현장 연관성으로 보는 편이 정확하다.
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