AI 문해력이 낮을수록 AI에 대한 수용성이 높다는 기존 연구 주장을 공개 데이터로 재분석한 결과, 해당 패턴이 텍스트 AI 도구에는 적용되지 않으며 비텍스트 AI 도구의 채택 여부에만 국한된다는 연구가 2026년 6월 11일 arXiv(2606.13734)에 공개됐다. 이번 연구는 툴리(Tully), 롱고니(Longoni), 아펠(Appel)이 2025년 발표한 연구의 세 번째 연구 공개 데이터를 활용해, 다섯 가지 AI 도구 카테고리의 과거 사용 빈도를 5점 척도로 측정한 자료를 재검토했다.
연구팀은 OLS(최소자승법), 이진 로짓, 순서 로짓, 다항 로짓 등 다양한 방법으로 AI 문해력과 전체 AI 사용량 사이의 음의 상관관계를 재현했다. 그러나 도구 유형별로 분리해 분석한 결과, 인구통계 조정 주요 사양에서 AI 문해력은 텍스트 AI 사용을 유의미하게 예측하지 않았다(순서 로짓 계수 -0.090, p=.387). 반면 비텍스트 AI 채택에 대해서는 강한 음의 예측력을 보였다(계수 -0.377, p<.001). 비텍스트 관계는 툴리 등의 원래 대조 사양에서도 견고하게 유지됐다.
이진·순서·다항 모델 분석은 비텍스트 관계가 주로 채택 여부 패턴임을 시사하며, 인구통계 조정 오즈비(odds ratio)는 비텍스트 AI를 한 번이라도 사용한 적 있는 경우가 0.68로 나타났다. 연구팀은 자기 보고 방식의 과거 사용 측정 연구에서 낮은 AI 문해력이 AI 전반에 대한 더 높은 수용성을 예측한다는 단순한 주장을 지지하지 않는다며, 오히려 보급률이 낮은 비텍스트 AI 도구에 걸쳐 더 넓은 채택이 이루어지는 좁은 패턴을 가리킨다고 결론지었다.
