AI 위협의 중요성에 따라 Kieslich et al.( 2021 )은 개인의 AI 위협 인식을 측정하기 위해 Threats of Artificial Intelligence Scale(TAI)을 개발했습니다. TAI는 AI 위협 인식이 AI 응용 분야마다 다르게 반영된다고 가정했습니다. 즉, 위협 ​​인식은 개인이 직면한 AI 시나리오에 따라 달라집니다(Kieslich et al., 2021 ). 모든 시나리오를 고갈시키는 것은 불가능하지만 기존 연구에 따르면 AI는 대출 발급, 구인 및 의료 분야에서 널리 사용되었습니다. 예를 들어, 이전 연구에 따르면 재정 문제에 대한 AI 접근 방식은 기존의 통계적 방법보다 더 정확합니다(Bahrammirzaee, 2010 ). 심혈관 의학은 AI를 사용하여 기존 질병에서 새로운 유전형과 표현형을 탐색하여 환자 치료의 질을 개선하고 재입원 및 사망률을 줄입니다(Krittanawong et al., 2017 ). 더욱이, AI 시스템을 사용하여 잠재적인 구직자를 선택하는 것은 경제적이고 효율적이다(Tambe et al., 2019 ). 특정한 맥락적 적용 분야를 달성하기 위해, Kieslich et al.( 2021 )은 특정한 주제적 초점에 대한 빈칸이 있는 공식적 항목을 개발했는데, 이는 서로 다른 적용 분야에 맞게 사용자 정의할 수 있는 도구 상자로 볼 수 있다. TAI의 최종 버전에는 대출 발급, 구인 모집, 의료 치료의 세 가지 하위 버전이 포함된다. 각 하위 버전에는 12개의 항목이 있으며, 이는 4가지 차원(인식, 추천, 의사 결정, 예측)으로 구분되었다. 우리가 아는 한, TAI는 개인의 AI에 대한 위협 인식을 측정하는 데 사용 가능한 최초의 도구이며 CFA를 통해 좋은 타당성과 신뢰성을 입증하여 다양한 장면에서 AI에 대한 위협을 예측하기 위한 측정을 제공한다.