인공지능 리터러시

리터러시(literacy)는 글을 읽고 이해하는 능력을 말한다. 글은 언어를 저장하고 전달하는 방법이다. 인간은 언어를 통해 의사소통을 하고 자신을 표현하기 때문에 언어를 이해하는 능력은 개인이 사회와 연결되는데 중요한 역할을 한다. 살인죄, 한국인, 교사, 중력과 같은 단어에는 많은 정보가 들어있다. 그러나 똑같은 말을 들어도 모든 사람이 같은 정보를 얻는 것은 아니다. 개인의 사전 지식에 따라 해석, 연산, 추론 과정이 다르기 때문에 똑같은 말이나 글이라도 다른 정보로 받아들여질 수 있다. 리터러시는 단순히 글자를 읽는 능력을 넘어, 글을 통해 지식에 접근하고, 생각을 형성하고, 활용할 수 있는 능력까지 포함한다.

이러한 리터러시 능력은 정보화사회가 되면서 더욱 중요해지고 있다. 1990년대 인터넷이 발달하고 전세계가 전자기기를 통하여 연결되면서 '디지털 리터리시'의 중요성이 부각되었다. 젊은층은 전자기기를 활용한 정보 획득과 소통에 능숙한 반면, 장년층은 상대적으로 어려움을 느껴 정보 격차가 발생하였다. 2010년대부터는 빅데이터 기술이 상용화되면서 데이터 기반의 의사결정이 중요해졌다. 이에따라 데이터를 보고 분석할 수 있는 '데이터 리터러시'와 가짜뉴스를 판별하거나 직접 뉴스를 생산하는 능력을 뜻하는 '미디어 리터러시'란 용어도 생겨났다.

인터넷, 빅데이터, 머신러닝, 컴퓨팅파워의 증대로 인공지능의 발전이 가속화 되고 있다. 인공지능은 사회 전반에 큰 영향을 미쳐 새로운 승자와 패자를 만들어 낼 것으로 예상된다. 구글의 CEO인 순다르 핀차이는 2016년에 구글의 전략을 'Mobile First'에서 'AI First'로 전환한다고 선언하였다. 실리콘 밸리의 선두 주자인 메타와 아마존을 비롯하여 한국과 중국의 기업들까지 인공지능 기술 확보에 총력을 기울이고 있다.

인공지능을 개발하기 위해서는 컴퓨터과학, 수학적 알고리듬, 연산력(반도체), 경영과 마케팅, 인지과학등 다양한 분야의 전문가가 협업해야 한다. 그러나 인공지능을 사용하기 위해 전문적인 지식이 필수인 것은 아니다. 예를 들어, 마케터가 1년치 판매 데이터에서 특정 고객의 구매 패턴을 분석하여 마케팅 전략을 수립해야 하는 경우를 생각해 보자. 과거에는 엑셀등의 도구를 이용하여 데이터를 분석하고, 고객 특징에 맞는 전략을 세우는 데 많은 시간을 할애해야 했다. 그러나 인공지능은 이러한 과정을 훨씬 간편하게 만들어 준다. 판매 데이터 파일을 업로드하고 원하는 결과를 말로 설명하면 인공지능이 즉각적인 분석을 하고 마케팅 전략을 제공한다. 인공지능은 전문 지식 없이도 영상 제작, 작문 등 다양한 작업을 수행할 수 있도록 돕고, 작업 시간을 단축시켜주고 있으며, 계속해서 그 능력이 증대되고 있다.

인공지능 리터러시는 이런한 시대적 흐름 속에서 인공지능 기술을 이해하고, 활용하고, 더 나아가 그 결과물을 비판적으로 평가할 수 있는 능력을 의미한다. 인공지능이 생성한 결과물에는 편견과 오류가 내재되어 있을 위험을 알고 있어야 하며, 자신의 판단력을 통해 더 나은 결과를 만들어 내는 능력이 중요하다. 인공지능 리터러시는 기술적 측면 뿐 아니라, 윤리적 측면까지 고려하여 인공지능을 책임감 있게 활용하는 능력을 말한다.