인공지능 문해력

디지털리터러시

언어는 약속이다

우리가 새로운 언어를 처음 배울 때, 의도적으로 단어와 그 뜻을 외우는 단계를 갖는다. 듣고 말하고 읽고 쓰고. 귀찮아도 반복적으로 외우며 이해해 나가는 단계를 밟아나가는 것은 그 언어를 이해하는 데에 필수적인 조건이다. 용어, 단어, 개념의 정의 및 그에 대한 명확한 이해는 의사소통의 질을 결정하는 중요한 요소이기 때문이다. 인공지능을 이해하기 위해서도 마찬가지로 인공지능의 언어, 인공지능 속에 사용되는 용어와 개념을 명확히 약속하는 과정이 필요하다. 사실 이에 대한 더욱 깊이 있는 이해를 위해 파이썬, C언어 등의 전문적인 프로그래밍 언어까지 배우면 더할 나위 없이 좋겠지만, 여기서는 에듀테크를 아이들과 교육현장에서 활용하는 입장에서 필요한 디지털 리터러시 증진 측면에서의 인공지능 문해력을 이야기해보고자 한다.

인공지능 용어 이해와 문해력
AI 문해력으로 가는 길

리터러시(literacy)는 문해력이라는 말로 자주 쓰이며 글을 읽고 쓸 줄 아는 능력을 의미한다. 연결하여 디지털 리터러시(digital literacy)는 디지털을 읽고, 분석하고, 쓸 줄 아는 능력이다. 오늘날 인공지능(AI)은 우리의 일상에 점차 깊숙이 자리 잡고 있고 그 기술적 발전은 계속해서 가속화되고 있다. 이러한 시대 흐름 속에서 AI에 대한 용어와 개념을 정확히 이해하는 것은 매우 중요하다. 단순한 기술적 이해 또는 적용을 넘어 인공지능 문해력(AI Literacy)을 기르는 것은 현대를 살아가는 우리 모두가 갖추어야 할 기본 소양인 것이다. 인공지능의 용어와 개념을 정확히 이해하는 AI 문해력은 인공지능 기술을 좀 더 제대로 이해하고, 그 기술이 가져올 사회적 변화에 대해 좀 더 깊이 생각할 수 있는 비판적 사고력을 기르는 데에도 필수적이다.

용어 이해: 지식의 기초

인공지능 분야는 매우 빠르게 발전하고 있으며, 그와 함께 새롭게 등장하는 용어와 개념들도 끊임없이 변하고 있다. ‘머신러닝’과 ‘딥러닝’, ‘트랜스포머’와 같은 개념들은 이제 더 이상 전문가들만의 용어가 아니다. 이러한 용어들이 단순한 기술 용어에 그치지 않고, 우리의 삶에 직접적인 영향을 미치는 요소로 자리 잡고 있기 때문에, 이를 올바르게 이해하는 것은 필수적이다. 예를 들어, 머신러닝이란 무엇인지, 그리고 딥러닝과의 차이점이 무엇인지를 명확히 이해해야만 인공지능 기술이 실제로 어떻게 작동하는지를 이해할 수 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개념의 정의와 대표적인 사례를 간단히 살펴보면 다음과 같다.

인공지능(AI, Artificial Intelligence)

인공지능은 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결하는 컴퓨터 시스템을 만드는 기술을 말한다. 넓은 개념으로, AI는 자연어 처리, 게임 플레이, 로봇 제어 등 다양한 작업을 포함한다.

- AI 어플리케이션 사례 : Siri, Alexa (자연어 처리를 통해 음성 명령을 이해하고 수행하는 가상 비서)

머신러닝(ML, Machine Learning)

머신러닝은 AI의 하위 분야로, 데이터를 분석하고 학습하여 패턴을 인식하고 예측을 수행하는 기술이다. 인간이 프로그램으로 모든 규칙을 직접 설정하는 대신, 머신러닝 모델은 많은 양의 데이터를 통해 스스로 규칙을 학습한다.

- 머신러닝 어플리케이션 사례 : 스팸 필터 (스팸 메일이나 스팸 문자를 필터링하는 기능은 머신러닝 알고리즘이 데이터에서 스팸 패턴을 학습하여 구현한 것이다)

딥러닝(Deep Learning)

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 사용하여 대규모 데이터를 처리하고 학습하는 기술이다. 신경망은 뇌의 뉴런 구조를 모방한 계층적 구조로 이루어져 있어, 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있다. 딥러닝은 특히 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리에서 매우 우수한 성능을 보인다.

- 딥러닝 어플리케이션 사례 : 자율주행 자동차 (차량이 주위 환경을 인식하고 결정을 내리는 데에 딥러닝이 사용된다. 특히 이미지와 비디오 데이터를 분석하여 도로 상황을 이해하고, 보행자나 장애물을 감지한다.)

AI 문해력은 기술을 단순히 이해하는 데 그치지 않고, 그 기술이 우리의 삶과 사회에 어떻게 적용되는지를 비판적으로 생각하는 데에서 진정한 가치를 발휘한다. 예를 들어, ‘알고리즘’이 단순한 계산 공식이 아니라 인간의 편견이나 사회적 불평등을 반영할 수 있는 도구라는 사실을 이해하는 것은 매우 중요하다. 이를 이해할 때 우리는 AI 기술을 좀 더 윤리적이고 공정하게 사용할 수 있다. 또한, ‘딥러닝’이란 단순히 데이터를 학습하는 기술이 아니라, 방대한 데이터 속에서 패턴을 찾아내어 인간이 풀기 어려운 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제공하는 방식이라는 점을 이해해야 한다. 이러한 개념을 올바르게 이해하면, AI가 단순한 기술적 도구를 넘어서 우리 사회의 중요한 의사결정에 어떤 영향을 미칠지를 깊이 있게 고찰할 수 있다.

AI 문해력 : 미래를 위한 필수 역량

AI 문해력은 인공지능이 사용하는 언어를 이해하고, 그 기능을 올바르게 해석하며, 그 결과를 사회적 맥락에서 분석할 수 있는 능력을 말한다. 용어와 개념이 흐릿하다면, AI 시스템이 어떻게 의사 결정을 내리고 데이터를 처리하는지 제대로 파악하기 어렵다. 결국, AI 문해력은 용어와 개념의 정확한 이해에서 시작되어 이를 바탕으로 AI가 가져올 미래를 설계하고, 그 기술을 우리의 필요에 맞게 적용할 수 있는 능력으로 확장되는 것이다. 인공지능 용어와 개념의 이해는 AI 문해력으로 확장되어 우리가 기술을 제대로 이해하고, 그 기술이 가져올 사회적 변화에 대해 더 깊이 생각할 수 있는 능력을 키우는 출발점이다. AI 문해력을 갖춘 사람은 단순히 기술 사용자에 그치지 않고, 미래를 설계하고 이끌어 나갈 수 있는 역량을 지닌 사람이 될 것이다.

작가의 조금 더 개인적인 공간

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