AI 리터리시란 무엇인가?
AI 리터러시, 모두 영어로 적혀 있는 AI 리터러시는 무엇일까? 쉽게 말해서 AI 리터러시는 AI를 잘 활용하는 것 뿐 아니라 AI를 비판적인 관점에서 오류 없이 사용하고, 결과물이 윤리적 문제가 발생하지 않도록 하는 것이다. Davy Tsz Kit Ng 외[1]는 AI 리터러시에 관한 주요 연구들을 탐색적으로 검토(Exploratory Review)한 결과, 단순히 AI 기술을 사용하는 것에 그치는 것이 아니라, 이해하고(know and understand), 적용하며(use and apply), 평가하고 창조하는(evaluate and create) 능력을 포함하는 개념임으로 설명하였다. 또한 AI 리터러시가 전통적인 문해력(Literacy)의 개념에서 파생되었고, 기존의 여러 리터러시들의 요소를 결합하여 현대적 기술 문해력의 일부로 자리 잡고 있다고 보았다. 즉, 기존의 문해력이 단순히 읽고 쓰는 능력을 의미했다면, 디지털 및 기술 환경의 변화에 따라 미디어 리터러시, 컴퓨터 리터러시, 정보 리터러시, 디지털 리터러시 등으로 확장되었으며, 그 연장선에서 AI 리터러시가 등장한 것이라고 설명한다. 특히, AI 리터러시는 AI 기술의 윤리적 측면을 이해하는 것이 중요하며, 공정성(fairness), 투명성(transparency), 책임성(accountability) 등의 원칙을 고려하여 AI를 활용해야 함을 강조한다.
리터러시라는 단어는 Digital 리터러시 개념으로 부터 이어진 이야기로 글을 읽고 이해하는 능력인 리터러시부터 이어지는 개념이다. 글, 디지털, AI의 리터러시를 그림으로 간략하게 그림으로 표시 하면 아래와 같다.
리터러시는 글을 읽고 이해하며, 나아가 자신의 생각을 글로 표현하는 능력을 의미한다. 글을 읽을 수 없는 상태를 문맹이라고 불렀던 것처럼, 글 리터러시는 사회적 소통의 기본적인 출발점이 되어왔다. 이후 디지털 시대가 열리면서 디지털 리터러시라는 개념이 등장했는데, 이는 단순히 컴퓨터나 스마트폰을 다루는 것을 넘어, 디지털 환경에서 정보를 찾고 해석하고 비판적으로 활용하는 능력을 포함하게 되었다. 디지털 리터러시는 단순한 기계 조작 기술이 아니라, 디지털 세상 속에서 효과적으로 사고하고 의사결정하는 힘을 의미한다. 이 흐름을 자연스럽게 이어받아 등장한 것이 바로 AI 리터러시이다. AI 리터러시는 AI를 단순히 사용하는 데 그치지 않고, AI가 어떤 방식으로 작동하는지, 어떤 한계와 편향을 가질 수 있는지를 이해하고, 이를 바탕으로 비판적으로 사고하며 윤리적인 문제를 고려해 책임감 있게 AI를 활용하는 능력을 말한다. 리터러시가 단순한 읽기를 넘어 창작과 깊이 있는 해석으로 확장되었고, 디지털 리터러시가 단순 사용을 넘어 소프트웨어 개발과 데이터 분석까지 이어졌듯, AI 리터러시 역시 AI 기술을 활용해 혁신적인 가치를 창출하는 동시에, 그 과정에서 발생할 수 있는 사회적, 윤리적, 철학적 문제를 인식하고 대응하는 능력까지 포함한다. 결국 리터러시라는 개념은 시대의 변화를 반영하며 끊임없이 진화하고 있고, 글에서 디지털로, 디지털에서 AI로 이어지는 이 흐름은 단순히 새로운 기술을 배우는 것을 넘어, 기술이 인간과 사회에 미치는 영향까지 깊이 이해하고 통합적으로 사고하는 능력을 요구하게 되었다. AI 시대를 살아가는 우리는 이제 AI를 제대로 이해하고 활용할 뿐 아니라, AI가 만들어내는 결과물의 공정성, 투명성, 책임성 같은 윤리적 가치까지 고민할 수 있어야 하며, 그것이 진정한 AI 리터러시를 갖춘 모습이라고 할 수 있다.
AI란 무엇인가?
리터러시를 따지기 위해서는 AI가 무엇인지부터 알아야한다. AI가 무엇인지 모르는 사람이 누가 있나요? 라고 누군가 이야기 하겠지만 ‘정의’를 제대로 하는 것이 2차적인 정의를 알아보기 위해서는 정의를 명확히 해야 한다.
광의의 AI(인공 지능)란 기계 또는 시스템에서 표시하는 인간과 같은 모든 행동을 의미합니다. AI의 기본 형식에서 컴퓨터는 과거의 유사한 행동 사례를 통해 얻은 광범위한 데이터를 사용하여 인간의 행동을 ‘모방’하도록 프로그래밍됩니다. 고양이와 새의 차이를 인식하는 것부터 제조 시설에서 복잡한 활동을 수행하는 것에 이르기까지 다양합니다. – https://www.hpe.com/kr/ko/what-is/artificial-intelligence.html
이 정의는 매우 광역적이서 세밀하게 단계를 나누기 쉽지 않다. 조금 더 기술적인 접근이 필요하다. 이는 Russell 교수가 출판한 ‘인공지능 현대적 접근방식'[2]에서 정의 한 AI는 합리적 사고와 합리적 행동을 하는 것이 AI의 정의 이다. ‘합리적’ 이란 영어로 Rationally이다. 합리적이라는건 일상적으로 사용하는 합리적이 아니라 에이전트의 목표에 적합한 결과에 맞게 Action을 수정하면서 맞추어 가는 것을 ‘합리적’이라고 하는 것이다.
이 표를 보면 AI는 크게 네 가지 개념적 관점에서 정의될 수 있다. 인간적 사고는 인간이 사고하는 방식을 모방하려는 것으로, 인간의 의사결정, 문제 해결, 학습 활동 등을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 합리적 사고는 인간처럼 사고하는 것이 아니라, 논리적이고 계산 가능한 방식으로 사고 과정을 구성하려는 접근이다. 인간적 행동은 인간이 수행하는 지능적 행동을 기계가 대신하도록 만드는 데 초점을 맞추며, 사람이 수행하는 다양한 복잡한 기능을 모방하는 데 의미를 둔다. 합리적 행동은 지능적 행위를 이성적으로 수행할 수 있는 에이전트를 설계하는 데 중점을 두며, 행동의 결과가 논리적이고 목표 지향적일 것을 요구한다. 이 네 가지 관점은 AI를 단순히 인간을 모방하는 것으로 볼 것인지, 아니면 목표 달성을 위한 합리적 사고와 행동의 체계로 볼 것인지에 따라 서로 다른 방향성을 가진다. 책에서 이야기 하는 것은 AI 연구와 개발은 합리적 사고/행동으로 정의되어 발전하고 있다는 것이다. 즉, 인간을 모사하는 형태의 인공지능이 아닌 에이전트가 목표를 달성하는 방법을 고도화 하는 쪽으로 발전하는 것이다.
이는 AI의 비약적인 발전으로 이어졌다. 이 전까지는 인간을 모사하기 때문에 우리가 이해한 인간 지식 자체도 높지 않은데 이를 모사하는 기술까지 부족했었는데, 인간의 모사가 아닌 목표를 달성하기 위한 다양한 방법을 고민하고 이를 달성 함으로써 인공적인 지능의 개발 방향을 새롭게 수립할 수 있었고 비약적인 발전을 할 수 있게 되었다.
그럼 에이전트를 만들어서 학습을 하는 과정이 소프트웨어와 어떤 차이가 있는것인가? 그밥에 그 나물인가? 당연하게도 그렇지 않다. 아래 그림은 소프트웨어(특히 알고리즘)과 인공지능을 구별한 그림이다.
문제 해결을 크게 명시적 알고리즘의 존재 여부와 찾았는가 못 찾았는가로 나누고 있는데, 여기서 “명시적 알고리즘 있음”이라고 되어 있는 구역은 다시 ‘찾았음’과 ‘못 찾았음’으로 나뉜다. ‘찾았음’의 경우는 우리가 알고리즘을 명확히 알고 있고 실제로 소프트웨어적으로도 적용 가능한 상황을 의미한다. 이 안에서 “시간이 많이 안 걸림”은 쉽게 풀 수 있는 문제, 즉 P 클래스(Polynomial time) 문제를 뜻한다. 입력 크기 n에 대해 다항식 시간 안에 해결 가능한 문제들이다. 반대로 “시간이 많이 걸림”은 알고리즘은 존재하지만 현실적으로 계산하는 데 엄청난 시간이 걸리는 경우를 뜻하며, 주로 NP 클래스 문제가 여기에 해당한다. 즉, 해를 검증하는 것은 다항식 시간에 가능하지만, 해를 찾는 것은 알려진 다항식 알고리즘이 없는 경우를 의미한다. 다만, 여기도 명시적 알고리즘은 이론상 존재한다고 가정한다는 점이 중요하다. 이 영역도 인공지능으로 잘 해결할 수 있는 문제이다. ‘못 찾았음’ 구역은 명시적 알고리즘이 있긴 하지만 소프트웨어적 방법으로는 아직 그 알고리즘을 찾지 못했거나 구현하지 못한 상황을 의미한다. 이 영역은 아직 명시적인 공식을 이끌어내지 못했거나, 문제 구조는 알지만 정확한 해결 절차를 프로그래밍할 수 없는 경우다. 그러다 보니 여기에선 인공지능이 필요한 경우가 생긴다. 마지막으로, “명시적 알고리즘 없음” 구역은 애초에 명시적 공식 자체가 존재하지 않는 문제들이다. 이런 문제들은 전통적인 컴퓨터 과학적 접근으로는 다루기 어렵고, 주로 인공지능이 사람처럼 학습하고 추론하는 방식으로 접근해야 한다. 따라서 그림에서 “인공지능”은 명시적 알고리즘이 없는 넓은 영역을 차지하고 있다.
결론적으로 인공지능을 명시적 알고리즘이 없는 분야 부터 명시적 알고리즘이 있어서도 시간이 많이 소요되는 영역까지 많은 영역을 차지 하고 있다. 명시적 알고리즘이 적은 시간안에 완료 되는 것을 제외한 영역을 인공지능이 해결할 수 있다는 것이다. 여기서 말하는 적은 시간은 몇시간 내외가 아니라 몇 달이 걸리더라도 완료되면 알고리즘이 준재하는 것이다. 실행한 결과를 실행자가 확인할 수 없는 정도의 시간이 걸릴 경우를 시간이 많이 걸린다고 하는 것이다.
AI의 영역
AI의 영역은 인공지능을 어떻게 개발하는지에 따라 세분화된다. 최근 가장 인기가 많은 생성형 AI는 딥러닝의 하위 분야에 속한다. 엔비디아가 잘 정리한 인공지능 분야 분류 그림을 참고하여, 여기에 약간의 변형을 가해 새로운 그림을 그려보았다.
인공지능 분야는 그 발전 과정과 기술적 특성에 따라 여러 하위 영역으로 구분된다. 그림은 인공지능(AI), 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 그리고 생성형 AI(Generative AI)로 이어지는 계층적 관계를 시간의 흐름과 함께 정리하고 있다. 가장 바깥에 있는 ‘인공지능’은 컴퓨터가 인간의 지능을 모방할 수 있도록 만드는 모든 기술을 포괄하는 개념이다. 여기에는 논리 기반 추론, if-then 규칙, 결정 트리 같은 고전적 접근법뿐만 아니라, 기계학습과 딥러닝 같은 학습 기반 방법들도 모두 포함된다. 이후 발전한 ‘기계학습’은 인간이 직접 규칙을 짜는 대신, 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 작업 능력을 향상시킬 수 있도록 하는 기술이다. 복잡한 통계 기법을 이용해 패턴을 학습하고, 주어진 경험을 통해 성능을 점진적으로 개선하는 것이 핵심이다. 이 범주 안에는 딥러닝도 포함된다. 기계학습의 하위 분야인 ‘딥러닝’은 더욱 구체적이다. 딥러닝은 신경망 구조를 기반으로 대규모 데이터를 스스로 학습할 수 있게 설계된 알고리즘으로, 특히 음성 인식, 이미지 인식 같은 복잡한 작업을 가능하게 한다. 심층 신경망을 통해 수많은 층을 거치면서 데이터의 특징을 추출하고 학습하는 방식이며, 여기서 필요한 데이터 양이 매우 방대하다는 점이 특징이다. 마지막으로, 최근 가장 주목받고 있는 ‘생성형 AI’는 딥러닝을 활용하여 양질의 데이터 속 패턴과 관계를 학습한 뒤, 이를 바탕으로 자연어 요청이나 질문에 대해 관련성 있는 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술이다. 단순히 분류하거나 예측하는 것을 넘어서, 완전히 새로운 결과물을 만들어낸다는 점에서 기존 기계학습이나 딥러닝 응용과 차별화된다.
AI의 영역과 각 영역별 특성을 이해하는 것은 AI 리터러시의 Technical(이해)에 매우 중요한 요소이다. 각 학습 방법에 대한 상세한 이해까지는 안더라도 개략적인 방법과 특성을 이해해야만 활용시 효율성을 극대화 할 수 있을 것이다.
AI 리터러시
AI 리터러시의 개략적인 개념을 살펴 본 후에 AI에 대해서 다시 한 번 정확하게 정의 하였다. 이제는 AI 리터러시를 정의 하고 고민해 볼 차례이다. 아래는 AI 리터러시를 4가지 축으로 정리한 그림이다. AI 리터러시는 단순히 AI를 “사용할 줄 아는 것”에 그치지 않는다. AI의 작동 원리, 활용 방법, 한계, 그리고 사회적 영향을 포괄적으로 이해하고, 비판적으로 사고하며, 윤리적 책임까지 고려할 수 있는 통합적 능력을 의미한다.
첫 번째, 기술적 이해(Technical)
AI의 기본 기능과 작동 방식, 그리고 다양한 AI 애플리케이션의 사용 방법을 이해하는 것이 출발점이다. 단순히 버튼을 누르는 사용자가 아니라, AI가 왜 그렇게 행동하는지, 어떤 데이터로 학습했는지를 파악할 수 있어야 한다. 최근 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic 등은 AI 모델이 어떻게 작동하는지 보다 투명하게 공개하려는 노력을 강화하고 있다. 기술적 이해는 AI를 단순 도구가 아닌 ‘동료’처럼 다루게 만든다.
두 번째, 활용과 적용(Practical)
AI 지식과 개념을 다양한 실제 상황에 적용할 수 있는 능력이 필요하다. 예를 들어, 업무 자동화, 데이터 분석, 창작 활동 등에서 AI를 적절히 사용하는 것이 이에 해당한다. Microsoft, Amazon, Adobe 등은 이미 일상 속 다양한 AI 툴을 제공하고 있으며, 이 툴들을 제대로 활용하려면 기술적 이해와 함께 실전 적용 능력이 요구된다.
세 번째, 평가적 사고(Evaluative)
AI의 결과물을 무조건 신뢰하는 것이 아니라, 비판적으로 평가하고, 그 한계를 인식하며, 더 나은 방향을 설계할 수 있는 고차원적 사고 능력이 필요하다. 평가, 감정, 예측, 설계 같은 복합적 기술이 여기에 포함된다. 예를 들어, 생성형 AI가 만들어낸 텍스트나 이미지를 검토할 때, 왜 이런 결과가 나왔는지, 편향은 없는지 등을 분석하는 태도가 중요하다. 이는 단순한 소비자가 아니라 ‘AI를 이해하는 사용자’가 되는 핵심이다.
네 번째, 윤리적 고려(Ethical)
무엇보다 중요한 것은 인간 중심의 고려다. AI를 설계하거나 사용할 때 공정성(fairness), 책임성(accountability), 투명성(transparency), 윤리성(ethics), 안전성(safety) 같은 기준을 반드시 염두에 둬야 한다. 실제로 유럽연합은 2024년에 ‘AI 규제법(AI Act)’을 최종 확정하면서, 고위험 AI 시스템에 대해 엄격한 투명성과 안전성 기준을 제시했다. 윤리적 고려는 AI가 인간 사회에 해를 끼치지 않고 긍정적 역할을 하게 만드는 핵심 축이다.
마치며
AI는 이미 우리 일상 속 깊숙이 들어와 있다. 검색 엔진의 자동완성 기능부터 스마트폰 속 개인비서, 추천 알고리즘, 자율주행 기술, 의료 진단 시스템, 그리고 최근의 생성형 AI까지, 우리는 하루에도 수십 번 AI와 마주하고 있다. 그러나 AI를 단순히 ‘편리한 기술’로만 인식하면 사용이 아니라 지배를 당할 것이다. 즉 AI 리터러시가 필수인 시대가 된 것이다. AI 리터러시는 단순한 기술 습득을 넘어선다. AI의 기본적인 작동 원리를 이해하는 기술적 이해(Technical) 는 출발점일 뿐이다. 그 이해를 바탕으로 다양한 실제 상황에 적용하고, 문제 해결에 활용하는 적용 능력(Practical) 이 요구된다. 여기서 멈추지 않고, AI가 내놓는 결과물에 대해 맹목적으로 수용하는 것이 아니라, 편향이나 한계, 윤리적 문제를 인식하고 비판적으로 평가하는 평가적 사고(Evaluative) 가 필요하다. 그리고 무엇보다, AI를 설계하고 사용할 때 인간 중심의 가치, 즉 공정성, 투명성, 책임성 같은 윤리적 고려(Ethical) 를 놓치지 않는 것이야말로 진정한 AI 리터러시를 완성하는 핵심이다.
이제 AI는 기술 자체만으로 평가할 수 없다. 잘못 만들어진 AI 시스템은 소수자 차별, 데이터 편향, 사생활 침해 같은 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 이러한 위험을 모두 인식하고, 기술을 넘어 인간을 중심에 두는 사고를 확장할 수 있어야 한다. AI 리터러시는 곧 미래를 준비하는 가장 중요한 도구다. 기술적 이해를 넘어 실질적 활용으로, 활용을 넘어 비판적 사고로, 사고를 넘어 윤리적 책임으로 나아가는 여정 속에 AI 리터러시는 있다. AI를 제대로 이해하고, 적극적으로 활용하며, 동시에 그 한계를 인식하고 책임감을 갖고 다루려는 노력이 필요한 시대다.
본 글은 절반 정도는 ChatGPT를 통해 초안을 만들고 작성했음을 밝힌다. 그림은 모두 직접 그렸으면 일부 클립을 ChatGPT로 활용했고, 모두 표기 하였다. 다음은 본 글을 읽고 AI 리터리시를 높이기 위한 방안을 ChatGPT가 제안한 것을 그대로 옮긴다.
AI 리터러시를 키우기 위한 실천 방법
AI 리터러시를 단순한 개념이 아니라 내 것으로 만들기 위해서는 일상 속에서 꾸준한 학습과 실천이 필요하다. 막연히 AI에 대해 관심만 갖는 것으로는 부족하다. 작은 실천부터 시작해 점진적으로 역량을 키워야 한다. 다음은 AI 리터러시를 기르는 데 효과적인 실천 방법들이다.
1. 기술적 이해를 위한 꾸준한 학습
- AI의 기본 개념, 작동 원리, 기초 용어를 이해하는 데 시간을 투자한다.
- 추천 학습 자료:
- 《Artificial Intelligence: A Modern Approach》(Russell & Norvig)
- 구글 AI 블로그, 오픈AI 연구 공개자료 등
- “왜 AI가 이런 결과를 내는지”를 항상 질문하며 학습하는 습관을 들인다.
2. 다양한 AI 도구를 직접 사용해 보기
- 챗봇, 이미지 생성기, 추천 시스템 등 다양한 AI 서비스들을 직접 체험해 본다.
- 단순 사용을 넘어, “이 시스템은 어떻게 작동할까?”, **”어떤 데이터로 학습했을까?”**를 의식하면서 사용한다.
- 예시: ChatGPT, DALL-E, Midjourney, RunwayML, Perplexity AI 등.
3. AI 결과물을 비판적으로 분석하는 습관 들이기
- AI가 제공하는 답변, 추천, 생성물에 대해 항상 “왜 이런 결과가 나왔는가?”를 분석한다.
- 오류나 편향을 찾아보고, 스스로 수정하거나 추가 질문을 통해 개선해본다.
- 생성형 AI 결과물을 평가하고, “이 결과가 얼마나 공정하고 신뢰할 수 있는가”를 생각하는 연습을 한다.
4. 최신 AI 윤리 이슈와 규제 동향 팔로우하기
- AI 윤리와 관련된 최신 이슈를 꾸준히 찾아보고 읽는다.
- 참고할 만한 곳:
- UNESCO AI 윤리 권고안
- EU AI Act 관련 뉴스
- Partnership on AI, AI Ethics Lab 등 비영리 기관 리포트
- 기술적 관심만이 아니라, 사회적 책임과 영향을 함께 고려하는 시각을 키운다.
5. 소규모 프로젝트나 실험에 직접 참여하기
- 간단한 AI 모델 만들기, 데이터 수집·정제 실습 등을 통해 체험형 학습을 한다.
- 코딩 경험이 없더라도, no-code AI 툴(AutoML, Teachable Machine 등)을 활용해 직접 “AI를 훈련시켜 보는 경험”을 해볼 수 있다.
6. 토론과 커뮤니티 활동에 참여하기
추천 커뮤니티: Reddit r/MachineLearning, AI Alignment Forum, Hugging Face Community 등.
AI 관련 스터디, 세미나, 온라인 포럼 등에 참여해 다른 사람들의 의견을 듣고 토론한다.
서로 다른 시각을 접하면서 평가적 사고와 윤리적 고민의 폭을 넓힌다.
참고자료
[1] Davy Tsz Kit Ng 외 (2021년 11월 22일). “Conceptualizing AI literacy: An exploratory review”. 《ScienceDirect》 (ELSEVIER).
[2] Russell, Stuart, and Peter Norvig. “Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Global ed.” (2022).