AI 리터러시: 인공 지능 기술 격차 해소

덴마크의 유지보수 팀은 드론으로 교량 상태를 모니터링합니다. 호주에서는 공공 서비스 종사자들이 인공 지능(AI) 소프트웨어를 사용해 현장 직원을 파견해 우수 배수 덮개를 청소합니다. 또한 Ford 조립 공장에서 자동차 생산 직원은 컴퓨팅 비전을 사용하여 제조 결함을 감지합니다.¹

이러한 각 사례는 AI가 특정 분야 또는 전문 분야에서 인간의 노동력을 어떻게 보강할 수 있는지에 대한 사례 연구입니다. 그러나 비즈니스 및 산업에서 AI를 효과적으로 사용하려면 기업이 컴퓨팅 시스템에 AI를 통합하는 것 이상이 필요합니다.

또한 임원에서 현장 작업자에 이르기까지 모든 직원이 AI 도구를 성공적으로 사용할 수 있어야 합니다.

이것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 최근 IBM에서 실시한 설문조사에서 경영진 중 거의 절반이 자사 직원들이 인공 지능 기술을 구현하고 확장하는 데 필요한 AI 기술과 지식이 부족하다고 답했습니다.

다행히도 이러한 기술 격차를 해결할 수 있는 방법이 있습니다. 바로 AI 리터러시를 키우는 것입니다.

AI 리터러시는 인공 지능의 기능, 한계 및 윤리적 고려 사항을 포함하여 인공 지능의 다양한 측면을 이해하고 이를 실용적인 목적으로 사용하는 능력으로 정의됩니다. 이는 학습자가 AI 기술과 AI 응용에 대한 이해에서 비판적 사고를 발휘하는 것을 수반할 수 있습니다.

커뮤니케이션 및 신흥 기술 전문가인 Ignacio Cruz는 AI 리터러시를 기르려면 "단순히 학습하는 것뿐만 아니라 AI 시스템의 작동 방식을 이해하기 위해 올바른 질문을 던지는 학습이 필요"하다고 말합니다.

Cruz는 AI 리터러시 목표가 AI 개념에 대한 기본적인 이해부터 자동화된 의사 결정에서 AI 위험을 평가하는 능력과 같이 더 정교한 능력까지 "연속체로 이어질 수 있다"고 덧붙였습니다.²

오늘날의 통념에 따르면 AI 리터러시 기술은 직원뿐만 아니라 AI의 실제 영향을 경험하는 개인에게도 중요합니다.

이제 많은 사람들의 일상에는 AI가 선별한 뉴스 헤드라인 읽기, 고객 서비스 챗봇과 대화하기, AI 안내 차량 탑승, ChatGPT를 비롯한 소비자 대상의 생성형 AI(gen AI) 앱 사용 등 다양한 AI 관련 활동이 포함되어 있습니다.

“사람들이 인공 지능에 대해 알게 되면 자신과 지역 사회를 위해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다”라고 AI 교육 프로젝트의 COO인 Charlotte Dungan은 Harvard Ed. Magazine와의 인터뷰에서 말했습니다. “프로그래머가 아니어도 AI에 대한 학습의 혜택을 누릴 수 있으며, 누구나 AI에 대한 정보를 접할 자격이 있다고 생각합니다.”³

AI 리터러시를 구성하는 요소에 대한 이해는 AI 자체의 진화와 함께 진화하지만, 최근 몇 년 동안 AI 연구자와 교육자가 확립한 몇 가지 기본 원칙이 있습니다.

'AI for K12(유초중등교육을 위한 AI)' 실무 그룹으로 알려진 교육자 및 기술자 그룹이 한 축을 담당하고 있습니다. 인공지능발전협회(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)와 컴퓨터과학교사협회(Computer Science Teachers Association, CSTA)의 공동 프로젝트인 이 그룹은 AI 리터러시에 대한 교육 기준을 안내하기 위해 5가지 '큰 아이디어'를 고안했습니다.

• "컴퓨터는 센서를 사용하여 세상을 인식합니다."
  
  
• "[AI] AI 에이전트는 세상의 모델/표현을 유지하고 이를 추론에 사용합니다."
  
  
• "컴퓨터는 데이터를 통해 학습할 수 있습니다."
  
  
• "에이전트가 인간과 편안하게 상호 작용할 수 있도록 하는 것은 AI 개발자에게 큰 과제입니다."
  
  
• "AI 애플리케이션은 긍정적인 방식과 부정적인 방식으로 사회에 영향을 줄 수 있습니다."

조지아 공과 대학교의 Duri Long과 Brian Magerko 연구원은 이러한 원칙을 바탕으로 십여 가지 이상의 역량을 갖춘 AI 리터러시 프레임워크를 만들었습니다.

연구진은 저널 논문 및 컨퍼런스 논문 등 AI에 관한 논문 150편에 대한 문헌 검토를 기반으로 연구 결과를 발표했습니다. 이들이 확인한 역량은 다음과 같습니다.

• 인공 지능을 사용하는 기술과 사용하지 않는 기술을 구별하는 역량.
  
  
• 머신 러닝(ML)과 로보틱을 통합한 기술을 포함하여 AI를 활용하는 다양한 기술을 파악하는 역량.
  
  
• AI가 뛰어난 능력을 보이는 문제 해결 유형과 어떤 유형의 문제가 더 어려운지 식별한 다음, 이 정보를 사용하여 언제 AI를 사용하고 언제 인간의 기술을 사용할지 결정합니다.
  
  
• 프로그래밍에서 인간의 역할을 인식하고, AI 모델을 선택하고, AI 시스템을 미세 조정하는 역량.
  
  
• 머신 러닝 알고리즘을 학습시키는 데 개인 데이터가 사용되는 경우를 인식하는 것을 포함하여 데이터 리터러시 개념을 이해하는 역량.
  
  
• 일부 AI 시스템이 현실 세계에서 물리적으로 작동할 수 있음을 이해하는 역량.
  
  
• 데이터 프라이버시, 설명 가능성, 잘못된 정보, 편향, 투명성 및 책임과 같은 주요 AI 윤리 문제를 식별합니다.

연구원들은 또한 "개인이 AI를 이해하기 위해서는 컴퓨터 사용 방법을 이해해야 하기 때문에" 디지털 리터러시가 AI 리터러시의 전제 조건이라고 지적했습니다.⁴

생성형 AI 기반 애플리케이션과 도구의 보급이 증가함에 따라 일부 전문가들은 생성형 AI 리터러시에 특히 중점을 두고 있습니다.

코넬 대학교의 교육 혁신 센터에 따르면, 생성형 AI 리터러시에는 생성형 AI가 언제 사용되는지 인식하고, 생성형 AI 아웃풋의 신뢰성과 타당성을 평가하며, Georgia Institute 프레임워크와 마찬가지로 AI 윤리 문제를 식별하는 기술이 포함됩니다⁵

생성형 AI 리터러시는 고등 교육 분야에서 특히 두드러지는데, 교육자들은 생성형 AI 사용이 학생들로 하여금 학습 경험을 '회피'하게 하는 데 도움이 될 수 있다고 우려합니다.⁶

코넬 센터는 대규모 언어 모델(LLM)이 "학습자가 논문이나 보고서를 작성하는 데 도움이 될 수는 있지만, 독창적인 연구를 수행하는 방법, 여러 출처의 정보를 종합하는 방법, 논증을 공식화하는 방법, 의견을 표현하는 방법, 출처를 적절하게 인용하는 방법 등을 학습자에게 가르칠 수는 없습니다"라고 조언했습니다. “따라서 AI 리터러시는 학생과 교수진 모두에게 필수적입니다.”⁷

그렇다면 AI 리터러시를 달성하려면 무엇이 필요할까요? 오늘날 일부 교육자들은 AI 리터러시 교육은 초등학교 때부터 시작해야 한다고 주장하며, 대학과 기업에서는 오늘날 성인들이 학습할 수 있도록 AI 과정과 전문성 개발 프로그램을 제공하고 있습니다.

MIT는 STEM 교육 비영리 조직과 협력하여 5~18세의 학생을 가르치는 교육자를 위한 짧은 형식의 AI 리터러시 커리큘럼을 개발했습니다.

AI의 날(Day of AI)이라는 프로그램은 AI 개념과 어휘를 소개하고, AI의 작동 방식을 보여주는 실습 활동을 장려하며, AI의 잠재적 이점과 해악을 탐구하고, 책임감 있는 AI의 필요성을 강조합니다. AI의 날 자료는 크리에이티브 커먼즈(Creative Commons) 라이선스에 따라 다운로드, 사용, 재배포할 수 있습니다.

2022년과 2023년에 여러 학교에서 커리큘럼이 시행된 후 연구원들은 참여 교사를 대상으로 설문조사를 실시하여 희망적인 결과를 발견했습니다.

이 계획을 기록한 기사에서 "교사들은 콘텐츠를 접하고 단 몇 시간 만에 자신과 학생들이 AI 개념, AI의 작동 방식과 현재 AI를 사용하는 방식, 사회에 대한 잠재적 혜택과 해악에 대해 배웠다고 보고했습니다"라고 MIT의 Cynthia Breazeal과 연구 기관 Ed Researcher의 Fiona Hollands는 밝혔습니다. "AI에 대해 더 많이 배우게 되면서 AI가 사회에 미칠 잠재적 이점과 AI의 미래를 형성하는 데 기여할 수 있는 자신의 능력에 대해 낙관적으로 생각하는 수준이 높아졌습니다." ⁸

당연하게도 AI는 대학생들에게 인기 있는 연구 분야가 되었습니다. 한 2024년 글로벌 설문조사에 따르면 학생의 70% 이상이 대학에서 AI 리터러시와 AI 도구의 효과적인 사용에 대한 교육을 더 많이 제공해야 한다고 생각하는 것으로 나타났습니다.⁹

대학은 이러한 수요에 대응하기 위해 노력하고 있으며, 일부 대학은 AI 수업을 제공하는 것을 넘어 AI에 중점을 둔 학부 및 대학원 학위를 수여하고 있습니다.¹⁰

하버드 대학교, 펜실베이니아 대학교 및 MIT에서 제공하는 것을 포함하여 일부 대학 후원 AI 과정은 온라인에서 무료로 대중에게 제공됩니다. MIT는 RAISE(Responsible AI for Social Empowerment and Education) 이니셔티브를 통해 Google과 협력 파트너십을 맺고 교육자를 위해 특별히 설계된 무료 AI 과정을 제공합니다.¹¹

대학과 마찬가지로 기업도 AI 교육을 제공해야 한다는 압박을 점점 더 많이 받고 있습니다. 그러나 이러한 압력은 직원 수요뿐만 아니라 특히 생성형 AI의 경우 AI 기술 부족이라는 냉엄한 현실에서 비롯됩니다.

McKinsey의 연구원들은 2024년 설문조사 보고서에서 "생성형 AI 기반 인재 혁신은 조직 전체와 업무 방식에 영향을 미치기 때문에 기업이 단순히 채용을 통해 해결할 수 있는 문제가 아닙니다"라고 결론지었습니다. 연구진은 생성형 AI 기술의 얼리어답터들이 업스킬링과 재교육에 크게 초점을 맞춘다는 사실을 발견했습니다.¹²

IBM 기업가치연구소(IBV)의 2024년 보고서에 따르면 CEO들은 향후 3년 동안 인력의 35%가 지식 및 기술 재교육이 필요할 것이라고 답했는데, 이는 2021년 6%에 불과했던 것에 비해 크게 증가한 수치입니다.

기업은 자사 직원에게만 AI 교육을 제공하는 데 그치지 않습니다. Amazon, Microsoft, Intel, IBM과 같은 기업들은 온라인으로 무료 AI 과정과 학습 리소스를 제공하고 있습니다.

예를 들어, IBM은 학습자에게 디지털 자격증을 수여하는 온라인 과정 프로그램인 SkillsBuild를 제공합니다. 인기 있는 과정으로는 '인공 지능 입문' 및 '프롬프트 글쓰기 기술 마스터하기'가 있으며, IBM은 2026년까지 200만 명의 학습자를 대상으로 AI 교육을 실시할 계획입니다. 

또한 IBM은 AI Academy라는 비디오 시리즈를 제공합니다. 이 시리즈에는 사용 사례에 맞는 AI 모델 매칭, 하이브리드 클라우드에서의 AI 준비, 'AI 활용 현황' 팟캐스트와 같은 주제를 다루는 에피소드가 포함되어 있습니다.

200만 명의 학습자를 대상으로 AI 교육을 실시하려는 IBM의 노력에 대해 알아보기

IBM Corporate Social Responsibility의 부사장 겸 최고 영향 책임자인 Justina Nixon-Saintil은 AI 및 기타 기술 분야의 평생 학습이 "뉴 노멀"이 될 것이라고 예측합니다.

"당장 필요한 것은 AI 기술이지만, 곧 사이버 보안 기술에 대한 지속적인 수요와 함께 Quantum 기술에 대한 수요도 곧 증가할 것"이라고 최근 Nixo-Saintil은 설명했습니다. "평생 학습은 취업 시장에서 경쟁력을 유지하고자 하는 사람들에게 필수적입니다."