AI는 필수 생존 능력
AI는 이제 스마트폰만큼 일상적인 도구가 되었지만, 많은 사람은 그 결과를 어떻게 평가해야 하는지 알지 못한다. 기술을 다루는 능력보다 중요한 것은 ‘AI가 왜 이런 답을 내놨는가’를 스스로 판단하는 힘이다. 지금 한국 사회는 이 핵심 역량, AI 리터러시를 충분히 갖추고 있을까?
학교 과제, 직장 업무, 소비 생활, 금융 선택까지 AI가 개입하지 않는 장면을 찾기 어려워졌다. 하지만 편리함 뒤에는 위험도 함께 숨어 있다. 결과의 오류, 편향된 데이터, 신뢰할 수 없는 출처는 우리가 AI를 비판적으로 바라보지 않는 순간 일상의 판단을 왜곡시킨다. 기술을 잘 다루는 것보다 중요한 것은 올바르게 ‘읽는 능력’, 즉 AI 리터러시다. 이제 그것은 선택이 아니라 생존의 문제로 떠오르고 있다.
AI 리터러시가 왜 필요한지는 국내외 사례에서 분명하게 드러난다.
● 사례 1 — 중학교 ‘AI 글쓰기 감별 수업’
한 서울 중학교는 학생들에게 AI가 생성한 글을 분석하도록 하는 실험 수업을 진행했다. 학생들은 문장 간 논리 단절, 출처 왜곡, 과장된 정보 등 AI의 취약성을 스스로 발견했다.
이에 대해 서울대 김정훈 교육학과 교수는 “AI 시대의 문해력은 텍스트를 읽는 능력보다 ‘정확성·출처·논리’를 따지는 판단력까지 포함한다”고 설명한다.
또한 한국교육개발원(KEDI) 박지은 연구위원은 “비판적 검토 능력이 높은 학생은 AI 결과물과 실제 정보를 비교하는 습관이 빠르게 자리 잡는다”고 평가했다.
이 사례는 ‘사용 능력’보다 ‘해석 능력’이 시민의 핵심 역량임을 보여준다.
● 사례 2 — 금융기업의 AI 검증팀 운영
한 국내 금융회사는 대출 심사에 AI 모델을 도입했지만, 초기 실패가 반복되며 독립적인 ‘AI 검증팀’을 신설했다. 직원들은 AI의 판단을 무조건 신뢰하는 대신, 데이터 편향과 예측 근거를 분석하는 역할을 맡았다.
이에 대해 이준호 금융보안원 AI리스크센터장은 “AI는 계산이 빠른 도구일 뿐 완벽하지 않다. 결국 인간의 감시가 알고리즘 신뢰성을 결정한다”고 강조한다.
또 기업 전략 컨설턴트 최은영 박사는 “AI 성과가 높은 조직일수록 ‘AI를 의심하고 다시 확인하는 문화’를 갖추고 있다”고 분석했다.
이 기업은 이후 분석 오류율을 크게 낮추며 ‘AI를 쓰는 법보다 AI를 검증하는 법’을 조직 문화로 정착시켰다.
● 사례 3 — 핀란드의 국민 AI 교육 프로젝트
핀란드는 ‘Elements of AI’라는 국가 교육 프로그램을 통해 누구나 AI의 원리, 한계, 윤리적 쟁점을 이해하도록 만들었다. 수십만 명의 시민이 참여한 이 프로젝트는 AI에 대한 사회적 신뢰도와 민주적 정책 참여도를 높였다는 평가를 받는다.
프로그램 총괄자인 헬싱키대 테무 로이부넨(Teemu Roivunen) 교수는 “AI 문해력이 높은 국가는 알고리즘을 정책과 공공서비스에 적용할 때 위험을 낮추고 투명성을 확보할 수 있다”고 말했다.
또한 OECD 디지털정책 자문위원 **마리아 가르시아(Maria Garcia)**는 “AI 리터러시는 노동시장 적응력과 시민 참여 능력을 동시에 높이는 미래 핵심역량”이라고 평가한다.
● 전문가 관점에서 본 AI 리터러시의 본질
국내외 전문가들은 공통적으로 “AI 시대의 시민 능력은 기술 이해가 아니라 해석·판단·검증 능력”이라고 강조한다.
카이스트 인공지능정책센터 조민석 연구위원은 “AI를 사용할 줄 아는 사람보다, AI를 위험한 방식으로 사용하지 않는 사람이 더 중요하다”고 말한다.
또 **MIT 미디어랩의 캐시 오닐(Cathy O’Neil)**은 “AI는 중립적 기술이 아니라 인간의 편향을 증폭시킬 수 있는 구조를 가진 도구”라며 시민 감시 능력의 중요성을 강조한다.
요약하면, AI 리터러시는 학생만의 것이 아니며 전문가만의 것도 아니다.
모든 시민이 AI의 판단 근거를 이해하고 스스로 평가할 수 있는 능력, 그것이 곧 현대 사회의 필수 교양이 되고 있다.
AI 리터러시는 단지 기술 수업이 아니라 시민 역량을 강화하는 교육이다. 개인에게는 정보 해석 능력을, 기업에게는 책임 있는 의사결정을, 사회에게는 민주적 감시의 장치를 제공한다. 한국 사회가 이를 체계적으로 정착시키지 못한다면 기술 발전 속도에 뒤처지고, 정보 불평등은 더 깊어질 것이다. 지금 필요한 것은 학교·기업·정부가 함께 만드는 실천적 교육 생태계다. 모든 시민이 AI를 ‘사용하는 사람’에서 ‘판단하고 해석하는 시민’으로 성장할 때, 비로소 AI 사회의 미래는 건강해질 것이다.
AI 시대의 경쟁력은 기술이 아니라 해석이다. 질문하고 의심하며 다시 판단하는 능력, 그 힘을 갖춘 시민만이 빠르게 변하는 사회의 주인이 될 수 있다고 확신한다.
