한겨레
“AI랑 어떤 삶 살고 싶어?” 챗GPT로 놀고 숙제하는 아이들에 물어보세요
미디어 리터러시 전문가 김양은 박사 인터뷰
- 수정 2025-10-06 13:23
- 등록 2025-10-06 11:00
67.9%. 한국청소년정책연구원이 지난 1월 발표한 설문조사에서 생성형 인공지능(AI)을 사용한 적이 있다고 응답한 중·고등학생의 비율이다. 이들은 ‘관심과 호기심’(43.7%), ‘수업이나 과제’(16.7%) 등의 이유로 생성형 인공지능을 접했다. 그러나 생성형 인공지능이 만들어낸 정보의 오류나 편향성을 확인하는 교육 등은 사실상 받지 않은 것으로 나타났다.
생성형 인공지능과 함께 살아갈 아이들에게 가정과 학교는 어떤 것을 가르쳐야 할까. 무조건 쓰지 않는 것이 답일까. 피할 수 없다면 활용법을 잘 가르치는 게 중요하지 않을까. 지난 3일 미디어 리터러시(문해력) 전문가 김양은 서강대 미디어커뮤니케이션대학원 강사(언론학 박사)에게 조언을 구했다. 김 강사는 2024년 한국언론진흥재단에서 ‘AI 리터러시 교육 커리큘럼 개발 연구’를 발표하고 교사 등을 대상으로 한 인공지능 리터러시 연수를 진행했다.
―요즘 청소년들도 생성형 인공지능을 많이 사용하고 있다. 연구나 학교 현장에서의 전언을 통해 알게 된 청소년들의 활용 양상은 어떤가.
“중·고등학교에서는 과제에 챗지피티(GPT)를 자주 이용한다고 한다. 생성형 인공지능을 활용해 영상물 등을 만드는 과제를 내주는 선생님도 있다고 한다. 사용하는 연령이 낮아져서 초등학교 고학년에서조차 검색을 위해 사용한다는 이야기를 들었다. 특히 청소년들은 밈(meme·인터넷에서 유행하는 이미지)을 만드는데도 생성형 인공지능을 주로 활용한다고 한다.
동물과 동물을 섞어서 새로운 캐릭터를 만드는 식이다. 자신의 프로필 사진을 만들기 위해서도 활용하는데, 예를 들어 자신의 사진을 올리고 특정 옷을 입거나 가방을 들고 해변에 있는 모습을 만들어달라는 식이다. 생성형 인공지능이 학습부터 놀이까지 광범위하게 쓰이고 있는 셈이다.”
―청소년들이 생성형 인공지능이 내놓은 답변을 어떻게 받아들이는지가 중요할 것 같다. 놀이용으로 사용할 경우 타인을 괴롭히는 데 사용하지 않는다면 괜찮겠지만, 정보 습득이나 학습을 위해서 생성형 인공지능의 답변을 사용하면 곤란할 것 같다.
“맞는 지적이다. 생성형 인공지능은 사실에 대해 질문을 하면 정리를 곧잘 해준다. 문제는 이를 사람이 한번 더 검증해야 한다는 것인데, 청소년들의 경우 이러한 검증 능력이 문제가 된다. 기계 기반 시스템이 내주는 답에 대해 정확한 정보라고 인지할 가능성이 크다. 인간이 주는 정보와 기술이 주는 정보 중 어떤 것을 더 신뢰하는가를 가르게 되는 시점이라 더욱 유의해야 한다.”
―일각에서는 이러한 이유로 청소년 시기에는 생성형 인공지능을 아예 사용해선 안 된다고 한다.
“일반적인 미디어 사용과 같은 방식으로 접근하면 된다고 생각한다. 텔레비전이나 스마트폰 같은 다른 미디어의 경우에도 유아 때는 사용하지 않는 게 좋다고 하고, 자연스레 접하게 되는 초등학교 때에도 양육자가 함께 미디어를 보라고 권한다. 항상 새 미디어가 등장하면 어렸을 때부터 그 미디어를 접한 세대를 우려하지만, 어느 시대마다 그 미디어를 사용하면서 자란 세대들은 자신들에게 맞는 방식으로 미디어를 활용하기도 한다. 중요한 것은 새로운 미디어인 생성형 인공지능을 바라보는 시선을 만들어나가는 교육이라고 생각한다.”
―생성형 인공지능을 바라보는 시선이라는 말이 무엇인가.
“여태껏 새로운 기술이 도입되고, 이에 관련한 것을 교육할 때 우리가 놓쳤던 것이 ‘이 기술을 통해 어떤 사회를 꿈꾸고 있는가’라는 질문이었던 것 같다. 아이들에게 인공지능이 함께 하는 사회가 피할 수 없는 사회라면, 그 사회는 어떤 모습이 되어야 하는지 고민하도록 해야 한다. ‘너희는 인공지능을 잘 다루는 전문가가 돼서 어떤 직업을 가져야 돼’라는 교육보다는 ‘인공지능 시대에서 사람들과 어떻게 소통해야 할까’, ‘인공지능을 통해서 함께 더불어 사는 사회를 만들려면 어떻게 해야 할까’와 같은 질문을 계속 아이들에게 던져야 한다는 것이다.”
―그런 질문들이 중요한 이유는 무엇인가.
“생성형 인공지능이 가진 편향성 등이 우려되기 때문이다. 앞으로 생성형 인공지능이 만들어내는 이미지나 동영상, 정보는 인간이 만들어낸 정보를 압도할 가능성이 크다. 그런데 생성형 인공지능은 사회적 편견을 지닌 데이터를 학습하고 대규모로 재생산하기 때문에 기존의 차별과 편향을 더 키워낼 가능성이 있다.
피고인의 데이터를 종합해 재범 가능성을 예측하는 미국 인공지능 재판 지원시스템 콤파스가 흑인의 재범 가능성을 백인보다 크게 예측했다든지, 아마존에서 인공지능을 이용한 채용 프로그램을 사용했더니 남성 지원자가 여성 지원자보다 높은 점수를 받는 편향이 일어났다는 사례가 그 예다.
그것이 사회의 편향을 그대로 드러내는 것이라 하더라도, 사회는 다양성을 지향해야 한다는 것을 아이들에게 가르쳐야 한다. 따라서 인공지능에 어떤 질문을 던지고 인공지능이 이에 대해 잘못되거나 편향된 답을 내놓았을 때 이를 제대로 인식하고 고칠 수 있는 방법을 가르치는 것이 인공지능 교육 과정 안에 있어야 한다.”
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