챗GPT와 AI 도구, 제대로 쓰려면 알아야 할 12가지 필수 역량

Generative AI Literacy: Twelve Defining Competencies

생성형 AI 리터러시의 등장 배경

스위스 이디아프 연구소(Idiap Research Institute)와 로잔 연방공과대학교(EPFL) 연구진이 생성형 AI 리터러시에 대한 새로운 역량 모델을 제시했다. AI 리터러시는 “AI 기술을 비판적으로 평가하고, AI와 효과적으로 소통하고 협력하며, 온라인, 가정, 직장에서 도구로 사용할 수 있게 하는 역량의 집합”으로 정의된다. 유럽 AI 법안(European AI Act)과 같은 전 세계적 AI 규제 움직임이 가속화되고, 정부와 기관의 디지털화가 진행되면서 생성형 AI에 대한 체계적인 이해와 활용 능력이 더욱 중요해지고 있다. 연구진이 5개 주요 데이터베이스를 검색한 결과, 생성형 AI 리터러시 관련 연구는 단 6편에 불과해 이 분야의 연구가 시급함을 보여주었다.

12가지 핵심 역량의 구조

1. 생성형 AI의 기본 이해와 활용 준비

생성형 AI 리터러시의 첫 번째 단계는 AI 기술의 기본 원리를 이해하는 것이다. 이는 AI 리터러시의 기초를 다지는 과정으로, IBM 딥 블루(Deep Blue)와 같은 초기 AI 기술 사례를 통해 AI의 작동 방식을 학습하는 것을 포함한다. 이러한 기초를 바탕으로 생성형 AI 모델의 특성과 작동 방식을 파악하는 단계로 이어진다. 예를 들어, ChatGPT가 데이터를 생성하는 방식과 Google 검색 알고리즘이 데이터를 검색하는 방식의 차이를 이해하면 생성형 AI의 본질을 더 깊이 이해할 수 있다.

그다음 단계는 생성형 AI 도구의 가능성과 한계를 이해하는 것이다. 이는 AI 기술을 현실적으로 활용할 수 있는 기반을 제공한다. ChatGPT가 사실과 허구가 혼합된 출력을 생성할 수 있다는 점은 생성형 AI 사용 시 주의가 필요함을 보여준다.


2. 생성형 AI 도구의 효과적 활용과 평가

생성형 AI 도구를 효과적으로 사용하는 능력은 다양하고 구체적인 기술로 구성된다. MidJourney를 사용해 초기 디자인 시안을 생성한 사례는 AI 도구 활용의 가치를 잘 보여준다. 또한, AI 생성 콘텐츠를 탐지하고 평가하는 능력은 신뢰성 유지와 관련해 중요하다. 2023년 펜타곤 화재 가짜 뉴스 영상 사례는 이러한 기술이 허위 정보를 방지하는 데 얼마나 중요한지를 명확히 보여준다.

생성된 콘텐츠의 품질과 관련성을 검토하는 능력도 필수적이다. ChatGPT로 작성된 학술 논문 초안을 검증하고 수정하여 최종 결과물을 만든 사례는 이러한 역량의 실제적 필요성을 강조한다. 프롬프트 엔지니어링은 효과적인 AI 활용을 위해 필수적인 기술로, MidJourney에서 부정어를 활용한 프롬프트 설계 사례는 프롬프트 엔지니어링의 실질적 응용을 잘 나타낸다.


3. 맥락적 이해, 윤리적 고려, 그리고 지속적 학습

생성형 AI의 활용은 도구와 모델의 기술적 이해를 넘어서 사용 맥락, 윤리적 측면, 법적 요구 사항을 파악하는 것을 포함한다. 대학별로 서로 다른 AI 도구 사용 정책에 따라 적절히 행동한 사례는 맥락적 이해의 중요성을 잘 보여준다. 윤리적 고려사항도 필수적이며, 스위스 선거에서 AI로 생성된 이미지가 논란을 일으킨 사례는 이를 학습하는 데 유용한 교훈을 제공한다.

법적 측면에서도 유럽 AI 법안을 준수하며 생성형 AI를 활용한 기업 사례는 법적 이해의 중요성을 강조한다. 마지막으로, AI 기술이 끊임없이 변화하고 있기 때문에 지속적으로 학습하고 적응하는 능력이 필요하다. 최신 AI 도구 업데이트를 학습하여 작업 효율성을 높인 비디오 편집가의 사례는 지속적 학습의 중요성을 잘 보여준다.

역량 부재의 위험성

각 역량의 부재는 개인과 조직에 구체적인 위험을 초래할 수 있다. AI 생성 콘텐츠 감지 능력 부족은 허위정보 확산과 신뢰도 하락으로 이어질 수 있으며, 윤리적 이해 부족은 의도치 않은 사회적 피해나 법적 분쟁을 야기할 수 있다. 기업 환경에서는 프롬프트 엔지니어링 역량 부족으로 AI 도구의 비효율적 사용이 발생할 수 있고, 기술적 역량 부족은 보안 위험이나 데이터 유출로 이어질 수 있다. 또한 생성형 AI의 한계에 대한 이해 부족은 잘못된 의사결정이나 부적절한 활용을 초래할 수 있다.

공공 부문에서의 의의

이 역량 모델은 공공 부문의 AI 활용에 중요한 기준을 제시한다. 현재 AI는 공공 서비스 제공, 내부 관리, 시민 소통 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. 구체적으로 문서 작성과 요약, 시간 관리, 일반적인 질의응답 등의 업무에 생성형 AI가 도입되고 있으며, 내부 지식 데이터베이스 접근성 향상과 시민 서비스 개선에도 활용되고 있다. 이 모델은 정책입안자들의 가이드라인 수립과 정부 조직의 AI 도입 전략 수립에 실질적인 도움을 줄 것으로 예상된다.

AI 교육의 미래 방향성

이 연구는 생성형 AI 리터러시의 발전 방향을 다각도로 제시한다. 먼저 산업별, 직무별로 특화된 전문 역량의 개발이 필요하며, 이를 객관적으로 평가할 수 있는 도구의 개발도 시급하다. 교육기관은 이러한 역량들을 커리큘럼에 체계적으로 통합해야 하며, 전문가 양성을 위한 체계적인 프로그램도 구축해야 한다. 또한 지역사회 교육 프로그램을 통해 AI 리터러시를 널리 확산시키고, AI와 인간의 효과적인 협력을 위한 프레임워크를 개발해야 한다.

이 연구는 생성형 AI 리터러시가 단순한 기술적 숙련도를 넘어선 포괄적 역량임을 강조한다. 연구진은 이 분야가 정적인 기술이 아닌 끊임없이 진화하는 영역임을 강조하며, AI 기술의 발전에 따라 이러한 역량들도 지속적으로 검토되고 업데이트되어야 한다고 제안한다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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