(나레이션) A.I.라는 단어, 이제 낯설지만은 않으시죠?

인공지능스피커, 챗봇, SNS 알고리즘, 자율주행 자동차 등 이제 우리 생활에서 A.I., 즉 인공지능을 빼놓을 수 없게 되었습니다.

그런데 여러분, 인공지능이 과연 중립적이고, 객관적으로 사실을 판단할까요?

사실 현재의 인공지능은 스스로 판단을 하기보다는 세상의 데이터를 학습해서 최적의 답을 찾아내는 도구에 가깝답니다.

그래서 인공지능이 학습하는 데이터 속 성별 고정관념이 인공지능의 답변에 그대로 반영될 수 있습니다.

즉, 인공지능이 우리 사회의 성차별을 그대로 담고 있다는 거죠. 예를 들어볼까요?

우리가 쉽게 접할 수 있는 인공지능에 ‘의사‘와 ‘간호사‘를 그려달라고 요청해봤더니 의사는 남성으로, 간호사는 여성으로 만들어냈네요.

왜 그랬을까요?

이런 결과는 여전히 우리 사회에 직업에 대한 성별 고정관념이 존재한다는 것을 의미합니다.

인공지능은 지금 이 순간에도 우리 사회의 고정관념을 학습하고 있을 뿐이죠.

그렇다면 이용자인 우리가 인공지능 속 편견과 오류를 변별하고, 기술을 더 잘 이용하려면 어떻게 해야 할까요?

디지털 리터러시. 많이 들어 보셨을텐데요.

디지털 정보를 단순히 읽고 쓰는 것을 넘어서 정보를 해석하고 비판적으로 수용하는 것,

정보를 활용해 새로운 콘텐츠를 만들어내는 것을 모두 포함하는 능력을 의미합니다.

우리는 여기에서 한 발짝 더 나아가 양성평등한관점에서의 디지털 리터러시에 대해 생각해봐야 합니다.

인공지능이생성해내는 정보, 미디어에서 마주치는 무수한 정보들 속에서 성별 고정관념과 성차별 메시지를 변별해내고,

이를 비판적으로 소비하는 이용자가 되어야 하는 것이죠.

자, 여기에서 또 궁금증이 생기는데요. 양성평등한관점의 디지털 리터러시는 대체 어떻게 기를 수 있을까요?

먼저 인공지능을 충분히 이해해야 합니다.

앞에서 살짝 알아본 것처럼, 인공지능은 기획 단계에서 부터 데이터 수집, 개발, 마케팅 단계까지

다양한 요인들로 성별 편향성을 가질 수 있습니다.

우리는 인공지능의 성별 편향이 필연적이라는 것을 알고 활용해야 하는 것이죠.

또 인공지능이 우리의 삶에 얼마나 깊숙이 들어와 있고,

알고리즘과 같은 기술이 우리에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지도 충분히 알아야 합니다.

다음으로는 인공지능을 통해 얻은 정보를 비판적으로 검토해야 합니다.

비판적 사고는 디지털 리터러시의 핵심 역량 중 하나이기도 한데요.

인공지능을 통해 얻은 정보를 신기해 하면서 전적으로 신뢰하기보다는

성별 고정관념을 따르거나 성차별적인 내용은 없는지 충분히 생각해보아야 합니다.

인공지능의 편향성을 약화시키려면, 인공지능에게 여러 질문을 추가로 해보며 성별 편향적 오류를 찾아내거나

다양한 정보를 교차적으로 활용하여 주체적으로 해석해보는 것이 중요하죠.

마지막으로 우리는 인공지능을 활용해 만든 정보에 대해 책임감을가져야합니다.

상호 연결된 디지털 세계에서 콘텐츠의 생산, 상호작용을 포함한 우리의 행위가 긍정적이고 안전할 수 있어야 하는데요.

그러기 위해서는 우리가 만든 콘텐츠가 사회의 성별 고정관념을 그대로 따르고 있지는 않는지,

성차별적인 데이터를 변별하지 않고 그대로 활용했을 때 다른 사람에게 어떤 위험이 있을지 충분히 생각하고 기술을 이용해야 합니다.

자, 지금까지 양성평등한 관점에서 디지털 리터러시를 기르는 방법에 대해 알아보았는데요.

디지털 리터러시를 기르려면 인공지능의 성별 편향성을 충분히 이해하고, 인공지능이 만들어 낸 정보를 비판적으로 검토하고,

인공지능을 활용해 만든 콘텐츠에 대해 책임감을 가지는 자세가 필요합니다.

그러기 위해서는 생활 속에서 무엇이 성차별적인지 감지해내는 성인지 감수성을 기르는 것도 중요하겠죠?

이번 과학의 날에는 오늘 이야기한 내용을 직접 실천해보며, 인공지능의 주체적이고 합리적인 이용자가 되어보는 것은 어떨까요?