dohaii040603 님의 블로그

1. 디지털 네이티브란 누구인가 – 기술에 익숙한 것이 아니라, 기술과 함께 자란 세대 ‘디지털 네이티브(Digital Native)’는 인터넷과 스마트 기기를 어릴 때부터 접한 세대를 일컫는 말로, Z세대(1995년~2010년생), 알파세대(2010년 이후 출생자)가 대표적이다. 이들은 정보 기술을 학습 대상이 아니라 자연스러운 생활환경으로 인식하며 자랐다. 영상 콘텐츠, 모바일 앱, SNS, 챗봇, 스마트홈 기기 등을 능숙하게 다루는 것은 물론, 그 과정에서 디지털 도구와 창조적으로 소통하는 능력도 발달해 있다. 디지털 네이티브는 단순히 기기를 잘 쓰는 세대가 아니다. 그들은 기술을 통해 자신을 표현하고, 관계를 맺고, 문제를 해결한다. 텍스트보다 이미지를, 강의보다 실습을, 수동적 수용보다 참여와 ..

1. 왜 청소년에게 AI 윤리 교육이 필요한가? 2025년 현재, 청소년들은 AI를 처음부터 ‘배우는 대상’이 아니라 ‘이미 일상적으로 접하고, 사용하는 도구’로 인식하고 있다. 스마트폰의 음성비서, 영상 플랫폼의 추천 알고리즘, 게임 내 AI NPC, 그리고 과제 도우미로 활용하는 ChatGPT나 Bing AI까지. AI는 이미 Z세대, 알파세대의 일상에서 자연스럽게 스며든 존재다. 하지만 문제는 기술을 잘 사용하는 것과 그것을 잘 이해하고 책임 있게 사용하는 것 사이에는 큰 차이가 있다는 점이다. AI가 만들어낸 이미지를 아무 설명 없이 퍼뜨리거나, 챗봇이 제공한 정보를 그대로 제출하거나, 디지털 친구와의 대화에서 무분별한 의존을 보이거나, 심지어 특정 집단이나 성별을 왜곡하는 편향된 결과를 그대로 ..

1. AI 시대, 왜 부모가 먼저 배워야 할까? AI는 더 이상 전문가들만의 영역이 아니다. 자녀들이 일상적으로 사용하는 스마트폰, 학습 앱, 검색 툴, 유튜브 알고리즘, 채팅 챗봇까지 모두 AI 기술이 바탕이 된 환경이다. 부모가 이 흐름을 제대로 이해하지 못한다면 자녀는 ‘AI와 친숙한 디지털 세상’ 속에서, 부모는 ‘아날로그 방식의 양육 감각’에 갇히게 되며 세대 간 소통 단절과 교육 불안이 깊어질 수 있다. 특히 초등학생부터 중·고등학생에 이르기까지 AI에 대한 관심과 호기심은 빠르게 커지고 있고, 아이들은 AI를 이미 놀이나 친구처럼 받아들이고 있다. 하지만 부모는 여전히 “AI가 위험하지는 않을까?”, “게임과 똑같은 거 아니야?”, “이걸 교육에 활용해도 되는 걸까?”라는 막연한 걱정을 품기..

1. 교육은 왜 AI를 필요로 하는가 – 맞춤, 격차, 그리고 의미의 재구성 전통적인 교육 시스템은 산업화 시대의 흐름에 맞춰 설계되었다. 동일한 시간, 동일한 장소, 동일한 교과서를 바탕으로, 모든 학생에게 똑같은 방식으로 지식을 전달하는 구조. 하지만 21세기의 사회는 속도, 다양성, 개인화를 핵심으로 하고 있으며, 학생 개개인의 학습 방식과 역량은 더 이상 획일화된 틀 안에 가둘 수 없다. 여기서 AI는 단순히 ‘기술’이 아니라, 개인의 학습경로를 감지하고 조율하는 교육의 보조 두뇌로 기능할 수 있다. AI는 데이터를 기반으로 학습자의 수준을 파악하고, 필요한 개념을 진단하며, 효율적인 복습을 유도하고, 감정 상태나 집중도를 감지해 실시간 피드백을 제공하는 역할을 맡게 된다. 또한 AI는 교육 격차..

1. Z세대란 누구인가 – 기술과 감성의 공존 세대 Z세대(Gen Z)는 대략 1995년부터 2010년 사이에 출생한 세대로, 디지털 환경에서 성장하며 인터넷, 스마트폰, 소셜미디어, 게임, 스트리밍 등의 생태계와 함께 자라났다. 특히 이들은 인터넷이 존재한 이후에 태어난 첫 세대로, 정보를 단순히 받아들이는 것이 아니라 가공하고, 편집하고, 재창조하는 능력이 자연스럽게 몸에 배어 있다. 이전 세대가 기술을 ‘학습의 대상’으로 여겼다면, Z세대는 기술을 ‘감각의 일부’로 받아들인다. AI 역시 마찬가지다. Z세대에게 AI는 미래형 기술이나 어려운 과학이 아니라, 이미 틱톡의 알고리즘, 인스타 릴스의 필터, 채팅 GPT, 게임 NPC 대화, 음악 추천 시스템을 통해 ‘일상의 일부’로 기능하고 있다. 특히 ..

1. 기술이 일자리를 바꾸는 방식 – 파괴인가, 진화인가? AI는 전통적으로 ‘자동화’와 연결되어 이야기된다. 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 생성형 AI 등 다양한 기술이 사무직, 제조업, 금융, 의료, 교육 등 다양한 영역의 업무를 빠르게 대체하고 있기 때문이다. 하지만 AI의 확산이 일자리를 단순히 없애는 것이 아니라, 그 구조와 형태를 바꾸는 방식으로 진행되고 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 세계경제포럼(WEF)의 ‘Future of Jobs Report 2023’에 따르면 AI와 자동화로 인해 향후 5년간 약 8,300만 개의 일자리가 사라질 것으로 예상되는 한편, 새롭게 등장하는 직무들로 인해 약 6,900만 개의 일자리가 새로 창출될 것으로 전망됐다. 즉, 직업의 총량은 감소할 수 ..

1. 왜 빈곤 문제에 AI가 필요한가 – 전통적 방식의 한계를 넘어서 전 세계적으로 약 7억 명 이상이 여전히 극심한 빈곤 상태에 처해 있으며, 기아, 질병, 교육 부재, 주거 불안정, 금융 소외 등이 이들의 삶을 다방면에서 제한하고 있다. 그동안 많은 국가와 국제기구는 빈곤 해결을 위해 다양한 지원 정책과 기금을 운용해 왔지만, 여전히 자원의 배분은 불균형하고, 실제 효과를 측정하기는 어렵다. 빈곤은 단순한 ‘소득 부족’이 아니라, 복합적이고 지역·세대·문화적으로 맞물린 구조적 문제다. 따라서 단일 지표나 일률적 기준으로는 빈곤층을 정확히 식별하고, 그들에게 필요한 맞춤형 지원을 설계하기 어렵다. 바로 이 지점에서 AI는 정확성, 예측력, 자동화, 맞춤화라는 기술적 특성을 통해 새로운 돌파구를 제공하고..

1. 인공지능, 국제 협력이 필요한 이유 AI는 그 어느 기술보다도 국경을 초월해 작동한다. 데이터는 클라우드를 타고 세계를 이동하고, 알고리즘은 각국의 법과 언어를 넘나들며, 생성형 AI는 수백 개 언어로 사람을 설득하고 행동을 유도한다. 하지만 이처럼 글로벌하게 작동하는 기술에 비해, AI를 둘러싼 규제와 가치의 틀은 여전히 각국 단위에 머물러 있다. 이로 인해 AI 기술은 정보 격차, 윤리 불균형, 데이터 주권 갈등, 디지털 식민지화 같은 새로운 문제들을 낳고 있다. 가령, 개발도상국은 AI 기술 접근 자체에 한계가 있는 반면, 선진국은 자국 기업이 수집한 글로벌 데이터를 토대로 AI를 훈련시켜 정보 주권의 불균형을 심화시킨다. 또한, AI 알고리즘의 편향은 특정 인종, 성별, 국가에 차별적 영향을..