리터러시를 읽고 요약하기

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문서 내 토픽

• 1. 디지털 기계

  리터러시를 가진 디지털 기계들은 우리 생활 속 많은 영역에서 대규모의 복잡한 데이터를 정교하게 취급하며 분석한다. 개인의 크고 작은 일에 대한 처리와 전문성이 요구되는 어렵고 복잡한 업무나 과제도 해결하는데 이는 얼굴 없는 유명 기계뿐만 아니라 우리 생활 전반에서 약한 인공지능으로 무장한 강한 디지털 기계들이 읽고 쓰고 생각하며 작동하고 있다.

• 2. 배움

  기계가 배우는 시대는 모든 지능의 핵심 기능이 배움이라는 것을 알 수 있으며 이러한 지능은 무엇을 배우고 이해하며 새롭고 도전적인 상황에 대처하는 능력이며, 지능에서 우선시되는 능력은 배움이다. 배움의 지능이 핵심은 머신러닝은 기계학습을 의미하는데 기계가 객체로 학습시키는 것으로도 해석되고 기계가 주체로 학습한다고도 볼 수 있다.

• 3. 탈진실

  2016년 단어로 탈진실이라는 말이 선정되면서 지능적으로 리터러시 능력을 배우고 사용하는 AI가 즐비해도 제대로 읽고 쓰고 생각하며 배우지 않는 인간이 속절없이 탈진실 시대를 살아간다는 것이다. 거짓 정보가 바이러스처럼 통제 불능상태로 창궐하는 인포데믹의 시대에서 글자를 읽을 줄 알지만 개인과 공동의 더 나은 삶에 기여하는 방식으로 기호를 다루고 의미를 만들어낼 수 없는 실질적 문맹으로 살아가는 사람들, 눈앞에 펼쳐진 정보와 텍스트와 미디어를 맥락화해 정확하게 분석적으로 읽지못하는 사람은 기계만도 못한 인간이 될 수 있으므로 우리가 제대로 리터러시를 배워야 한다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 디지털 기계

  디지털 기계는 우리 삶에 깊이 침투하여 많은 변화를 가져왔습니다. 이러한 기계들은 우리의 일상을 편리하게 만들고 정보를 빠르게 전달하며 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 그러나 동시에 개인정보 침해, 일자리 감소, 기술 격차 등의 문제도 야기하고 있습니다. 이에 따라 디지털 기계의 발전이 인간 중심적으로 이루어져야 하며, 기술의 혜택이 모든 사람에게 골고루 돌아갈 수 있도록 해야 합니다. 또한 디지털 기계의 부작용을 최소화하기 위한 윤리적 기준과 규제가 필요할 것입니다.

• 2. 배움

  배움은 인간의 성장과 발전에 필수적인 요소입니다. 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어 새로운 관점을 얻고 창의성을 발휘할 수 있게 해줍니다. 특히 급변하는 사회 속에서 평생 학습의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다. 하지만 교육 기회의 불평등, 교육 시스템의 경직성, 학습에 대한 동기 부족 등의 문제도 존재합니다. 따라서 개인의 특성과 요구에 맞는 맞춤형 교육, 평생 학습을 위한 사회적 인프라 구축, 학습에 대한 긍정적 인식 제고 등이 필요할 것입니다. 이를 통해 모든 사람이 자신의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 해야 합니다.

• 3. 탈진실

  탈진실 현상은 현대 사회의 큰 문제로 대두되고 있습니다. 소셜미디어의 발달과 함께 가짜뉴스, 허위정보, 편향된 정보가 빠르게 확산되면서 사회적 혼란을 야기하고 있습니다. 이는 개인의 의사결정과 사회적 담론에 부정적인 영향을 미치고 있습니다. 따라서 미디어 리터러시 교육 강화, 팩트체크 시스템 구축, 플랫폼 기업의 책임성 강화 등 다각도의 노력이 필요할 것입니다. 또한 개인 스스로 정보를 비판적으로 바라보고 진실을 구별할 수 있는 능력을 기르는 것도 중요합니다. 이를 통해 우리 사회가 진실에 기반한 건강한 담론을 형성할 수 있기를 기대합니다.