AI 교육의 '숨겨진' 교과과정

콘텐츠 목차 (Table of Contents)

1. 👩‍🏫 도입: 인공지능(AI) 교육의 숨겨진 교과과정
2. 🤔 인공지능 교육의 필요성
3. 🌐 인공지능 정의와 오해
4. 💡 인공지능의 활용 사례
5. 💔 인공지능 교육의 문제점: 접근성과 다양성
6. 📚 인공지능 윤리와 사회적 영향
7. 🌍 인공지능 교육의 혁신적인 방법론
8. 📖 인공지능 교육을 위한 참고 자료
9. 🎓 미래를 위한 인공지능 교육

👩‍🏫 도입: 인공지능(AI) 교육의 숨겨진 교과과정

안녕하세요! 저는 오라 태너라고 하며 EdTech 분야에서 두 조직의 설립자 겸 CEO입니다. 이들 조직은 학생들에게 인공지능과 기타 신흥 기술에 대한 교육과정을 개발합니다. 오늘은 인공지능 교육의 숨겨진 교과과정에 대해 이야기하려고 합니다. '숨겨진'이라는 단어는 숨겨져 있거나 알려지지 않은, 비밀스러운, 신비로운 것을 의미합니다. 이 단어들은 인공지능에 적용할 수 있는 단어들이지만, 이를 "숨겨진"이라고 생각할 때 특정 집단의 사람들이 이를 접근하지 못한다는 의미로도 생각해 보시기 바랍니다. 또한, 인공지능에 대해 감추어져 있는 주제들이 있지만, 이 주제들은 반드시 얘기하고 논의되어야 하는 주제들입니다. 매우 기대돼요. 바로 시작해 볼까요?

🤔 인공지능 교육의 필요성

출발하기 전에 좋아하는 인용구로 시작하겠습니다. 인용구를 좋아하는데, 이 인용구는 제가 가장 좋아하는 인용구 중 하나입니다. "우리는 항상 청소년들을 위한 미래를 만들지는 못할지 모르지만, 우리는 언제나 청소년들을 위한 미래를 만들어줄 수 있습니다." 이 명언은 특정한 것에 대비하는 데 학생들을 준비시킬 수 없다는 것을 말하는데, 특히 그 특정한 것이 무엇인지 모를 때에는 더욱 그렇습니다. 하지만 학생들에게 그 어떤 것이 닥쳐올지 모르더라도 그들이 이를 대처하고 관리할 수 있는 마음가짐, 기술, 사고력을 가지도록 준비시킬 수는 있습니다. 이것이 자동화나 기술과 함께 일하는 것, 개발자가 되는 것, 혹은 정보를 알차게 찾아내는 방법과 같은 것에 대한 준비입니다. 아마도 여러분은 스스로에게 "왜 AI 교육이 필요한 건지"라고 물을 수 있을 겁니다. 정말 좋은 질문입니다. AI 교육이라 함은 사람이 AI 기술을 비판적으로 평가하고 AI와 효과적으로 소통하며 AI를 도구로 사용할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 집에서나 학교에서, 혹은 직장에서 어디에서든 사용될 수 있습니다. 그렇다면 왜 학생들은 AI에 대해 이러한 능력을 가져야 할까요? 이유는 대부분의 사람들이 '인공지능'이라는 말을 듣거나 생각했을 때, 맨 처음에 떠오르는 것이 '강력한 로봇'이라고 답할 때 야기되는 오해 때문입니다.

🌐 인공지능 정의와 오해

그렇습니다. 아쉽게도 이러한 인공지능이 무엇인지에 대한 오해는 할리우드나 과학 소설, 만화와 같은 것들에서 비롯된 것입니다. 그러나 그것은 인공지능이 전혀 아닙니다. 인공지능은 사람의 사고능력과 의사 결정능력을 시뮬레이션하기 위해 컴퓨터 시스템과 기계가 노력하는 것으로 정의될 수 있습니다. 그래서 우리는 AI가 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 학생들은 그것이 무엇인지 이해해야 하는 이유가 있습니다. 왜냐하면 일반적으로 우리의 일상적인 삶에서 AI가 한 가지 역할을 하는 데에 대한 인식이 부족하기 때문입니다. 예를 들어, 2018년 소비자 조사에서는 50% 이상의 사람들, 거의 60% 가까운 사람들이 Facebook, Netflix, Spotify와 같은 플랫폼의 기술이 인공지능에 기반한다는 것을 알지 못했습니다. 또한, 다른 성인 소비자들을 대상으로 한 조사에서 26%가 지난 24시간 내에 AI와 상호작용했다는 것을 모른다고 말했습니다. 이는 대다수의 사람들이 구글에서 검색을 하면 검색어가 인공지능에 의해 결정된다는 것을 모른다는 것을 의미합니다. 또한, 구글 맵에 주소를 입력할 때도, 가장 효율적인 경로를 결정하기 위해 인공지능이 위치 데이터를 사용하고 있습니다. 그리고 마지막으로, 스냅챗이나 인스타그램에서 동작하는 필터들은 인공지능 덕분에 사용할 수 있습니다. AI 교육의 또 다른 문제는 모든 사람들에게 교육을 제공하고 그 교육이 모든 사람들에게 알기 쉽도록 만들어줘야 한다는 것입니다. AI 교육은 일반적으로 미국의 고등학교나 대학에서 컴퓨터 과학 수업이나 학위 프로그램을 통해 가르쳐집니다. 그런데 여기에는 문제가 있습니다. 미국에서 고등학교의 47%만이 컴퓨터 과학 관련 과목을 제공하고 있습니다. 블랙과 히스패닉 학생들이 많은 학교에서는 이러한 프로그램을 찾기 어려울 것이라고 예상됩니다. 또한, K-12 교사들은 압도적으로 하얀 피부색을 가진 교사들로 구성돼 있으며, 미국의 K-12 학생들의 전체 학생들을 잘 대표하지 못합니다. 마지막으로 컴퓨터 과학 교사들 중 2/3 이하가 기술과 관련된 문제를 다루는 데에 자신감이 있다는 것을 밝혔습니다. 특히, 인종, 민족성 또는 문화에 초점을 맞출 때 더욱 그렇습니다.

💡 인공지능의 활용 사례

인공지능은 전 세계적으로 다양한 분야에서 많은 혜택을 제공하고 있습니다. 예를 들어, 캘리포니아에서의 자율주행 차량 개발과 같은 분야에서 대규모로 사용되고 있습니다. 현재 캘리포니아에서는 52개 이상의 회사가 이러한 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 남아프리카에서는 난임, 출산 후 돌봄에 사용되며 간호사와 의사 부족 문제를 해결하고 있습니다. 또한, 코로나19 대유행 기간 동안 일부 지역에서는 의료진들이 위험한 작업을 돕기 위해 인공지능이 광범위하게 사용되었습니다. 그리고 시리아의 난민캠프에서는 식량과 자원을 정확하게 분배하기 위해 인공지능이 사용되고 있습니다. 또한, 아마존 고(Amazon Go) 스토어라는 곳에서도 인공지능이 사용되고 있습니다. 이를 통해 사람들은 직접 상품을 가져오고 카운터나 결제창에 들리지 않고도 바로 나갈 수 있습니다. 마지막으로, AI 기능으로 제어되는 로봇이 여러분이 드라마에서 주인공으로 출연한 예술 업계에서도 사용되고 있습니다. 아마 이 모든 것들이 대단하고 멋져 보일 것입니다.

그렇다면 AI가 이렇게 멋진 일들을 하고 있다는 것은 멋지지만, 기존의 AI 교육은 기술적인 유향의 렌즈를 통해 가르치는 것이 전통적입니다. 이렇게 통상적으로는 기술이 좋음, 많아질수록 더 좋음, 우리가 AI로 사회 문제를 해결할 수 있다는 것과 같이 이상적인 상황으로 가르치는 것은 좋지만, 윤리와 사회적 영향에 대한 논의는 종종 전혀 이루어지지 않습니다. 따라서 윤리를 무시하고 AI 교육 커리큘럼을 가르치면 어떤 문제점이 발생하는지 살펴보겠습니다.

💔 인공지능 교육의 문제점: 접근성과 다양성

미국의 데이터 과학 프로그램 중 50%만이 윤리 교육 과목을 제공하고 있습니다. 이것은 미래 디자이너와 개발자들이 빌드할 기술의 사회적 영향에 대해 아무것도 배우지 않는다는 것을 의미합니다. 그 결과로 인해 인종, 여성 및 빈곤층에 대한, 구직 면접의 편견, 학생들이 포로젝트나 시험을 실시할 기회를 가지지 못하였을 때 최종 성적을 예측하려는 알고리즘의 편향, 헬스케어 알고리즘에서 보고되는 인종적 편견과 같은 문제가 발생하게 됩니다. 이러한 문제들은 검은 피부를 가진 사람들이 건강 보험을 얻는 것을 막거나, 생명을 구하는 치료를 받지 못하도록 하는 알고리즘에 의해 발생하였습니다. 또한, 경찰과 감시를 위해 AI를 사용할 때, 흑인들이 얼굴인식 시스템에 의해 잘못 인식되는 문제 등도 있습니다. 또한, 사진의 태그 달기, 콘텐츠 모더레이션과 같은 작업에 관여하는 등 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 작업을 하는 "고스트 워커"들이 존재하는데, 이 사람들은 일종의 훈련을 위한 업무를 담당하지만 그들의 권리는 보호되지 않습니다. 그리고 대형 기술 기업에서 일하는 직위에 대해 여성들에 대한 편향이 존재하는 것 역시 AI의 문제점 중 하나입니다. 마지막으로, 유엔은 인공지능이 인간의 권리에 대한 위험을 가져온다고 경고하고 있는데, 이는 윤리와 인공지능에 대한 논의가 전혀 이루어지지 않기 때문입니다.

📚 인공지능 윤리와 사회적 영향

교육과정에 차별적인 설계가 있을 때, 학습 자료를 만드는 사람들이 한 그룹에 속한다면, 학습자료의 시야는 매우 제한적이고 편향적일 수 있습니다. 따라서 학습자료를 만드는데 데이터 과학자, 연구원, 교수들만이 참여하고 있다면, 인공지능에 대한 좁고 편향된 시각을 얻게 될 것입니다. 따라서 AI 및 기타 신흥 기술에 대한 교육을 설계할 때는 중요한 원칙인 디자인 저스티스를 적용해야 합니다. 디자인 저스티스는 직접적으로 영향을 받는 이들의 목소리를 중심으로 하고, 디자이너의 전문성보다는 커뮤니티의 전문성을 우선시하는 것을 의미합니다. 또한, 처음부터 균등과 윤리를 중시해야 합니다. 사회적 영향과 피해에 대한 고려, 여러 그룹의 참여를 우선시해야 합니다. 마지막으로 문화적으로 민감한 설계를 해야하며, 학습에 문화가 어떤 역할을 하는지 고려해야 합니다. 이렇게 할 때, 보다 공정한 교육 과정을 향해 나아갈 수 있습니다. 그렇다면 AI 교육을 위해 혁신적인 방법론은 어떤 것이 있을까요?

🌍 인공지능 교육의 혁신적인 방법론

이 문제를 해결하기 위해, 학습 자료를 구성하는 다양한 집단의 사람들이 협력해야 합니다. 컴퓨터 과학자들에게만 교육 자료를 만드는 것이 아니라, 사회학자, 교육자, 모든 공동체 사람들, 꼭 STEM 분야 학생들만이 아니라 비영리 기관, 종교 기반 단체, 다양한 사고와 능력을 가진 사람들이 모두 포함되어야 합니다. 협력적인 작업과 다양한 인식권을 포함할 때, 모든 사람들을 위한 공정한 인공지능 교육을 기대할 수 있습니다. 그러면 마무리로 인용구 하나로 이 글을 마칠게요. "다양성은 혁신이다. 자신과 다른 사람은 생각도 달라지게 할 수 있으며, 당신을 다른 관점으로 사고하게 도울 수 있습니다." 그래서 마지막으로 생각해볼 점은, 미래 디자이너, 개발자, 소비자들이 윤리적인 고려를 알지 못한다면 어떤 영향을 초래할지에 대해서 곰곰히 생각해보시기 바랍니다.

📖 인공지능 교육을 위한 참고 자료

만약 이제보다 비판적인 시각으로 AI에 대해 더 많이 배우고자 한다면, 기술적 측면뿐만 아니라 사회적 영향에 대해서도 살펴볼 수 있는 몇 가지 추천 자료들이 있습니다. 예를 들어, 폭력 예방을 위한 인공지능의 사회적 영향에 관해 말하는 루자 벤자민 교수의 "Race After Technology" 책이 있습니다. 또한, 인공지능이 만들어지는 과정을 조망하는 케이트 크로포드의 "The Atlas of AI"도 추천드립니다. 또한, 소피아 우모야 노블의 "압제의 알고리즘"도 AI에 대한 중요한 문제들을 다루는 책입니다. 이 외에도 이 슬라이드에 다양한 정보들이 있으니 참고하시기 바랍니다.

🎓 미래를 위한 인공지능 교육

이 세션을 시청해 주셔서 정말 감사합니다. 여러분은 아마도 이 글에서 몇 가지 요점을 얻을 수 있었을 것입니다. 그리고 이를 더 구체적으로 토론하고 연구할 수 있는 기반이 마련되었으면 좋겠습니다. 감사합니다.