생성형 인공지능 시대의 미디어 리터러시 [미디어 리터러시]

언론에 대한 반감이 어느 때보다 높습니다. 역으로 생각하면 '좋은 언론'을 향한 갈구는 더 커지고 있다는 의미이겠지요. 매체를 비판적으로 이해하고 활용하는 능력, 곧 '미디어 리터러시'가 중요해지는 시대, 우리 언론의 방향을 모색합니다.

리터러시(literacy)는 일반적으로 ‘문자를 읽고 쓸 수 있는 능력’으로 정의되며 우리말로는 ‘문해력’이라고 번역한다. 단순히 문자를 알아보고 읽는 능력을 넘어, 개별 문자로 이루어진 문장과 글 전체를 읽고 내용을 파악해 자신의 의견을 글로 써낼 수 있는 능력까지를 포괄하는 개념이다. 그런데 이러한 문자, 글을 읽고 쓰는 방식은 기술의 발전에 따라 변화한다. 문자가 없던 시절에는 듣는 것이 읽기였으며, 글자를 읽는 시기를 지나 지금은 영상을 듣고 보는 것이 읽기다. 동굴 벽 속에 온 힘을 기울여 새기던 쓰기 방식은 붓, 펜, 타자 등을 거쳐 지금은 말하는 것이 그대로 쓰기가 된다.

제이 데이비드 볼터가 지적했듯이 “글쓰기 공간은 당시 테크놀로지에 의해 만들어지는 곳으로, 쓰는 이의 정신 자체의 발현이 이루어지는 곳”이다. 따라서, 미디어 리터러시는 문자만이 아니라 음성·사진·영상·코드 등 현재 기술이 만들어낼 수 있는 다양한 미디어 텍스트의 표면적 내용뿐만 아니라 심층적 의미를 이해하고, 다양한 미디어로 자신의 생각을 표현할 수 있는 능력을 의미한다. 쓰는 이의 발현되는 정신 자체를 이해하면서 자신의 정신 자체를 발현시킬 수 있어야 한다.

이미지 생성 AI ‘달리(DALL·E)’에 ‘노트북 타자를 치고 있는 여자를 클로드 모네 스타일로 그려달라’고 주문한 결과. ⓒ오픈AI 달리

챗지피티의 등장 이후 멀게 보였던 인공지능 기술에 우리 모두 어느 정도 친숙해지고 있는 듯하다. 인공지능이 인간보다 빨리 문자·사진·음성·영상·코드 등을 생성해내고 있다. 이 기술을 더 잘 활용할 수 있는 방식에 대한 각종 교육이 빠르게 확산되고 있는 동시에 이 기술의 문제점, 위험성 등에 관한 경고도 늘어나고 있다. 그런데 뭐 하나 제대로 배울 시간도 없이 새로운 생성형 인공지능 서비스들이 쏟아지고 있으며, 뭔지도 모르는 부분을 개선했다는 새로운 기술들이 하루가 멀다 하고 등장한다. 어쨌든 인공지능은 새로운 미디어의 하나로 자리 잡고 있는 듯하며, 앞으로 주류가 될 것임은 분명해 보인다.

인공지능은 이전 미디어들의 모든 특성을 다 학습한 것처럼 보이며 기술적으로도 훨씬 더 복잡해 그 기술적 원리를 이해하는 것이 쉽지는 않다. 하지만 그동안 익숙했던 방송이 전파·전송되는 원리를 어느 정도라도 이해하는 사람은 우리 중에 그리 많지 않을 것이다. 그럼에도 불구하고 우리는 방송의 내용에 대해 서로 말하고 이해하며 비판했다. 그 내용을 오랫동안 봐왔기 때문에 가능했던 일이다.

인공지능이 미디어가 된 시대

그동안 우리는 미디어가 전달하는 텍스트에 대해 궁금한 부분이 있으면 물어볼 수는 있었다. 누가 그것을 만들었는지 알 수 있었기 때문이다. 지금 인공지능이 만들어내는 텍스트에 대해서는 물어보기가 어렵다. 쓰는 이의 발현되는 정신 자체를 이해하면서 자신의 정신 자체를 발현시킬 수 있어야 하는데, 그 이해를 위한 질문이 원천 봉쇄돼 있다.

인공지능이 미디어가 된 시대의 리터러시가 무엇이라고 아직 정의하기는 어렵지만 그 시작점은 있어 보인다. 일단 많이 이용해봐야 한다는 것이다. 단순히 몇 번 시도해보는 것에 그치지 말고 적극적으로 여러 방식으로 써볼 필요가 있다. 그래야 작동 원리와 방식에 대해 어렴풋이나마 이해를 갖게 되고 문제에 대한 인식도 가능하기 때문이다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전할지는 모르지만, 가능한 한 많이 이용해볼 필요가 있다는 점은 확실하다. 방송의 원리는 모르더라도 비판이 가능했던 이유와 같다. 비판적 이해도 중요하지만 우선은 가능한 한 많이 체험하고 그 미디어에 대한 자신만의 이해를 가질 필요가 있어 보인다. 물론, 나는 미디어 연구자이기는 하지만 리터러시 전문가는 아니다.

오세욱 (한국언론진흥재단 책임연구위원) editor@sisain.co.kr

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