많은 소셜 미디어 이용자가 최근 연구에 따르면 인공 지능을 식별하는 데 어려움을 겪고 있다. 성인들의 미디어문해 능력이 발전하는 속도는 생성적 인공 지능 (AI)의 빠른 발전과 일치하지 않아 인터넷 이용자들이 잘못된 정보에 점점 취약해지고 있다.
2022년은 ChatGPT 챗봇과 가상 어시스턴트가 미국의 인공 지능 연구 기관 OpenAI에 의해 출시되면서 인공 지능 산업에 중요한 발전을 이루었다. 그 이후로 기술 기업들이 다양한 도구를 제공하는 분야에 수조 달러를 투자하고 있다.
하지만 서부 시드니 대학의 “2024년 성인 미디어문해”라는 연구에 따르면 사용자들의 디지털 미디어 스킬에 대한 자신감은 낮은 상태이다. 호주 성인 4,442명을 대표하는 샘플을 조사한 결과, 참가자들은 비판적이고 기술적인 기술 및/또는 지식이 필요한 11가지 미디어 관련 작업을 수행할 능력에 대해 물어보았다. 참가자들은 평균적으로 11가지 작업 중 4가지에 대한 자신감을 표시했다.
온라인 잘못된 정보를 인식하는 능력은 2021년 이후 크게 개선되지 않았으며, 온라인에서 발견된 정보의 정확성을 확인할 능력을 확신하는 사람은 2021년과 2024년 모두 39%에 불과했다.
최근 생성적 인공 지능이 온라인 환경으로 통합됨에 따라, 보고서에서 강조한 대로 온라인에서 누구나 또는 무엇을 믿을지를 구별하는 것이 더 어려워졌다.
미디어문해 능력의 미약한 성장은 특히 생성적 AI 도구가 고품질 딥 페이크 및 가짜 뉴스 콘텐츠를 생산할 수 있기 때문에 이러한 문제에 대해 특히 우려스럽다.
온라인 정보문해의 주요 도전 해결
온라인에서 정보가 계속해서 퍼지는 가운데, 신뢰할 만한 소스와 잘못된 정보를 구별하는 정보문해의 중요성은 점점 중요해지고 있다. 이전 글에서는 사용자가 온라인에서 인공 지능과 잘못된 정보를 식별하는 데 어려움을 겪는 것을 강조했지만, 더 많은 주목할 가치가 있는 중요한 측면이 있다.
온라인 정보문해에서 중요한 질문들은 무엇인가요?
1. 어떻게 개인들은 온라인 정보를 효과적으로 평가하기 위해 비평적 사고 능력을 향상시킬 수 있을까요?
2. 교육 기관들이 학생들 사이에서 미디어 문해를 촉진하는 데 어떤 역할을 하는가요?
3. 기술 기업들은 온라인에서 잘못된 정보의 확산에 어떻게 기여할 수 있나요?
4. 생성적 AI를 사용하여 가짜 뉴스 콘텐츠를 만드는 데서 어떤 윤리적 고려가 발생하나요?
온라인 정보문해에서 중요한 도전과 논란:
1. 잘못된 정보 확산: 잘못된 정보와 가짜 뉴스의 급속한 전파는 온라인 정보문해에 중요한 도전을 제기한다. 사용자들은 진실을 알아내기 위해 다양한 정보들 사이를 거닐어야 한다.
2. 알고리즘 편향: 소셜 미디어 플랫폼과 검색 엔진에서 사용되는 알고리즘은 편겠과 필터 버블을 유지하며 사용자가 노출되는 정보에 영향을 미치고 잘못된 정보를 강화할 수 있다.
3. 개인정보 보호 문제: 맞춤 콘텐츠를 제공하기 위해 데이터를 수집함으로써 정보를 조작하여 의견이나 행동을 영향을 주는 것은 프라이버시 문제를 제기한다.
4. 디지털 격차: 사회경제적 격차와 기술 이용 수준의 차이로 인해 다양한 인구 통계군 사이의 정보문해 수준의 불균형이 악화되어 기존 불평등을 증폭시킨다.
장단점:
장점:
– 자립: 정보문해 능력을 향상시킴으로써 개인들은 정보에 대해 비판적으로 사고하고 잘못된 정보로부터 자신을 보호할 수 있다.
– 디지털 시민 행동: 정보문해 능력을 향상시키면 책임감 있는 디지털 시민행동이 육성되어 보다 신중한 온라인 공동체가 성장할 수 있다.
– 민주주의 강화: 정보에 근거한 시민들은 거짓보다는 사실과 근거를 중요시하는 건강한 민주사회에 기여한다.
단점:
– 정보 과부하: 온라인 정보의 거대한 양은 사용자들을 압도하여 충분한 정보를 탐색하고 소스의 신뢰성을 평가하는 것이 어렵게 만들 수 있다.
– 인지적 편견: 사람들의 선험적 신념과 인지적 편견은 정보를 객관적으로 평가하는 능력을 방해할 수 있어 잘못된 정보에 취약할 수 있다.
– 복잡한 생태계: 온라인 정보 생태계의 동적이고 끊임없이 변화하는 성격은 정보를 계속해서 파악하고 최신 정보를 유지하기 위해 계속적인 노력이 필요하여 개인들이 속도에 맞추는 데 어려움을 겪는다.
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The source of the article is from the blog radardovalemg.com