생성형 AI 시대, 당신의 AI 문해력은 어디쯤? - 새로운 척도 'A-factor' 등장

Li, Deng, 그리고 Chen의 연구는 3단계 연구를 통해 AI 문해력의 핵심 요인인 'A-factor'를 제시하고, 이를 측정하는 도구를 개발했습니다. AI 문해력은 지능, 교육, 경험 등의 요인에 영향을 받으며, 생성형 AI 시대의 성공적인 인간-AI 협업과 사회적 형평성 확보를 위해 필수적인 요소임을 강조합니다.

인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서, 생성형 AI를 효과적으로 활용하고 이해하는 능력, 즉 AI 문해력의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있습니다. Li, Deng, 그리고 Chen이 이끄는 연구팀은 최근 발표한 논문에서, 기존의 지능 척도(G-factor)를 넘어서는 새로운 AI 문해력 측정틀인 'A-factor'를 제시하여 학계의 주목을 받고 있습니다.

3단계 연구를 통한 AI 문해력의 실체 규명

연구팀은 총 517명의 참가자를 대상으로 3단계에 걸친 연구를 진행했습니다. 먼저 85명을 대상으로 한 1단계 연구에서는 다양한 AI 상호작용 과제를 통해 AI 문해력의 주요 요인을 분석, 'A-factor'를 도출해냈습니다. 'A-factor'는 AI 상호작용 과제의 44.16%의 분산을 설명하는 주요 요인으로 밝혀졌습니다. 이는 AI 문해력이 단순한 지능과는 다른 독립적인 능력임을 시사합니다.

2단계 연구(286명)에서는 AI 문해력의 핵심 요소를 4가지(의사소통 효과, 창의적 아이디어 생성, 콘텐츠 평가, 단계적 협업)로 구분하고, 이를 바탕으로 18문항으로 구성된 AI 문해력 평가 도구를 개발했습니다. 마지막 3단계 연구(146명)에서는 통제된 실험실 환경에서 이 도구의 타당성을 검증하고, 실제 업무 수행 능력과의 상관관계를 분석했습니다.

AI 문해력의 예측력과 중요한 영향 요인

연구 결과, AI 문해력은 복잡한 언어 기반 창작 과제 수행 능력을 유의미하게 예측하는 것으로 나타났습니다. 하지만, 이러한 예측력은 특정 영역에 국한될 수 있다는 점도 확인되었습니다. 더불어, 연구팀은 회귀분석을 통해 지능(IQ), 교육 배경, AI 경험, 교육 이력 등이 AI 문해력에 유의미한 영향을 미치는 요인임을 밝혔습니다. 이는 AI 문해력이 단순히 타고난 능력이 아닌, 교육과 훈련을 통해 향상될 수 있음을 의미합니다.

AI 문해력 향상을 위한 교육적 개입의 시급성

이 연구는 AI 문해력의 다차원적 구조와 그 예측력을 밝힘으로써, 효과적인 인간-AI 협업에는 일반적인 능력과 특수한 능력이 모두 필요하다는 점을 시사합니다. 나아가, 생성형 AI 기술의 혜택을 공정하게 누리기 위해서는 AI 문해력 향상을 위한 표적화된 교육 개입이 필수적임을 강조합니다. 본 연구는 AI 교육 및 인력 개발, 그리고 사회적 형평성 확보에 중요한 시사점을 제공합니다. AI 시대를 맞이하여, 개인과 사회 모두 AI 문해력 향상을 위한 노력을 더욱 강화해야 할 시점입니다.