AI 리터러시는 '도구 사용법'이 아니다

새 도구가 나올 때마다 “이제 이것도 배워야 하나” 싶다. 하지만 도구의 조작법은 며칠이면 익는다. 진짜 리터러시는 다른 곳에 있다.

핵심은 신뢰의 보정(calibration)

AI 리터러시의 본질은 언제 믿고 언제 의심하는가를 아는 것이다. 과신하면 인지 부채가 쌓이고, 과소신하면 도구의 이점을 버린다. 둘 사이를 상황에 맞게 조정하는 감각 — 그게 리터러시다.

훈련하는 법

• 출력의 검증 가능성을 먼저 따진다: 내가 틀렸는지 확인할 수 있는가?
• 고위험 영역(사실·수치·인용)에서는 기본값을 의심으로 둔다.
• AI가 잘하는 일(초안·변형·요약)과 사람이 잘하는 일(판단·맥락·책임)을 구분한다.

리터러시는 지식이 아니라 습관이다. 매번 “이건 믿어도 되나?“를 묻는 작은 멈춤에서 자란다.