AI 리터러시 플러스: 인공지능 기본부터 도구 선택, 조합, 실전 활용까지

아직 AI를 검색창으로만 쓰고 있나요? '그냥' 써보는 데서 벗어나 결과를 만드는 사람으로 거듭나세요 2024년 말, 초판 출간 이후 AI 기술도, AI 기술이 밀려온 사회도 벅찰 만큼 빠르게 변해 왔습니다. 이 책은 기존판에서 낡아진 것은 덜어내고, 새로운 것은 더하고, 전체 시스템과 골조를 재설계함으로써 현 시점에 적합한, 최소한의 'AI 리터러시'를 전하는 매개가 되고자 노력한 결과물입니다. 우선 1~2부의 경우 시일이 흐른 만큼 RAG, AI 에이전트 등 초판 출간 이후 대두된 최신 기술 개념들은 물론이고, 저작권 분쟁, 딥페이크 문제나 각국의 AI 법제화 노력 등 AI 출현 이후 이루어진 사회적 흐름들도 충실히 조명하고자 했습니다. 기술에 익숙하지 않은 분도 여러 시각 자료와 일러스트로 친근하게 접근하여 개념을 내재화할 수 있습니다. 아울러 'AI 리터러시'라는 다면적인 역량을 어느 하나 빠짐없이 체계적으로 한 권에 정리 및 소개한다는 기존판의 장점을 놓지 않으면서도, 교육과 강의를 통해 만난 '현장'의 니즈를 반영하여 보다 효과적으로 활용 역량을 갈고닦을 수 있도록 전면 일신했습니다. 3부에서는 여러 도구를 인지하고 사용하는 데서 한 발 더 나아가, 검증된 도구에 집중하여 이를 더 깊게 활용하는 역량을 기르는 데 초점을 맞추었습니다. 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 대화형 AI 서비스들의 유사점은 무엇이고, 특징은 어떠한지를 깊게 이해하도록 구성했고, 나노 바나나, Flow, 수노 등 멀티모달 생성 AI들도 각 유형별로 나누어 대표 서비스의 생성 가이드를 제공합니다. 직접 하나씩, 단계별로 하나하나 다루어 보면서 AI와 친하지 않았더라도 문제없이 AI 리터러시 실전에 입문할 수 있습니다. 4부는 본격적으로 'AI와 함께 하는' 시간입니다. 개정판에서는 새로운 AI 활용 역량으로 '툴 스택' 개념을 제시합니다. 여러 도구의 선별 및 조합하여 큰 일 전체를 해결하는 원리입니다. 툴 스택은 '문제 해결력'과 '문제 정의력'으로 다시 나뉩니다. '문제 해결'을 위해서는 적재적소에 사용할 수 있도록 여러 가지 도구를 알면 좋을 겁니다. 이에 감마, 냅킨 AI, 노트북LM 등 AI 업무 자동화에 사용할 만한 여러 특화 AI를, 효과적인 실습과 함께 소개합니다. 또 알맞은 도구를 잘 이용하려면, 큰 프로젝트를 쪼개 작은 단위로 만드는 일도 필요합니다. 이 책에서는 챗GPT 노코드 데이터 분석을 제재로, 큰 작업을 여러 단위로 나누어 해결하는 원리를 쉽게 알려줍니다. 다 준비되었으면 이제 진짜 실전 시간입니다. 남은 4개 장은 이 책의 특장점인 툴 스택 실전입니다. 보고서 작성, 홍보 콘텐츠 제작, 연구, 웹사이트 제작까지 다양한 분야의 프로젝트 워크플로우를 소개합니다. 각 단계에 적절한 퍼포먼스를 발휘하는 AI 도구를 매칭하여 실제로 사용할 만한 '결과물'이 나오는 과정을 원리부터 이해하고, 직접 해보며 체득할 수 있습니다. 1개 도구로 한 가지 문제만 다루었던 기존판에서 더 발전하여, 복잡한 문제를 여러 도구와 협업하여 누구나 '자기 주도적'으로 해결하도록 도와줍니다. 이것이 현 시점의 실질적인 AI 리터러시입니다. 단순히 '할 줄 아는' 것으론 충분하지 않고, 내가 주도적으로 AI로 뭘 할지 판단하고, 설계하고, 수행해야 합니다. 이 점을 충실히 반영한 2026년의 『AI 리터러시 +』인 셈입니다. 초격차를 만드는 것은 AI 활용 능력이고, 이제 그 능력은 보다 깊은 지평을 요구합니다. 이제 주먹구구식 문답이나 일회성 이용에서 벗어나, 능동적으로 AI를 선택하고 조합하여 활용하세요. 승기는 적극적으로 AI와 함께 하는 이의 편이며, 개중에서도 AI를 마냥 의지하지 않고 비판적으로 협업하는 이의 것입니다. AI 리터러시 핵심 영역 5 ① AI와 데이터 이해 AI 기술의 기본 원리와 작동 방식을 이해하고, AI의 기반이 되는 데이터의 중요성을 인식하며 이를 해석하고 활용하는 능력 → [PART 2 누구나 쉽게 이해하는 인공지능 기술] ② 프롬프트 & 컨텍스트 엔지니어링 AI에게 효과적인 명령어나 질문을 제시하여 원하는 결과를 얻어내는 능력 → [PART 1 중 04 AI와의 대화력: 프롬프트 & 컨텍스트 엔지니어링] ③ AI 활용 문제 해결 일상 생활과 업무 환경에서의 다양한 문제를 AI 기술을 활용하여 해결하는 능력 → [PART 3 AI 리터러시 업그레이드 기능별 서비스 가이드 & PART 4 AI 리터러시 실전 레벨업: 진짜 업무에 활용하기] ④ AI에 대한 비판적 사고 AI의 한계와 잠재적 편향성을 인식하고, AI가 생성한 결과물을 비판적으로 평가하는 능력 → [PART 1 중 03 AI 시대의 명암: AI와 윤리] ⑤ AI 윤리와 사회적 영향 AI 사용에 따른 윤리적 문제와 사회적 영향을 인식하고, 관련 법규와 정책을 이해하는 능력 → [PART 1 중 03 AI 시대의 명암: AI와 윤리] RAG, 에이전트 등 최신 AI 기술부터 바이브 코딩, 자동화로 '문제를 해결하는' AI 워크플로우 설계까지 더욱 강력하고 새로워진 AI 올인원 커리큘럼 [STEP 1] 탄탄한 AI 기초 체력 (PART 1~2) ? AI 리터러시 필수 개념 및 원리: 인공지능 역사부터 머신러닝, 딥러닝, LLM, RAG, 에이전트까지 ? 프롬프트 & 컨텍스트 엔지니어링: 레고처럼 조립하는 효과적 대화법 ? AI 시대의 윤리: 저작권, 책임 있는 사용, 비판적 사고, 법제화 흐름까지 [STEP 2] 최신 AI 도구 & 서비스 기능·유형별 마스터 (PART 3) ? 대화형 AI & 검색 서비스: 챗GPT, 제미나이, 클로드, 퍼플렉시티, 라이너 ? 초격차 활용 기능: 캔버스 협업, 앱 연결, 딥 리서치 ? 멀티모달 AI 생성 가이드: 이미지(나노 바나나, 그록 등) & 비디오(Flow, Veo 등), & 오디오(클로바더빙, 수노 등) [STEP 3] 내 일을 바꾸는 'AI 툴 스택' 실전 워크플로우 (PART 4) 업무 자동화: 자료 조사, 프레젠테이션, 인포그래픽 자동화 ? 노코드 데이터 분석: 데이터 전처리부터 가설 검증, 시각화까지 ? 기획 & 마케팅: 보고서 작성, 홍보 콘텐츠(숏폼, 블로그) 제작 ? 바이브 코딩: 대화만으로 웹사이트 기획부터 실제 구축까지

[PART 1. 이제는 모두의 AI 리터러시]

01 AI 리터러시란?
AI 리터러시(문해력)의 정의와 발전
AI 리터러시 핵심 영역 5

02 AI와 사회 변화
코멧과 아틀라스: AI 브라우저 춘추전국시대
바이브 코딩: 누구나 원하는 서비스를 뚝딱 만드는 시대
AI와 노동시장 재편: AI 전문가 연봉 1,400억 시대
소버린 AI: 외국 AI에 종속될 것인가, 독립할 것인가

03 AI 시대의 명암: AI와 윤리
저작권 논쟁: AI는 누구의 것을 배웠나
AI, 인간을 바꾸다: AI 이전으로 돌아갈 수 없는 사람들
환각 현상과 딥페이크와의 싸움: 규제에서 워터마크까지
AI 법제화: 책임 있는 AI 생태계를 위한 사회적 노력

04 AI와의 대화력: 프롬프트 & 컨텍스트 엔지니어링
AI와 대화하는 새로운 언어
"레고처럼 조립하는" 프롬프트 기본 구성 요소
"내 프롬프트를 엣지 있게" 프롬프트 엔지니어링 기법
"맥락까지 풍부하게" 컨텍스트 엔지니어링


[PART 2. 누구나 쉽게 이해하는 인공지능 기술]

01 일상 속 알기 쉬운 예시로 AI 리터러시 UP
당신의 취향을 아는 AI: 넷플릭스/유튜브의 추천 알고리즘
늘 최적 경로를 아는 AI: 네비게이션 알고리즘
당신 손목 위 작은 주치의 AI: 스마트워치 건강 모니터링
세계 누구를 만나도 걱정 없는 AI: 온디바이스 AI 통역
나 대신 운전하는 AI: 자율주행 시대가 온다

02 인공지능 기술의 개념과 역사
AI 기술의 정의와 기능
AI 기술의 발전
AI 기술의 주요 분야

03 기계 학습의 원리
기계 학습: 말하지 않아도 스스로 배우는 컴퓨터
기계 학습은 어떻게 작동할까요?

04 딥러닝의 원리
기계 학습 vs. 딥러닝
딥러닝이 똑똑한 이유

05 대규모 언어 모델(LLM)의 원리
언어 모델의 개념
트랜스포머(Transformer)의 혁신
대규모 언어 모델의 구조와 학습 방식
GPT 모델

06 생성형(Generative) AI의 원리
생성형 AI의 주요 4모델

07 AI 기술의 최신 동향
AI 에이전트: 나 대신 스마트하게 일하는 비서
피지컬 AI(Physical AI): 내 곁의 인공지능 로봇
RAG(검색 증강 생성): 더 깊고, 더 정확한 AI
SLM(소규모 언어 모델): AI, 부담 없이 내 손안에 쏙!
AGI(범용 인공지능): AI가 인간과 나란히 설 수 있다면


[PART 3. AI 리터러시 업그레이드 기능별 서비스 가이드]

01 대화형 AI 완벽 활용하기 Ⅰ: 챗GPT, 제미나이, 클로드
개인 맞춤 설정: 더 알맞게, 더 편리하게
심층 사고 모드: 더 깊이 생각하기
학습(공부) 모드: AI 지식 내 머릿속에 남기기
쇼핑 어시스턴트 & 작업 기능 & 에이전트 모드: AI 비서와 편하게 살기

02 대화형 AI/AI 검색 서비스 완벽 활용하기 Ⅱ: 챗GPT, 제미나이, 클로드 + 퍼플렉시티, 라이너
캔버스(Canvas) 모드: AI와 실시간 협업하기
앱(커넥터) 기능: AI와 내 컴퓨터 연결하기
심층 리서치(Deep Research) 모드: AI와 제대로 탐색하기

03 이미지 생성 AI 완벽 활용하기: 챗GPT 이미지, 나노 바나나, 그록 이매진, MS 디자이너
이미지 생성 | 이미지 편집 | 이미지 합성

04 비디오 생성 AI 완벽 활용하기: Flow, Veo, 그록 이매진
비디오 생성 | 비디오 수정

05 오디오 생성 AI 완벽 활용하기: 클로바더빙, 타입캐스트, 일레븐랩스, 수노, 우디오
음성 생성: 클로바더빙, 타입캐스트, 일레븐랩스
음악 생성 및 편곡: 수노, 우디오


[PART 4. AI 리터러시 실전 레벨업: 진짜 업무에 활용하기]

01 AI 리터러시 실전 워밍업 ① 문제 해결력 UP with AI 업무 자동화
자료 조사 자동화 with 퍼플렉시티, 펠로, 라이너, 젠스파크
프레젠테이션 자동화 with 감마, 펠로, 미리클, 젠스파크
인포그래픽 자동화 with 나노 바나나, 챗GPT 이미지, 클로드 아티팩트
기타 자동화 with 노트북LM, 코멧, 공공e

02 AI 리터러시 실전 워밍업 ② 문제 정의력 UP with 노코드 데이터 분석
1단계-데이터 준비 및 전처리: N초 만에 데이터 준비 끝내기
2단계-가설 설정 및 검증: 가설 설정부터 검증까지 한자리에서
3단계-시각화: 그래프 그리기 어렵지 않아요

03 AI 리터러시 툴 스택 실전 ① 보고서 작성
1단계-기획: 좋은 보고서는 좋은 기획으로부터 with 제미나이
2단계-조사: 자료 수집의 기본은 분산 투자 with AI 검색 서비스 & 노트북LM
3단계-집필: 형식과 내용 두 마리 토끼 잡기 with 제미나이
4단계-팩트 체크 및 교정: 신뢰도와 완성도를 높이는 마지막 터치 with AI 검색 서비스 & 클로드
5단계-시각화: 내용이 '읽히는' 보고서로 업그레이드 with 냅킨 AI & 나노 바나나

04 AI 리터러시 툴 스택 실전 ② 홍보 콘텐츠 제작
1단계-카피 제작: 고객 감동을 잡는 한 줄 카피가 뚝딱 with 제미나이
2단계-이미지 생성: 가던 걸음을 멈춰 세울 근사한 이미지 한 장 with 나노 바나나
3단계-영상 생성: 촬영 없이 만드는 강력한 홍보 숏폼 with 그록 이매진
4단계-블로그 작성: 눈 깜빡할 사이에 완성되는 블로그 with 가제트AI

05 AI 리터러시 툴 스택 실전 ③ 스마트한 연구
1단계-연구 주제 탐색: 막막했던 연구 주제 찾기는 이제 그만 with 제미나이
2단계-문헌 검토: 한 화면에서 끝내는 관련 연구 탐색 with 사이스페이스, 라이너 스콜라
3단계-논문 관계 파악: 연구 흐름 시각화로 단번에 핵심&최신 논문 발견 with 리서치 래빗
4단계-연구 논문 작성: 주인으로서 연구 마무리하기 with 대화형 AI

06 AI 리터러시 툴스택 실전 ④ '바이브 코딩'으로 웹사이트 제작
1단계-벤치마킹: 원 클릭으로 빠르게 핵심만 추리는 시장 조사 with 퍼플렉시티
2단계-기획: 사이트맵과 콘텐츠 구조 구상 with 제미나이
3단계-UX 라이팅: 방문자를 안내할 효과적인 섹션별 카피 문구 작성 with 클로드
4단계-이미지 생성 자동화: 앱으로 웹사이트 비주얼 준비 with 구글 오팔
5단계-웹사이트 구축 및 배포: 대화로 뚝딱 완성하는 실제 홈페이지 with 러버블


마무리하며
미주

김용성 충남대학교 기술교육과 교수.

고려대학교에서 컴퓨터공학 박사(AI/머신러닝 전공)를 취득하였으며, 이후 소프트웨어정책연구소(SPRi) 선임 연구원, 고려사이버대학교 교수를 역임했다. 인공지능부터 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 교육 데이터 분석, 인공지능 교육, 디지털 기반 교육(에듀테크)까지 다양한 분야에서 왕성한 연구 활동을 해오고 있다.
SBS, KBS, MBC, 채널A 등 여러 언론에 출연했으며, 행정안전부, 지방자치인재개발원, 한국교육방송공사(EBS), 한국교육개발원, 한국교육학술정보원, 한국지능정보사회진흥원, 한국언론진흥재단, 세종특별자치시청, 부산광역시청, 대전광역시인재개발원, 부산광역시교육청 등 다수의 기관에서 강연을 진행했다. 과학기술정보통신부, 중소벤처기업부, 교육부, 한국연구재단, 정보통신기획평가원, 한국과학창의재단, 한국교육학술정보원, 특허청국제지식연수원 등에서 다양한 연구 과제 수행과 자문·평가 위원 경험이 있다.
저술한 도서로 『챗GPT 충격, 생성형 AI와 교육의 미래(프리렉)』 외 4종이 있으며, 인프런에서는 '모든 직장인이 활용할 수 있는 올인원 AI 활용법' 강의를 런칭했다. 또 2026년부터는 유튜브 채널 '김용성 교수의 AI 클래스'에서도 보다 폭넓은 대중과 AI 활용 노하우를 나누고 있다.

* 유튜브 www.youtube.com/@yong_aiclass
* 홈페이지 sites.google.com/view/cnu-acelab