미디어 돋보기

"계정이 해킹당했어요" — 아이들의 실제 고민에서 출발하기

"제 게임 계정이 해킹당했어요." "친구가 제 아이템을 사기 쳤어요." "누가 저한테 이상한 메시지를 보냈어요." 디지털 안전 모듈에서는 바로 이런 아이들의 실제 고민을 어떻게 교육으로 풀어낼지, 자기 관리·사이버 폭력·정보 생산과 소비·디지털 경제 활동·디지털 울타리 다섯 영역을 중심으로 살펴봅니다.

내가 온라인에서 겪은 곤란한 일을 하나 떠올려 볼까요? 그때 누구에게 말했나요?

때리지 않아도 폭력이다 — 쪽지와 댓글도 학교폭력

SNS, 메신저, 쪽지, 인터넷 게시판에서 친구를 괴롭히거나 기분 나쁜 말을 하는 것도 학교폭력 중 하나인 사이버 폭력이라는 사실을 잊지 말아요. 문자나 영상으로 친구를 놀리는 행동도 마찬가지입니다.

장난이라고 생각하고 쓴 말이 상대에게는 어떻게 느껴질까요?

악플이 늘어나는 이유 — 누군가 '공격해도 되는 대상'을 정해준다

저는 일종의 대중이 게임을 하고 있는 게 아닌가 싶어요. 몰지각한 유튜버나 사이버 렉카들이 공격 대상을 정해 주잖아요. 그러면 일반 대중들은 '아, 내가 저 사람을 공격해도 된다'는 가치 판단을 하게 되는 거죠. 그러면 할 수 있는 가장 모욕적인 말을 하게 됩니다.

누군가를 비난하는 댓글을 쓰기 전에, 그 판단이 내 것인지 누가 정해준 것인지 생각해본 적 있나요?

"전화 받으면 가짜인지 모르나?" — 피해자 탓하기 전에

하다하다 군인을 사칭해서 자영업자 상대로 보이스피싱을 한다고요? 근데 저는 당하는 사람들도 이해가 안 갑니다. 전화 딱 받으면 가짜인지 모르나? — 이건 지금 피해자 탓하는 거야.

사기 피해자에게 "왜 속았느냐"고 묻는 것은 왜 문제일까요?

딥페이크는 민주주의를 어떻게 위협하는가 — 도덕과 연계 수업 설계

AI 추천 알고리즘의 편향이 이용자의 사고방식에 어떤 영향을 주는지, 딥페이크 기술이 민주주의와 정보의 신뢰성을 어떻게 위협할 수 있는지, 빅데이터 수집 과정에서 발생하는 권력 불균형과 책임 문제가 무엇인지 탐구하는 수업을 설계할 수 있습니다.

선거를 앞두고 후보자의 가짜 영상이 퍼진다면 무슨 일이 벌어질까요?

숏폼이 만든 신드롬... K pop 흥행 공식이 바뀐다

필터 버블 현상이 생깁니다. 예.

스미싱·메신저피싱 — 이름부터 구분하기

피싱 중에 제일 많이 들어본 것은 보이스피싱이죠. 또 카카오톡 같은 메신저로 속이는 메신저 피싱이 있습니다. 문자 메시지에 악성 링크를 심어서 정보를 빼가는 것이 스미싱입니다.

보이스피싱, 스미싱, 메신저피싱의 차이를 각각 한 줄로 설명해봅시다.

가짜뉴스로 3개월 만에 800명이 목숨을 잃었다

2020년 코로나19 유행 당시 가짜뉴스가 전 세계를 휩쓸었습니다. 이는 단순한 오보를 넘어 실제로 생명을 앗아가는 심각한 문제였죠. 3개월 만에 800명 이상이 가짜뉴스로 인해 목숨을 잃었습니다. 이러한 가짜뉴스는 종종 의료 정보처럼 위장해 설득력을 얻습니다.

잘못된 정보가 사람의 목숨까지 위협할 수 있다면, 공유 버튼을 누르기 전에 무엇을 확인해야 할까요?

미디어 제작 수업에서 무엇을 평가할 것인가 — 완성도보다 규범

콘텐츠를 얼마나 보기 좋게 만들었는가보다, 목적이나 대상, 미디어 양식에 맞게 정보를 재구성했는지에 초점을 두는 것이 좋습니다. 제작 및 표현 과정에서 인용·표절은 물론 저작권, 초상권, 개인정보 등 사회적 규범을 인식하고 이를 얼마나 잘 지키는지를 평가 요소로 삼는 것이 바람직합니다.

영상을 만들 때 다른 사람의 얼굴이 함께 찍혔다면 어떻게 해야 할까요?

개인정보와 명의는 다르다 — 명의는 나를 나타내는 이름표

개인정보는 나의 주소, 전화번호, 사진, 학교, 직장, 은행 계좌번호처럼 나에 대한 단순한 정보를 말하고요. 명의는 사회적으로 나를 나타내는 이름표 같은 건데요. 주민등록증, 운전면허증 등 신분증에 적힌 이름과 주민등록번호가 대표적인 예입니다.

내 이름으로 누군가 통장을 만들었다면 어떤 일이 벌어질까요?

보이스피싱의 두 얼굴 — 사칭형과 대출 빙자형

전기통신 금융사기 중 보이스피싱에는 두 가지 유형이 대표적입니다. 가족·수사기관 등을 사칭한 경우와 대출을 빙자한 경우입니다. 사칭형은 신뢰할 만한 기관이나 가족을 사칭하여 개인정보 제공 및 현금 인출을 유도하고, 최근에는 직접 만나서 현금을 전달받기도 합니다.

가족을 사칭한 문자를 받았을 때, 진짜인지 확인할 수 있는 방법은 무엇일까요?

내돈내산인 척하면 기만이다 — 뒷광고 규제가 생긴 이유

제품의 협찬이나 금전적 지원을 받고 그 제품을 소개하면서, 이를 마치 자기가 사서 알리는 것처럼 하는 행위는 시청자에 대한 기만 행위라고 볼 수 있습니다. 이에 따라 규정이 개정되어 이제는 광고 제품인지를 명확하게 알아볼 수 있도록 하는 규정이 시행되고 있습니다.

'유료 광고 포함' 표시를 보면 그 콘텐츠를 다르게 보게 되나요?

AI로 한 숙제는 표절일까 — 교실에 들어온 저작권 문제

인공지능 기술이 학교 교실의 풍경도 빠르게 바꾸고 있습니다. 수업부터 과제까지 활용도가 높지만, 정보 오류나 저작권 문제는 여전히 풀리지 않은 숙제입니다. 현재 법 체계상 저작물은 인간의 사상이나 감정을 표현한 것이어야 합니다.

AI의 도움을 받아 만든 결과물, 어디까지가 내 작품일까요?

명령어 두 줄로 할리우드 스타 소환 — 창작의 영역에서 AI는 어디까지

미국 영화협회는 '안전장치 없는 기술의 사용은 영화 산업과 저작권에 큰 위협이 된다'며 즉각 반발했습니다. AI 무단 학습에 대한 경고와 중단 요청이 이어지자, 개발사 측은 출시 계획을 취소하고 저작권 안전장치를 추가하겠다며 잠정 중단했다고 합니다.

AI로 실제 배우의 얼굴을 만들어 쓰는 것, 어디까지 허용될 수 있을까요?

세종대왕이 맥북프로를 던졌다고? — AI가 지어낸 이야기

생성형 AI가 들려주는 이야기, 모두 사실일까요? 한 사용자가 AI에게 '조선왕조실록에 기록된 세종대왕의 맥북프로 던짐 사건에 대해 알려줘'라고 물었더니, AI는 망설임 없이 그럴듯한 답변을 내놓았습니다.

AI가 자신 있게 말한 내용이 사실은 틀렸던 경험이 있나요? 어떻게 알아챘나요?

200년 전 기계를 부순 사람들 — 러다이트와 오늘의 AI

19세기 초 영국에서 산업혁명 기간 동안 노동자들의 항의 운동인 러다이트 운동이 일어났습니다. 1811년부터 1816년까지 직물산업 노동자들이 기계화로 인한 일자리 위협에 반발해 기계를 파괴한 것인데요. 정부는 이에 군대를 동원하고 엄격한 법률을 제정했습니다.

AI가 일자리를 위협한다는 말, 200년 전과 무엇이 같고 무엇이 다를까요?

이중구조 더블플레이 - 레거시 미디어의 두 얼굴

정준희 · 한양대 겸임교수

제가 관찰하기로는 이중 구조를 만들고 있는데요. 지상파는 한 축에 아까 말한 비스킷처럼 바스락거리는 건조함, 그러니까 겉모습만 유지하는 것들이 있고, 다른 한 축에는 뭔가 새로 한다면서 끊임없이 남을 욕하는 그런 게 있고. 신문도 아무도 안 보는 종이 신문에는 알리바이성으로 그냥 건조한 기사를 남기고, 온라인이나 새로 하고 있는 유튜브에서는 끊임없이 누군가를 욕하는 콘텐츠로 만들어서 이중 구조를 통해 더블 플레이를 하고 있어요. 그러면서 마치 건조한 지상파 내지 건조한 지면 위에 서서, 유튜브라는 생태에는 온갖 나쁜 것들만 모여 있는 것처럼 자기 욕을 하고 있는 거죠.

언론사 한 곳을 골라 지면 기사와 그 회사 유튜브 썸네일 10개를 나란히 놓아보세요. 같은 회사가 맞나요?

자극이 문제가 아니라 자극의 질이 문제

정준희 · 한양대 겸임교수

저는 이게 자극의 문제가 아니라고 생각하거든요. 자극적일 수도 있잖아요. 근데 이 자극을 주는 방식이 너무 터무니가 없어서 문제라고 생각을 하거든요. 자극을 줄 때 반대 논의, 반대 근거를 가져오거나 반대 해석의 틀을 가져와서 강하게 머리를 때려 주면 괜찮아요. 근데 문제는 돌아서 나오거든요. 특정 인물들이 여기도 나오고 여기도 나오고 여기도 나와요. 그리고 거의 똑같은 이야기들을 합니다. 그러면 서로 에스컬레이션이 돼서 두어 시간 전에 저기서 한 이야기를 두어 시간 뒤에는 그것보다 더 센 이야기로 바꾸는 것에 불과한 것들이 비평을 대체하고 있거든요.

좋은 자극과 나쁜 자극을 가르는 기준 네 가지를 만들어 봅시다.