1. 인공지능과 도서관: 새로운 조우
도서관은 전통적으로 정보를 수집하고 분류하여 이용자에게 제공하는 공간이었다. 하지만 최근 몇 년 사이 인공지능(AI) 기술이 도서관 운영 전반에 깊숙이 들어오며, ‘정보의 중개자’였던 도서관은 ‘데이터 기반의 의사결정 기관’으로 변화하고 있다. 대출 기록, 검색 키워드, 추천 도서 목록 등이 알고리즘에 의해 분석되고, 이용자 맞춤형 서비스가 구현된다. 예컨대, AI는 대출 이력과 이용 패턴을 분석해 자동으로 책을 추천하거나, 도서관 내 좌석 배치와 조명 운영에 효율성을 더한다. 이러한 변화는 도서관이 이용자 중심 서비스로 진화하고 있다는 점에서 긍정적이다. 하지만 동시에, ‘누구를 위한 알고리즘인가’라는 질문을 던지게 만든다. 알고리즘은 중립적이지 않으며, 그 설계와 학습데이터에 따라 이용자의 정보 접근을 제한하거나 왜곡시킬 수 있기 때문이다.
2. 데이터는 누구의 것인가: 이용자 정보의 경계
AI가 작동하기 위해서는 막대한 양의 데이터가 필요하다. 도서관도 예외는 아니다. 대출 이력, 열람실 이용 시간, 검색어 기록 등은 디지털 환경에서 자동으로 수집되며, AI 알고리즘의 ‘연료’가 된다. 그러나 이러한 데이터는 본질적으로 이용자의 사적 정보와 맞닿아 있다. 특히 어린이, 청소년, 취약계층의 정보 이용 행태는 민감한 주제로 간주되어야 함에도, 이에 대한 명확한 윤리적 가이드라인은 부족한 실정이다. 더 큰 문제는 이러한 데이터 수집이 종종 이용자에게 명확히 고지되지 않거나, 동의 절차 없이 이뤄진다는 점이다. 도서관이 공공기관이기 때문에 더 투명하고 신중한 접근이 요구되며, 데이터의 소유와 활용 방식에 대한 재정의가 필요하다. AI 기술의 활용이 증가할수록, 이용자의 프라이버시와 권리를 보호하는 방향으로 시스템이 설계되어야 한다.
3. 알고리즘의 편향성과 공공성 사이
AI 알고리즘이 제공하는 추천 시스템이나 자동 분류 시스템은 편리함을 높이는 도구인 동시에, 이용자의 선택지를 좁히는 구조이기도 하다. 알고리즘은 과거의 데이터를 학습하는데, 이는 현재의 다양성과 새로운 시도를 반영하지 못할 수 있다. 예를 들어, 특정 주제나 저자의 도서가 많이 대출되었다는 이유로 비슷한 자료만 지속적으로 추천된다면, 소수자나 비주류 지식은 자연스럽게 배제된다. 이는 도서관이 추구해야 할 ‘정보의 다양성과 포용성’과 충돌한다. 공공도서관은 민주주의의 토대이자, 모든 이에게 평등한 지식 접근권을 보장하는 공간이다. 따라서 알고리즘 도입 시에는 단순한 효율성보다, 공공성·형평성·포용성을 고려해야 한다. 도서관이 기술을 받아들이되, 기술에 지배당하지 않기 위해선 사람 중심의 가치와 기준이 앞서야 한다.
4. 사서의 역할: 알고리즘을 해석하는 인간 중재자
AI 기술이 도입되면서, 도서관 내 사서의 역할도 변화하고 있다. 단순한 정보 제공자를 넘어, 알고리즘이 제안한 추천 목록이 가지는 편향을 점검하고, 특정 정보에 대한 과도한 집중을 완화시키는 중재자의 역할이 부각되고 있다. 이용자가 인공지능을 통해 제시받은 결과에 맹목적으로 따르지 않도록, 사서는 정보의 맥락과 출처, 대안 자료를 설명해주는 인간적 해석자로 존재해야 한다. 또한 데이터 윤리와 관련된 교육, AI 활용의 장단점에 대한 이용자 안내 역시 사서의 새로운 책무가 된다. 정보 격차가 기술 격차로 이어지지 않도록, 사서는 디지털 정보 활용 역량을 강화하고, 기술을 감시하는 감성적 리더십을 발휘해야 한다. 결국 도서관의 AI는 단순한 도구가 아니라, 사서와 이용자 모두의 ‘비판적 동반자’로 설계되어야 한다. 기술의 발전 속에서도 사람의 판단과 감수성이 중심에 있다는 사실을 잊지 않는 것이 중요하다.
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