ISSN : 1229-2435
본 연구는 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI) 기술이 도서관 환경에 미치는 영향을 살펴보고 AI 시대에 도서관 정보서비스가 직면한 윤리적 도전과 과제(데이터 편향성 문제를 중심으로)를 심층 분석하고, 이를 극복하기 위한 도서관과 사서의 역할 및 도서관 정보서비스의 전략적 전환에 관한 제언을 제시하고자 방대한 문헌을 종합 분석하여 결과를 제시한 연구이다. 이를 위해 다음과 같은 세 가지 연구 질문을 제시하였다. 먼저 AI 기술이 도서관의 핵심 서비스를 어떻게 변화시키고, 이 변화 과정에서 발생하는 주요 윤리적 문제는 무엇인지 살펴보았다. 이후 AI로 인해 발생하는 데이터 편향과 같은 윤리적 문제점을 극복하기 위한 도서관과 사서의 전략적 역할에 대하여 분석하였다. 마지막으로 도서관 서비스 환경에서 AI 기술을 안정적으로 적용하기 위한 도서관과 정보 전문가의 전략 및 정책 방향을 제시하고자 하였다. 결론적으로 도서관은 AI 기술의 수동적 도입을 넘어 데이터 편향성과 같은 윤리적 문제를 해결하는 사회적 책무의 주체로 자리잡아야 하며 리터러시 교육의 다면화 속에 비판적 리터러시의 중요성이 강조되었다. 마지막으로 기술도입의 전 과정에서 명확한 가이드라인 수립과 알고리즘 감사 절차를 포함하는 윤리적 거버넌스 체계 마련을 핵심적으로 강조하였다.
This study examines the impact of Artificial Intelligence (AI) technologies on library environments and provides an in-depth analysis of the ethical challenges and issues—particularly data bias—that library information services face in the AI era. By synthesizing and critically reviewing a broad body of literature, the study offers insights into the roles that libraries and librarians must assume to address these challenges and presents recommendations for the strategic transformation of library information services. The research addresses three key questions: (1) how AI technologies are transforming core library services; (2) what ethical issues emerge throughout this transformation; and (3) how to present strategic and policy directions for the stable implementation of AI technologies in library service environments. Based on this analysis, the study proposes directions for the strategic role transition of libraries and information professionals to ensure the responsible and stable integration of AI technologies into library service environments. The findings emphasize that libraries must move beyond the passive adoption of AI and position themselves as responsible agents in addressing ethical issues arising from AI-driven systems. The study highlights the growing importance of critical literacy within increasingly diversified literacy education frameworks and underscores the need for a comprehensive ethical governance structure - including clear guidelines and algorithmic auditing procedures - across all stages of AI implementation.
