딥페이크 만드는 건 남학생, 배움이 더 풍부한 건 여학생 — UNSW 젠더 AI 리터러시 연구·美 K-12 연방법·2026 교육 입법 트렌드 완전 분석

UNSW 연구(arxiv 2606.14718) — 딥페이크 제작은 남학생, 학습 성과는 여학생

Jake Renzella, Christian Bergh, Natasha Banks, Alexandra Vassar 등 UNSW 연구팀이 작성한 논문 「Gender Differences in AI Literacy Workshop Outcomes and Deepfake Engagement」(arXiv 2606.14718, 2026년 6월 게재)는 호주 공립 공학 중고등학교 2곳에서 진행된 AI 리터러시 워크숍 데이터를 분석한 연구입니다. 사전 설문에 199명(N_pre = 199), 사후 설문에 136명(n_post = 136)이 응답했으며, 대상은 7학년·8학년·10학년 학생들입니다. 워크숍은 하루 종일(full-day) 진행되었으며, AI의 원리, 사회적 영향, 딥페이크 인식 및 안전, STEM 진로 탐색 등을 다루는 커리큘럼으로 구성됐습니다. 연구의 핵심 발견은 워크숍 전 젠더 간 차이에서부터 시작됩니다. 남학생은 AI·컴퓨터과학·공학 등 세 STEM 영역 모두에서 진로 관심도가 통계적으로 유의미하게 높았습니다. 반면 여학생은 AI를 학교 과제에 활용하거나 AI로부터 조언을 구하는 빈도가 남학생보다 유의미하게 높았습니다. 즉, 남학생은 AI를 '커리어 목표'로 바라보는 경향이 강하고, 여학생은 AI를 '실용 도구'로 더 적극 활용하는 양상이 나타났습니다. 딥페이크 행동 측면에서는 남학생이 딥페이크를 만들거나 공유한 경험이 통계적으로 유의미하게 더 많았습니다. 이는 딥페이크 생성 및 유포 행위가 남학생에 집중되어 있다는 점에서, 딥페이크 안전 교육의 주요 대상 그룹 설정에 중요한 시사점을 제공합니다.

워크숍 이후의 결과는 더욱 주목할 만합니다. 남녀 학생 모두 AI 지식이 향상됐지만, 여학생이 보여준 역량 향상의 폭과 깊이는 남학생을 압도했습니다. 연구팀이 '더 풍부한 역량 향상 프로파일(richer profile of gains)'이라 표현한 이 현상은 구체적으로 세 가지로 나타납니다. 첫째, 여학생은 더 광범위한 개념적 이해 향상을 보였습니다. AI가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 사회에 어떤 영향을 미치는지에 대한 이해가 워크숍 전후로 더 크게 넓어졌습니다. 둘째, 여학생은 AI 관련 자신감이 유의미하게 높아졌습니다. 워크숍 전에는 남학생 대비 AI 자신감이 낮았지만, 워크숍 후에는 그 격차가 좁혀졌습니다. 셋째, 여학생의 AI·컴퓨터과학 분야 진로 관심도가 의미 있게 증가하여 STEM 젠더 격차가 부분적으로 좁혀졌습니다. 이는 단 하루의 워크숍이 수년에 걸쳐 형성된 젠더 격차를 일정 부분 교정할 수 있음을 보여주는 결과입니다. 연구팀은 이러한 결과를 바탕으로 두 가지 핵심 권고안을 제시합니다. 하나는 '젠더 반응형 AI 커리큘럼(gender-responsive AI curricula)'의 필요성입니다. 남학생에게는 딥페이크 안전 교육과 윤리적 책임 의식을 강화하는 내용이, 여학생에게는 AI 자신감과 STEM 진로 탐색을 지원하는 내용이 특히 중요하다는 것입니다. 다른 하나는 심지어 하루짜리 단기 워크숍도 젠더 간 격차를 좁히는 데 효과적이라는 점에서, 접근 가능한 단기 교육 개입을 학교 교육과정에 적극 통합해야 한다는 권고입니다.

딥페이크 행동 격차가 말하는 것 — 왜 남학생은 더 많이 만들고 덜 배우는가

남학생이 딥페이크를 더 많이 만들고 공유한다는 사실은 단순한 통계치를 넘어 복합적인 사회문화적 맥락을 반영합니다. 이 연구 결과는 다른 국가들의 실태 조사와도 일관성 있게 맞닿아 있습니다. 한국 경찰청 통계에서 딥페이크 성범죄 피의자의 68.6%가 10대이며 그 가운데 남학생이 압도적으로 많다는 점, 영국 인터넷감시재단(IWF)의 분석에서 비동의 합성 이미지 제작의 주요 행위자가 10대 남학생인 경우가 반복 확인된다는 점이 맞닿아 있습니다. 첫 번째 설명 틀은 '놀이로서의 딥페이크'입니다. 많은 남학생에게 딥페이크 제작은 기술적 호기심과 게임적 재미가 결합된 행위로 인식되며, 피해자에게 미치는 영향에 대한 공감 능력과 결부되지 않는 경우가 많습니다. UNSW 연구에서 남학생은 워크숍 전에 이미 AI 관련 경험과 자신감이 높았지만, 그것이 윤리적 판단력의 향상으로 이어지지는 않았습니다. 두 번째 설명 틀은 '기술 역량과 윤리 역량의 분리'입니다. 남학생은 기술 도구 사용 경험이 많지만, 그 도구가 타인에게 미치는 영향에 대한 인식이 부족합니다. 반면 여학생은 AI를 실용적 도구로 활용하는 과정에서 사회적 맥락과 윤리적 차원을 자연스럽게 고려하는 경향이 있습니다. 세 번째 설명 틀은 '사회적 보상 구조'입니다. 남학생 집단에서 딥페이크를 만들어 공유하는 행위가 동료 집단 내 지위나 재미로 인정받는 비뚤어진 사회적 보상이 작동할 수 있습니다. 이 보상 구조를 해체하지 않으면 어떤 기술 교육도 행동 변화로 이어지기 어렵습니다.

UNSW 연구의 중요한 함의 중 하나는 '워크숍 효과의 젠더별 비대칭'이 단순히 여학생이 더 잘 배운다는 것이 아니라는 점입니다. 남학생은 이미 AI에 대한 높은 친숙도와 자신감을 가지고 워크숍에 참가했기 때문에, 지식 습득 면에서의 순증가폭이 여학생보다 작을 수 있습니다. 이른바 '천장 효과(ceiling effect)'입니다. 그러나 딥페이크 안전에 대한 태도 변화나 윤리적 인식 향상은 지식 향상과 다른 차원의 개입이 필요합니다. 연구팀은 딥페이크 안전 교육이 남학생에게 특히 집중되어야 하며, 단순 지식 전달이 아닌 공감 교육·시나리오 기반 윤리 토론·피해 사례 직접 학습 등의 방법이 함께 사용되어야 한다고 권고합니다. 이러한 접근은 '공감 격차(empathy gap)'를 좁히는 것이 목적입니다. 딥페이크가 피해자의 삶을 어떻게 무너뜨리는지를 남학생이 피해자의 시각에서 이해할 수 있도록 설계된 교육이 필요하다는 것입니다. 연구팀이 추가 연구의 필요성으로 지적한 것도 이 지점입니다. 단기 워크숍이 딥페이크 제작·공유 행동 자체를 감소시켰는지는 이 연구의 범위를 벗어납니다. 행동 변화까지 측정하는 장기 추적 연구가 필요하며, 공감 교육 모듈의 효과성을 별도로 검증하는 연구도 요청됩니다.

美 연방 K-12 AI 리터러시 법제화 — H.R.8747과 LIFT AI Act의 구체적 내용

2026년 5월 12일 미국 하원에서 H.R.8747 「K-12 AI Literacy and Readiness Act of 2026」이 발의됐습니다. Fine 하원의원이 발의한 이 법안은 교육위원회로 회부된 상태입니다. 법안의 핵심은 명확합니다. 기존 연방 교육법(ESEA) 하의 연방 교육 재원을 AI 리터러시 교육과 AI 관련 교사 전문 연수에 사용할 수 있도록 명시적으로 허용하는 것입니다. 법안은 새로운 연방 지출을 창설하지 않고, 모든 학교에 AI 수업을 의무화하지도 않으며, 전국적으로 통일된 커리큘럼을 규정하지도 않습니다. 즉, 기존 교육 예산의 사용 범위를 확장하는 방식으로 교사 AI 전문성 개발과 학생 AI 리터러시 교육을 사실상 연방이 승인하는 구조입니다. 상원에서는 같은 해 Adam Schiff 상원의원(민주, 캘리포니아)과 Mike Rounds 상원의원(공화, 사우스다코타)이 양당 공동으로 「LIFT AI Act(Literacy in Future Technologies Artificial Intelligence Act)」를 발의했습니다. Tom Kean Jr. 하원의원(공화)과 Gabe Amo 하원의원(민주)이 하원 동반 법안을 발의했습니다. LIFT AI Act는 AI 리터러시를 K-12 교육의 핵심 역량으로 공식화하고, AI 리터러시 교육 지원에 연방 보조금을 투입하는 내용을 담고 있습니다. 이 법안에 OpenAI·Google·Microsoft 등 빅테크 기업들이 명시적 지지 의사를 밝혔습니다. 이는 AI 리터러시 교육이 더 이상 교육계만의 의제가 아니라 산업계와 정치권이 공동으로 추진하는 국가적 우선 과제로 부상했음을 보여줍니다.

연방 입법과 함께 주 차원에서도 2026년은 AI 교육 입법의 기록적인 해가 되고 있습니다. FutureEd(조지타운대 교육정책센터)의 2026 주별 AI 교육 입법 추적 보고서에 따르면, 올해 미국 내 20개 이상의 주에서 AI 관련 교육 법안이 발의되거나 입법화됐습니다. 이미 AI 교육 관련 법을 제정한 주에는 메릴랜드·아이다호·앨라배마·캘리포니아·미시시피·오하이오·오클라호마·오리건·유타·버지니아·워싱턴 등이 포함됩니다. 주별 접근 방식은 다양합니다. 하와이 H.B. 2466은 잘못된 정보, 딥페이크, 정신 건강, 책임 있는 디지털 행동을 다루는 전주(全州) K-12 소셜미디어·AI 리터러시 커리큘럼 개발을 지시하는 내용입니다. 뉴멕시코 H.B. 330은 AI 윤리를 컴퓨터과학 선택과목으로 제공하도록 요구합니다. 사우스캐롤라이나에서는 학교에서의 AI 교육 사용에 앞서 부모의 서면 동의(opt-in)를 요구하는 법안이 논의되고 있어, AI 교육 확대와 부모 통제권 사이의 긴장을 보여줍니다. MultiState의 분석에 따르면 2026년 주별 AI 교육 입법의 세 가지 핵심 트렌드는 AI 리터러시 의무화, AI 윤리 교과 통합, AI 콘텐츠 표시 및 딥페이크 대응 정책입니다. 학교 현장에서 딥페이크 사이버불링이 증가하는 현실에 대응해 학교 정책·교사 연수·학생 교육 세 축을 동시에 강화하려는 방향입니다. 사우스캐롤라이나 찰스턴 카운티 교육청은 2026년 7월 'AI for Education 재단'과 협력해 전 교직원 대상 AI 활용 교육 심포지엄을 개최했습니다. '안전하고 윤리적이며 효과적인' 프레임워크로 설계된 이 연수는 2026-27 학년도부터 교사와 학생 모두를 위한 AI 리터러시 교육을 시작하기 위한 준비 과정이었습니다.

한국 청소년 AI 리터러시 교육에 주는 시사점 — 젠더 반응형 설계가 핵심

UNSW 연구 결과는 한국의 현실과 특히 강하게 공명합니다. 경찰청 통계에 따르면 딥페이크 성범죄 피의자의 68.6%가 10대이며, 이 가운데 남학생이 압도적 다수를 차지합니다. 2024년 텔레그램 딥페이크 성착취물 사태 이후 경찰 수사에서 드러난 피의자 패턴도 UNSW 연구의 남학생 딥페이크 행동 집중 현상과 정확히 일치합니다. 한국 교육부는 2026년 AI 디지털교과서를 도입하고 정보교육을 필수화하는 방향으로 교육과정을 개편했지만, 딥페이크 안전 교육과 젠더 반응형 커리큘럼 설계는 아직 구체적인 정책 청사진이 부재한 상황입니다. UNSW 연구가 한국 AI 리터러시 교육에 주는 첫 번째 시사점은 '딥페이크 안전 교육의 주요 대상을 남학생으로 명확히 설정'해야 한다는 것입니다. 현재 한국의 디지털 성범죄 예방 교육은 '피해자 보호'와 '신고 방법'에 집중되어 있어, 잠재적 가해자인 남학생을 대상으로 한 윤리 교육과 공감 교육이 상대적으로 약합니다. 두 번째 시사점은 '단기 집중 워크숍의 효과성'입니다. UNSW 연구는 하루짜리 워크숍이 여학생의 AI 자신감과 STEM 진로 관심도를 의미 있게 높일 수 있음을 보여줬습니다. 한국에서도 방과 후 활동, 창의적 체험활동(창체) 시간, 동아리 활동 등을 활용해 딥페이크 안전 워크숍을 운영하는 것이 가능하며, 추가 교과 시간 없이도 효과를 낼 수 있습니다.

세 번째 시사점은 '여학생을 위한 AI 자신감 교육'의 필요성입니다. UNSW 연구에서 워크숍 전 여학생은 남학생보다 AI 자신감이 낮았지만, 교육 후 이 격차가 좁혀졌습니다. 한국에서도 정보·AI 관련 교과에서 여학생의 참여율과 자신감이 남학생보다 낮은 경향이 있으며, 이는 AI 분야 여성 인재 부족으로 이어집니다. 단기 워크숍이 이 격차를 좁힐 수 있다는 실증 결과는 학교 AI 교육 정책 설계에 중요한 근거를 제공합니다. 네 번째 시사점은 '공감 교육의 필수화'입니다. 딥페이크 피해자의 경험을 직접 다루는 스토리텔링, 역할 전환 시뮬레이션, 피해자 진술 기반 학습 등의 방법이 남학생 대상 딥페이크 예방 교육에 통합되어야 합니다. 현행 성교육이나 사이버폭력 예방 교육에서 딥페이크 관련 모듈을 명시적으로 포함하고, 남학생 특화 공감 교육 요소를 추가하는 방향의 커리큘럼 개선이 필요합니다. 마지막으로, 미국의 H.R.8747과 LIFT AI Act가 보여주듯이 AI 리터러시 교육은 교육 당국만의 과제가 아닙니다. 정부·기업·시민사회가 협력하는 다층적 추진 체계를 구축해야 합니다. 한국에서도 교육부·방통위·경찰청·시민단체가 공동으로 학교 딥페이크 안전 교육 표준 모듈을 개발하고, 교사 연수와 학생 교육을 동시에 강화하는 국가 차원의 대응 체계 마련이 시급합니다.

출처 및 참고 자료

본 기사는 다음 자료를 바탕으로 작성됐습니다. ① Renzella et al. — Gender Differences in AI Literacy Workshop Outcomes and Deepfake Engagement, UNSW (arXiv 2606.14718, 2026.06). ② Congress.gov — H.R.8747, K-12 AI Literacy and Readiness Act of 2026 (119th Congress, 2026.05.12). ③ Schiff Senate — Sens. Schiff, Rounds Introduce Bipartisan LIFT AI Act (schiff.senate.gov, 2026). ④ FutureEd — Legislative Tracker: 2026 State AI in Education Bills (future-ed.org, 2026). ⑤ GovTech — Students Create National Framework for AI in Schools (govtech.com, 2026.08). ⑥ MultiState — AI in Education Legislation: 2026 State Policy Trends (multistate.us, 2026).