A 2017-ben kirobbant botrány világos példája annak, hogy "új normává" vált az adatok hatalma és az adatműveltség kellő ismeretének hiánya. A Cambridge Analytica nevű cég ugyanis a 2010-es években több millió Facebook-felhasználó személyes adatait beleegyezésük nélkül, politikai reklámozás céljából gyűjtötte össze.

Pozitívumként szolgálhat, amikor 2019-ben brit és finn, általános és középiskolai tanulók megtanulhatták, hogy mire jó az energiahatékonyság. Megismerhették, hogy az adatok személyes gyűjtése hozzájárul a meglévő adatok értelmezéséhez, amiben az adatműveltség is segítségükre volt.

Az adatműveltség (AI műveltség vagy MI írástudás néven) hosszú távon a mesterséges intelligencia műveltség egyik alapvető összetevője. Alkalmazása viszonylag egyszerű, ezért a kommunikáció megkönnyítésének kulcsfontosságú eszköze a könyvtárakban is, mivel kötődik az információs műveltséghez és a médiaműveltséghez is, így közös nyelvet kínál ahhoz, hogy hozzáférjünk az adatokhoz, amelyeket azután sokféle módon fel is használjunk.

A kutatóknak, könyvtárosoknak és a nagyközönségnek azonban meg kell tanulniuk, hogy az adatok csak részleges képet adnak egy-egy adott jelenségről vagy témáról. Könyvtárosként segítenünk kell felhasználóinkat, hogy proaktív módon és kritikai szemmel tudják nézni az adatműveltség működését. Ez megköveteli azt, hogy adatokat tudjunk azonosítani, gyűjteni, rendszerezni és elemezni.

Az AI műveltség segít abban, hogy képesek legyünk helyesen értelmezni adatokat, tanulni belőlük, továbbá rugalmas alkalmazkodással konkrét célok és feladatok elérésére felhasználni őket.

Olyan kompetenciákat kínál tehát, amelyek lehetővé teszik, hogy kritikai szemmel értékeljük a mesterséges intelligencia technológiák szerepét, hatékonyan kommunikáljunk és működjünk vele, továbbá eszközként használjuk online, otthon és munkahelyünkön. (KIT-összeállítás Koltay Tibor From data literacy to artificial intelligence literacy: background and approaches című cikkének alapján)