**기자**: 이게 컨닝을 하냐 마냐의 문제가 아니라, 학습에 AI 활용하는 거 자체는 막을 수 없는 흐름 같은데, 그렇다면 언제 활용을 할 것이며 언제는 활용하지 않을지를 논의해야 하는 거 아닌가 생각이 들더라구요. 교수님께서는 컨닝 논란은 어떻게 보셨을까요?
**나**: 그건 맥락이 다른 거 같애요. AI를 쓰건 애들이 검색을 해서 답을 하건 별로 다르지 않잖아요. 그건 시험 보는 환경에 더 관련되는 거 같구요. 몇 분이 지적한 것처럼, 대학에서 600명 이렇게 엄청 대형강의를 운영하는 거 자체가 문제라고 보구요. 본질은 그거죠, 적은 비용으로 많은 학생들을 형식적으로 교육한다. 근데 그런 교육이 대학에서 이루어지는 게 과연 적절하냐, 대학교육의 목적이 뭐냐, 목표가 뭐냐? 학점 주고 졸업시키는 거면 그건 6600명이 아니라 무크에서도 다 할 수 있는 일이죠. 지금 방식은 한 마디로 방향 상실인데, 뭐냐면 산업화 시대 때 시행했던 교육, 요점은 외국에서 선진국 지식과 기술 갖고 와서 4년 동안 훈련시켜서 평생 은퇴할 때까지 써먹을 수 있는 상황에서의 교육 방식을 유지하고 있다는 생각이 들구요. 시대에 전혀 맞지 않는 거죠. 제가 생각할 때는 앞으로 대학에서 배운 지식이 졸업한 후에 5년 쓰일지 그런 상황에서 학생들에게 길러줘야 할 교육의 핵심이 과연 그런 단기적인 기술이냐 아니면 졸업해서도 스스로 배울 수 있는 학습 능력 아니면 재교육 받을 수 있는 능력이냐, 이런 것들을 고민해야 하는 상황인데, 대학은 여전히 산업화시대의 타성을 버리지 못했다는 생각이 들더라구요.
**기자**: 그러면 최근에 그 논란 있고서 교육부도 그렇고 대학도 그렇고 언론도 그렇고, AI 윤리나 AI 가이드라인을 만들어야 한다는 얘기로 결론들이 나는 것 같은데.
**나**: 택도 없습니다. 대학에서 과연 20명 넘는 학생을 놓고 하는 교육이 적절하냐, 이런 걸 질문해야 해요. 왜냐면 아까 말씀드린 목표를 이루려면 결국 맨투맨으로 교수하고 조교들 붙어서 트레이닝 시키는 수밖에 없다고 보거든요.
**기자**: 어떤 학문이든 간에요?
**나**: 공통되는 부분이요. 학문별 특성은 예를 들면 3-4학년 때 가르친다 쳐도, 최소한 1-2학년 때 기본으로 갖춰야 할 것들이 있는데, 지금 교양이란 이름으로 이루어지는, 잘 안 되고 있는 부분이죠. 왜냐면 교양은 지금 물탄 전공이라는 식으로만 이해되니까요. 대학들이 노력은 하는데, 이른바 교양 학부 뭐 이런 쪽에 예산과 인력을 안 주잖아요. 그러니까 지지부진하죠.
**기자**: 그러면 최근에 정부에서 ‘모두를 위한 AI’ 이런 정책도 발표하는 것을 보면, 우리가 어떻게 활용할 건가로만 논의가 되게 빠르게 흘러가는 것 같더라구요. 그렇게 가는 거에 대해서는 어떻게 봐야 할까요?
**나**: 한마디로 교육부 영역을 과기정통부가 이끌어가는 거 같아요. 제가 볼 때 AI의 쓸모가 교육 영역에서 그다지 크지 않다고 보거든요. 그보다는 앞으로 기술자가 될 사람들 쪽은 상당히 쓸모가 있다고 보고요. 근데 AI 교육받는 학생들은 반반이잖아요. 이른바 이공계 아니면 비공학계. 비이공계 사람에게 AI가 무슨 쓸모가 있는지, 무슨 도움이 될지를 연구하지 않고, 공학을 표준으로 삼아서 다른 학문 영역에 다 적용해버리는 게 아닌가 하는 생각이 크게 들어요. 실제 저는 철학을 하는데, 인문학 하는 분들에게 도대체 무슨 쓸모가 있는지 모르겠단 얘기가 실제 나오거든요. AI로 해보긴 하는데 해봤자 별게 안 나오는 거죠. 뭔가 연구성과에 보탬이 되야 하는데, 되게 적어요. 공학하는 분들한테는 꽤 클 수 있다고 봐요.
**기자**: 공학하는 분들한텐 왜 클 거라고 예상하세요?
**나**: 그분들이 코딩해야 하는 것들이 많잖아요. 그리고 통계 처리 같은 부분에서도 도움이 될 수 있다고 보거든요. 인문학에서 통계 처리라든지 코딩이 필요하냐 하면 5프로도 안 될 거예요. 그렇다면 우리한테는 예를 들면 AI 교육에 사용될 예산의 일정 부분을 다른 형태로 교육과 연구 지원을 해주는 식으로 접근해야 하는데, 그런 거 전혀 없이 우리한테도 AI 무조건 써서 결과 내라는 식의 접근을 해오는 거죠.
**기자**: 실제로 어떤 사업들이 생겨나는 건가요?
**나**: 아니요, 로운 사업이 아니라 기존에 한국 연구 재단 중심의 R&D 사업 있잖아요, 그쪽 프로그램들이 공모할 때 AI를 사용하라는 형식으로 지원하라고 안이 나오고 하는 거죠. 우리는 거기에 맞춰갈 수밖에 없는데, 실제 그것이 성과 향상에 도움이 될지는 전혀 짐작도 안 되는 거죠.
**기자**: 성과 향상 얘기를 해주셔서 생각난 게, 학생들한테 컨닝 사태 이후에 교육이랑 학습하는 데 있어서 AI를 잘 활용하고 있느냐, 이게 진짜 도움 된다고 느끼냐를 좀 물어봤을 때, 자기들은 굉장히 효율적으로 사용하고 있다, 그래서 AI를 과제할 때 쓰거나 공부할 때 쓴 다음에 남는 시간에는 다른 걸 더 공부할 수 있거나 다른 걸 할 수 있기 때문에 굉장히 효율적이라고 느낀다고 얘기하는데…
**나**: 거짓말이죠. 숙제를 AI로 처리한다는 거잖아요. 그럼 애들이 남는 시간에 뭐 할 거 같애요? 과제를 처리하는 거는 학점 따기 위해서요. 단지 학점을 뽑아내서 나머지 시간에 취업 준비를 한다든지 취업에 도움이 되는 다른 뭔가를 한다는 뜻이지, 역량 향상에 도움이 되는 뭘 한다는 건 아니죠. 과거에는 취업 준비와 학점 따는 게 서로 마찰을 빚었다면, AI가 등장한 후로 이제 학점은 공짜로 따고 취업 준비에 노력을 기울여서 뭔가 다른 성취를 하겠다는 취지죠.
**기자**: 그러면 인지능력을 더 향상시키는 데는 도움이 안 된다는 걸까요?
**나**: 전혀 아니죠. 제가 최근에 쓴 논문이 있는데, 미국 사례 엄청 많거든요. 지금 거의 교육이 망하고 있어요. 실제 교육 현장에 있는 분들이 다 울고 있어요.
**기자**: 왜 그런 걸까요?
**나**: 한국처럼 기본적으로 AI 치팅이 일상화 돼 있고요. 시험 때뿐 수업 시간마다 내주는 과제도 다 AI 시켜서 해요. 과제나 시험을 통해 애들한테 뭔가 길러줄려고 했던 부분이 있는데, 그게 완전히 퇴보하는 방향으로 가고 있는 거죠.
**기자**: 제가 학생들 취재하면서 조금 아리까리했던 게… 제가 취재한 사례 한 번 말씀을 드려보면… 독후감을 쓰는 수업인데 교수님께서 과제를 써오라고 안 하고 강의실에서 쓴다는 거예요. 수업 시간 안에 책을 읽고 그걸로 발표하는 활동들은 이미 다 했던 거고, 다음 주에 와서 독후감을 써보자 한 건데, 한 학생이 집에서 AI랑 같이 개요를 짜서 독후감을 쓴 다음에 그걸 외워서 강의실 와서 쓴 거예요. 그 교수님께서는 이걸 부정행위로 처리는 안 하셨고 그런 과정들이 있었는데, 그 학생한테 물어봤을 때 외워서 오면은 자기 거 같냐고 물어봤을 때 엄밀히 말하면 자기가 개요도 같이 짜고 거의 다 자기가 쓴 거다시피 했기 때문에 자기는 부정행위라곤 생각을 안 한다고 얘길 하더라고요. 그런데 교수님(‘나’)께서 다른 인터뷰에서 글쓰기를 4가지 과정으로 나눠서 설명해주신 걸 봤었거든요. 그 과정 중에 하나라도 AI의 도움을 받았으면 그건 AI가 쓴 거라고 봐야 할까요? 그 구분과 선을 어디에 그어야 하는지 아리까리 했어요?
**나**: 저는 도움 받을 수 있다고 생각해요. 글쓰기에서 최종 결과물을 내는 문제는 부차적이에요. 기자님 글 써보셨으니까 아시겠지만, 글쓰는 과정이 되게 중요하잖아요. 글쓰는 과정에서 배우는 게 많고, 결과물은 어떻게 보면 그 과정의 부산물 비슷하게 나오는 거죠. 중요한 건 그 과정이 충실하게 이루어졌느냐, 조사도 하고 종합도 하고 요약도 하는 과정이 충실하게 이루어졌느냐 아니냐죠. 결과적으론 그 과정에서 얼마나 머리를 괴롭혔느냐, 뇌를 괴롭혔느냐, 그만큼이 자기한테 남는 거 같애요. MIT에서 나온 연구 결과를 보면, 그런 괴로운 과정이 있으면 그 글을 자기가 썼다는 애착이라든지 기억 정도가 굉장히 높아요. 그렇지 않은 경우에는 점점 떨어지는 거죠.
**기자**: 경향 포럼에서 들려주신 그 MIT 랩 논문, 이런 연구가 한국에도 있을까요?
**나**: 아직은 없는데, 조사하면 할수록 다 똑같은 결과가 나올 거 같아요. 머리를 안 쓰면 뭐가 그 안에서 게 생겨날 리가 없거든요.
**기자**: 그러면 AI한테 프롬프트 질문을 어떻게 할지 골머리를 쓰면 그 정도는 머리를 쓴다고 볼 수 있는 걸까요? 어느 수준까지 대학 교육이 해줘야 할까요?
**나**: 검증 능력 같아요. AI가 답변 준 거, 좋아요. 그런데 내용이 분명히 틀린 게 있으니까, 그걸 자기가 검증해 내면 된다고 봐요. 그러기 위해서는 결국 논문 검색하고 중요한 책들 검색하고, 그런 방향으로 갈 수밖에 없어요. 그러니까 전통적인 방법하고 뭐가 다른가요? 조끔 다르죠. 전에는 백지에서 시작하는 거니까, 뭐를 해야 할지조차 모르는 채로 시작할 수밖에 없었죠. 지금은 뭔가 AI가 그림을 그려준 거에서 시작하는 거죠. 그러나 마무리는 논문 검색이죠.
**기자**: 검색하고 선행연구 보면서 고민하는 것은 내가 직접 해야하는 것들이니까요.
**나**: 결국은 그렇죠. 그리고 AI 요약도 믿을 수 없거든요. 출처를 직접 한 줄씩 봐야 해요.
**기자**: 지금은 그렇게 직접 보지 않잖아요?
**나**: 전혀 없죠. 그걸 해야 하는 거죠. 직접 검증하라고 대학에서 교수들이 강조해야 하고 그걸 못하면 학점 못 준다고 하는 수밖에 없죠. 아까 지필 얘기했는데, 또 하나가 구술이에요. 최근에 애들이 써온 걸 물어보면, 자기가 썼으면 답을 하는데 아니면 답을 못해요. 하지만 600명 강의에서 무슨 구술시험이에요? 한 20명이면 할 수 있어도. 이게 바뀌어야죠.
**기자**: 결국 한국 교육 시스템이 고질적으로 갖고 있던 문제가 AI 확산을 기점으로 해서 드러나는 문제인 거네요. 생성 AI를 쓰든 말든, 우리가 좋은 평가 하려면 구술 평가 쪽으로 가야 했는데…
**나**: 핑계를 잘못 댄 거죠. 또 어려운 문제가 있습니다. 교육비의 절대 금액인데, 한국이 미국보다 5분의 1에서 10분의 1밖에 안돼요. 그러니까 투자를 못해요. 대학도 어려움이 있긴 해요. 그러나 본질적 방향을 어떻게 잡아야 할진 분명하죠.
**기자**: 구술 외에 구체적인 뭐 방법론 같은 거를 더 생각해본 적이 있으실까요?
**나**: 교육이 전통적으로 해왔던 평가 방식이면 충분하다고 봐요. 지필 보고 구술 보고. 예전에 제가 대학원 갈 때 다 그렇게 시험 봤거든요. 그렇게 해야 맞는 거죠. 비용 문제 때문에 못하고 있을 뿐이죠. 비용 문제는 등록금 문제랑도 관련되고요. 그러니까 정부에서 AI에 투자해서 교육에 써라고 하는 거보다는 교육에 쓸 수 있는 돈을 직접 지원하는 형태가 지금 상황상 필요한 거죠. 세금을 교육에 어떻게 잘 쓰느냐의 문제죠.
**기자**: 평가할 때는 그렇게 하더라도, 예를 들어서 뇌가 계속 활성화되려면 한 학기 수업하는 동안 수업하고 학습하는 전 과정에서 내 뇌를 더 쓰는 방법을 이용해야 하잖아요? 학생들이 수업 시간에는 AI를 안 쓰더라도 혼자 공부할 때 과거보다 AI를 더 많이 의존하게 된다면, 인지능력이 MIT 연구처럼 떨어지게 되는 거는 불가피한 걸까요?
**나**: 그걸 막아야 하고, 교육이 막아야죠. 구체적인 방법이 뭘진 더 고민해야겠지만, 기본적으로 실제로 직접 읽고 쓰는 시간을 많이 갖게끔 하는 수밖에 없는 거 같아요. 학생들이 수업시간에 강의 녹음해서 AI로 요약한 강의 노트만 읽어요. 수업 시간에는 딴짓하면서. 그럼 뭐가 되겠어요?
**기자**: 그걸 어떻게 막을 수 있을지, 학교를 가보니까 너무 막막하더라고요.
**나**: 지금 미국도 마찬가지고요. 제가 읽은 여러 외국 글들 보면 암담한데, 전 아주 전통적인 방식을 쓰는 수밖에 없다고 봐요. 종이책 읽고, 종이와 연필로 하던 작업을 어떻게 현대화 하느냐의 문제죠. 이건 학문 분야와 상관없이 모두에게 공통된 지점이에요. 대학에서 길러야 할 능력이 뭐냐를 분명히 해야 해요. 학점 주는 제도, 기관으로의 대학은 이제 아닌 거죠.
**기자**: 초중등에서도 AI 엄청 강조를 하고 있잖아요.
**나**: 실제로 선생님들은 현장에서 엄청 문제의식이 많아요.
**기자**: 아이들한테 AI를 어떻게 활용할지 가르치는 것도 있는데, 실제로 교사들이 수업 할 때 에듀 테크나 AI를 이용한 서술-논술형 채점도 있잖아요. AI가 채점하는 게 가능하다고 보세요?
**나**: 그건 의미가 없죠. AI에게 채점을 왜 시켜요? 아이들 점수 매기려고 채점하는 게 아니잖아요! 예를 들면 아이들은 서툴게 말 안 되는 글을 써요. 그럼 선생님이 ‘아, 얘가 이런 생각을 하면서 글을 썼는데 이 대목이 연결이 안 됐구나’ 하며 그런 걸 하나씩 이어주는 거예요. AI는 그런 건 못하죠. 앞으로도 못할 거 같아요. 이건 마음이 통해야 뭔가 서로 주고 받고 하면서 발전 시켜줄 수 있는 건데, 지금 AI가 글을 채점한다는 게 그런 건 아니잖아요.
**기자**: 제가 초등학교 선생님이 시연하는 거를 보고 왔었거든요. 선생님이 학생이 쓰는 짧은 글을 AI한테 돌려요. 평가 기준을 선생님 본인이 AI한테 입력한 다음에 그 채점 기준에 맞춰서 AI가 점수를 내주더라고요. 그리고 잘 한 점, 보완할 점도 선생님이 넣은 기준에 따라서 얘기를 써줘요. 그 선생님은 이전보다 글 한 편씩 공들여 봐야 하는 시간이 줄어드니까, 앞으로 이 학생한테 뭐가 필요한지 피드백을 줄 시간이 더 생겼다는 거예요. 한편으로는 어떤 말씀인지 알겠는데, 그래도 선생님이 있는 이유가 글을 처음부터 끝까지 한 번 다 읽어보고, 방금 얘기해주신 것처럼 그 얘가 이런 생각을 하면서 썼는데 이 부분이 비었구나를 도와줘야 하는 거 아니냐 물었더니, 그 선생님은 지금 AI 채점을 활용하더라도 그게 충분히 된다고 느끼시는 것 같더라고요. 그런 거를 어떻게 봐야 할까요? 무작정 쓰지 말라고 할 수도 없는 것 같은데, 교수님께서는 여전히 비어있는 부분이 있다고 보시는 걸까요?
**나**: 많이 비었다고 봐요. 대면으로 일대일로 할 수 있는 고유한 영역들이 있는데, 그걸 기계를 도입해서 뭉개고 간다는 느낌이에요. 제도를 바꾸려면 대조군을 설정해서 비교 연구를 먼저 해야죠. 반 년 정도 연구를 진행해서 나중에 AI를 이용해 가르친 학생이 글쓰기 솜씨가 얼마나 더 나아졌는지, 비슷한지, 뒤처졌는지를 비교하는 연구가 더 필요하죠. 도입이 시급한 게 아니죠.
**기자**: 부작용이 있을 수도 있으니까요.
**나**: 교육적인 효과도 생각해야죠. 부작용이 없더라도 발전 정도가 절반밖에 안 되면, 그걸 쓰면 안 되겠죠.
**기자**: 어떤 게 비게 될까요?
**나**: AI의 언어는 되게 거칠어요. 한마디로 평균에 수렴돼있어서 뾰족한 것들을 무시하고 버려요. 사람은 오히려 정반대 경향이 있어요. 아이가 쓴 글에서 뾰족한 것들이 연결이 안 됐으면, 교사는 그걸 보고 잘 연결시킬 수 있게 도와주는 거죠. 그러면 뾰족한 생각들, 튀는 생각들을 살릴 수 있죠. 이것도 선생님들이 업무 부담이 너무 크다 보니까 이런 도구를 필요로 하는 문제에서 오는 거죠. 교사 증원과 행정 업무 축소처럼 아주 오래전부터 얘기됐던 방향으로 안 가고, 왜 그 돈으로 기계를 구입하냐가 불만인거죠.
**기자**: 말씀 나누셔서 감사드려요.
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