AI 부정행위, 교육을 빠르게 붕괴시키는 심각한 위협

• 생성형 AI의 등장으로 학생들 사이에 부정행위가 급증하고 있음
• 많은 학생들이 ChatGPT 등 챗봇을 과제, 시험, 연구에 이용하여 학습 과정이 심각하게 훼손되고 있음
• 대학과 교수진, AI 감지기 등도 부정행위 탐지가 어려워 근본적인 대응에 한계를 보임
• AI 의존도가 높아지며 비판적 사고력과 자기주도적 학습 능력이 약화됨
• 교육과 평가 시스템 전반의 존재 이유와 교육의 본질적 가치가 재정립되어야 할 필요성이 제기됨

도입 및 배경

• 생성형 AI의 도입 이후, 학생들은 손쉽게 과제와 여러 평가를 AI에 의존하는 상황이 보편화됨
• 대표적 사례로 소개된 Columbia University의 Lee는 ChatGPT를 사용해 80% 이상의 과제를 해결하였으며, 이로 인해 인간성이 반영된 부분은 최소화됨
• Lee의 사례는 학업 성취보다는 인맥 형성이나 창업 등 네트워킹 목적이 대학 교육에서 더 중요한 동기가 되어가고 있음을 시사함
• Lee와 동료는 AI를 활용한 부정행위 도구를 개발하였으며, 이로 인해 대학의 징계까지 받게 됨
• 이처럼 학생들은 AI 활용을 도전이나 혁신, 생산성 증대로 인식하지만, 대학은 이를 부정행위로 간주하여 충돌이 발생함

AI 부정행위의 확산과 일반화

• 2023년 설문에 따르면 대학생의 90% 가까이가 ChatGPT를 활용해 숙제를 해결한 경험이 있음
• Generative-AI 챗봇은 노트 필기, 시험 대비, 요약, 에세이 작성 등 거의 모든 교육 과정에 깊이 침투하게 됨
• 학생들 사이에서는 AI 이용이 상식으로 받아들여지고 있으며, 이에 대한 비판적 인식은 점차 약화됨
• 일부 학생들은 AI에 과도하게 의존해 학습 의욕이나 자기주도 학습능력이 떨어지는 중독성 문제도 동반됨
• 대학은 부정행위 방지책으로 구술 평가, Blue Book 시험 등 다양한 방법을 사용하지만 실질적으로 통제가 어려운 상황임

교수진과 학교의 한계 및 대응

• 많은 교수들은 AI 탐지를 위해 다양한 기술적, 창의적 방법을 시도하지만, 2024년 연구에서는 97%의 AI 생성 과제가 탐지되지 않음
• AI 생성 텍스트 탐지기는 신뢰도가 낮으며, 신경다양성 학생이나 비영어권 학생들에게 오탐률이 높게 나타남
• 학생들은 AI 탐지기를 쉽게 속일 수 있는 우회 방법을 잘 파악하고 있음
• 일선 교수들은 AI 사용을 명확히 금지하지 못하고, AI 감지기의 한계와 정책 불확실성으로 인해 실질적인 제재가 쉽지 않음
• 대학 차원에서도 생성형 AI 시대에 맞는 정책적·철학적 재정립이 지연되고 있음

교육적, 사회적 우려

• AI와 함께 표면적인 학습 결과만 중시되고, 실제로 비판적 사고력과 문제해결력, 창의성 등 핵심 역량이 약화됨
• 일부 연구에서는 AI 의존이 학생들의 기억력, 문제해결 능력, 창의성 저하로 연결된다는 결과를 보고함
• 일선 교수와 연구자들은 인문학, 글쓰기 교육의 가치가 점차 퇴색되는 것을 심각하게 우려함
• 학생 개개인의 자기주도적 성장과 도전의 기회가 줄어들며, 사회 전체의 소프트 스킬 격차가 더 크게 벌어질 위험이 있음
• 장기적으로는 교육의 본질과 직업 세계에서의 역할, 인간의 고유성에 대한 근본적 의문이 제기됨

사례와 개인적 경험

• 대학생 Daniel은 ChatGPT 이용 경험을 통해 즉각적 지식 습득은 만족하지만, 직접 학습한 것과의 차이를 체감함
• 또 다른 학생 Mark는 AI가 과제 작성에 중요한 도구가 되었지만, 이것이 온전히 자신의 성취라고 느끼기 어렵다고 토로함
• 이러한 고민은 AI 작성 글을 받아들이는 기준, 과제의 의미, 타인과의 진정성 있는 소통 등에 혼란을 초래함

제도적·사회적 관점에서의 교육의 미래

• 교육 현장은 AI 부정행위의 만연으로 인해 실존적 위기에 직면하고 있으며, 교수진 사이에서도 사기 저하와 퇴사 고민이 잦아짐
• OpenAI 등 주요 기업의 입장은 AI가 ‘단어용 계산기’에 불과하다며, 전통적 평가 방식의 변화 필요성을 주장함
• AI의 빠른 발전 속도와 오픈된 접근성, 대학의 대응 지연으로 인해 교육의 질적 저하와 신뢰도 하락이 가속화됨
• 학생과 교원 모두 의미 있는 학습 경험의 상실, 노력 중심 성장 모델의 붕괴를 우려하고 있음
• 앞으로 AI가 인간의 사고와 수행 능력에 미칠 장기적 영향, 그리고 교육 시스템이 가져야 하는 철학적 가치에 대한 사회적 논의 필요성이 부각됨

마무리 및 기술 발전

• AI 피드백 도구 등장으로 학생의 과제를 AI가 평가하는 ‘AI 대 AI’ 평가 구조가 현실화되고 있음
• Lee는 학교 내 AI 부정행위 도구 개발 경험을 살려 Cluely라는 새로운 AI 실시간 피드백 플랫폼을 출시함
• Cluely는 컴퓨터 화면과 오디오를 감지해 실시간으로 AI 답변을 제시, 교육뿐 아니라 일상 상황(예: 데이트)까지 확대 적용을 시도함
• 이에 따라 Lee와 창업팀은 상당한 투자 유치와 함께 교육, 채용, 일상 등 다양한 영역에서 AI의 파급력을 체험하고 있음
• AI가 교육 실험 및 평가 전반을 재정의하는 과정에서 인간 고유 가치와 교육의 목적을 분명히 해야 할 필요성 증대됨