AI 숙제 머신 시대의 교육 도전기

• 최근 AI 숙제 머신으로 인한 교육계의 도전이 증가함
• 학생들은 ChatGPT 같은 생성형 AI를 사용해 과제 부정행위에 쉽게 접근함
• 교육자들은 AI 활용이 실제 학습과 사고 과정 단절로 이어질 수 있음에 우려를 표함
• 학교 현장에서는 AI 사용을 제한하거나 아날로그 방식(필기 등)을 도입하려는 실험이 나타남
• 이 문제를 극복하기 위해 교육 환경 전반의 변화와 신중한 접근이 필요함

서론: AI와 버틀레리안 지하드의 비유

• 글쓴이는 작년부터 Dune의 버틀레리안 지하드 원칙(“인간의 마음을 닮은 기계를 만들지 말라”) 적용을 주장해 옴
• 이 원칙은 AI에 대한 다양한 우려를 하나의 신념으로 모으고, 의료 등 선한 AI 활용과 인간 모방적 AI를 구분하는 기준점으로 제시됨
• 최근 “AI 반대” 운동이 실제로 확산되는 중임
  • ‘Destroy AI’ 티셔츠 등장, AI 스크래퍼 방지용 트랩, 반 AI 메시지의 대중적 확산 현상
  • 문학계 및 출판계에서 반 AI 조항이 표준화되고 있음
• AI를 활용한 패널 선정 논란 등, 창작자·아티스트·작가들이 LLM과의 모든 상호작용조차 창의적 연대의 배신으로 인식함

AI에 대한 감정적·정신적 반감

• 단순한 러다이트 운동을 넘어서, AI에 대한 근원적 거부감 확산이 관찰됨
• AI의 인간 흉내내기, 비윤리적 활용에 대한 불쾌감이 구체적인 반론을 넘어 내면 깊이 자리함
• AI 기술에 대한 논리적 반박이 무력화돼도, 그 자체에 대한 거부감은 쉽게 사라지지 않음

교육 현장에서의 AI 문제: 숙제 머신의 부상

• 최근 실제 교육현장에서 느끼는 가장 큰 AI 영향은 과제 부정행위임
• 여러 기사에서도 학생들의 AI 의존 증가, 교사의 좌절감과 AI 활용에 대한 혼란이 드러남
• AI 튜터는 이상적으로 보일 수 있으나, 환각/잘못된 정보 생성, 실제 학습 효과 결손 등 한계가 있음

AI 활용이 학습 및 평가 구조에 미치는 영향

• AI는 과제 결과물과 실제 사고·연습 과정을 분리시켜, 학생의 진짜 이해 여부 파악을 어렵게 만듦
• “원하는 어려움”(Desirable Difficulty)을 회피하게 해 단기적 편리함만 제공함
• 교양 과목뿐 아니라 전공, 창작 수업 등에서도 AI 의존 유혹이 강하게 작용함

실제 수업 경험과 AI 부정행위 탐지 문제

• 글쓴이의 대학 글쓰기 수업에서도 생성형 AI 사용이 급증함
• 기본적인 사용자 실수(예: 저자 정보 누락, 사실 착오 등)로 발각되는 경우가 있으나, 점차 감지가 어려워짐
• AI 활용 탐지의 한계로 인해 교사는 평가 과정에서 불신, 피로, 협력적이기보다 적대적인 심리로 흐르는 경향이 생김
• 학생들도 이에 점점 더 능숙하게 대응하며, 학업 부정 인정률이 점차 낮아짐

AI와 글쓰기: 도구의 본질적 차이

• AI로 작성된 결과물은 비본질적이며 인간적 대화 부재로 인해 교사의 피로감을 증가시킴
• “단어를 위한 계산기”라는 AI 비유도 나오지만, 계산기만으로 수학 교육을 대체할 수 없는 것처럼 AI 역시 글쓰기 자체 능력을 대체할 수 없음
• 진정한 학습과 성장에는 AI에 의존하지 않는 창의적 사고와 표현이 중요함

AI 사용 제한 및 아날로그 방식 실험

• AI 검증을 위해 Google Docs 등으로 제출양식을 제한했으나, 현실적으로 감시 및 불편함이 증가함
• 학교에서는 AI 사용 허용 범위를 세분화했으나, 실제로 인용·공개하는 학생이 거의 없음
• 학생 스스로도 AI를 “부정행위”로 인식하여 숨기려는 경향이 강함

학생들의 AI 관련 인식 및 고민

• 학생들은 AI 자체, 그리고 디지털 플랫폼 의존이 쌓인 삶에 피로감을 느끼고 있음
• 일부는 미래 프로젝트에서 AI 남용을 우려하거나, ‘기술의 절제된 활용’을 바람직한 미래로 상상함
• 이러한 고민은 AI에 대한 연령별 사용 제한이나 사회적 규제 필요성에 힘을 더함

AI의 인지 부정적 영향 및 사회 전반의 문제

• AI의 인간 마음 모방적 기술이 정서적 혼란, 중독, 망상 등 부작용을 초래할 수 있음
• 이러한 문제는 교육뿐 아니라 비즈니스, 법률, 과학 등 사회 전반에 부정행위로 확산되고 있음
• 이는 신뢰 근간 약화, 진실 훼손 등의 위기를 초래할 수 있음

대응 방안: 아날로그 중심 수업 실험

• 근본적 회피책으로, 다음 학기에는 손글씨 및 종이 기반 학습 방식을 도입하려 실험 계획
• 학생들은 디지털 기기 없이 직접 필기와 문제 해결을 하도록 함
• 과정 중심 평가, 즉 결과물이 아닌 참여와 완수에 더욱 초점을 둘 예정임

결론: 인간성 회복을 위한 교육 패러다임의 변화

• AI 친화론자들이 “AI가 모든 것을 바꿀 것”이라 주장하지만, 그것이 더 나은 교육 환경을 의미하지 않을 수 있음
• AI 대응 과정에서 궁극적으로 더 인간적인, 상호존중과 성찰적 환경이 필요함을 역설함
• 끊임없는 변화의 와중에서 교육 본질의 회복과 새로운 도약을 희망함

추가 소식

• 필자는 이번 학기 ASU 대학원생 정부로부터 강의 우수상을 받음
• 63회 Glendon and Kathryn Swarthout Awards에서 대학원 소설 분야 1위를 수상함
• 국가야생동물연맹과 아메리칸대학의 ‘책임있는 탄소제거 연구소’가 주최하는 Carbon Removal Justice Fellowship에 선발되어 DC와 루이지애나에서 연수를 진행할 예정임
• Hayden’s Ferry Review 블로그에 인터뷰 기사가 게재됨

Art Tour: Turbulent Mountain Waterfall

• 최근 Phoenix Art Museum 방문 중 Pat Steir의 “Turbulent Mountain Waterfall”(1991) 작품을 감상함
• 이 이미지는 다가올 애리조나 더위 속에서 마음을 시원하게 해줄 기억으로 남음