생성형 AI 과제 확산, 학습 과정 평가가 과제

서울대 컴퓨터공학부의 한 전공과목에서 수강생 절반이 과제에 생성형 AI를 사용한 사실이 확인돼 학점상 불이익을 받았다. 담당 교수는 학기 초 독창적인 문제 해결력과 비판적 사고력을 기른다는 취지로 AI 활용을 전면 금지했다. 다수 학생이 제한을 어기면서 과제 수행 과정에서 생성형 AI를 이용하는 행태가 일부의 예외를 넘어 널리 퍼졌다는 문제도 드러났다.

이 과목의 코드 작성 과제는 학생이 직접 프로그램 구조를 설계하고 오류 메시지를 해결하며 실력을 쌓도록 마련됐다. 생성형 AI는 복잡한 코드를 만들고 자료를 분석해 결론까지 제시할 수 있지만, 이를 통해 곧바로 완성한 결과물은 학생이 문제를 붙들고 시행착오를 겪을 기회를 줄인다. 제출물은 완성됐더라도 그 과정에서 요구되는 사고와 오류 해결 경험은 축적되지 않을 수 있다.

MIT 연구진은 참가자를 생성형 AI 활용 집단, 검색 엔진 활용 집단, 외부 도구 없이 두뇌만 사용한 집단으로 나눠 에세이를 쓰게 한 뒤 뇌파를 측정했다. 생성형 AI를 쓴 집단의 뇌 활동은 나머지 두 집단보다 뚜렷하게 낮았고, 두뇌만 활용한 집단이 가장 활발했으며 검색 엔진 집단은 중간 수준을 보였다. 연구진은 인지적 노력을 AI에 넘기면서 역량 저하의 부담이 누적되는 현상을 ‘인지적 부채’로 설명했다.

반복된 시행착오가 능력을 만든다는 점은 육체노동의 숙련 과정에서도 확인된다. 평생 과일 상자를 트럭에서 내려 매대로 옮긴 한 상인은 처음에는 힘을 잘못 줘 손목 통증을 겪었지만, 다치지 않고 상자를 나르는 동작을 수천 번 익힌 끝에 노년에도 단단한 팔근육을 갖게 됐다. 교육 현장에서도 결과만 재촉하기보다 학생이 헤맨 경로와 실패, 결론에 도달한 과정을 함께 평가해야 AI 의존을 줄이고 스스로 사고하는 힘을 기를 수 있다는 지적이 나온다.