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AI는 교사들로 하여금 실존적 질문에 직면하게 만듭니다.
- 인공지능이 교육에 미치는 영향: 워싱턴 포스트의 몰리 로버츠 기자는 대학생들이 논문을 쓰는 데 인공지능 도구를 어떻게 사용하고 있는지, 그리고 그것이 교육의 목적과 가치에 어떤 영향을 미치는지에 대해 조사했다.
- 미시시피 대학교의 사례: 미시시피 대학교의 작문 및 수사학과는 인공지능 연구소를 설립하여 교수들과 학생들이 인공지능에 대해 배우고, 그것을 적절하게 활용할 수 있는 방법을 모색했다.
- 인공지능의 장단점: 인공지능 도구는 학생들에게 논문 작성의 과정을 단순화하고, 편집하고, 개선하고, 검색하고, 인용하는 데 도움을 줄 수 있다. 하지만 인공지능이 너무 많은 일을 대신하면, 학생들은 비판적 사고, 창의성, 공감력 등의 중요한 능력을 잃을 수도 있다.
- 인공지능과 인간성: 인공지능이 완벽한 논문을 쓸 수 있다고 해도, 그것은 인간의 목소리와 감정을 담지 못한다. 교육의 궁극적인 목적은 지식을 전달하는 것뿐만 아니라, 인간으로서의 성장과 배움을 즐기는 것이다.
[Bing Chat Copilot의 페이지 요약]
[기사 원문 링크] Opinion | How AI is transforming education at the University of Mississippi - The Washington Post
[Quillbot으로 기사 요약]
미시시피 대학의 AI 전문가인 마크 왓킨스는 학생들이 글을 쓰고 읽는 방식을 변화시키고 있는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 기능을 모니터링해 왔습니다. 미시시피 AI 연구소는 캠퍼스로 돌아온 학생들이 에세이 작성에 로봇을 활용하고 싶어하는 요구에 부응하기 위해 설립되었습니다. 이 연구소의 목표는 전국 캠퍼스에서 로봇을 활용하는 것입니다. 현재 올레 미스에서는 이틀 동안 진행되는 프로그램을 통해 교사들에게 인공 지능과 그 사용법, 두뇌에 미치는 영향에 대해 교육할 수 있는 급여를 지급하고 있습니다. 인공지능은 글쓰기 교육의 모든 것을 변화시켰고, 교육자들은 표절 가이드라인, 채점, 수업 계획에 대해 다시 생각하게 되었습니다. 또한 교사들에게 "우리가 여기서 무엇을 위해 존재하는가?"라는 질문을 던지며 교육의 진정한 목적이 무엇인지 결정할 것을 요구하고 있습니다.
생성형 AI 도구인 ChatGPT는 대학 에세이 작성에 유용한 도구가 되었습니다. "양념 넣기", "다시 쓰기", "설명하기", "농담하기", "통계적 사실", "반론하기"와 같은 다양한 기능을 제공합니다. Wordtune 및 Lex와 같은 다른 도구는 학생들이 객관성을 유지하면서 다양한 글쓰기 형식으로 설득력 있는 주장을 제시하는 데 도움이 됩니다.
반면에 Perplexity AI는 항상 출처를 검색하고 때로는 글머리 기호로 표시하여 포괄적인 답변을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이는 출처를 검색하는 데 몇 시간을 소비하지 않고도 참고 문헌을 작성해야 하는 학생들에게 특히 유용합니다.
복사 붙여넣기 및 서식을 처리하는 서비스인 Sutori는 APA 스타일 인용에 어려움을 겪는 학생들을 위한 또 다른 옵션입니다. ChatGPT는 한 가지 필수 기술인 프롬프트 엔지니어링만 있다면 사용자가 원하는 거의 모든 것이 될 수 있습니다. 여기에는 학생이 직접 또는 학생의 요청에 따라 기계가 원하는 답을 제공하도록 조작하는 것이 포함됩니다.
ChatGPT와 Dall-E와 같은 이미지 생성기는 만화나 그래픽 소설 제작과 같은 창의적인 활동에도 도움이 됩니다. 공군 베테랑인 래리 윌슨은 ChatGPT와 이미지 생성기를 사용하여 자신의 비전을 실물 이미지나 동영상으로 만들어 작품에 삽입할 수 있습니다.
그러나 주석이 달린 참고 문헌을 만드는 데 AI 도구를 활용하는 것은 사서조차도 버지니아 울프에 대한 반성문을 작성하는 데 AI 도구를 사용하는 것이 현대 소설가 교수를 불쾌하게 하는 방식은 아닐 수 있습니다. 이런 종류의 고민은 교육이 진정으로 무엇인지에 대한 핵심에 더 가깝습니다.
학술적 글쓰기에서 부정행위를 탐지하는 데 사용되는 탐지 도구는 부정행위자를 효과적으로 식별하지 못하기 때문에 선호도가 떨어졌습니다. 대학은 AI가 에세이를 작성했는지 여부를 탐지하기 위해 ChatGPT를 사용한 사례에서 알 수 있듯이 AI가 생성한 작업을 탐지하는 데 어려움을 겪어 왔습니다. 밴더빌트 대학교에서 이러한 도구를 비활성화한 결과, 탐지기가 영어가 모국어가 아닌 사람이 작성한 자료를 표시할 가능성이 더 높다는 사실이 밝혀졌습니다. 탐지기에 대한 수요에 뛰어들었던 다른 회사들은 인간과 기계를 어떻게 구별할 수 있는지 설명할 수 없어 포기했습니다.
하지만 인간 학생들이 작성한 수백, 수천 개의 논문을 본 경험이 있는 교사가 가르치는 수업에서 인공지능이 작성한 작업을 감지하는 것은 여전히 시도할 수 있습니다. 교사가 해결해야 할 과제는 인공지능이 작성한 것으로 판단될 때 어떻게 반응해야 하는지를 알아내는 것입니다. 올레 미스 여름 연구소의 연사인 사라 캠벨은 '외계인이 쓴 것 같거나 1950년에 쓴 것 같은' 한 학생의 에세이에 대해 설명했습니다. 이는 학생들이 수업에서 AI를 사용하는 방식을 통제하는 데 있어 대학이 직면한 어려움을 잘 보여줍니다.
교육자는 학생이 학습한 내용을 입증하고 교사가 학생의 진도를 평가하기 위해 에세이에서 중요하게 생각하는 것이 무엇인지 결정해야 합니다. 교사가 에세이를 통해 학생으로부터 무엇을 얻고자 하는지에 대한 답은 학생에게 무엇을 주고자 하는지에 따라 달라집니다.
톰 브래디의 올레 미스 교육 수업에 대한 AI 정책에 따르면, AI는 구조화된 과제와 활동을 통해 학습할 수 있는 기회를 피하기 위한 것이 아닙니다. 그러나 교직원은 학생들이 이러한 도구를 정직하게 사용하도록 하고 AI 사용 내역을 공개하는 것이 중요합니다. 문제는 학생들이 학습의 필요성을 아예 무시하는 것이 아니라 학습을 향상시키는 방식으로 AI를 사용해야 한다는 것입니다.
AI 도구는 학생들이 아이디어를 브레인스토밍하거나 개요를 작성하거나 반론을 제기하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 독립적으로 사고하는 법을 배우는 데 방해가 될 수 있습니다. 그러나 학생들이 글쓰기의 장애물을 극복하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 특히 고등학교에서 이미 이러한 역량을 갖춘 대학에 진학하지 못한 학생들에게는 더욱 그렇습니다.
AI를 통해 학생들이 초기 장애물을 극복할 수 있게 되면 더 큰 규모의 논문 작성과 같은 심도 있는 학습을 할 수 있는 기회가 열립니다. 시간제 학생인 칼렙 잭슨은 퍼플렉시티와 렉스가 더 크고 복잡한 논문을 작성하는 데 도움이 되는 유용한 도구라고 생각합니다. 그러나 이로 인해 투쟁의 가치와 투쟁 자체의 가치를 잃을 수 있다는 우려가 제기됩니다.
대학에서의 학습은 학생들이 실제 직업을 준비할 수 있도록 도와주기 때문에 매우 유용할 수 있습니다. 그러나 비판적 사고의 필요성과 투쟁의 가치와 같은 로봇 목발에는 여전히 단점이 있습니다. 대부분의 대학 교수들은 배움은 본질적인 가치를 지니고 있으며, 단순히 발전의 수단이 아니라 목적이 되어야 한다고 믿습니다.
인공지능이 직업적 전망에 해를 끼치지는 않더라도 개인의 성장을 저해할 것이라는 암울한 전망도 있습니다. 수업에서 AI의 모든 활용을 금지하는 것은 현명하지 않지만, 비판적 사고와 가장 밀접한 관련이 있는 AI의 활용을 막는 것은 바람직하지 않을 것입니다. 한 가지 접근 방식은 채점 기준을 변경하여 기계가 가장 못하는 독창성, 느낌의 깊이 또는 메타인지와 같은 항목이 가장 높은 점수를 받도록 하는 것입니다.
올레 미스 대학 작문 및 수사학과 학과장인 스티븐 먼로는 AI가 완벽하게 연주하지만 공허하고 기교적인 결과를 만들어내는 플레이어 피아노와 비슷할 수 있다고 말합니다. 아름다운 것은 코드 줄이나 방대한 트랜지스터 배열로 인해 덜 아름답게 보일 수 있고, 모든 승리는 덜 승리로 보일 수 있습니다. 올레 미스의 교사와 학생들은 이 사실을 잘 알고 있으며, 일부는 AI가 대신 논문을 써주는 것이 아니라 논문을 작성하는 데 도움을 주기를 원하기도 합니다.
도미닉 토바는 이에 동의하지만, 린지 쿡은 과학적 탐구는 그 자체로 가치가 있기 때문에 AI가 연구 자체를 빼앗아갈 것이라고 생각합니다. 또한 학생들은 허용되더라도 글쓰기의 가장 개인적인 측면을 AI에게 넘겨주는 것을 꺼려합니다. 인간에 대한 이러한 인간애의 여운이 남아있다는 점은 안심이 되지만, 시간이 지나면서 사라질지는 확실하지 않습니다. 작문 강사이자 올레 미스 대학원 글쓰기 센터의 디렉터인 클레어 미슈커는 ChatGPT가 작성했다고 거의 확신할 수 있는 제출물을 받았는데, 그녀는 그것이 공감을 잘 표현한 것이라고 생각했습니다.
*아래의 더보기를 누시면 전문을 보실 수 있습니다.
기사 전문 번역
"지난주에 제가 했던 말 기억하시죠? 잊어버려요."
미시시피 대학교의 작문 및 수사학과 교수인 마크 왓킨스는 교수 회의를 이렇게 시작합니다. 자타공인 AI 전문가인 그는 이미 학생들의 글쓰기와 읽기 방식을 변화시키고 있는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 기능을 추적해 왔으며, 경우에 따라서는 학생들을 대신하여 두 가지를 모두 수행하기도 했습니다.
학계만큼 생성적 인공 지능의 가능성과 위험성을 확인할 수 있는 곳은 없습니다. 그리고 학계에서 ChatGPT와 이와 유사한 기술이 폭발적으로 증가함에 따라 어떻게 대처하고 있는지 살펴보기에는 올레 미스보다 더 좋은 곳이 없습니다.
학생들이 에세이 작성에 로봇을 활용하고 싶어하는 열망으로 캠퍼스로 돌아간 봄, 왓킨스와 그의 동료들은 미시시피 AI 연구소('소의 인공 수정에 초점을 맞춘 미시시피 주립대 벤처기업인 미시시피 AI 스쿨'과 혼동하지 마세요)를 설립했습니다.
이 연구소의 연구는 궁극적으로 전국의 캠퍼스에서 활용될 수 있기를 희망합니다. 현재로서는 지난 6월 올레 미스 대학에서 이틀간 진행된 프로그램이 교사들에게 인공 지능에 대한 교육, 즉 학생들이 현재 인공 지능을 어떻게 사용하고 있는지, 어떻게 하면 더 잘 사용할 수 있는지, 그리고 이 모든 것이 학생들의 두뇌에 어떤 의미가 있는지 등을 교육하는 유일한 프로그램일 수 있습니다.
이러한 도구가 글쓰기 교육에 미친 영향을 설명하는 유일한 방법은 모든 교수들이 진부하다고 생각하는 문구를 차용하는 것입니다. 모든 것이 바뀌었습니다.
인공지능으로 인해 교육자들은 표절 가이드라인, 채점, 심지어 수업 계획까지 다시 생각해야 합니다. 하지만 무엇보다도 교육이 진정으로 무엇인지, 즉 교사들이 "우리가 여기서 무엇을 위해 존재하는가?"라는 질문을 던질 것을 요구하고 있습니다.
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ChatGPT는 크리넥스가 티슈에 비유되는 제너레이티브 AI가 되었습니다. 그러나 가장 많이 언급되는 이 도구는 교사들의 걱정이 가장 적은 도구일 수도 있습니다. 왓킨스와 그의 동료들이 가르치고자 하는 바로 그 과제인 대학 에세이 작성에 특화된 부티크 서비스가 넘쳐나고 있습니다.
"글쓰기 도와줘"라는 문구가 AI 비서 도구가 탑재된 Google 문서 상단에 나타나면, 아마도 빈 문서를 바라보며 글귀가 나오기를 기다리는 사람의 목소리로 들릴 것입니다. 왓킨스는 그 모호함에서 불안함을 느낍니다. 어떻게 도와주나요?
다른 기술들은 그들이 제공하는 기능에 대해 더 명확하게 설명합니다. 워드튠은 문서에 추가할 '양념'을 선택할 수 있는 기능을 제공합니다.
'다시 쓰기' 옵션은 엉성한 문장을 다듬을 수 있고, '설명하기' 옵션은 모호한 문장을 자세히 설명할 수 있습니다. "농담하기"(기껏해야 신음을 유발하는 수준)와 "통계적 사실"(AI의 문서화된 환각 성향이 걱정되지 않는다면 좀 더 유용할 수 있음)도 있습니다. "반론"은 - 글쎄요, 이해가 되시겠죠.
광고 문구를 작성하시나요? 백서를 작성하시나요? 평범한 이메일이나 논문을 작성하시나요? 또 다른 도구인 Lex가 알고 싶어합니다. 사설을 쓴다고 답하면 "그런 유형의 글은 마감 시간에 쫓기는 압박감 속에서 신랄한 주장을 제시하면서도 객관성을 유지하기 어려울 수 있습니다."라고 알려줍니다. (자세히 알아보세요.)
또는 지금까지 가지고 있는 것을 연결하고 도구에 비평하도록 지시할 수도 있습니다. 공학 학위를 취득하기 위해 올레 미스 대학에 입학한 도미닉 토바는 이 도구에 텍스트를 입력하면 수정이 필요한 부분을 알려주는 것을 좋아합니다: 이 문장은 일관성이 없습니다. 이 단락은 너무 장황합니다. 정말 어려운 경우에는 언제든지 "+++"라는 명령을 입력하면 Lex가 다음 단락을 생성해 주지만, 그는 학생들이 그 정도의 지원은 최후의 수단으로 생각해야 한다고 생각합니다.
다른 서비스들은 더 좁은 범위를 목표로 합니다.
퍼플렉서티 AI는 "정보 검색 및 공유를 통해 지식의 힘을 열어줍니다." 이것은 "연구를 한다"는 뜻입니다. 무언가를 입력하면 항상 출처를 밝히고 때로는 글머리 기호로 표시된 포괄적인 답변을 뱉어냅니다. 스테로이드에 구글을 더한 것이라고 생각할 수도 있지만, 실제로는 참고 문헌이 있는 구글입니다.
올레 미스 대학교에서 파트타임으로 공부하는 22살의 3학년생인 Caleb Jackson은 이 서비스의 팬입니다. 그는 야간 근무와 온라인 수업 사이에 몇 시간씩 인터넷을 뒤져 자료를 찾을 필요가 없습니다. 당황하지 않고 자료를 찾을 수 있기 때문에 글쓰기에 훨씬 더 빨리 착수할 수 있습니다.
참고 문헌에 대해 말하자면, 많은 학생들이 주석이 달린 몇 페이지의 APA 스타일 인용문을 작성할 때까지 실제로 논문이 완성되지 않았다는 사실을 깨닫고 절망에 빠진 경험이 있을 것입니다. 이제 그만! 이제 Sutori라는 서비스가 성가신 복사 붙여넣기와 서식 지정 작업을 대신 처리해 줍니다.
ChatGPT는 사용자가 한 가지 필수 기술인 프롬프트 엔지니어링만 갖추고 있다면 사용자가 원하는 거의 모든 것을 만들 수 있기 때문에 그 자체로 일종의 클래스에 속합니다. 즉, 기본적으로 기계가 답변을 제공할 뿐만 아니라 사용자가 원하는 종류의 답변을 제공하도록 조작할 수 있습니다.
"버지니아 울프의 '등대로'에 대해 5 단락의 에세이를 작성하십시오." 너무 평범하나요? 그렇다면 "'등대로'의 상실을 주제로 5문단 에세이를 작성하라"는 문제는 어떨까요? 너무 고등학생 수준인가요? "좀 더 큰 단어를 추가해 주세요." ChatGPT의 머릿속에서 완전히 형성된 제품이 탄생하는 순간, 바로 제출할 준비가 되지 않았을 수도 있습니다. 하지만 학생이나 기계가 학생의 요구에 따라 충분히 수정하면 적어도 합격점 이상의 결과물을 만들어낼 수 있습니다.
43세의 공군 베테랑인 래리 윌슨은 ChatGPT와 Dall-E와 같은 이미지 생성기가 창의적인 작업을 하는 데에도 도움이 된다고 말합니다. 그는 만화와 그래픽 노블을 제작합니다. 때때로 "머릿속에 있는 것을 밖으로 끄집어내는 것은 어려운 일"입니다. 하지만 제너레이티브 AI를 사용하면 자신의 비전을 시스템에 설명할 수 있고, 시스템은 그 비전을 실체적인 이미지나 동영상으로 만들어 줍니다. 그가 AI에 캐릭터를 스케치하면, AI는 그가 오늘의 작품에 삽입할 수 있는 행동, 말투 등을 '풍부하게' 반환합니다.
이 중 어떤 용도로 사용해도 괜찮을까요? 그렇지 않은 것은? 주석이 달린 참고 문헌을 만드는 데 AI 도구를 활용하는 것은 사서조차도 같은 도구를 사용하여 버지니아 울프에 대한 반성문을 작성하는 것과 같은 방식으로 현대 소설의 교수를 불쾌하게 만들지 않을 것입니다. 왜 그럴까요? 그런 종류의 사색은 교육의 본질에 더 가깝기 때문입니다.
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결론은 이렇습니다: AI를 이용해 부정행위를 하는 아이들을 적발하는 것은 불가능할 가능성이 높습니다. 처음에는 대학이 낙서 기계 무리에 대항하는 최후의 보루로 찬사를 받았던 탐지 도구는 이제 인기가 떨어졌습니다. 부정행위자가 있는 곳에서는 부정행위자를 제대로 식별하지 못하지만, 부정행위자가 없는 곳에서는 부정행위자를 식별하는 경우가 많기 때문입니다.
가장 악명 높은 사례로 텍사스 A&M 대학교의 한 교수는 에세이 작성 여부를 탐지하기 위해 ChatGPT를 사용한 후 수업 전체를 낙제시키겠다고 협박한 적이 있습니다. 알고 보니 효과가 없었습니다.
또는 밴더빌트 대학교를 보세요. 이 대학은 이러한 도구를 사용하지 않겠다고 발표하면서 탐지기가 영어가 모국어가 아닌 사람이 작성한 자료를 표시할 가능성이 더 높다고 지적했습니다. 이 대학은 봄에 탐지기에 대한 수요에 뛰어들었던 다른 회사들이 포기했다고 발표했습니다. 어쨌든 이들 중 누구도 사람과 기계를 어떻게 구별할 수 있는지 설명하지 못했는데, 아마도 결국에는 그럴 수 없었기 때문일 것입니다.
올레 미스 여름 연구소에서 교수진은 직접 눈으로 확인합니다. "제 어머니는 물고기입니다."라고 한 교수가 Turnitin이라는 서비스에 접속합니다. 이는 미시시피주 옥스퍼드 출신의 윌리엄 포크너가 쓴 "내가 죽어가면서"의 유명한 다섯 단어로, 어린 소년의 의식에 기발한 변화를 가져온 문장이기도 합니다. 결과는? 93%의 AI가 생성되었습니다. (아마도 문장이 의심스러울 정도로 단순하기 때문일 수도 있지만, 이러한 탐지 도구가 아직 모더니즘을 이해하지 못한다는 것을 보여줍니다.)
물론 기계가 다른 기계를 탐지하지 못한다고 해서 인간이 탐지할 수 없다는 의미는 아닙니다. 당연히 인간 학생들의 논문을 수천 편은 아니더라도 수백 편을 본 교사가 가르치는 수업에서 인공지능으로 작성된 과제를 '보면 알 수 있다'고 생각하는 현상이 약간은 있습니다. 이러한 교사들이 겪는 어려움은 인공지능이 틀렸다고 판단했을 때 어떻게 반응해야 하는지 알아내는 것입니다.
여름 연수회에서 발표를 맡은 사라 캠벨은 "외계인이 쓴 것 같은" 한 학생의 에세이에 대해 설명했습니다. 아니면 1950년에 쓴 글일 수도 있습니다. 아니면 1950년에 외계인이 쓴 것일 수도 있습니다. 그녀는 그 학생에게 커피를 사주며 자신이 분명히 학생을 실망시켰다고 말했습니다: "내가 당신의 목소리를 얼마나 간절히 듣고 싶어 하는지 당신은 몰랐어요."
거의 트레이드마크가 된 이 '좋은 가르침의 순간'은 현재 대학이 직면한 문제의 핵심을 꿰뚫고 있습니다. 학생들이 수업 시간에 AI를 사용하는 것을 막을 수는 없습니다. 학생들이 그런 행동을 하는 것을 전혀 눈치채지 못할 수도 있고, 눈치챘다고 생각하더라도 의심만 하고 행동할 수도 있습니다. 하지만 교사는 학생들이 수업 시간에 AI를 사용하는 방식을 통제할 수 있습니다.
어떤 방식이 되어야 하는지 정확히 파악하려면 교육자는 학생들이 에세이에서 무엇을 중요하게 생각하는지, 즉 무엇을 듣고 싶어 하는지 파악해야 합니다. 에세이의 목적은 학생들이 어려운 사실부터 작문 노하우까지 배운 내용을 입증하고, 교사는 학생들의 진도를 평가하는 것입니다. 교사가 작문을 통해 학생으로부터 무엇을 얻고자 하는지에 대한 답은 교사가 학생들에게 무엇을 주고자 하는지에 따라 달라집니다.
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"AI는 구조화된 과제와 활동을 통해 배울 수 있는 기회를 피하기 위한 것이 아닙니다."
이 대사는 톰 브래디의 올레미스 대학교 교육 수업에 대한 AI 정책에서 나온 말입니다. 그의 학생들은 도구의 장단점("요약, 편집, 아이디어 브레인스토밍에 강함", "시사적이면서도 개인적인 긴 텍스트 작성에는 약함")을 논의하고, 이를 학문적 정직성의 맥락에 놓고 스스로 규칙을 고안해 냈습니다.
이 한 줄에 요점이 요약되어 있습니다: AI는 배움의 기회를 피하기 위한 것이 아닙니다.
Ole Miss 교수진에게 가장 중요한 것은 학생들이 이러한 도구를 정직하게 사용하는 것입니다. 대학에 캠퍼스 차원의 AI 명예 규범이 없다면, 그리고 아직까지 없다면 개별 수업에서 만들어야 합니다. 그리고 일부 교수들이 시도한 것처럼 교수들이 AI의 모든 응용 프로그램을 허용하든, 아니면 가장 좁은 범위에서만 허용하든, 학생들은 로봇의 도움을 얼마나 받았는지 공개해야 합니다.
다음으로는 학생들이 글쓰기뿐만 아니라 사고력을 향상시키는 방식으로, 즉 학습의 필요성을 전혀 느끼지 못하게 하는 것이 아니라 학습을 향상시키는 방식으로 AI를 사용해야 한다는 것입니다.
이 간단한 원칙은 복잡한 실천으로 이어집니다. 물론 인공지능에게 에세이 전체를 쓰게 해서는 아무것도 배울 수 없습니다. 반면에 AI에게 아이디어를 브레인스토밍하거나 개요를 작성하거나 반론을 제기하게 하는 것은 어떨까요? 간호사로 진로를 계획 중인 Ole Miss의 4학년 린지 쿡은 브레인스토밍이 특히 유용하다고 생각합니다: 그녀는 문학 작품의 주제를 파악하기 위해 ChatGPT나 다른 도구에 물어본 다음 다시 돌아가서 직접 주제를 찾습니다.
이러한 지름길은 한편으로는 학생들이 스스로 브레인스토밍을 하거나 개요를 작성하거나 사물의 다른 면을 보는 법을 배우는 데 방해가 될 수 있습니다. 하지만 - 인간이 만들어낸 반론이지만 - 이러한 지름길은 학생들이 글쓰기의 장애물을 극복하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 특히 고등학교에서 이러한 능력을 이미 갖추고도 대학에 진학하지 못한 학생들에게는 더욱 그렇습니다.
인공지능이 이러한 초기의 장애물을 극복할 수 있도록 도와주면 갑자기 더 깊은 학습의 기회, 즉 진정한 글쓰기의 기회가 열릴 것입니다. 퍼플렉시티가 큰 도움이 되었던 아르바이트 학생인 케일럽 잭슨은 이렇게 생각합니다: 그의 교수는 학생들이 "고등학교 논문에서 벗어나 더 나아가 논문과 같은 더 큰 글을 쓰기를 원했다"고 그는 말합니다.
Perplexity, Lex 및 기타 AI 도구는 그가 무엇을 잘못하고 있는지 알려주어 다음 번에는 제대로 할 수 있도록 도와주었습니다. 그리고 도구 자체가 그에게 개선되고 있음을 알려주었습니다. 한 시스템은 그의 첫 번째 논문에 대해 비판적인 피드백을 주었고, 두 번째 논문에서는 "AI가 말 그대로 '읽기에 좋은 논문이었다'고 말했습니다."라고 잭슨은 말했습니다.
그럴지도 모르죠. 아니면 한 젊은 올레미스대 교수의 말처럼 "투쟁의 가치를 잃을 위험"이 있을 수도 있습니다. 그녀는 그것이 사라질까 봐 두렵다고 말합니다.
이 모든 것이 가장 중요한 질문을 불러일으킵니다: 배움이란 무엇을 위한 것인가?
답은 무수히 많습니다. (질문을 받은 ChatGPT는 정확히 11개를 세었습니다.) 그러나 그들은 다음과 같이 분석합니다: 대학에서의 배움은 도구가 될 수 있습니다. 이 관점에 따르면 교육의 목적은 학생들이 현실 세계에서 살아갈 수 있도록 준비시키는 것이므로, 중요한 것은 학생들이 자신과 가족을 먹여 살릴 수 있는 직업을 가질 수 있는 능력이 있는지 여부입니다. 그렇다면 AI를 사용하여 주어진 작업을 대신 수행하는 방법을 아는 것은 계산기를 빨리 다룰 수 있는 것과 마찬가지로 가장 가치 있는 기술 중 하나라고 할 수 있습니다.
하지만 이러한 주장을 받아들인다고 해도 로봇 목발에는 여전히 단점이 있습니다. 성인으로서 기능하기 위해서는 어느 정도의 비판적 사고가 필요한데, 인공지능이 그 발달을 방해한다면 교육의 도구적 목표조차도 좌절될 수 있습니다. "투쟁의 가치"도 마찬가지입니다. 현실 세계는 역경으로 가득 차 있으며, 그 중 상당수는 가장 큰 언어 모델로는 극복 방법을 알려줄 수 없습니다.
하지만 그보다 더 설득력 있는 것은 아마도 대부분의 대학 교수들이 공유하고 있는 생각일 것입니다. 배움은 결국 수단일 뿐 아니라 본질적인 가치를 지니고 있으며, 단순히 수단이 아니라 목적이라는 것입니다. 한 단계라도 건너뛰면 건너뛸수록 여정은 짧아지고, 여행하는 동안 우리가 받아들이는 것은 줄어들게 됩니다.
이러한 암울한 전망은 인공지능이 직업적 전망에 해를 끼치지는 않더라도 개인의 성장을 저해할 것이라는 점을 시사합니다. 그렇다고 해서 수업에서 기술의 모든 작은 적용을 금지하는 것이 현명하다는 의미는 아니지만, 비판적 사고와 가장 밀접한 관련이 있는 기술을 사용하지 못하게 하는 것은 아마도 바람직하지 않을 것입니다.
한 가지 접근 방식은 채점 기준을 변경하여 기계가 가장 못 하는 것, 즉 독창성, 말하기, 느낌의 깊이, 소위 메타인지(자신의 생각이나 학습에 대해 생각하는 과정)가 가장 좋은 점수를 받도록 하는 것입니다.
이러한 것들이야말로 우리를 인간답게 만드는 요소이기 때문에 가장 가치 있는 것이기도 합니다.
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올레 미스 대학 작문 및 수사학과 학과장인 스티븐 먼로 교수에게는 하나의 이론이 있습니다. 그것은 연주자 없이도 화려한 호텔 로비에 음표를 띄우는 기계식 악기인 플레이어 피아노에 관한 것입니다.
플레이어 피아노는 완벽하게 연주하지만 그 결과는 그의 말대로 "공허하고 요란하다"는 것입니다. 가장 화려하거나 기술적으로 가장 까다로운 소나타를 연주하는 기계의 연주를 보기 위해 콘서트홀 티켓을 사는 일은 거의 없을 것입니다. 하지만 "사람이 똑같은 피아노로 똑같은 소나타를 연주하는 것을 듣기 위해" 돈을 지불하고 가운을 입고 앉아서 감탄사를 연발할 것입니다.
아름다운 것은 살과 피, 마음과 영혼이 아니라 코드의 줄이나 방대한 트랜지스터 배열에서 나온다는 것을 알면 덜 아름답게 보일 수 있습니다. 모든 승리는 그만큼 덜 승리로 보일 수 있습니다.
올레 미스 교육자들에게 물어보면 학생들은 이를 잘 알고 있습니다. 학생들에게 물어보면 적어도 학생들 중 일부는 그것을 알고 있습니다.
케일럽 잭슨은 AI가 논문 작성을 도와주기를 바랄 뿐, 대신 써주기를 바라지는 않습니다. "ChatGPT가 A를 받았는데 본인이 직접 C를 받는다면, '내가 C를 받았구나'라는 생각이 들겠죠." 그는 잠시 말을 멈춥니다. "미친 소리처럼 들릴 수도 있죠."
도미닉 토바르도 동의합니다. AI에게 모든 것을 맡기면 "AI는 더 이상 도구가 아닙니다. 그저 사람을 대체할 뿐입니다."
린지 쿡 역시 이러한 시스템이 가장 골치 아픈 연구 문제에 대한 해답을 안정적으로 찾을 수 있다고 해도 과학적 탐구는 그 자체로 가치가 있기 때문에 "연구 자체에서 멀어질 것"이라고 믿습니다. "인공지능이 '이봐, 이게 정답이야'라고 말하는 것은..."라고 그녀는 낙담한 목소리로 말을 이어갔습니다.
아이들은 허용되더라도 글쓰기의 가장 개인적인 측면을 인공지능에게 넘기는 것을 더욱 꺼려합니다. 작문 101을 가르치는 가이 크루거는 자신의 수업에서 이를 간단히 설명합니다: 만약 여러분이 데이트를 했다면 ChatGPT에게 데이트에 대해 설명해 달라고 요청하시겠습니까? 대답은 '아니오'였습니다. (물론, 한 아이는 그렇다고 대답했습니다.)
인간에 대한 이러한 인간애의 여운이 남아 있어 안심이 됩니다. 하지만 시간이 지나면 사라질지 여부는 확실하지 않습니다.
작문 강사이자 올레미스 대학원 글쓰기 센터의 디렉터인 클레어 미슈커(Claire Mischker)는 지난 학기 말에 학생들에게 자신의 수업 경험에 대한 짧은 감상문을 제출하도록 요청했습니다. 그녀는 거의 확신할 수 있을 정도로 많은 학생들이 "정말 기분이 좋았다"고 비꼬는 듯이 말하면서 "그 수업이 정말 좋았다"고 제출했습니다.
이 강의의 중심 주제는 공감이었습니다.
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