생성형 AI가 도처에 널린 지금, 학계는 고민에 빠졌다. 현대 노동 시장의 핵심 도구가 된 AI를 무조건 금지할 수만은 없기 때문이다. 최근 벨기에 루뱅 가톨릭 대학교의 Ploum(교수)은 '오픈 소스 전략' 시험에서 투명성을 전제로 챗봇 사용을 전격 허용한 흥미로운 실험을 진행했다.

핵심은 '투명성'이다. 학생들은 시험 전 AI 사용 의사를 밝히고, 사용한 프롬프트를 모두 기록해 제출해야 한다. 또한 대규모 언어 모델 (LLM)이 내뱉는 할루시네이션이나 사실관계 오류에 대해서는 학생 본인이 전적으로 책임을 지도록 했다. 이는 단순히 부정행위를 막는 것이 아니라, 사용자가 결과물을 직접 검증하고 책임감 있게 도구를 다루는 능력을 기르는 데 목적이 있다.

놀랍게도 60명의 학생 중 이 도구를 활용한 사람은 단 3명뿐이었다. 사후 설문 결과, 학생들은 프롬프트 엔지니어링에 들어가는 시간적 비용을 가장 큰 부담으로 꼽았다. 시험이라는 제한된 시간 속에서 AI가 내놓은 오답이나 논리 오류를 직접 수정해야 한다는 리스크가 기술적 편리함보다 컸던 셈이다.

이번 실험은 고등 교육이 나아갈 방향을 시사한다. 폐쇄적인 환경에서 벗어나 '오픈 북'을 넘어선 '오픈 AI' 체제로의 변화다. AI를 정교하지만 틀릴 수 있는 조수로 대우함으로써, 단순 암기보다는 고차원적 사고와 기술 검증 능력을 평가한다. 이는 학생들이 실제 현장에서 마주할 환경에 대비하는 중요한 교육적 과정이다.

생성형 AI가 도처에 널린 지금, 학계는 고민에 빠졌다. 현대 노동 시장의 핵심 도구가 된 AI를 무조건 금지할 수만은 없기 때문이다. 최근 벨기에 루뱅 가톨릭 대학교의 Ploum(교수)은 '오픈 소스 전략' 시험에서 투명성을 전제로 챗봇 사용을 전격 허용한 흥미로운 실험을 진행했다.

핵심은 '투명성'이다. 학생들은 시험 전 AI 사용 의사를 밝히고, 사용한 프롬프트를 모두 기록해 제출해야 한다. 또한 대규모 언어 모델 (LLM)이 내뱉는 할루시네이션이나 사실관계 오류에 대해서는 학생 본인이 전적으로 책임을 지도록 했다. 이는 단순히 부정행위를 막는 것이 아니라, 사용자가 결과물을 직접 검증하고 책임감 있게 도구를 다루는 능력을 기르는 데 목적이 있다.

놀랍게도 60명의 학생 중 이 도구를 활용한 사람은 단 3명뿐이었다. 사후 설문 결과, 학생들은 프롬프트 엔지니어링에 들어가는 시간적 비용을 가장 큰 부담으로 꼽았다. 시험이라는 제한된 시간 속에서 AI가 내놓은 오답이나 논리 오류를 직접 수정해야 한다는 리스크가 기술적 편리함보다 컸던 셈이다.

이번 실험은 고등 교육이 나아갈 방향을 시사한다. 폐쇄적인 환경에서 벗어나 '오픈 북'을 넘어선 '오픈 AI' 체제로의 변화다. AI를 정교하지만 틀릴 수 있는 조수로 대우함으로써, 단순 암기보다는 고차원적 사고와 기술 검증 능력을 평가한다. 이는 학생들이 실제 현장에서 마주할 환경에 대비하는 중요한 교육적 과정이다.