AI 금지와 허용 사이, 대학이 지켜야 할 역할

 

📰 한 줄 브리핑

AI 시대 대학의 역할은 AI를 막거나 마음껏 쓰게 하는 것이 아니라, ‘AI 없이 생각하기 → AI로 확장하기 → AI와 함께 새로운 지식 만들기’를 모두 경험하게 하는 데 있다.

✅ 5줄 요약

1. KAIST 조사에서 학생의 54%가 모르는 것이 생기면 교수나 동료보다 생성형 AI를 먼저 찾는다고 답했고, 94%는 학습 효율이 높아졌다고 평가했다.
2. 그러나 AI가 비판적 사고에 도움이 된다는 평가는 긍정 42%, 부정 34%로 엇갈려, 효율성 향상이 곧 사고력 향상을 의미하지는 않았다.
3. 이에 KAIST는 모든 교과목의 AI 활용 수준을 AI-free → AI-aided → AI-built의 3단계로 구분하는 체계를 추진하고 있다.
4. AI-free에서는 기초지식과 독립적 사고, AI-aided에서는 AI 결과를 검증·분석하는 능력, AI-built에서는 AI와 함께 새로운 가설·모델·지식을 만들어내는 능력을 훈련한다.
5. 글은 결국 대학의 가장 본질적인 역할은 학생이 스스로 생각할 수 있는 힘과 충분한 기초지식을 갖게 하는 것이며, AI 시대일수록 오히려 이 역할이 중요해진다고 주장한다.

🔢 핵심 숫자

54%
모르는 것이 생겼을 때 교수·동료가 아니라 생성형 AI부터 찾는 KAIST 학생 비율.

94%
생성형 AI가 학습 효율성을 높였다고 응답.

42% vs 34%
AI가 비판적 사고에 도움이 된다는 긍정 평가와 부정 평가.

이 숫자들의 조합이 중요하다.

AI는 이미 압도적으로 편리한 학습 도구가 됐지만, 그것이 인간의 사고력을 키우는지는 아직 명확하지 않다.

바로 이 간극이 대학 교육의 새로운 숙제다.

📚 역사적 맥락

새로운 지식 기술이 등장할 때마다 교육은 비슷한 논쟁을 겪었다.

계산기가 등장했을 때는 “학생들이 계산을 못하게 된다”, 인터넷과 검색엔진이 등장했을 때는 “학생들이 암기하지 않는다”, 위키피디아가 등장했을 때는 “학생들이 직접 조사하지 않는다”는 우려가 있었다.

그러나 결국 교육은 기술을 완전히 금지하지 않았다.

대신 기술을 사용하기 전에 무엇을 인간이 직접 알아야 하는가를 다시 정의했다.

AI는 여기서 한 단계 더 어렵다.

계산기는 계산을 대신했고 검색엔진은 정보를 찾아줬지만, 생성형 AI는

질문 → 조사 → 요약 → 논리 구성 → 글쓰기

까지 인간의 사고 과정 상당 부분을 대신할 수 있기 때문이다.

따라서 AI는 단순한 교육 도구의 변화가 아니라 ‘무엇을 배운 사람이라고 할 것인가’ 자체를 흔드는 기술에 가깝다.

💡 코난의 통찰

이 기사의 가장 중요한 개념은 AI-free / AI-aided / AI-built의 3단계라고 본다.

이것은 대학뿐 아니라 앞으로 인간의 지적 능력을 어떻게 훈련해야 하는가에 대한 상당히 좋은 프레임이다.

1. AI-free : 내가 무엇을 알고 있는가

AI를 쓰지 않고 직접 읽고, 계산하고, 쓰고, 생각한다.

비효율적으로 보이지만 이 과정이 필요한 이유는 AI의 답을 판단할 기준점을 인간 머릿속에 만들어 놓기 위해서다.

기초지식이 없다면 AI가 틀린 말을 해도 알 수 없다.

즉,

지식 → 판단 기준 → AI 검증 능력

의 순서다.

AI 시대라고 기초지식이 중요하지 않은 것이 아니라 오히려 더 중요해질 수 있다.

2. AI-aided : AI를 얼마나 잘 부리는가

두 번째 단계에서는 AI 사용 자체가 능력이다.

하지만 단순히 프롬프트를 잘 쓰는 수준이 아니다.

질문하기 → 결과 비교 → 오류 발견 → 반론 제기 → 재질문 → 종합

을 반복해야 한다.

AI의 답을 그대로 제출하는 사람과 AI와 수십 번 논쟁하며 자신의 생각을 발전시키는 사람은 똑같이 ‘AI를 사용했다’고 해도 결과가 전혀 다르다.

그래서 AI 시대에는 답을 잘하는 능력보다 질문하고 검증하는 능력의 가치가 상승한다.

3. AI-built : AI와 함께 없던 것을 만들어내는가

여기가 가장 중요한 단계다.

AI를 단순한 검색엔진이나 비서가 아니라 지적 파트너로 사용하는 것이다.

인간이 문제를 정의하고,

인간의 문제의식
× AI의 지식과 추론
× 인간의 판단과 책임

을 결합해 새로운 가설·연구·사업·콘텐츠를 만들어낸다.

이 단계가 되면 AI 사용 여부를 시험에서 감시하는 것 자체가 별 의미가 없어진다.

평가 대상도 ‘정답을 맞혔는가’에서 ‘무엇을 새롭게 만들어냈는가’로 이동해야 한다.

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그리고 이 3단계를 보면 한 가지 역설이 보인다.

AI를 가장 잘 사용하는 사람은 AI 없이도 생각할 수 있는 사람일 가능성이 높다.

AI에게 무엇을 물어야 하는지 알려면 지식이 있어야 하고, AI가 틀렸는지 판단하려면 지식이 있어야 하며, 여러 답 가운데 무엇이 중요한지 선택하려면 결국 인간의 사고력이 필요하다.

그래서 교육은 이런 순서로 가야 한다.

AI 없이 생각할 수 있다
↓
AI를 이용해 더 잘 생각한다
↓
AI와 함께 이전에는 만들지 못했던 것을 만든다

여기서 첫 번째 단계를 건너뛰고 바로 두 번째로 가면 AI 의존자가 될 가능성이 높고, 첫 번째 단계에만 머무르면 AI 시대의 생산성 경쟁에서 뒤처질 가능성이 있다.

결국 중요한 것은 금지냐 허용이냐가 아니라 순서와 단계다.

🔚 코난의 한줄

AI 시대의 진짜 실력은 AI 없이 생각할 수 있으면서, AI와 함께 혼자서는 도달하지 못할 곳까지 가는 능력이다.

🔑 핵심 키워드

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[동아시론/김필남]AI 금지와 허용 사이, 대학이 지켜야 할 역할｜동아일보

[동아시론/김필남]AI 금지와 허용 사이, 대학이 지켜야 할 역할