2022년 챗GPT가 처음 공개된 이후 다양한 분야에서 챗GPT를 활용하게 되었다. 챗GPT 는 자기소개서를 대신 작성하기도 하고, 공모전에 제출할 시를 짓기도 했으며, 보고서를 작성해 주기도 한다. 이 가운데 가장 큰 영향을 받은 분야 중 하나는 ‘교육’이다.
챗GPT 출시 후 한 대학에서 학생들을 대상으로 실시한 설문조사에서 83.3%가 “과제물을 작성할 때 챗GPT를 사용했다”고 답했다. 또 단순 사용이 아닌, 챗GPT가 생성한 글을 수업 과제에 그대로 제출하는 일이 벌어지기도 했다. 2023년 3월 Y대에서는 교양과목 작문 수업에서 챗GPT 대필이 의심되는 과제물을 0점 처리했고, J대에서는 표절 교육 후 ‘챗GPT를 표절하지 않겠다’는 서약서를 제출하도록 했다. 이는 대학교만의 문제가 아니다. 고등학교에서도 챗GPT가 작성한 영문 에세이를 그대로 제출한 사례가 있었다.
챗GPT와 같은 생성형 AI를 사용하여 과제를 작성하는 것이 왜 문제가 되는 것이고, 학교에서는 그런 과제물을 왜 찾는 것일까.
생성형 AI를 과제 작성 과정에서 활용하는 것은 크게 2가지 방법이 있다. 첫 번째는 과제 작성 전 검색을 위해 사용하는 것이다. 요즘은 생성형 AI 검색 서비스가 출시될 정도로 젊은 세대가 자료를 찾기 위해 생성형 AI를 많이 사용한다고 한다. 하지만 생성형 AI의 가장 큰 문제인 할루시네이션(hallucination) 때문에 검색 용도로 사용하는 것은 위험하다. 설령 논문으로 발표된 내용이라며 논문 출처를 작성하더라도 해당 논문은 발표된 적이 없는 존재하지 않는 논문일 때도 있다.
두 번째는 과제물 자동 생성이다. 키워드 몇 개와 과제물의 주제에 대해 알려주면 프롬프팅에 의해 비교적 긴 과제물을 자동 생성할 수 있어서, 그동안 과제물 작성으로 고생했던 학생들이 환호하고 있다. 다른 사람이 대신 써 준 것도 아니고, 다른 사람의 과제물을 베낀 것도 아니고, 내가 키워드와 프롬프트를 생성했고, 내가 툴을 쓴 것이므로, 생성형 AI로 과제물을 작성하는 게 문제가 없다는 의견도 있을 수 있다.
취미로 작성하는 나의 블로그 글을 생성형 AI로 작성하는 것은 문제가 없으나, 학술 활동 과정에서 생성형AI로 과제물을 작성하는 것은 연구윤리적 측면의 문제가 있다. 학교에서 과제물 숙제를 내주는 이유는 그 주제를 충분히 익혔는지 평가하기 위한 것이고, 학술활동의 결과물은 연구자가 직접 작성한 것이라는 전제가 존재한다. 타인의 저작물을 인용할 때에는 내가 생각해 낸 내용이 아니라는 표시를 하기 위해 출처표기를 하는 것과 동일한 맥락이다. 생성형 AI로 과제물을 작성하여 제출할 경우 이 두 암묵적인 합의를 위반하는 문제가 발생한다.
생성형 AI로 과제물을 절대 쓰지 말라는 것은 아니다. 생성형 AI는 결국 새로운 ‘툴’이기 때문에 적극적으로 사용하는 것을 권장한다. 생성형 AI는 구체성이 떨어지지만 글의 개요를 잡기에는 유리하다. 긴 글을 써야 하는 상황일수록 전체적인 개요를 잡아 살을 붙여나가는 것이 중요한데, 그 뼈대를 세우는 데 도움을 주기도 한다. 100% 정확한 정보는 아니지만 글에 필요한 자료를 알려주기 때문에 자료 수집 시간을 절약해 줄 수도 있다. 또한 작성한 글에서 문법적으로 잘못된 문장이 있다면, 교정을 제안해 준다.
결국 생성형 AI는 ‘툴’에 불과한 만큼 사용자에 따라 득이 될 수도 독이 될 수도 있다. 생성형 AI를 활용할 때는 발생할 수 있는 문제들을 충분히 인지하고 신중하게 사용해야 한다.
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2022년 챗GPT가 처음 공개된 이후 다양한 분야에서 챗GPT를 활용하게 되었다. 챗GPT 는 자기소개서를 대신 작성하기도 하고, 공모전에 제출할 시를 짓기도 했으며, 보고서를 작성해 주기도 한다. 이 가운데 가장 큰 영향을 받은 분야 중 하나는 ‘교육’이다.
챗GPT 출시 후 한 대학에서 학생들을 대상으로 실시한 설문조사에서 83.3%가 “과제물을 작성할 때 챗GPT를 사용했다”고 답했다. 또 단순 사용이 아닌, 챗GPT가 생성한 글을 수업 과제에 그대로 제출하는 일이 벌어지기도 했다. 2023년 3월 Y대에서는 교양과목 작문 수업에서 챗GPT 대필이 의심되는 과제물을 0점 처리했고, J대에서는 표절 교육 후 ‘챗GPT를 표절하지 않겠다’는 서약서를 제출하도록 했다. 이는 대학교만의 문제가 아니다. 고등학교에서도 챗GPT가 작성한 영문 에세이를 그대로 제출한 사례가 있었다.
챗GPT와 같은 생성형 AI를 사용하여 과제를 작성하는 것이 왜 문제가 되는 것이고, 학교에서는 그런 과제물을 왜 찾는 것일까.
생성형 AI를 과제 작성 과정에서 활용하는 것은 크게 2가지 방법이 있다. 첫 번째는 과제 작성 전 검색을 위해 사용하는 것이다. 요즘은 생성형 AI 검색 서비스가 출시될 정도로 젊은 세대가 자료를 찾기 위해 생성형 AI를 많이 사용한다고 한다. 하지만 생성형 AI의 가장 큰 문제인 할루시네이션(hallucination) 때문에 검색 용도로 사용하는 것은 위험하다. 설령 논문으로 발표된 내용이라며 논문 출처를 작성하더라도 해당 논문은 발표된 적이 없는 존재하지 않는 논문일 때도 있다.
두 번째는 과제물 자동 생성이다. 키워드 몇 개와 과제물의 주제에 대해 알려주면 프롬프팅에 의해 비교적 긴 과제물을 자동 생성할 수 있어서, 그동안 과제물 작성으로 고생했던 학생들이 환호하고 있다. 다른 사람이 대신 써 준 것도 아니고, 다른 사람의 과제물을 베낀 것도 아니고, 내가 키워드와 프롬프트를 생성했고, 내가 툴을 쓴 것이므로, 생성형 AI로 과제물을 작성하는 게 문제가 없다는 의견도 있을 수 있다.
취미로 작성하는 나의 블로그 글을 생성형 AI로 작성하는 것은 문제가 없으나, 학술 활동 과정에서 생성형AI로 과제물을 작성하는 것은 연구윤리적 측면의 문제가 있다. 학교에서 과제물 숙제를 내주는 이유는 그 주제를 충분히 익혔는지 평가하기 위한 것이고, 학술활동의 결과물은 연구자가 직접 작성한 것이라는 전제가 존재한다. 타인의 저작물을 인용할 때에는 내가 생각해 낸 내용이 아니라는 표시를 하기 위해 출처표기를 하는 것과 동일한 맥락이다. 생성형 AI로 과제물을 작성하여 제출할 경우 이 두 암묵적인 합의를 위반하는 문제가 발생한다.
생성형 AI로 과제물을 절대 쓰지 말라는 것은 아니다. 생성형 AI는 결국 새로운 ‘툴’이기 때문에 적극적으로 사용하는 것을 권장한다. 생성형 AI는 구체성이 떨어지지만 글의 개요를 잡기에는 유리하다. 긴 글을 써야 하는 상황일수록 전체적인 개요를 잡아 살을 붙여나가는 것이 중요한데, 그 뼈대를 세우는 데 도움을 주기도 한다. 100% 정확한 정보는 아니지만 글에 필요한 자료를 알려주기 때문에 자료 수집 시간을 절약해 줄 수도 있다. 또한 작성한 글에서 문법적으로 잘못된 문장이 있다면, 교정을 제안해 준다.
결국 생성형 AI는 ‘툴’에 불과한 만큼 사용자에 따라 득이 될 수도 독이 될 수도 있다. 생성형 AI를 활용할 때는 발생할 수 있는 문제들을 충분히 인지하고 신중하게 사용해야 한다.
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