기술의 위기가 드러낸 교육의 본질, 정책·평가·리터러시의 삼각혁신

AI 탐지 소송이 던진 질문 – 대학의 신뢰는 어디에 서 있나

2025년 7월, 호주 Murdoch University의 한 학생이 대학을 상대로 법적 소송을 제기했다. 이유는 ‘AI 사용’이었다. 학생은 자신이 작성한 과제가 부당하게 AI 생성물로 판정되어 불이익을 받았다고 주장했고, 대학 측은 “AI 탐지 도구의 결과에 근거한 조치였다”고 반박했다. 이후 ABC News는 다른 대학들 역시 유사한 탐지 시스템을 도입하고 있다고 보도했다. 하지만 논란은 금세 확산됐다. AI로 글을 작성하는 것이 문제인지, AI로 ‘AI를 잡는’ 것이 문제인지, 누구도 명확히 설명하지 못했기 때문이다. Flinders University의 Tianchong Wang과 South Australia University의 Christopher Deneen은 University World News 기고문에서 이 사건을 “AI 기술이 대학 제도의 취약성을 드러낸 결정적 사건”으로 해석했다. 그들은 “이 문제는 개인의 부정행위가 아니라, 고등교육이 스스로 만든 제도적 모순의 산물”이라고 썼다. AI의 등장은 대학이 수십 년간 외면해온 질문을 다시 던지고 있다. “무결성(integrity)이란 무엇인가?”, “정직이란 결과를 의미하는가, 아니면 과정의 설계에서 비롯되는가?”

AI는 위협이 아니라 거울이다 – 평가의 오래된 결함을 드러내다

AI는 대학의 윤리를 무너뜨린 것이 아니라, 그 윤리가 이미 허약했음을 보여주었다. Wang과 Deneen은 “AI는 단지 기존의 평가 구조가 가진 한계를 더 뚜렷하게 드러낸 도구일 뿐”이라고 말한다. 전통적 평가 방식—특히 take-home essay와 보고서 과제—는 이미 오래전부터 표절과 대리작성에 취약했다. 단지 ChatGPT와 같은 생성형 AI가 이를 대규모로 가속화시켰을 뿐이다. 문제는 기술이 아니다. 대학은 ‘학문적 정직성(academic integrity)’을 유지하기 위해 수많은 규정을 만들어왔지만, 정작 그 규정이 어떤 학습 목적을 위해 존재하는지 성찰하지 않았다. 평가를 ‘감시의 과정’으로 전락시킨 것이다. 저자들은 이렇게 지적한다. “GenAI는 단순히 부정행위 탐지의 새로운 적이 아니다. 그것은 기존 제도가 스스로 만든 딜레마를 비추는 거울이다.” AI가 만든 글을 탐지하기 위한 AI의 도입은 일종의 ‘기술적 무한회귀’다. 탐지기는 신뢰할 수 없으며, AI 모델이 발전할수록 그 한계는 더 명확해진다. 그 결과, 평가의 중심에는 기술적 통제만 남고, 학습의 본질은 사라진다.

그렇다면 대안은 무엇인가. 저자들은 “AI를 금지하는 대신, AI를 포함한 평가를 설계하라”고 제안한다. 그들은 호주의 고등교육 품질·기준기관 TEQSA가 발간한 공식 보고서 「Assessment Reform for the Age of Artificial Intelligence」(2025)를 인용하며 이렇게 말한다. “탐지나 금지는 복잡한 문제에 대한 단순한 대응일 뿐이다. AI를 배제하는 것이 아니라, AI를 포함한 학습 구조를 만들어야 한다.” 그들의 제안은 구체적이다. 학생들에게 AI를 이용해 초안을 작성하게 하고, 루브릭에 따라 스스로 결과를 평가하며, 그 과정을 문서화하도록 하는 것이다. 즉, 평가를 ‘AI와의 협업 과정’으로 설계한다. 이 방식은 단순히 AI를 활용하는 기술훈련이 아니다. 학생이 스스로 판단하고 수정하며, AI의 출력을 비판적으로 분석하는 능력을 기르는 과정이다.

저자들은 이를 “평가의 재배치(repositioning)”라고 표현한다. 학생을 평가의 수동적 피평가자에서 벗어나, ‘비판적 설계자(critical designer)’로 세우는 변화다. 그들은 이렇게 쓴다. “GenAI를 통해 초안을 만들고 이를 루브릭에 맞춰 평가·수정·기록하게 하는 것은 학생을 다시 학습의 주체로 되돌려놓는 과정이다.”

AI 탐지는 공정하지 않다 – 형평성과 신뢰의 문제

AI 탐지 시스템은 기술적으로 불완전할 뿐 아니라, 사회적으로 불평등하다. 영어가 모국어가 아닌 학생일수록, 문법 수정이나 문장 교정을 위해 AI를 사용할 가능성이 높다. 그러나 탐지 도구는 이러한 합리적 사용조차 ‘AI 생성물’로 오판한다. Wang과 Deneen은 이를 “평등의 문제(equity issue)”라고 부른다. 그들은 “국제학생들이 탐지 시스템에 의해 불균형하게 불이익을 받는다면, 이는 단순한 기술적 오류가 아니라 교육 정의의 침해”라고 강조한다. 더 큰 문제는, 탐지 결과가 ‘AI 사용 여부’를 증명하지 못한다는 점이다. 결과적으로, 학생의 진실성은 데이터가 아니라 해석자의 판단에 의해 결정된다. 이는 교육의 신뢰 구조를 붕괴시킨다. 대학이 AI 탐지에 집착하는 한, ‘무결성(integrity)’은 더 이상 학습의 가치가 아니라 행정적 절차로 전락한다. 정직을 보장하는 것은 기술이 아니라, 평가 설계의 투명성이다.

저자들이 제안하는 새로운 평가 패러다임의 핵심은 ‘진정성(authenticity)’과 ‘판단력(judgement)’이다. 이들은 “평가의 목적은 부정행위를 잡아내는 것이 아니라, 학생이 비판적으로 사고하고 자기 평가를 수행할 수 있게 하는 데 있다”고 말한다. 예를 들어, 에세이를 금지할 것이 아니라, AI를 사용해 다양한 초안을 만들게 한 뒤, 학생이 각 초안을 비교·분석하고 최종 선택 이유를 설명하도록 요구할 수 있다. 그 과정에서 교수자는 AI의 결과물보다 학생의 사고 과정을 평가한다. 이것이 바로 ‘진정한 평가(authentic assessment)’의 복귀다. 또한 과제 수준을 넘어 프로그램 단위에서 AI 활용의 목적과 범위를 설계해야 한다. “어떤 과제에서는 AI 사용이 평가 목표를 훼손할 수 있지만, 다른 과제에서는 오히려 필수적일 수 있다.” 이러한 맥락적 판단이 가능하려면, 학과 차원의 명시적 정책과 학문적 합의가 전제되어야 한다.

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‘AI 리터러시’는 부가교육이 아니라 신뢰의 조건이다

저자들이 가장 강조한 대목은 AI 리터러시(AI literacy)다. “AI 리터러시는 교육의 부속물이 아니다. 그것은 교육 신뢰의 구조적 조건이다.” AI 리터러시는 단순히 ‘AI를 사용하는 기술’이 아니다. 그것은 학생과 교직원 모두가 AI의 작동 원리, 한계, 윤리적 경계를 이해하고 이를 기반으로 의사결정을 내리는 역량이다. AI에 대한 무지가 오해와 공포를 낳고, 오용을 부른다. Wang과 Deneen은 이를 “돌다리를 더듬으며 강을 건너는 상황(crossing the river by feeling the stones)”에 비유했다. AI 리터러시가 제도화되지 않은 상황에서, 교수자는 부정행위를 의심하고, 학생은 AI 사용을 숨긴다. 이 불신의 악순환을 끊기 위해서는 ‘이해’가 필요하다. AI를 두려움이 아니라 학습의 언어로 번역해야 한다. AI 리터러시는 또한 형평성의 문제다. 기술 접근성이 높은 학생과 그렇지 않은 학생의 격차가 학습 성과의 격차로 이어질 수 있다. UNESCO 아시아·태평양 라운드테이블에서도 “AI 리터러시는 단지 역량이 아니라 평등(equity)과 포용(capacity-building)의 문제”로 선언됐다.

Wang과 Deneen은 “정책, 평가, AI 리터러시를 세 개의 축으로 묶은 통합적 생태계(ecosystem)가 필요하다”고 말한다. 이 세 요소는 독립적으로 존재할 수 없다. 정책이 추상적이면 실행은 혼란스럽고, 평가가 정책과 분리되면 기준은 모호해지며, 리터러시가 결여되면 그 모든 구조가 작동하지 않는다.

그들이 제안하는 방향은 명확하다. 정책 수준에서의 명료성 확립: AI 사용의 허용 범위와 윤리 기준을 명확히 규정. 평가 설계의 혁신: AI를 포함한 과정을 학습의 일부로 설계. AI 리터러시 교육의 내재화: 교수자와 학생 모두가 AI를 비판적·윤리적으로 사용할 수 있는 역량을 갖추도록 함. 이 세 축이 결합할 때, 대학은 단순히 ‘부정행위 없는 학교’가 아니라 ‘신뢰 가능한 학습 공동체’로 거듭날 수 있다.

대학은 감시자가 아닌 설계자여야 한다

대학은 이제 선택해야 한다. 계속해서 AI 탐지 소프트웨어의 정확도를 논의하며 ‘감시의 기관’으로 남을 것인가, 아니면 평가·정책·리터러시를 통합해 ‘교육 설계의 기관’으로 거듭날 것인가. Wang과 Deneen은 이렇게 묻는다. “우리는 무엇을 지키려 하는가? 교육의 본질인가, 아니면 과거의 규칙인가?” 대학의 사명은 감시가 아니라 성장이다. 진정한 무결성은 학생이 스스로 책임을 지는 능력에서 비롯된다. 그 능력을 기르기 위해서는, 대학이 먼저 신뢰를 설계해야 한다.

AI는 대학의 적이 아니다. 그것은 교육의 투명성을 시험하는 새로운 렌즈다. AI를 금지하거나 탐지하는 것은 기술에 대한 대응이지, 교육에 대한 대응이 아니다. AI 시대의 무결성은 통제에서 오지 않는다. 그것은 이해와 설계, 그리고 신뢰의 재구성에서 온다. AI는 대학의 구조적 결함을 비추는 거울이며, 동시에 재탄생의 기회다. Wang과 Deneen이 말한 것처럼, “대학이 더 이상 반응적 관리자(reactive guardian)가 아니라, 교육 미션의 설계자(architect of renewal)가 될 때, AI는 위협이 아니라 혁신의 촉매가 된다.”

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