대학 캠퍼스에 들어온 또 하나의 지성, AI
2025년의 대학은 더 이상 ‘AI 도입 여부’를 논의하는 공간이 아니다. 오히려 대학의 학습 현장은 이미 생성형 인공지능을 중심으로 재편되고 있다. 리포트를 작성하기 전에 ChatGPT나 Claude에 초안을 맡기고, 발표 자료의 구조를 정리할 때 Gemini나 Copilot을 사용하는 것은 대학생들 사이의 보편적 행위가 되었다. 도서관에서 책을 빌리는 대신, AI에게 “핵심 내용을 정리해줘”라고 명령하는 장면은 낯설지 않다. 영국 옥스퍼드대학교 출판부(Oxford University Press, 이하 OUP)가 2025년 8월 발표한 보고서 「Teaching the AI-Native Generation」은 이 변화를 생생히 보여준다. 13~18세 학생 2,000명을 대상으로 한 조사에서 응답자의 80%가 학습에 AI를 사용한다고 답했다. 이 세대가 대학에 진입하는 순간, 고등교육의 풍경은 급격히 달라진다.
학생들은 AI를 ‘지적 보조 장치’로 인식한다. 문제를 해결하고, 글을 다듬으며, 사고의 속도를 높여주는 도구로 활용한다. 그러나 그 속도만큼 깊이가 따라오지 못한다는 우려도 함께 존재한다. 보고서에 따르면 응답자의 62%가 “AI가 학습능력에 부정적인 영향을 준다”고 느낀다. 절반 이상이 “AI가 너무 쉽게 답을 제시해 창의적 사고를 방해한다”고 말했고, 10명 중 6명은 “복사와 모방을 조장한다”고 응답했다. 이 수치는 단순한 청소년 인식 조사가 아니다. AI와 함께 성장한 세대가 스스로 느끼는 학습의 변화, 즉 ‘배움의 피로감’과 ‘사유의 위축’을 수치로 드러낸 것이다.
AI 리터러시, 기술보다 중요한 ‘판단의 힘’
AI가 보편화된 대학 환경에서 가장 부족한 것은 기술 사용 능력이 아니다. 문제는 AI의 ‘결과물’을 판별하는 능력이다. OUP 보고서에서 절반에 가까운 학생(47%)이 “AI가 제공하는 정보의 진위를 구분할 자신이 없다”고 답했다. 48%는 “교수자(teachers)로부터 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 구별하는 법을 배우고 싶다”고 했다. 이는 단순한 정보 해석의 어려움이 아니라, 판단의 기준이 기술에 이전(移轉) 된 결과다. 예전의 대학생은 논문을 읽으며 주장의 근거를 비판적으로 검토했지만, 오늘의 AI 네이티브 세대는 생성된 문장을 사실로 받아들이는 경향이 강하다. 그 결과, ‘읽는 법’보다 ‘요약하는 법’을, ‘논증하는 법’보다 ‘결과를 도출하는 법’을 먼저 배운다.
영국 교육심리학자 에리카 갈레아(Erika Galea)는 이 현상을 ‘신경세대(neural generation)’의 특징으로 설명한다. 그는 OUP 보고서 해설에서 “AI 네이티브 세대는 알고리즘과 함께 사고하는 세대이며, 빠른 인지 속도 대신 사유의 깊이를 잃고 있다”고 분석했다. 즉, AI는 사고의 외피를 확장시키지만, 내면의 논리를 압축시킨다. 대학 교육의 핵심은 사고의 깊이에 있다. 그러나 지금의 세대는 ‘정답의 정확성’보다 ‘출력의 완성도’를 중시한다. AI가 만들어낸 완결된 문장은 학생 스스로의 판단력을 마비시킬 수 있다. AI 리터러시란 기술 사용 능력이 아니라, 무엇을 믿지 않을지를 아는 능력이어야 한다.
대학의 지식 생산 구조가 흔들리고 있다
AI의 등장 이후, 대학의 글쓰기는 두 방향으로 분화되고 있다. 하나는 ‘AI로 완성된 과제’, 다른 하나는 ‘AI를 분석하는 과제’다. 전자는 효율성을 극대화하지만 사고의 흔적이 사라지고, 후자는 검증과 해석의 과정을 남긴다. 문제는 많은 대학이 여전히 ‘결과물의 질’로 평가를 수행한다는 점이다. AI가 만들어낸 리포트는 문법적으로 완벽하고, 구조가 정연하다. 그러나 그 속에는 학습자의 시선, 즉 사유의 궤적이 없다. MIT 미디어랩의 2025년 연구 「Your Brain on ChatGPT」는 이 문제를 생리학적으로 증명했다. 연구진은 대학생들이 에세이를 작성할 때 AI를 활용하면, 두뇌의 전두엽(사고·판단 영역)의 전기적 활동이 현저히 낮아진다는 결과를 발표했다. 이는 “AI가 사고의 효율성을 높이지만, 사고의 신호 자체를 약화시킨다”는 것을 의미한다.
이제 대학은 질문해야 한다. ‘학습의 성취’란 무엇인가? AI가 만들어낸 완벽한 답변이 학문적 성취를 의미하지는 않는다. 대학은 학생의 ‘사유 과정’을 평가할 수 있는 새로운 기준을 마련해야 한다.
교수자는 더 이상 지식의 전달자가 아니다
OUP 조사에서 절반의 학생이 “AI 활용의 적절한 범위에 대해 교사의 안내가 필요하다”고 응답했다. 이를 대학 맥락으로 옮기면, 교수자는 AI 시대의 ‘인지적 코치(cognitive coach)’로서 재정의된다. 지식을 전달하는 역할은 이미 기계가 훨씬 더 정확하게 수행한다. 하지만 학생이 무엇을 이해하고, 왜 오해했는지를 발견하는 일은 인간의 몫이다. AI가 제공하는 답변은 논리적으로 타당하지만, 맥락을 읽지 못한다. 학생이 특정 이론에 몰입하거나 반발하는 감정, 글쓰기에서 드러나는 미묘한 사고의 전환은 AI가 감지하지 못한다. 이 영역이 바로 교수자의 인간적 판단(human judgment)이 작동해야 하는 지점이다. 따라서 대학 교육의 과제는 AI를 배제하는 것이 아니라, AI를 ‘감시와 피드백의 도구’로 통합하면서 교수자의 인간적 통찰을 병행하는 것이다. 학생의 초안을 AI로 점검하되, 그 결과를 분석하고 토론하는 과정은 반드시 인간이 주도해야 한다. AI가 ‘사고의 거울’을 제공한다면, 교수자는 그 거울 속 반사된 이미지를 해석하는 사람이어야 한다.
창의성, ‘기계적 완성도’보다 ‘불완전한 탐구’에서 자란다
OUP 보고서에서 학생들은 AI의 도움으로 문제해결력(18%), 아이디어 생성(15%), 표현력(13%)이 향상되었다고 답했다. 그러나 동시에 26%는 “AI가 너무 쉽게 답을 주어 스스로 사고할 기회를 빼앗는다”고 말했다. 이 모순은 대학 교육에서도 반복된다. AI는 학습의 효율성을 높이지만, 창의적 긴장을 제거한다. 대학은 본래 ‘불완전한 탐구’를 장려하는 공간이다. 정답이 없는 질문을 탐색하고, 논쟁 속에서 사고를 확장하는 과정이 바로 대학의 학문적 본질이다. 그러나 AI의 등장은 이 탐구의 불편함을 제거한다. 학생은 질문을 하기보다 결과를 요청하고, 논쟁을 벌이기보다 요약을 요구한다. 그 결과, ‘지적 모험’이 ‘편리한 정보 탐색’으로 대체된다. AI는 창의적 사고를 돕는 도구일 수 있지만, 창의성 자체는 아니다. AI가 제시하는 결과를 비판적으로 변형하고, 전혀 다른 맥락으로 재조합하는 힘 — 그것이 대학이 길러야 할 진짜 역량이다. AI를 잘 다루는 학생보다, AI가 만든 문장을 ‘의심할 줄 아는 학생’을 길러내는 것이 대학의 사명이다.
일부 대학에서는 여전히 AI 도구의 사용을 금지하거나, 표절로 간주한다. 그러나 이러한 조치는 현실을 부정하는 것에 가깝다. AI는 이미 학생의 학습 구조 속에 깊이 들어와 있다. 따라서 대학이 취해야 할 태도는 금지가 아니라 문해(literacy)다.
OUP가 제시한 ‘AI 프레임워크(Framework for UK School Resources)’는 세 가지 원칙을 제안한다.
① 책임성(Responsible use) – AI는 인간 판단을 보조해야 하며, 결정의 최종 책임은 사람에게 있다.
② 포용성과 형평성(Equitable and inclusive) – AI가 교육 접근성을 높이되, 편향과 차별을 강화하지 않도록 해야 한다.
③ 인간 중심성(Human-in-the-loop) – 학습의 모든 과정에 인간의 해석과 평가가 개입해야 한다.
이 원칙은 대학 교육에도 그대로 적용된다. AI를 차단하는 대신, AI의 한계를 학습시키고, AI의 결과를 비판적으로 재가공할 수 있는 ‘AI 문해 교육(AI literacy education)’을 구축하는 것이 바람직하다. AI를 쓸 수 있는 능력보다, AI가 틀릴 수 있음을 인식하는 능력이 더 중요하다.
AI와 함께 배우는 법 – 학습의 방향 전환
AI는 지식을 전달하지 않는다. 그것은 데이터를 구조화하고, 패턴을 찾아내며, 인간이 이해하기 쉽게 재구성할 뿐이다. 따라서 대학의 교육 목표는 AI와 경쟁하는 것이 아니라, AI를 ‘사고의 파트너’로 삼는 학습법을 개발하는 것이다. 예컨대, 학생이 AI를 통해 얻은 초안을 다시 인간적 비판으로 수정하는 ‘양방향 학습(two-phase learning)’ 모델을 설계할 수 있다. AI가 제시한 논리를 반박하고, 그 반박을 근거로 새로운 주장을 세우는 식이다. 이 과정에서 학생은 단순히 지식을 소비하는 존재에서 벗어나, 지식을 재구성하는 능동적 탐구자로 성장한다. AI가 사고의 첫 단추를 끼운다면, 대학은 그 다음 단추를 스스로 끼울 수 있는 사고의 근육을 길러야 한다.
AI는 이미 대학의 일상 언어가 되었다. 그러나 대학의 존재 이유는 여전히 ‘깊이 있는 사고’를 지켜내는 데 있다.
OUP 보고서의 마지막 문장은 이렇게 말한다. “AI가 학습의 방식을 바꿨지만, 학습의 목적은 바뀌지 않았다.” 대학이 지켜야 할 것은 지식의 독점이 아니라, 사유의 품격이다. AI가 지식을 빠르게 재구성하는 시대일수록, 느리고 비효율적인 사유의 과정은 더 큰 가치를 가진다. 대학은 ‘정답을 아는 곳’이 아니라, ‘질문을 잃지 않는 곳’이어야 한다.
AI가 교수의 자리를 대신할 수는 없다. 왜냐하면 진짜 교육은 정답을 말해주는 것이 아니라, 생각하는 인간을 길러내는 일이기 때문이다.
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