브라운대 시험을 덮친 집단 AI 부정행위, 진짜 위기는 '평가'에 있다

시험장을 덮친 AI 부정행위

미국 명문대인 브라운 대학교의 한 교수가 시험에서 벌어진 대규모 AI 부정행위를 공개적으로 고발하면서 교육계가 술렁이고 있어요. 학생 상당수가 시험을 보면서 ChatGPT 같은 생성형 AI의 도움을 받아 답을 작성했다는 거예요. 이게 왜 큰일이냐면, 한두 명이 몰래 커닝한 수준이 아니라 '집단적으로' 벌어졌다는 점, 그리고 적발하고 증명하기가 너무 어렵다는 점 때문이에요. AI가 만들어준 문장은 종이에 펜으로 베껴 쓴 커닝페이퍼처럼 증거가 남질 않거든요.

왜 잡아내기가 어려운가

생성형 AI가 뭐냐면, 사람이 쓴 것 같은 자연스러운 글을 즉석에서 만들어주는 프로그램이에요. 문제는 그 결과물에 '누가 봐도 AI가 썼다'고 단정할 도장이 찍혀 나오지 않는다는 거죠. 그래서 학교들은 한때 'AI 탐지기'에 기댔어요. 글을 넣으면 AI가 썼을 확률을 알려주는 도구들인데(GPTZero, 턴잇인의 AI 탐지 기능 등), 이게 생각보다 못 미더워요. 진짜 사람이 쓴 글을 AI라고 잘못 찍는 경우도 많고(거짓 양성), 특히 영어가 모국어가 아닌 학생의 글을 AI로 오인하는 편향까지 보고됐거든요. 반대로 AI 글을 살짝만 손보면 탐지를 피해 가기도 하고요. 결국 '탐지기로 잡는다'는 전략은 쫓고 쫓기는 술래잡기가 돼버렸어요.

교육 현장의 대응

그래서 요즘 대학들은 방향을 틀고 있어요. 인터넷도 못 쓰고 노트북도 덮은 채 종이 시험지(블루북)에 손으로 쓰게 하는 '아날로그 회귀'가 다시 늘고, 집에서 보는 오픈북 과제 대신 교실에서 말로 설명하게 하는 구술 평가나, 결과물만이 아니라 '어떤 과정을 거쳐 생각했는지'를 보는 평가로 무게중심을 옮기고 있죠. 핵심 질문이 'AI를 어떻게 막을까'에서 'AI가 있는 세상에서 진짜 실력을 어떻게 측정할까'로 바뀌고 있는 거예요.

개발자에게도 남의 일이 아니다

이건 학교만의 이야기가 아니에요. 우리 개발자들도 매일 코파일럿이나 ChatGPT로 코드를 받아 쓰잖아요. 똑같은 고민이 채용 현장에 그대로 옮겨왔어요. 온라인 코딩 테스트에서 AI를 켜놓고 푸는 지원자가 늘면서, 기업들은 다시 화면 공유 라이브 코딩이나 대면 면접으로 돌아가고 있어요. AI가 짜준 코드를 붙여넣을 줄만 알고 왜 그렇게 동작하는지 설명 못 하는 사람과, 기초가 단단해서 AI를 도구로 부리는 사람의 차이가 점점 더 크게 벌어지고 있거든요. AI 시대일수록 '남이(혹은 기계가) 만든 걸 검증하고 설명할 수 있는 근본 실력'이 더 중요해지는 역설이 생기는 셈이에요.