OpenAI의 ChatGPT 챗봇 출시로 인공지능과 함께 교육 및 학습의 미래를 엿볼 수 있었다.
교육자들은 평가 및 시험의 질문에 의미 있는 응답을 생성하는 챗봇의 능력을 즉시 지적했다. 그리고 이러한 응답을 특정 출처에 귀속시키는 것이 불가능한 경우가 많기 때문에 표절을 감지하기가 어렵다.
우려는 눈에 띄지 않았다. ChatGPT 출시 직후 OpenAI는 챗봇의 응답에 포함할 "디지털 워터마크"를 개발 중이라고 발표했다. 이러한 종류의 워터마크는 AI가 생성한 콘텐츠임을 식별할 수 있는 디지털 신호로 내장되어 있으며 (이론적으로) 제거하기 어렵다.
그러나 전문가들이 지적했듯이 사람들은 해결 방법을 찾을 것이다. 머지않아 ChatGPT와 같은 다른 AI 모델이 등장하게 된다. 이것이 우리 교육 공간에 어떤 의미가 있을까?
우리는 앞으로 몇 년 동안 도전적인 해를 기대할 수 있다고 말하는 것이 안전하다.
하지만 먼저 ChatGPT가 무엇인가?
ChatGPT는 막대한 양의 텍스트 데이터(정확히 약 5천억 단어)에 대해 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)인 GPT3로 구동된다. 대규모 언어 모델은 입력 단어 목록(일반적으로 질문으로 표현됨)이 제공될 때 다음으로 가능성이 가장 높은 단어를 예측하여 작동한다.
이 모델은 세상의 복잡성을 나타낼 수 있는 수십억 개의 매개변수를 사용하여 훈련된다. 실제 데이터를 입력함으로써 알고리즘은 다양한 질문에 대해 인간과 같은 응답을 생성할 수 있을 때까지 매개변수를 재조정한다. 예를 들어:
쌀 한 톨에 달걀이 몇 개나 들어갈까?
쌀알은 계란보다 크기가 훨씬 작기 때문에 계란이 쌀알에 들어가는 것은 불가능하다. 쌀알은 일반적으로 지름이 1밀리미터 미만인 작고 둥근 씨앗인 반면 계란은 일반적으로 길이와 너비가 수 센티미터인 훨씬 더 큰 물체이다. […]
완벽하지는 않지만 ChatGPT의 기능은 충격과 영감을 모두 제공한다. 노래를 쓰고, 코드를 프로그래밍하고, 전체 취업 면접 세션을 시뮬레이션할 수 있다. 일반적으로 준비하는 데 2-6개월이 걸리는 아마존 웹 서비스 공인 클라우드 실무자(Amazon Web Services Certified Cloud Practitioner) 시험도 통과했다.
아마도 가장 놀라운 것은 기술이 아직 초기 단계에 있다는 것이다. ChatGPT의 사용을 탐색하는 수백만 명의 사용자는 챗봇을 개선하기 위해 OpenAI에 더 많은 데이터를 동시에 제공하고 있다.
모델의 다음 버전인 GPT4는 GPT3보다 약 500배 많은 약 100조 개의 매개변수를 갖게 된다. 이것은 인간 두뇌의 신경 연결 수에 근접하고 있다.
AI는 교육에 어떤 영향을 미칠까?
AI 시스템의 힘은 우리의 교육 및 평가 관행에 큰 물음표를 부여하고 있다.
학교와 대학에서의 평가는 대부분 학생들이 채점할 학습 결과, 종종 에세이 또는 서면 과제를 제공하는 것을 기반으로 한다. AI 모델을 사용하면 이러한 "제품"을 더 높은 수준으로, 더 짧은 시간에, 학생의 노력을 거의 들이지 않고도 생산할 수 있다.
즉, 학생이 제공하는 제품은 더 이상 코스 결과 달성에 대한 진정한 증거를 제공하지 않을 수 있다.
그리고 그것은 단지 서면 평가의 문제가 아니다. 2월에 발표된 연구에 따르면 OpenAI의 GPT3 언어 모델은 입문 프로그래밍 과정에서 대부분의 학생들보다 훨씬 뛰어난 성과를 보였다. 저자에 따르면 이것은 "입문 프로그래밍의 교육 및 학습에 대한 긴급한 실존적 위협"을 제기한다.
이 모델은 각본과 극장 대본도 생성할 수 있으며 DALL-E와 같은 AI 이미지 생성기는 고품질 예술을 생성할 수 있다.
우리는 어떻게 대응해야 할까?
앞으로 우리는 AI를 사용하여 교육과 학습을 방해하지 않고 지원하는 방법을 생각해야 한다. 이를 수행하는 세 가지 방법이 있다.
1. 강의실과 강당에 AI 통합
역사는 교육 기관이 새로운 기술에 적응할 수 있음을 몇 번이고 보여주었다. 1970년대에 휴대용 계산기의 등장으로 수학 교육자들은 과목의 미래에 대해 걱정했다. 하지만 수학은 살아남았다고 해도 과언이 아니다.
Wikipedia와 Google이 평가의 끝을 철자하지 않은 것처럼 AI도 마찬가지이다. 사실, 새로운 기술은 작업을 수행하는 새롭고 혁신적인 방식으로 이어진다. AI를 통한 학습과 교육에도 동일하게 적용된다.
AI 모델은 금지하는 도구가 아니라 교육과 학습에 의미 있게 통합되어야 한다.
2. 학생들의 비판적 사고 판단
AI 모델이 모방할 수 없는 한 가지는 학습 과정과 이에 수반되는 정신 유산소 운동이다.
평가 설계는 최종 결과물만 평가하는 것에서 학생을 최종 결과물로 이끈 전체 프로세스를 평가하는 것으로 바뀔 수 있다. 그런 다음 학생의 비판적 사고, 창의성 및 문제 해결 능력에 초점을 맞춘다.
학생들은 자유롭게 AI를 사용하여 작업을 완료하고 여전히 자신의 장점에 따라 표시될 수 있다.
3. 중요한 사항 평가
AI 사용을 금지하기 위해 수업 중 시험으로 전환하는 대신(일부는 그렇게 하고 싶어할 수 있음) 교육자는 학생들이 미래에 성공하기 위해 알아야 할 사항에 초점을 맞춘 평가를 설계할 수 있다. AI는 이러한 것 중 하나가 될 것 같다.
AI 모델은 기술이 확장됨에 따라 여러 부문에서 점점 더 많이 사용된다. 학생들이 미래의 직장에서 AI를 사용할 예정이라면 지금 테스트해보지 않겠는가?
AI의 새벽
1917년 러시아 볼셰비키 혁명의 지도자인 블라디미르 레닌은 이렇게 말했다.
아무 일도 일어나지 않는 수십 년이 있고, 수십 년이 일어나는 주가 있다.
이 진술은 인공지능 분야에서 자리를 잡았다. AI는 우리에게 교육을 재고하도록 강요하고 있다. 그러나 우리가 이를 받아들인다면 학생과 교사에게 힘을 실어줄 수 있다.
