“AI가 지식 가치 떨어뜨린다” 대학 교육 내용 재검토 지적

생성AI 그 중에서도 대규모 언어모델(LLM)이 발달하면서 인간은 AI와 대화하며 필요한 정보를 손쉽게 얻을 수 있게 됐다. 오클랜드대 비즈니스스쿨 패트릭 도드 교수는 AI가 어떻게든 지식을 제공하기 시작하면서 지식을 제공하는 장소로 기능해온 대학의 가치가 떨어지고 있다고 주장했다.

대학 존재 방식에 대해 그는 오랫동안 지식이 희소하다는 단순한 이념에 기반해 운영되어왔다며 대학은 등록금을 지불하고 강의에 출석하고 과제를 완료해 최종적으로 학사학위라는 자격을 취득하는 곳이며 이 과정은 2가지 역할을 했다고 밝혔다. 하나는 다른 곳에서 입수하기 어려운 지식에 대한 접근을 제공하는 것이고 또 하나는 사회에 나왔을 때 고용주에게 해당 지식을 습득하기 위해 시간과 노력을 투자했다는 걸 증명하는 것이라고 지적했다.

이 모델이 기능했던 건 기존에는 전문 지식에 접근할 수단이 부족해 지식을 얻기 위한 가격이 높은 수준을 유지했기 때문. 그런데 AI로 인해 지식에 접근하는 장벽이 크게 낮아져 이제 이 모델이 성립하지 않는 것이 아니냐는 게 그의 주장이다.

LLM은 이제 사실을 단순히 검색하는 것 뿐 아니라 설명하고 번역하고 요약할 수 있다. 공급이 급격히 증가하면 기본적인 경제학 원리에 따라 가격이 하락한다. 대학이 오랫동안 판매해온 지식의 가치는 그 결과로 축소되고 있다.

실제로 노동시장은 이미 변화하고 있다. 영국 초급직(entry-level job) 구인 건수는 2022년 챗GPT가 등장한 이후 3분의 1 감소했다. 미국에서는 몇몇 주가 공공부문 직책에서 학위 요건을 철폐하고 있어 대졸이라는 가치를 요구받지 않게 되고 있다고 한다.

한편 그는 모든 지식의 가치가 같은 속도로 하락하고 있지는 않다고 지적했다. 생성AI는 분명히 기존 인간 노동을 대신할 수 있지만 그로 인해 새로운 노동이나 새로운 지식이 필요하게 되거나 생성AI가 대체할 수 없는 지식이 산더미처럼 있기 때문. 예를 들어 팀 갈등을 극복하고 성공으로 이끄는 등 암묵지가 후자에 해당한다.

도드 교수는 AI를 조작하고 그 결과물을 평가하며 적절한 판단을 내려면 기초적인 지식이 여전히 중요하지만 수요와 공급이 균형을 이룬 상황에서의 임금은 수요 곡선을 따라 급속히 하락하고 있다고 밝혔다. 지금까지 희소하다고 여겨진 건 정보 그 자체가 아니라 기계가 아직 흉내 낼 수 없는 것으로 이동하고 있다며 집중력, 적절한 판단력, 강한 윤리관, 창조성, 그리고 협조성이며 이런 능력이 현재 시장에서의 진정한 희소성이라고 말했다.

그는 이런 가치를 기르기 위해 대학은 몇 가지 개혁이 가능하다고 말한다. 첫째 강의 재검토. 챗GPT가 고득점을 얻을 수 있는 내용을 가르치는 것에 대한 가치는 거의 제로에 가깝기 때문에 평가를 판단력과 통합력으로 이동시킨다.

둘째 학습 경험. 지도자가 참여하는 프로젝트, 현실 세계 시뮬레이션, AI가 도구로 기능하는 윤리적 판단 연구 등에 자원을 투입한다.

셋째 중요한 기술. 협동, 자주성, 윤리적 판단력 등 기술에 대한 마이크로 크리덴셜 그러니까 학위 제도를 창설한다.

넷째 업계와 협력하되 협동을 중시한다. 연구자는 교육 전문지식과 엄격함을, 고용주는 현실 세계 활용 사례를 제공하고 학생은 아이디어 검증과 개선에 집중한다.

그는 마지막으로 대학이 향후 우위를 확보할 수 있다면 그건 AI 보완역이 되는 인간 기술을 육성하는 데 있다며 대학이 적응하지 않는다면 시장, 학생과 기업 모두 대학을 두고 떠나갈 것이라면서 정보 제공의 장에서 판단력 육성소로 이동시키는 것, 학생에게 AI와 대립하는 게 아니라 함께 생각하는 방법을 가르치는 게 중요하다고 말했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.