AI가 와도 대학은 더 중요해진다
이 한국어 글은 LLM을 사용해 번역되었으며 영어 원문과 정확히 일치하지 않을 수 있습니다
AI 시대에 대학은 더 중요해질 것이다, 덜이 아니라.
알고 있다. 직관에 반하는 말처럼 들린다. 하지만 끝까지 들어봐 주길 바란다.
보통 이런 논쟁이 벌어진다: GPT가 몇 초 만에 뭐든 설명해주는데, 굳이 돈 내고 대학을 다녀야 하냐고. 합리적인 질문이다. 하지만 이건 학습이 실제로 무엇인지를 근본적으로 오해한 데서 나온 말이라고 생각한다.
진짜 논쟁은 대학 대 AI가 아니다. 능동적 인지 대 수동적 소비다.
LLM이 뱉어낸 답변을 훑고 나면, 뭔가 더 똑똑해진 것 같은 기분이 든다. 설명이 그럴듯하고, 논리도 맞아떨어지고, 탭을 닫을 때쯤엔 '이해했다'는 느낌이 든다. 하지만 사실은 그렇지 않다. '설명 깊이의 착각'이라는 잘 알려진 현상이 있다. 사람들은 자신이 무언가를 얼마나 잘 이해하는지를 극적으로 과대평가한다. 그리고 나는 마찰 없이, 언제든 원할 때 얻을 수 있는 AI의 설명이야말로 역사상 가장 강력한 '이해의 착각' 기계라고 생각한다. 이해했다는 느낌과 실제로 이해하는 것은 완전히 분리되어 있다. 누군가의 표현을 빌리자면, 당신은 아이디어의 관광객이지, 학생이 아니다.
진짜 학습은 고통스럽다. 느리다. 머릿속이 새로운 개념을 중심으로 실제로 재구조화될 때까지 혼란 속에 머무는 과정을 요구한다. 누군가가, 혹은 무언가가 답을 그냥 건네줄 때는 그런 일이 일어나지 않는다.
이것이 대학이라는 구조가 중요한 이유다. 브랜드, 커뮤니티, 네트워크에 대한 온갖 이야기를 다 차치하더라도, 핵심은 결국 구조 그 자체다. 마감, 시험, 과제, 그리고 그냥 답을 알려주지 않는 교수와 조교들. 이것들은 시대에 뒤처진 유물이 아니며, 앞으로도 그렇게 되지 않을 것이다. 이것들이 바로 그 메커니즘이다. 그리고 지금, 변화가 일어나고 있다. 이번 학기 내가 듣는 펜실베이니아대학교의 CIS5200 머신러닝 수업에서는 모든 과제마다 구술 평가를 시행하기 시작했다. 과제를 제출하면 기본 점수를 받는다. 진짜 점수는 그다음이다. 제출 후 조교와 20분 동안 1대1로 앉아서, 무작위로 선택된 문제를 처음부터 끝까지 풀어 설명해야 한다. 슈도코드, 증명, 개념적 심화 질문까지 대답할 수 있어야 한다. 노트도, AI도 없이.
불편하다. 하지만 동시에, 몇 년 만에 과제 하나에서 이렇게 많이 배운 적도 없었다. 요즘 대다수 대학생이 AI를 이용해 과제를 해결하고 있다는 건 이미 공공연한 사실이니까.
이것이 대학이 나아가야 할 방향이다. AI에도 불구하고가 아니라, AI 때문에. AI가 절대 복제할 수 없는 한 가지는 바로 사람과 사람 사이의 책임이다. 당신이 무언가를 진짜로 이해하고 있는 건지, 아니면 그냥 스쳐 지나쳐 본 것인지를 파고들 수 있는 조교의 존재.
그리고 이것은 시간이 지날수록 더 중요해질 것이다, 덜이 아니라. 우리는 틱톡과 GPT 같은 무한한 산만함과 마찰 없는 답변에 둘러싸인 세대를 키워내고 있다. 집중하고 무언가를 진정으로 내면화하는 능력은 점점 희귀해지고, 그만큼 더 가치 있어진다. 그 고통을 강제하는 기관들이 더 중요해질 것이다, 쓸모없어지는 것이 아니라.
대학의 가치는 그것이 무엇을 증명해주는가에 있지 않다. 그것이 무엇을 요구하는가에 있다.