미국 대학생 3명 중 1명 이상이 생성형 AI를 정기적으로 학업에 활용하고 있으며, 약 9%는 AI를 이용한 부정행위를 인정했다는 대규모 연구 결과가 나오면서 미국 고등교육계에 비상이 걸렸다.

코넬대학교(Cornell University) 산하 코넬 앤 S. 바워스 컴퓨팅·정보과학대학(Cornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Science)연구진은 과학 학술지 ‘사이언스(Science)’ 에 발표한 논문에서 미국 내 20개 공립 연구중심대학 학생 9만5천여 명을 조사한 결과, 전체의 37%가 최소 월 1회 이상 생성형 AI를 사용한다고 밝혔다.

특히 활용률은 전공별로 큰 차이를 보였다. 컴퓨터과학 계열 학생의 경우 62%가 정기적으로 AI를 사용한다고 답한 반면, 예술 계열 학생은 24% 수준에 머물렀다.

연구를 공동 집필한 르네 키질젝(Rene Kizilcec) 교수는 “평가 개혁은 더 이상 선택이 아니라 시급한 과제”라며 “생성형 AI의 오용은 대학 평가의 타당성을 흔들고, 결국 학위 자체의 신뢰성 문제로 이어질 수 있다”고 경고했다.

이번 연구는 버클리대학교(University of California, Berkeley) 고등교육연구센터의 이고르 치리코프(Igor Chirikov) 연구원과 공동으로 진행됐다. 연구진은 2023~2024학년도 동안 학생들의 실제 AI 사용 패턴을 분석했으며, 이는 현재까지 공개된 생성형 AI 활용 조사 가운데 최대 규모라고 설명했다.

연구진은 학생들이 부정행위를 직접 인정하기 어려워한다는 점을 고려해 ‘리스트 무작위화 실험(List Randomization Experiment)’ 기법을 적용했다. 이는 응답자가 특정 항목을 직접 밝히지 않고 전체 해당 개수만 답하도록 하는 방식으로, 민감한 행동의 실제 비율을 보다 정확히 추정하는 조사 기법이다.

그 결과 전체 학생의 약 9%가 생성형 AI를 활용한 부정행위를 경험한 것으로 나타났다. 특히 AI를 매일 사용하는 학생군에서는 부정행위 비율이 26%까지 치솟았다. 반면 월 단위 사용자군은 약 7% 수준이었다.

연구에서는 성별·인종별 활용 격차도 드러났다. 남학생의 정기적 활용률은 45%였지만 여학생은 33%에 그쳤다. 또 백인·아시아계 학생의 활용률은 39%였던 반면, 소수 인종 학생군은 29% 수준으로 조사됐다.

연구진은 이러한 차이가 향후 노동시장 경쟁력 격차로 이어질 가능성을 우려했다. 치리코프 연구원은 “AI 활용 능력의 차이는 대학 내 학습 경험뿐 아니라 졸업 이후 직업 적응에도 영향을 미칠 수 있다”며 “AI 기술이 더욱 고도화되고 비용까지 높아질 경우 격차는 더 확대될 수 있다”고 분석했다.

이에 따라 연구진은 대학 평가 시스템 전반의 재설계를 촉구했다. 구체적으로는 감독관 입회 하의 오프라인 시험 강화, AI 활용 허용 범위에 대한 명확한 기준 마련, 그리고 AI 활용 능력 자체를 새로운 전문 역량 평가 요소로 포함시키는 방안 등을 제안했다.

또한 전공별 특성이 다른 만큼 각 학문 분야의 전문 학회와 교육 단체가 AI 시대에 맞는 새로운 평가 기준을 마련해야 한다고 강조했다.

키질젝 교수는 “생성형 AI 사용은 앞으로 더욱 확대될 가능성이 높다”며 “대학이 이를 어떻게 제도권 안으로 흡수하고 평가 체계에 반영하느냐에 따라 미래 교육의 공정성과 경쟁력이 달라질 것”이라고 말했다.

최연철 과학 전문기자