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지난주 커피 모임에서 베트남의 한 대학교에서 번역을 가르치는 동료가 한숨을 쉬며 말했습니다. "예전에는 번역 가르치는 걸 정말 좋아했는데, 요즘은 과제를 내주면 학생들이 그냥 질문을 ChatGPT에 붙여넣고 제출하기만 해요. 피드백을 제대로 해줄 수가 없네요."
역설: 지식과 기술은 더 이상 부족하지 않은데도 등록금은 오르고 있다.
이 이야기는 번역 교육에만 국한된 것이 아닙니다. ChatGPT나 DeepL 같은 AI 도구들이 수십 년간 이어져 온 교육 모델, 특히 대학 교육 모델을 뒤흔들면서 교육계 전반에 퍼지고 있는 불안감을 반영하는 것입니다.
수 세기 동안 대학은 매우 단순한 전제에 기반하여 운영되었습니다. 바로 지식과 기술이 희소하다는 것이었습니다. 지식과 기술을 습득하기 위해 학생들은 등록금을 내고, 수업에 참석하고, 책을 읽고, 과제를 완료하고, 최종적으로 학위를 받아야 했습니다.
학위는 지식의 원천인 동시에 취업 시장에서의 역량 인증 역할을 합니다.
하지만 오늘날 인공지능은 거의 비용 없이 단 몇 초 만에 설명하고, 종합하고, 번역하고, 글을 쓸 수 있습니다. 역설적이게도 지식과 기술은 더 이상 부족하지 않고 저렴해지고 있지만, 대학 등록금은 꾸준히 오르고 있습니다.
고용 시장은 대학보다 빠르게 반응하고 있습니다. 영국에서는 최근 졸업생을 위한 일자리 수가 지난 1년 동안 약 33% 감소하여 7년 만에 최저치를 기록했는데, 이는 주로 기업들이 인공지능(AI)을 활용하여 신입 사원 채용을 자동화했기 때문입니다. (경험이 거의 없거나 전혀 없는 사람들을 위한 직무 수준) 및 비용 절감.
미국에서는 27개 이상의 주에서 다양한 공공 서비스 직종에 대한 대학 학위 요건을 폐지하거나 완화했습니다. 이는 인재 풀을 확대하고 노동력 부족 문제를 해결하는 동시에 "학위 인플레이션"(이전에는 낮은 자격 요건만 필요했던 직종에 더 높은 학력 요건이 요구되는 추세)을 해소하기 위한 것입니다.
인공지능이 반복적이고 코딩 기반의 업무, 즉 한때 젊은 졸업생들의 영역이었던 직종을 점차 대체함에 따라 기업들은 노동 시장을 재평가하고 있습니다.
베트남에서는 AI로 인한 변화가 고객 서비스와 마케팅 분야에서 뚜렷하게 나타나고 있으며, 챗봇과 AI 도구가 점차 핵심적인 역할을 대체하고 있습니다.
많은 대학 프로그램에서 여전히 콘텐츠 작성이나 커뮤니티 관리와 같은 실무 기술을 가르치고 있지만, 기업들은 인턴과 신입 사원을 AI 시스템으로 빠르게 대체하고 있으며, 성과 향상을 위해 AI를 운영할 수 있는 인재 채용을 우선시하고 있습니다.
하지만 모든 종류의 지식과 기술이 같은 속도로 가치가 떨어지는 것은 아닙니다. 법률, 회계, 행정, 운영 엔지니어링, 번역과 같이 표준화 및 효율화가 가능한 분야가 가장 심각한 영향을 받고 있습니다.
저를 비롯한 번역 업계의 많은 동료들이 이를 직접 경험했습니다. 인공지능이 계약서나 샘플 문서 번역을 더 빠르고 저렴하게 처리하게 되면서, 예전에는 번역을 의뢰하던 많은 해외 고객을 잃었습니다.
하지만 저는 Chat GPT 번역물의 교정, AI 번역 건강 설문지를 테스트하기 위한 환자 그룹 검색 및 분석, 그룹 간 응답 비교, 다양한 문화적 맥락에 맞게 언어를 조정하는 등의 다른 프로젝트도 진행하고 있습니다.
이러한 직업들은 판단력, 경험, 공감 능력을 필요로 하는데, 인공지능은 적어도 현재로서는 이러한 자질을 대체할 수 없습니다.
건축 분야에 종사하는 제 친구도 비슷한 경험을 했습니다. 소프트웨어와 AI는 일반적인 도면 작업을 빠르게 처리하는 데는 도움이 될 수 있습니다. 하지만 프로젝트에서 사람, 환경, 문화, 예산, 법적 요건 등을 모두 고려해야 할 때는 건축가의 역할이 매우 중요해집니다. 어떤 알고리즘도 노련한 전문가처럼 사람과 맥락을 "읽어낼" 수는 없습니다.
인공지능은 점점 "인간"에 가까워지고 있다.
이러한 사례들은 점점 더 분명해지는 사실을 보여줍니다. 인공지능은 반복적이고 표준화된 작업을 대체하는 데 유용하지만, 인간에 가까워질수록, 즉 맥락, 감정, 윤리, 사회적 책임에 가까워질수록 인간의 역할은 더욱 대체 불가능해진다는 것입니다.
그리고 바로 이 지점에서 이야기는 더 이상 번역이나 건축에만 국한되지 않고, 지식 사회의 중심 기관인 대학을 직접적으로 다루게 됩니다.
인공지능조차 시험에서 높은 점수를 받을 수 있다면, 기존 방식대로 교육하고 평가하는 것은 대학의 가치를 떨어뜨릴 뿐입니다. 오늘날 대학의 가치는 단순히 지식을 전달하는 데 있는 것이 아니라, 학생들이 비판적 사고력, 판단력, 그리고 지적 능력을 개발하도록 돕는 데 있습니다.
하지만 베트남의 현실은 모든 프로그램이 그런 것은 아니지만, 여전히 많은 프로그램이 구식 방식, 즉 필기, 암기, 정해진 틀에 따른 과제 수행, "모범 답안"에 기반한 시험 방식으로 가르치고 평가하고 있음을 보여줍니다.
인공지능(AI) 시대에 이러한 교육 방식은 그 한계를 명확히 드러냅니다. AI를 이용하면 조별 보고서를 하룻밤 만에 완성할 수 있고, 프레젠테이션을 몇 분 만에 만들 수 있으며, 심지어 논거와 증거까지 "자동으로 준비"할 수 있습니다. 만약 평가가 단순히 콘텐츠를 복제하는 능력만을 측정한다면, 학습자가 기술을 더 많이 사용할수록 스스로 생각하는 능력은 줄어들게 됩니다.
물론 긍정적인 발전도 있었습니다. 일부 고급 프로그램에서는 학생들이 AI 출력물을 분석하고, 다양한 관점을 비교하고, 반론에 대한 자신의 주장을 옹호하고, 실제 프로젝트를 수행하고, 자신의 선택에 책임을 지도록 요구합니다.
이러한 학교들은 AI를 교육에 통합하고, AI 교사 연수를 조직하며, AI 도구 활용 능력을 강조하는 교육과정을 개발하는 데 앞장서고 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 여전히 산발적이며, 강사나 학교마다 차이가 있고, 아직 일관된 시스템적 방향으로 자리 잡지 못했습니다.
핵심 질문은 AI가 대학을 "방해"할지 여부가 아니라, 베트남 대학들이 AI를 학습자와 근로자를 지원하는 강력한 도구로 활용하여 지식 전달에서 인간의 사고력과 인성 함양으로 전환하는 데 충분히 빠르게 움직이고 있는가 하는 점입니다.
출처: https://tuoitre.vn/ai-co-dang-lam-kho-dai-hoc-20251231112540395.htm
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