10 9월 인공지능과 교육

요즘 인공지능으로 모든 산업과 서비스, 심지어는 교육이 마치 새로운 기회를 만난 듯이 이슈가 되고 있습니다. 누군가는 인공지능이 미래라 하고, 누군가는 인공지능이 가져올 재앙을 이야기합니다. 이러한 다양한 관점이 바른 방향으로 이끄는 좋은 논의가 될 것이라 봅니다.

다만 인공지능이 교육에서 새로운 답을 줄 것이라는 기대는 조심해야 합니다. 기술은 늘 교육을 바꾸게 됩니다. 건축기술은 배우고자 하는 사람과 가르칠 수 있는 사람들의 공간을 만들었고, 교통은 더 넓은 지역에 교육이 전파될 수 있게 하였습니다. 라디오, TV 역시 다양한 방송교육을 만들어왔고, 인터넷은 우리가 지금 경험하고 있는 다양한 온라인 교육, 이러닝, 스마트교육을 이끌었습니다. 이처럼 기술은 시대에 따라 변화고 끊임없이 교육의 환경을 바꾸는 역할을 합니다. 그러나 본질이 기술에 의해 바뀌지는 않습니다.

인공지능이 교육을 이끌고 새로운 교육을 만들어갈 것이라 합니다. 그리고, 누구나 인공지능을 배우고 알아야 한다고들 합니다. 이 의견을 부정하지 않지만 접근 방법에는 우려가 있습니다.

기술만능주의에서는 기술은 늘 현 시대의 문제를 해결할 수 있다고 생각합니다. 가트너 하이프사이클처럼 내가 모르는 것에 대해서는 과다한 기대를 하게 되었다 실망하게 됩니다.

인공지능이 만들어갈 미래는 누구도 예측하지 못하지만 그렇다고 인공지능을 모두 배워야 할까요? 얼마전에 소프트웨어기술이 미래의 핵심이라고 해서 초중등교육에서 의무화되기도 했습니다. 그것이 가져온 불필요한 낭비가 사회적으로 얼마나 될까요?

제대로 가르칠 수 없는 사람이 몇 달 배운 지식으로 소프트웨어기술의 미래를 책임지기도 하고, 생각하는 과정 없이 피상적인 반복으로 코딩과 소프트웨어기술의 진정한 가치를 사라지게 했습니다.

기술은 도구라고 이야기하면서 목적이 되거나, 왜라는 질문을 하라 하면서 정답을 복사하는 일을 해 왔습니다.

최근 인공지능과 관련해서 비슷한 우려가 됩니다. 인공지능의 연구과정만 보더라도 많은 시행착오와 수 많은 연구가 융합되어 있는 가장 폭넓은 지식 중 하나입니다. 특히 기술이라는 측면에서는 더욱 그렇습니다. 인간과 뇌에 대한 지식, 심리학 및 행동주의 연구들, 기계와 제어, 수학과 통계, 컴퓨터과학과 전기전자, 철학과 사회학 등 걸쳐져 있지 않은 분야가 없습니다.

학원이나 비즈니스관점에서 돈이 되니 달려들 수는 있습니다. 하지만 교육에서는 다른 접근을 해야 합니다. 인공지능 교과서를 만들기 보다는 다음과 같은 일을 준비해야 하지 않을까요.

1. 초중등교육에서 인공지능과 관련된 부분을 강화해야 합니다.인공지능은 융합이기에 하나의 교과목을 만들거나 교재를 만들지 말고 기존 교과를 재편해 나가야 합니다. 수학, 과학, 정보교과 등 직접적인 교과를 재편하고 이 외 사회, 예술 등 유관 교과를 조정해 나가는 것이 필요합니다.
   
2. 인공지능기술에 집착하지 말고 사용성에 관점을 두어야 합니다. 우리 학생 중 몇퍼센트가 미래에 인공지능을 개발하고 있을까요? 아마 대부분은 인공지능을 사용하여 무슨 일인가를 하고 있을 것입니다. 그래서 인공지능이 무엇이고 어떻게 지금의 사회, 직업, 환경을 바꿀 수 있는가를 고민하게 하여야 합니다.
   
3. 인공지능기술 역시 도구이기에 막연한 만능해결책이라고 믿어서는 안됩니다. 교육에서 인공지능기반의 서비스등이 수도 없이 나오고 있습니다. 인공지능을 돌이켜 생각해 보면 인간의 지능에 기반하고 있습니다. 인간은 오감을 이용해 정보를 모으고 그것을 기반으로 사고합니다. 즉, 데이터가 없으면 제대로 작동하지 않는 것이지요. 또한 한 종류의 데이터 만을 활용하지 않습니다. 예를 들어 시각데이터 만으로 판단하는 것이 아니라 다른 4개의 감각데이터도 종합적으로 활용합니다. 그런데 교육에서의 인공지능은 대부분 계랑화된 데이터 만을 사용하여 마치 사람의 복잡성을 예측할 수 있다고 합니다. 또한 바둑처럼 규칙이 바뀌지 않는 상황에서는 제한적인 또는 한 종류의 데이터만으로도 유효한 결과를 낼 수 있지만 실제 교육에서는 그렇지 않습니다.

교육은 한 사람의 인생을 바꿀 수 있는 중요한 일이기에 조심스럽게 적용해 나갔으면 좋겠습니다.

세상에서 가장 위험한 것은 스스로 알지 못하는 것을 인지하지 못할 때입니다. 최근 수 없이 쏟아져 나오는 인공지능 서비스들을 보면 과연 인공지능에 대한 인식과 지식의 수준이 어느 정도일까 의문이 들 때도 있습니다.

다른 비즈니스에서 인공지능을 도구로 활용하는 것은 모르지만 교육에서는 좀 더 깊이 있는 논의와 조급함을 버려야 합니다. 내일 우리는 전문가를 키워낼 수 없습니다. 최소한 20년은 걸리는 일입니다. 장기전략을 잘 못 설정되는 경우 시행착오의 폐해는 말할 수 없이 크게 되죠. 지금은 물결에 휩쓸려 어디로 가는지도 모르기 보다는 바른 방향으로의 작은 변화로 물길을 바꿔나가는 지혜가 필요하지 않을까요.