「AI 시대, 교육은 무엇을 바꾸고 무엇을 지켜야 할까. 기술 활용에 앞서 교육의 본질부터 다시 물을 필요가 있다. 총 6회에 걸쳐 교육학과 교육정책의 관점에서 AI 시대 교육 담론을 성찰하고, 교육이 나아갈 방향을 모색한다. /편집자 주」

 

더에듀 | AI라는 거대한 축적 앞에서

AI는 지식을 없애지 않았다. 지식에 접근하는 방식을 바꾸었다. 같은 AI를 사용해도 결과가 다른 이유는 인간에게 이미 축적된 지식과 전문성이 다르기 때문이다.

 

학생에게 필요한 것은 AI에 무엇을 맡길 것인가만 배우는 일이 아니다. 스스로 배우고 판단할 힘을 기르는 일이다. 인간다움 역시 AI가 하지 못하는 기능의 잔여물로 정의될 수 없다. 질문도 답보다 우월한 새로운 교육가치가 아니라 지식과 탐구, 검증과 함께 작동하는 인간 학습의 한 과정이다.

 

그렇다면 이제 마지막 질문이 남는다. AI 시대 교육은 인간에게 무엇을 축적해야 하는가.

 

생각해 보면 생성형 AI 자체가 거대한 축적의 결과다. 인간이 오랫동안 만들어 온 언어와 지식, 과학과 문화, 기록과 경험이 축적되어 있었기에 오늘의 AI도 가능했다. 그런데 역설적으로 인류가 만든 가장 강력한 축적의 기술이 등장한 순간, 인간에게는 더 이상 많이 알 필요가 없고 기억할 필요도 없으며 답을 찾을 필요도 없다는 말이 등장하기 시작했다.

 

AI가 알고 있으니 인간은 몰라도 되는가. AI가 기억하니 인간은 기억하지 않아도 되는가. AI가 답을 만들고 질문까지 만들어 주니 인간은 그 과정 자체를 배우지 않아도 되는가.

 

이 논리를 끝까지 밀어붙이면 이상한 결론에 도달한다. 인간은 점점 더 많은 지식에 접근하면서도 자신의 내부에는 점점 더 적은 지식을 가진 존재가 될 수 있다. 필요한 순간마다 AI에 접속해 답을 받아 사용하지만, 그 답이 왜 맞는지, 무엇이 빠졌는지, 어떤 전제가 잘못되었는지를 스스로 판단하기 어려워질 수 있다.

 

AI가 축적한다고 인간의 축적이 필요 없어지는 것은 아니다. AI 안에 축적되는 것과 인간 안에 축적되는 것은 전혀 다른 일이기 때문이다.

 

AI의 축적과 인간의 축적은 다르다

외부에 저장된 지식에 접근할 수 있다는 것과 그 지식이 인간의 사고와 판단 속에 형성되어 있다는 것은 같지 않다. 사전을 가진 것과 언어를 아는 것이 같지 않고, 계산기를 가진 것과 수학을 이해하는 것이 같지 않으며, AI에 접속할 수 있는 것과 전문성을 갖는 것도 같지 않다.

 

인간에게 축적된 지식은 단순한 정보 저장이 아니다. 새로운 정보를 이해할 수 있는 배경지식이 되고, 서로 다른 사실을 연결하는 개념이 되며, 무엇이 중요한지와 무엇이 이상한지를 감지하는 기준이 된다.

 

오랜 지식과 경험이 축적되면 인간은 무엇을 의심해야 하는지 알아차리고, 이전에는 보이지 않던 관계를 발견하며, 자신의 판단을 수정할 수 있게 된다. 우리가 전문성이라고 부르는 것 역시 이러한 축적의 결과다.

 

질문도 마찬가지다. 좋은 질문은 아무것도 없는 곳에서 갑자기 만들어지지 않는다. 자신이 무엇을 알고 무엇을 모르는지를 인식할 수 있을 만큼 지식이 축적되어 있어야 한다. 기존 설명의 한계를 볼 수 있어야 하며 서로 다른 현상을 연결할 수도 있어야 한다.

 

답을 검증하는 능력도 마찬가지다. 비교할 지식과 판단 기준이 인간 안에 없다면 AI가 내놓은 답을 검증할 방법도 없다. AI 시대의 위험은 인간이 AI보다 적게 아는 데 있는 것이 아니다. 인간이 무엇을 알아야 하는지조차 판단하지 못하게 되는 데 있다.

 

AI가 수많은 답과 질문을 만들어 낼 수 있는 시대일수록 인간에게 필요한 것은 모든 것을 직접 만들어 내는 능력이 아니다. 무엇이 중요한지, 무엇이 사실인지, 어떤 질문을 받아들일지, 어떤 답을 채택할지, 그 선택에 어떤 책임을 질지를 판단할 수 있는 능력이다. 그리고 그 판단은 인간 안에 축적된 지식과 경험, 개념과 기준 없이 가능하지 않다.

 

이 지점에서 교육의 의미를 다시 생각해 볼 필요가 있다. 교육은 매 세대가 인류가 이미 알아낸 것을 처음부터 다시 발견하지 않도록 하는 사회적 장치이기도 하다. 앞선 세대가 오랜 시간 축적한 언어와 수학, 과학과 역사, 예술과 철학, 삶의 경험을 다음 세대의 인간 안에 다시 형성하고, 그 위에서 이전 세대가 보지 못했던 것을 새롭게 발견하도록 하는 과정이다.

 

교육은 지식을 옮겨 놓는 일만은 아니다. 지식과 경험을 통해 사고의 구조를 만들고, 판단의 기준을 세우며, 질문하고 검증하고 책임질 수 있는 사람을 길러내는 일이다. 그래서 AI 시대의 질문도 달라져야 한다. 무엇을 AI에 맡길 것인가보다 먼저, 무엇을 인간 안에 반드시 축적해야 하는가를 물어야 한다.

 

정보에 접근하는 방식과 수업을 지원하는 도구는 달라질 수 있다. 반복적인 행정과 자료 생산, 일부 피드백과 학습지원 방식도 기술을 활용해 바꿀 수 있다.

 

그러나 인간이 세계를 이해할 지식을 갖추고, 그 지식 위에서 질문하고 판단하며 자신의 선택에 책임지는 과정까지 외부의 기술에 맡길 수는 없다. 기술은 인간의 일을 대신할 수 있지만 인간의 성장을 대신할 수는 없다.

 

교육개혁도 학습하고 축적해야 한다

바로 이 지점에서 교육개혁의 기준도 달라진다. 새로운 것이 등장할 때마다 기존의 것을 낡은 것으로 밀어내고, 그 반대편을 새로운 방향으로 선택하는 방식으로는 교육이 축적되기 어렵다. 지식의 한계를 역량으로, 가르침의 한계를 배움으로, 정답의 한계를 질문으로, 객관식의 한계를 서·논술형으로 교체하는 것만으로는 개혁이 완성되지 않는다.

 

한쪽의 문제가 발견되었다면 무엇이 잘못되었는지를 검증하고, 여전히 유효한 것은 남기며, 필요한 것은 수정해 그 위에 다음 단계를 쌓아야 한다. 교육개혁 역시 축적이어야 한다.

 

이전 정책을 지우고 새로운 정책을 시작하는 일이 아니라, 무엇이 효과가 있었고 무엇이 실패했는지를 확인하고 그 결과를 다음 정책에 남기는 일이어야 한다. 그래야 정책의 이름이 아니라 교육의 질이 축적된다.

 

학생에게는 배우고 성찰하며 성장하라고 요구하면서 정작 교육정책은 이전 정책으로부터 배우지 않는다면, 정책 시스템 자체가 학습하지 않는 셈이다. 이제 교육개혁의 프레임 자체를 바꿀 필요가 있다. 교체의 교육개혁에서 축적의 교육개혁으로 전환해야 한다.

 

새로운 것은 새롭다는 이유만으로 좋은 것이 아니고, 오래된 것은 오래되었다는 이유만으로 버려야 하는 것도 아니다. 중요한 것은 그것이 인간의 배움과 성장에 어떤 가치를 갖는가이다. 새로움도 축적될 때 비로소 진보가 된다.

 

미래교육의 기준은 새로움 자체가 아니라 축적이다

미래교육은 미래라는 이름으로 과거를 지우는 일이 아니다. 인류가 오랫동안 축적해 온 것 가운데 무엇을 이어 가고, 무엇을 수정하며, 무엇을 새롭게 더할 것인지를 판단하는 일이다.

 

그렇다면 미래교육의 진짜 과제는 새로운 기술을 얼마나 빨리 학교에 들여오는가에 있지 않다. 무엇을 기술에 맡기고 무엇을 인간 안에 남길 것인지, 무엇을 바꾸고 무엇을 이어 갈 것인지 판단할 기준을 세우는 데 있다.

 

AI가 모든 것을 축적할 수 있게 되었다는 사실은 인간에게 더 이상 축적이 필요 없다는 뜻이 아니다. 오히려 무엇을 인간 안에 축적해야 하는지를 더 엄격하게 판단해야 한다는 뜻이다.

AI는 인간에게 축적된 것의 가치를 다시 드러내는 기술이다.

 

교육은 무엇이 가치 있는지를 판단하고, 그것을 다음 세대의 인간 안에 지속적으로 축적해 가는 일이다.