MIT 교수의 조언 "챗GPT로 이렇게 논문 써라"

학계와 급성장하는 인공지능(AI)의 영역이 만나면 잠재적인 결과는 흥미롭기도 하고 도전적이기도 하다. 매사추세츠 애머스트 대학교수 프란신 버먼 박사는 학생들이 학술 글쓰기를 위한 보조 도구로 오픈AI에서 개발한 챗GPT를 사용하도록 했다. 그는 학생들의 과제물을 편집하는 데 도움이 될 수 있는 방법이 있다는 것을 알게 되었다.

버먼 박사는 올봄 매사추세츠 애머스트대학에서 열린 공익 기술 입문 강의에서 학생들이 원한다면 인공지능(AI) 도구를 사용하여 논문 작성에 도움을 받을 수 있다고 말했다. 박사는 AI 도구를 단순히 무시하기보다는 존재와 잠재적 유용성을 인정하기로 했다.

그는 과제 중 상당수가 개인적 성찰이 필요한데, AI에는 이러한 부분이 부족하다는 점을 인식하고 초안 작성이나 편집에 챗GPT가 도움이 될 수 있다고 생각했다. 논문을 100% 생성할 수는 없지만 개요나 초안 생성에는 도움이 될 수 있다는 것. 또한 학생이 자신의 논문을 읽고 제안을 해달라고 요청할 수도 있다.

대학의 공익 기술 책임자인 버먼 박사는 “챗GPT의 답변이 유용할 수 있고 그렇지 않을 수도 있다. 학생들이 직접 쓴 글보다 나을 수 있고 그렇지 않을 수 있다. 정확할 수 있고 부정확할 수도 있다”라고 말했다.

그는 인간 편집자에게 피드백을 구하는 것처럼 챗GPT의 제안을 고려할 수 있다고 했다. 효과가 있다고 생각되는 것을 선택해 자신의 글에 통합할 수 있다는 것. 하지만 무엇이 진정으로 자신의 글을 향상시키는지 분별하는 것이 중요하다고 강조했다.

또한 버먼 박사는 학생들에게 챗GPT를 사용하면 잠재적인 위험이 있을 수 있다고 경고했다. "학생들에게 챗GPT의 개인정보 보호정책이 개인에게 그다지 좋지 않으며, 콘텐츠 품질에 대한 우려를 분명히 설명했다"라고 말했다.

버먼 박사의 실험적 접근 방식을 알게 된 오픈AI는 인사이트를 얻고자 연락을 취했고, 잠재적으로 ChatGPT에 대한 교육 지침을 개선할 수 있었다. 버먼 박사의 실험 결과는 엇갈렸지만 몇 가지 인사이트를 주었다.

다음은 박사의 연구 결과를 분석한 내용이다.

ChatGPT에 대한 학생 참여도는 다양했다

모든 학생이 AI의 매력에 빠진 것은 아니었다. 일부는 데이터 프라이버시에 대한 우려를 표명했고, 다른 학생들은 개인적인 이유로 챗GPT를 사용하지 않았다.

작문에 대한 결과는 엇갈렸다

챗GPT는 만능 해결책이 아니었다. 일부 학생은 도움이 되었다고 답한 반면, 다른 학생은 챗GPT가 글쓰기 방향을 잘못 잡았다고 느꼈다. 버만 박사는 "나란히 비교했을 때 AI의 제안이 학생의 원래 콘텐츠에 미치지 못하는 경우도 있었다"라고 언급했다.

언어 격차를 해소해줬다

하지만 ChatGPT가 학생들에게 도움이 되는 경우도 있었다. 예를 들어, 그룹 프로젝트에 통일된 톤을 제공할 수 있으며, 강의 내용을 잘 알고 있지만 글쓰기에 어려움을 겪는 학생들에게 특히 유용했다. 영어가 모국어가 아닌 학생들에게는 획기적인 전환점이 되었다고 평가했다.

이러한 학생들은 시제나 동사 일치, 복수 단어와 같은 미묘한 부분에 어려움을 겪는 경우가 많다. AI 도구는 미묘한 언어적 오류를 개선함으로써 언어 불일치를 완화하는 데 효과적으로 도움을 주었다.

박사는 챗GPT가 조만간 캠퍼스 작문 센터를 대체하지는 않을 것이라는 점을 인정하지만, 학생들이 이런 방식으로 사용하면서 덜 개인적이기는 하지만 더 반응이 빠른 작문 센터 튜터 역할을 할 수 있다고 믿는다.

AI 파일럿 아닌 부조종사가 될 수 있다

버먼 박사는 인간 글쓰기의 힘을 굳게 믿는다. 챗GPT와 같은 AI 도구는 공동 조종사 역할을 하며 입력을 지원하고 제공할 수 있지만, 최종 콘텐츠와 그 품질에 대한 책임은 여전히 인간의 특권으로 남아 있어야 한다는 것. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 보완해야 한다고 강조했다.

학생들이 챗GPT로 작업할 수 있도록 함으로써 그는 단순히 글쓰기를 위한 것이 아니라 글쓰기를 향상시키는 데 사용하는 방법을 가르치고자 한다. "학생들을 돕는 데 있어 가장 중요한 점은 우리가 점점 더 많은 AI 리소스를 사용할 수 있는 세상에 살고 있다는 점이다"라고 말한다.

AI가 생성한 정보를 검토하고 최종 결정을 내리는 것은 여전히 인간 작가가 해야 하지만, 학생들은 이러한 AI 검토 기술을 배우고 연습해야 한다. 버먼 박사는 "학생들이 점점 더 이러한 상황에 직면하게 될 것이기 때문에 수업 시간에 실제 사례를 접할 수 있기를 바랐다"라고 말했다.