인공지능(AI) 교육이 정답을 빠르게 얻는 방법을 가르치는 데 머문다면, 전문직업 교육의 실용성을 높이기도 어렵고 지식기반 직업에 대한 적응력을 오히려 낮출 위험이 있다. 교육의 역할은 답을 제공하는 것이 아니라, 무엇을 묻고 무엇을 묻지 말아야 할지를 설계할 수 있는 능력을 기르는 데 있다. 답은 언제든 도구를 통해 얻을 수 있지만, 질문을 만드는 능력은 교육을 통해서만 형성되기 때문이다.

코로나19(Covid-19)를 기점으로 교육 환경은 급격한 변화를 겪어 왔다. 온라인 강의의 일상화, 메타버스 가상공간을 활용한 교육 실험, 그리고 ChatGPT로 대표되는 생성형 인공지능의 등장은 학습의 방식과 범위를 크게 확장을 시켰다. 한때 메타버스는 물리적 교육 환경을 대체할 것으로 기대되었으나, 인공지능 기술의 빠른 확산 속에서 현재는 하나의 보조적 교육 도구로 자리 잡는 데 그쳤다. 반면 인공지능은 짧은 시간 안에 디지털 공간의 다양한 영역을 흡수하며, 특정 기능에 국한되지 않은 다목적 ‘옴니버스형 도구’로 변화하고 있다.

“무엇이든 물어보세요”라는 인공지능의 응답 능력이 완전한 지능을 의미하지는 않는다. 인공지능은 인간의 사고를 근간으로 학습된 시스템이며, 그 과정에서 오류와 편향의 가능성을 항상 내포한다. 인간의 사고를 뛰어넘기보다 복제된 인간의 사고 구조 안에서 목표와 제약조건을 보다 넓게 계산하고 빠르게 탐색한다. 인간은 오랫동안 다양한 문제에서 최적의 해답을 찾고자 노력해 왔지만, 사고의 한계와 계산 능력의 제약으로 복잡한 문제를 충분히 해결하지 못해 왔다. 디지털 기술과 인공지능의 발전은 그동안 상상 속에 머물던 추상적 개념들을 현실적인 문제 해결의 영역으로 끌어내리고 있다.

인공지능의 역할은 인간의 한계로 인해 해결하지 못했던 문제를 알고리즘화하여 해답을 탐색하도록 돕는 데 있다. 단순히 눈앞의 질문에 답을 대신해 주거나 보고서를 작성해 주는 도구가 아니다. 따라서 인공지능 교육은 전문가만 다룰 수 있었던 복잡한 문제를 일반인도 접근할 수 있도록 돕는 사고의 보조 도구로서의 활용에 초점을 두어야 한다. 코딩 교육을 받지 않은 사람이라도 인공지능의 도움을 통해 문제를 구조화하고, 필요하다면 인공지능의 코딩 기능과 빅데이터 분석을 활용하여 스스로 인식하지 못했던 제약조건을 발견할 수 있어야 한다.

그러나 현재 많은 인공지능 교육은 프롬프트 작성법, 특정 도구의 사용법, 자동화 사례의 반복 학습에 머물러 있다. 이는 도구 숙련(training)에 가깝지 교육(education)이라 보기 어렵다. 문제의 목적은 이미 주어져 있고, 제약조건은 가려져 있으며, 결과에 대한 책임은 거의 다루지 않는다. 이러한 방식은 인공지능을 이해하는 능력을 기르기보다, 기술에 대한 의존성을 강화할 위험이 있다.

인공지능 교육은 최소한 4단계로 구성될 필요가 있다. 첫째, 선택에 대한 이해이다. 인간의 선택과 인지적 편향은 인공지능에도 그대로 반영된다. 성과가 개선되더라도 시행착오가 반복되는 이유는 인간 사고의 한계가 알고리즘에 학습되기 때문이다. 둘째, 최적화 사고이다. 모든 문제는 해결하고자 하는 목적함수와 이를 제한하는 제약조건으로 구성된다. 잘못 설정된 목적이나 누락된 제약조건은 인공지능을 통해 오히려 오류를 증폭시킬 수 있다. 셋째, 사고의 구현이다. 코딩 없는 모델링, 시나리오 설계, 의사결정 트리 등을 통해 자신의 사고를 구조화하고 실행할 수 있어야 한다. 넷째, 책임 있는 활용이다. 인공지능은 학습과 사고를 돕는 도구이지, 판단을 대신하지 않는다. 반복적인 피드백과 평가를 통해 결과를 점검하고 개선해 나가는 태도가 중요하다.

결국 인공지능 교육은 사용법을 가르치는 것이 아니라, 목적함수와 제약조건을 설계하고 그 결과를 해석할 수 있는 능력을 기르는 데 초점을 두어야 한다. 스마트폰의 보급이 생활을 편리하게 만들었지만 사용자 간 학습 격차를 확대했듯이, 인공지능 역시 교육의 방향에 따라 격차를 줄일 수도, 더욱 키울 수도 있다. 인공지능이 단순한 기술의 진보에 머물 것인지, 교육과 사고의 패러다임을 바꾸는 도구가 될 것인지는 우리의 선택에 달려 있다. 지금 우리에게 필요한 것은 속도가 아니라 방향이며, 기술이 아니라 교육에 대한 지혜이다.