양산이혼전문변호사 미국 유학 시절 ‘테이크홈 시험’(take-home exam)을 처음 접하고 당혹스러워한 경험을 소개한다. 교수는 월요일에 문제를 받아 가서 목요일까지 제출하라고 했다. 그때 한 학생이 자신은 수요일에 다른 시험이 있다고 이의를 제기했다. 교수는 쿨하게 목요일에 받아서 그다음주 월요일까지 제출하라면서, 전체 학생들에게 어느 쪽을 선택할지 손을 들라고 했다. 특별한 사정이 없음에도 나는 ‘당연히’ 목요일 쪽을 택했다. 결과는 놀랍게도 월요일파가 압도적이었고 목요일파는 2명뿐이었다. 시험 문제가 월요일에 공개되므로 답안 작성에 일주일을 벌었다고 생각한 나는 월요일파 학생에게 그 ‘비합리적’ 선택의 이유를 물었다. 학칙상 테이크홈 시험에는 학생끼리 이야기하는 것이 금지돼 있고 이를 지키는 것은 당연하다고 했다. 후에 <표절론>을 저술할 때, 실제 미국 대학 테이크홈 시험에서 상의하지 말라고 했음에도 똑같은 오답이 발견된 학생 둘에게 학칙 위반으로 정학 처분한 사례(테이텀 외 1인 vs 테네시 대학)가 있음을 알게 됐다.
최근 몇몇 대학의 비대면 평가에서 생성형 인공지능(AI)을 활용해 답안을 작성한 것이 부정행위로 적발됐는데, 고등학교의 수행평가에서도 비슷한 문제가 발생했다. 생성형 AI의 활용이 확산함에 따라 당연히 예상됐던 일인데, 언론에서는 가이드라인 부재를 질타하고 대학마다 부랴부랴 관련 규정을 만든다고 난리다. 그런데, 가이드라인이 없는 것이 아니다. 이는 “남의 저작물 또는 독창적 아이디어를 출처 표시 없이 자기 것인 양”하는 표절에 해당하고, 대학마다 표절을 금하는 연구윤리 규정이 있으며, 교육부 훈령인 ‘연구윤리 확보를 위한 지침’도 있기 때문이다.
표절과 저작권 침해는 엄연히 다른 문제다. 인간의 창작물을 가져다 쓴 것이 아니라면 저작권 침해는 면할 수 있을지 모르나, 표절로부터 자유로워지는 것은 아니다. 표절 정의의 ‘남’은 ‘나’가 아닌 모든 것으로서, 타인뿐 아니라 AI를 비롯한 ‘비인간’(non humanbeings)을 포함한다. 따라서 인간이 아닌 생성형 AI가 산출한 것을 학생이 자신의 것인 양 평가의 답으로 낸다면 이는 정확히 표절에 해당한다.
또 저작권 침해는 ‘동의’ 여부가 중요하지만, 표절은 ‘피해’ 여부를 중시한다. 민형사 책임이 따르는 저작권 침해는 저작권자의 사전·사후 동의로 책임을 면할 수 있지만, 원칙적으로 윤리 영역인 표절은 표절당한 사람의 동의·용서로도 책임을 피할 수 없다. 표절 피해자에는 표절당한 사람 외에도 교수·교사, 동료, 학교 등 교육계와 학계 전체가 포함되기 때문이다.
예를 들어 AI를 써서 답안을 제출한 학생과 그렇게 하지 않은 학생이 같은 클래스에서 상대평가를 받게 될 때, 전자의 학생은 시간을 덜 쓰고도 우수한 평가(학점)를 받는 데 반해 후자의 학생은 불이익을 받을 가능성이 크다. 이는 평가자인 교수·교사를 속인 행위로, 그 피해는 동료 학생과 학교 전반에 미친다. 같은 조건으로 시험을 치를 때 전문가에게 문의해 답안을 내는 것이 반칙인 것처럼 평가자 몰래 AI를 사용한 것도 마찬가지다.
이런 일은 학교를 벗어나면 형사처벌 대상이 되기도 한다. 몇년 전 프로바둑 입단대회에서 상의 안쪽에 소형 카메라를 부착하고 한쪽 귀에 무선 이어폰을 꽂은 채 대국 중인 바둑판을 몰래 촬영해 전송하면 바깥에서 AI 바둑 프로그램을 이용해 다음 수를 알려주는 방식으로 공모한 이들에 대해 업무방해로 징역형이 선고된 적이 있다.
그렇다고 교육기관에서 무조건 AI의 사용을 금지하라는 것은 아니다. AI 활용법을 가르치는 과목에서는 당연히 써야 하지만, 그 밖의 과목에서 AI를 써도 좋다는 지침이 없으면 쓰지 말아야 하는 것이 기본값이라는 점이 중요하다. AI 시대, 대학은 ‘정보 전달 기관’이 아니라 ‘정체성을 형성하는 기관’이라는 뉴욕대학 클레이 셔키 교수의 지적은 귀담을 만하다. 검증할 수 없는 정보는 지식이 아니다. 내 것과 남의 것을 구분할 줄 알고, 논증을 통해 단단한 지식을 만드는 과정을 배우는 곳이 대학이다. 이번 해프닝이 결과보다 과정을 중시하는 대학의 본질을 되돌아보는 기회가 되기를 기대한다.
미국 법무부가 미성년자 성착취범 고 제프리 엡스타인 수사 관련 문서를 19일(현지시간) 공개했다.
도널드 트럼프 대통령과 관련된 내용은 거의 없었다. 대신 민주당 출신인 빌 클린턴 전 대통령이 여성들과 친밀하게 교류하는 사진들이 대거 공개됐다.
클린턴 측은 트럼프 대통령에게 쏠린 여론의 관심을 돌리려는 정치적 술수라고 비난했다.
미 법무부는 이날 홈페이지를 통해 수십만 건에 달하는 엡스타인 수사 문건 공개를 시작했다. 지난 11월 상·하원이 가결하고 트럼프 대통령이 서명한 ‘엡스타인 파일 투명성 법’에 따른 것이다.
공개된 사진들에서 클린턴 전 대통령은 엡스타인의 과거 연인이자 성범죄 공범인 길레인 맥스웰과 함께 실내 수영장에서 수영을 즐기거나, 얼굴이 가려진 한 여성의 허리 쪽에 팔을 두른 채 앉아 있었다. 다른 여성과는 욕조에 함께 들어가 있는 모습도 담겼다.
법무부는 특히 클린턴 전 대통령의 온수 욕조 사진 중에서 얼굴이 가려진 사람은 엡스타인의 성범죄 피해자라고 밝혔다.
반면 이날 공개된 자료에서는 엡스타인과 1990년대부터 200년대 초반까지 친밀히 교류한 것으로 알려진 트럼프 대통령과 관련된 사진이나 문서는 거의 없었다.
클린턴 측은 법무부가 트럼프 대통령에게 몰리는 비난 여론을 회피하려고 클린턴을 이용한 것이라고 비난했다.
클린턴 측 앤젤 우레나 대변인은 “20년도 넘은 흐릿한 사진을 얼마든지 공개할 수는 있겠지만 이 사안은 빌 클린턴에 관한 것이 아니다”면서 트럼프 행정부가 클린턴에게 초점을 맞춤으로써 “자신들을 보호하려 한다”고 주장했다.
최근 열린 인공지능(AI) 활용 대회 ‘AI TOP 100’에 참가했다. 팀에서 다양한 데이터를 처리해본 경험이 있는 터라 기세 좋게 온라인 예선 시각에 맞춰 컴퓨터 앞에 앉았다. 텍스트 추출 등 아주 새롭지는 않지만 결코 쉽지도 않은 문제들이 나왔다. 나름 계획을 세우고 AI에게 지시를 던졌다. 결과는 참패였다. 정답을 다 채우지도 못했다. 본선에서 우승한 개발자 김진중씨는 “기존 경험과 지식을 버리고 ‘AI 딸깍’을 시전했다”는 비결을 전했다. AI에게 문제와 데이터를 던져주고 풀라고 한 뒤, 마우스만 딸깍 눌렀다는 의미다. AI가 엉뚱한 방향으로 가면, 방법을 제시하지는 않고 조건과 목적만 상기시켰다고 한다.
확실히 AI의 코딩과 데이터 처리 실력은 놀랍다. 내 경우 AI가 더 잘하는 영역을 뭘 좀 안다며 개입했다가 화를 자초한 셈이다. 그러나 현시점 AI의 한계를 지적하는 목소리도 여전하다. 오픈AI의 수석과학자로 일했고, 세이프슈퍼인텔리전스(SSI)를 창업한 일리야 수츠케버는 최근 한 유튜브 인터뷰에서 “놀랍게도 어려운 문제를 풀어내면서 다른 한편으로는 같은 말을 왔다 갔다 반복하는 바보 같은 모습도 보인다”고 말했다. 프로그램의 버그를 고쳐달라고 했더니 두 번째 버그를 만들어내는 식이다.
인간처럼 배우고 탐구하는 AI비슷한 질문에 획일화된 답변다르게 생각하는 사람들 필요모두가 자신만의 AI를 가져야
매번 새로운 AI 모델이 발표될 때마다 벤치마크(성능 비교평가) 점수가 몇점 더 올랐다며 화제가 된다. 수츠케버는 이런 식의 평가와 현재 모델을 만드는 핵심 방법론인 강화학습이 AI의 시야를 좁히고 있다고 본다. 강화학습은 행동마다 점수를 매겨 사전학습을 마친 모델의 행동을 교정하는 방법인데, 존재하는 경우의 수를 모두 가르칠 순 없다. 점수를 높이는 데 초점을 맞추다 보니 현실 대응 능력이 떨어지기도 한다. 현재의 AI는 데이터와 매개변수를 엄청나게 늘리면서 도약했지만, 운전 같은 복잡한 일도 조금만 배우면 그럭저럭해내는 강건함(robust)을 지닌 인간에 비해 일반화 능력이 떨어진다.
올해 신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 최우수 논문에서도 비슷한 주장이 나왔다. AI 석학 최예진 스탠퍼드대 교수가 참여한 이 논문은 언어모델들에 정답이 없는 개방형 질문을 던졌을 때 답변이 천편일률이라는 사실을 입증했다. “시간에 대한 은유를 써달라”고 요청하니 모델들은 대부분 “시간은 강이다”라는 똑같은 표현을 내놓았다. 연구팀은 이를 ‘인공 하이브마인드(Hivemind·집단지성)’라고 이름 붙였다. 서로 다른 회사에서 다른 데이터로 학습시켰다는 AI 모델들이 마치 하나의 뇌를 가진 것 같았다는 의미다. 연구팀이 추정한 원인도 강화학습이다. 모델들이 대체로 사람들이 동의하는 무난한 답변에 더 반응하도록 훈련받고, 평가가 엇갈리는 답변은 무시하도록 유도됐다는 것이다. 이 연구는 인류가 비슷한 답변을 내놓는 AI에 지속해서 노출된다면 사고방식도 획일화될 수밖에 없다는 우려에서 출발했다.
수츠케버는 AI의 규모를 키웠던 ‘스케일링 시대’를 넘어, 다시 근본을 파고드는 ‘연구의 시대’가 오리라 전망했다. 그는 궁극적인 AI의 모습이 만물에 통달한 초월자가 아니라 인간처럼 끊임없이 배우고 적응하는 ‘지속적 학습자’일 것이라 내다봤다. 마치 뭐든 흡수할 준비가 된 15세 아이처럼 말이다. 수츠케버는 인간의 모습에서 영감을 받는다고 말했다. 그는 인간의 판단에 결정적 영향을 끼치는 감정이나 사회적 욕구 같은 요소들이 어떻게 진화 과정에서 유전자에 새겨졌는지 궁금해한다. 지금 AI에는 아직 그런 요소가 빠져 있기 때문이다. 다양성도 과제다. 100만명의 ‘AI 수츠케버’를 만들면 어떻겠냐는 질문에 수츠케버는 “다르게 생각하는 사람들이 필요하다”고 말했다.
언젠가는 한계를 극복한 AI가 또 나올 것이다. 수츠케버는 5~20년 걸린다고 본다. 그는 “모두가 자신만의 AI를 가져야 한다”며 모든 것을 AI에게 맡기거나, 혹은 인간의 뇌를 AI에 연결하는 미래(둘 다 부정적이지만)가 있을 수 있다고 봤다. 두 영화가 떠올랐다. 앉아서 꼼짝도 않고 로봇에게 지시만 하는 <월E>의 인간과, AI 비서를 자유자재로 활용하는 <아이언맨>의 토니 스타크. 어떤 쪽으로 갈 것인가. 우리는 그런 질문 앞에 서 있다.
[참고자료]
▶지금 AI에겐 결정적인 '이것'이 없다 - 일리야 수츠케버
▶Artificial Hivemind: The Open-Ended Homogeneity of Language Models (and Beyond)

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