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서울대도 AI 부정행위 적발, 대면시험서도 발생

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.12 21:33
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


연세대와 고려대에 이어 서울대에서도 인공지능(AI)을 이용한 시험 부정행위가 적발되며 대학가 전반에 논란이 확산하고 있다. 이번 사태는 온라인 시험뿐 아니라 대면 시험에서도 AI 부정행위가 발생하고 있음을 보여주며, 명문대학들이 AI 시대에 맞는 교육 평가 시스템 마련에 속수무책인 상황을 드러냈다.


대면 시험도 예외 없어

12일 서울대에 따르면 지난달 치러진 교양 과목 '통계학실험' 중간고사에서 일부 학생이 AI를 활용해 문제를 푼 정황이 적발됐다. 이 강의는 서울대 자연대에서 개설한 교양과목으로 약 30명이 수강하는 대면 강의다. 중간고사도 강의실에 비치된 컴퓨터를 이용한 대면 방식으로 치러졌다.​

학교 측은 시험 전 AI 활용을 금지한다고 공지했지만, 조교가 채점 중 AI 사용 정황을 발견했다. 서울대 관계자는 "자진 신고한 학생이 두 명 있었다"며 "집단적 부정행위 정황은 발견되지 않았고 개인적 일탈로 판단하고 있다"고 밝혔다. 서울대는 해당 분반의 중간고사 성적을 무효화하고 재시험을 실시하기로 결정했다.​

앞서 연세대 '자연어처리와 챗GPT' 수업에서는 600명 중 190명 이상이 비대면 시험에서 부정행위를 한 것으로 알려졌다. 고려대 '고령사회에 대한 다학제적 이해' 과목에서도 학생들이 카카오톡 오픈채팅방을 통해 답안을 공유해 시험이 전면 무효화됐다.​


구조적 문제 지적

전문가들은 이번 사태가 개인의 윤리 문제를 넘어 구조적 문제라고 지적한다. 대학정보공시에 따르면 연세대의 비대면 강의는 2022년 2학기 34개에서 2024년 2학기 321개로 급증했다. 한국직업능력연구원 조사 결과 대학생의 91.7%가 과제나 자료 검색에 AI를 활용한다고 답했지만, 한국대학교육협의회에 따르면 전국 131개 대학 중 AI 가이드라인을 마련한 곳은 30곳(22.9%)에 불과하다.​

김명주 바른AI센터장은 "대면시험에서도 부정행위가 발생한 것은 교수들이 AI의 영향력을 제대로 인식하지 못한 결과일 수 있다"고 분석했다. 학생들 사이에서는 "정직하게 시험을 치른 학생만 손해"라는 인식이 확산하고 있다.​


가이드라인 마련 시급

각 대학은 뒤늦게 대책 마련에 나섰다. 서울대는 오는 21일 '챗GPT로 숙제해도 될까요'라는 주제로 학부생 대상 워크숍을 개최할 예정이다. 연세대도 조만간 AI 활용과 윤리를 주제로 긴급 공청회를 열기로 했다. 유재준 서울대 자연대 학장은 "단순히 정답을 맞히는 기존 시험 평가 방식에서 벗어나는 근본적인 전환이 필요한 시점"이라고 말했다.

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Executive Summary • 바이럴 AI 도구 OpenClaw 사용자들이 Scrapling이라는 오픈소스 도구를 활용해 클라우드플레어 턴스타일 등 안티봇 시스템을 우회하여 웹사이트를 스크래핑하고 있음 • 클라우드플레어는 이미 이전 버전의 Scrapling을 차단했으며, 최신 버전에 대한 패치 작업을 진행 중 • Scrapling 관련 밈코인($Scrapling)이 등장해 급등 후 폭락하는 사태가 발생, 개발자는 이에 대해 사과하며 자선단체 기부 의사를 밝힘 • 업계는 AI 에이전트와 인간 모두에게 유익한 인터넷 생태계 구축 방안을 모색 중 Background 대규모 언어 모델(LLM)은 인터넷 전체를 대상으로 한 대량의 웹 스크래핑을 통해 학습되었다. 최근 AI 에이전트 기술이 급속도로 발전하면서, 개인 사용자 수준에서도 유사한 스크래핑 행위가 확산되고 있다. 이에 따라 웹사이트 운영자들은 봇 차단 기술을 강화하고, 클라우드플레어 같은 보안 기업은 무단 접근을 막기 위한 솔루션을 제공하고 있다. Impact & Implications 기술적 의미 Scrapling 같은 도구의 등장은 AI 에이전트가 기존 보안 체계를 우회할 수 있는 기술적 가능성을 보여준다. 클라우드플레어 CTO 데인 크넥트는 "우리가 변경을 가하면, 그들도 변경을 가한다"고 언급하며 이 분야가 끊임없는 기술 경쟁 상태에 있음을 시사했다. 클라우드플레어는 1년도 안 되는 기간 동안 4,160억 건의 무단 스크래핑 시도를 차단했다고 밝혔다. 산업/시장 영향 AI 스크래핑 도구의 확산은 데이터 보호와 AI 발전 사이의 긴장 관계를 심화시키고 있다. 웹사이트 소유자들은 추가적인 안티봇 보호 조치를 도입하거나, 봇 접근에 대한 유료화 모델을 검토하고 있다. 이는 AI 기업들의 데이터 수집 비용 증가로 이어질 수 있으며, 궁극적으로 AI 서비스 가격에도 영향을 미칠 전망이다. 향후 전망 클라우드플레어의 크넥트 CTO는 "에이전트와 인간 모두에게 우호적인 인터넷을 향한 길이 보인다"고 말했다. 이는 향후 AI 에이전트의 웹 접근에 대한 새로운 표준과 프로토콜이 등장할 가능성을 시사한다. 웹사이트 소유자의 의사를 존중하면서도 AI 에이전트가 합법적으로 데이터에 접근할 수 있는 프레임워크 구축이 업계의 과제로 떠오르고 있다. Key Data & Facts 항목수치/내용 Scrapling 다운로드 수200,000회 이상 클라우드플레어 차단 스크래핑 시도4,160억 건 (1년 미만 기간) $Scrapling 밈코인약 5시간 급등 후 폭락 Key Quote "No bot detection. No selector maintenance. No Cloudflare nightmares. OpenClaw tells Scrapling what to extract. Scrapling handles the stealth." — X(구 트위터)에서 바이럴된 Scrapling 홍보 게시물
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10:17 등록
Executive Summary • 피트 헤그세스 미 국방장관이 Anthropic을 '공급망 리스크'로 지정, 미군 거래 기업들의 Anthropic 상업 활동 즉시 중단 지시 • Anthropic은 자사 AI 기술의 대량 국내 감시 및 완전 자율무기 사용에 반대하며 법적 대응 예고 • Amazon, Microsoft, Google, Nvidia 등 주요 기업들이 양측과 거래 중이라 곤란한 상황에 처함 • 같은 날 OpenAI는 국방부와 기밀 환경 AI 배치 합의 발표, 대조적 행보 주목 Background 이번 조치는 수주간 진행된 국방부와 Anthropic 간 협상의 결렬에서 비롯됐다. Anthropic은 자사 AI 모델이 미국인 대상 대규모 감시나 완전 자율무기 시스템에 사용되어서는 안 된다는 입장을 고수한 반면, 국방부는 '모든 합법적 용도'에 대한 포괄적 사용 동의를 요구했다. 양측 입장 차이를 좁히지 못한 상황에서 국방부가 강경 조치를 선택한 것이다. Impact & Implications AI 산업 전반에 미치는 영향 이번 지정은 단순히 Anthropic 한 기업의 문제가 아니다. Amazon, Microsoft, Google, Nvidia 등 국방부와 거래하면서 동시에 Anthropic과 협력하는 주요 기술 기업들이 곤란한 상황에 처했다. 법률 전문가들은 헤그세스 장관의 발표가 기존 법적 근거와 명확히 일치하지 않는다고 지적하며, 실제로 어떤 기업이 Anthropic과의 관계를 끊어야 하는지 현재로서는 판단하기 어렵다고 분석한다. 규제 선례와 법적 분쟁 Anthropic은 블로그 성명을 통해 이번 지정에 대해 법적으로 대응하겠다고 밝혔다. 회사 측은 국방부로부터 직접적인 공식 소통을 받지 못했다고 주장하며, 헤그세스 장관이 이러한 지정을 뒷받침할 법적 권한이 없다고 반박했다. 소송이 제기되면 수개월에서 수년이 걸릴 수 있으며, 그 사이 Anthropic의 사업은 심각한 타격을 받을 수 있다. 기술 기업-국방부 협력 관계의 미래 이번 사태는 기술 기업들의 국방부 계약 참여 의지에 부정적 신호를 보낼 수 있다. CSIS의 그렉 앨런 선임고문은 "국방부가 모든 기업에 '국방 계약의 물에 발만 담그면 언제든 발목을 잡아 끌어들이겠다'는 메시지를 보냈다"고 평가했다. 한편 같은 날 OpenAI가 국방부와 AI 배치 합의를 발표하며 대조적인 결과를 보여, AI 기업들의 향후 전략적 선택에 영향을 미칠 것으로 보인다. Key Data & Facts 항목수치/내용 지정 근거10 USC 3252 (공급망 리스크 조항) Anthropic 입장법적 대응 예고, 직접 소통 미수령 주장 영향 기업Amazon, Microsoft, Google, Nvidia, Palantir 등 OpenAI 대조같은 날 국방부와 기밀 환경 AI 배치 합의 발표 Key Quote "이것은 미국 정부가 저지른 가장 충격적이고, 피해가 크며, 월권적인 행위다. 우리는 본질적으로 미국 기업을 제재한 것이다. 미국인이라면 10년 후에도 여기서 살아야 하는지 생각해봐야 한다." — 딘 볼(Dean Ball), Foundation for American Innovation 선임연구원
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03.01 등록
Executive Summary • 트럼프 대통령, 모든 연방 기관에 앤트로픽 AI 도구 즉시 사용 중단 명령 • 국방부, 앤트로픽을 '공급망 위험' 업체로 지정하여 군사 계약 전면 차단 • 핵심 쟁점은 자율살상무기와 대규모 감시에 대한 AI 사용 제한 조항 • 오픈AI 샘 올트먼도 대량 감시·완전 자율무기는 '레드라인'이라며 앤트로픽 지지 • 수백 명의 오픈AI·구글 직원들, 앤트로픽 지지 공개 서한 발표 Background 앤트로픽은 지난해 7월 국방부와 최대 2억 달러 규모의 AI 공급 계약을 체결하고, 미군 기밀 시스템에 접근 가능한 유일한 AI 기업이 되었다. 그러나 국방부가 '모든 합법적 용도'로 AI 사용 조건을 변경하려 하면서 갈등이 시작됐다. 앤트로픽은 완전 자율살상무기나 미국 시민에 대한 대규모 감시에 AI가 활용될 수 있다며 이를 거부해왔다. Impact & Implications 기술-국방 관계의 새로운 국면 이번 사태는 실리콘밸리와 미 국방부 간 관계의 근본적 변화를 보여준다. 과거 군사 업무를 기피하던 테크 기업들이 적극적으로 방산 시장에 진출하는 추세 속에서, 앤트로픽의 저항은 AI 안전성을 창업 철학으로 삼은 기업이 어디까지 원칙을 지킬 수 있는지 시험대에 올랐다. 특히 국방부가 '국방물자생산법(Defense Production Act)' 발동까지 거론한 점은 평시에 민간 기업을 강제하려는 이례적 조치로, 향후 테크-정부 관계의 선례가 될 수 있다. AI 업계 내 윤리적 연대 오픈AI와 구글 직원 수백 명이 앤트로픽을 지지하는 공개 서한에 서명한 것은 AI 업계 내부에서도 군사적 AI 사용에 대한 우려가 상당함을 보여준다. 샘 올트먼 역시 대량 감시와 완전 자율무기를 '레드라인'이라 언급하며 사실상 앤트로픽의 입장에 동조했다. 이는 경쟁 관계인 AI 기업들이 특정 원칙에서는 연대할 수 있음을 시사한다. 앤트로픽의 브랜드 전략적 선택 앤트로픽이 이 시점에서 굴복한다면 '안전한 AI' 브랜드 가치는 치명적 타격을 입게 된다. 반면 끝까지 저항할 경우 단기적으로 정부 계약을 잃더라도 차별화된 기업 정체성을 확고히 할 수 있다. 6개월간의 단계적 철수 기간이 부여된 만큼, 양측 간 협상 여지는 아직 남아 있다. Key Data & Facts 항목수치/내용 앤트로픽-국방부 계약 규모최대 2억 달러 단계적 철수 기간6개월 지지 서명 직원 수오픈AI·구글 등 수백 명 앤트로픽 플랫폼 제공사Palantir, Amazon AWS Key Quote "Cloaked in the sanctimonious rhetoric of 'effective altruism,' they have attempted to strong-arm the United States military into submission—a cowardly act of corporate virtue-signaling that places Silicon Valley ideology above American lives." — Pete Hegseth, 국방장관
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2026.02.28 등록
Executive Summary • 스탠퍼드대·프린스턴대 공동 연구진이 중국과 미국 LLM의 정치적 민감 질문 대응 방식을 비교 분석한 새로운 논문 발표 • DeepSeek은 36%, 바이두 Ernie Bot은 32%의 질문 응답을 거부한 반면, OpenAI GPT와 Meta Llama는 3% 미만의 거부율 기록 • 중국 모델의 편향은 학습 데이터보다 개발자의 사후 개입(post-training)에 의한 영향이 더 큰 것으로 분석 Background 중국 인터넷 검열에 대한 논의는 대부분 20년 전 관점에서 벗어나지 못하고 있다. 그러나 AI 기술의 부상과 함께 중국 정부의 검열 메커니즘이 어떻게 LLM에 적용되는지에 대한 새로운 연구가 진행되고 있다. 이번 연구는 중국 AI 모델의 편향성에 대해 정량적이고 재현 가능한 증거를 제시한다는 점에서 의미가 있다. Impact & Implications 기술적 의미 연구진은 사전 학습(pre-training)과 사후 학습(post-training)의 영향을 분리해 분석했다. 흥미로운 점은 영어로 질문해도 중국 LLM이 여전히 높은 수준의 검열을 보였다는 것이다. 이는 학습 데이터의 다양성보다 개발자의 의도적 개입이 더 결정적인 역할을 한다는 것을 시사한다. AI 모델이 거짓말을 하는 것이 의도적 검열인지 환각(hallucination)인지 구분하기 어려운 경우도 있어, 검열 탐지가 더욱 복잡해지고 있다. 산업/시장 영향 DeepSeek, Qwen 등 중국 AI 모델이 글로벌 시장에서 주목받고 있는 상황에서, 이번 연구는 중국 모델 사용 시 잠재적 편향성을 인지해야 한다는 경고 메시지를 던진다. 특히 민감한 주제에 대한 정보 접근이 제한될 수 있으며, 사용자가 이를 인식하기 어렵다는 점이 문제로 지적된다. 향후 전망 연구자들은 LLM의 빠른 발전 속도로 인해 연구 결과가 금방 구식이 될 수 있다고 우려한다. 알리바바의 Qwen 모델에서는 특정 프롬프트를 통해 미세 조정(fine-tuning) 시 받은 지시사항을 추출할 수 있다는 점도 발견됐다. AI 검열 연구는 이제 막 시작 단계이며, 더 많은 연구자들이 이 분야에 참여해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. Key Data & Facts 항목수치/내용 DeepSeek 질문 거부율36% Baidu Ernie Bot 거부율32% OpenAI GPT/Meta Llama 거부율3% 미만 테스트 질문 수145개 (정치적 민감 질문) 실험 반복 횟수100회 연구 기관스탠퍼드대, 프린스턴대 Key Quote "검열이 덜 감지될수록 더 효과적입니다. 신호가 불분명하기 때문에 검열을 탐지하기가 더 어렵고, 제 이전 연구들은 검열이 덜 감지될 때 가장 효과적이라는 것을 보여줬습니다." — Jennifer Pan, 스탠퍼드대 정치학 교수
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2026.02.27 등록
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