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케임브리지 연구진, AI가 시험 통과하면서 대화 기반 교육 촉구

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.18 14:59
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


케임브리지 대학교 연구진은 인공지능 챗봇이 전통적인 시험을 통과할 수 있는 능력을 보여주면서 암기 중심 교육의 가치에 대한 의문을 제기함에 따라, 대화 중심 교수법으로의 근본적인 전환을 촉구하고 있다.​

11월 17일 British Journal of Educational Technology에 발표된 논문에서 Rupert Wegerif 교수와 Imogen Casebourne 박사는 법학, 경영학, 의학 분야의 대학원 수준 시험을 통과한 ChatGPT와 같은 AI 도구가 정보 흡수와 재생산을 중심으로 한 기존 교수 모델의 한계를 드러낸다고 주장한다. 연구진은 교사와 학생이 함께 문제를 탐구하고, 여러 각도에서 아이디어를 테스트하며, AI를 지름길이 아닌 협력적 가이드로 활용하는 "대화적" 학습으로 나아갈 것을 제안한다.​

Wegerif는 "가끔씩 교육 방식에 대한 재고를 강요하는 기술이 등장한다"고 말했다. "인터넷, 칠판, 심지어 문자의 발달과 함께 그런 일이 일어났다. 이제 AI와 함께 그 일이 일어나고 있다."​


교실의 재구상

케임브리지 논문은 중력에 대한 기본 과학 수업을 재구성하여 실제적인 대화형 교육을 보여준다. 학생들은 공식을 암기하는 대신, “왜 물체는 땅으로 떨어지는가?”라는 질문에서 시작하여 그룹 토론을 거친 뒤, 아리스토텔레스, 뉴턴, 아인슈타인 등 역사적 사상가로 응답하도록 프로그램된 AI 챗봇을 참고한다. 이 과정은 학생들이 논리적인 대화를 통해 개념을 이해하도록 돕는다.​

연구진은 이러한 교육학적 변화 없이 AI가 학생에게 ‘인지적 독’이 되어, 사고를 아웃소싱하고 지적 발달을 제한할 수 있다고 경고한다. 학생들이 과제 에세이 작성에 챗봇을 점점 더 활용하며 탐지 위험이 감소함에 따라, Wegerif는 교육 자체가 변화해야 한다고 주장한다.​

이 논문은 "이중 대화형 교육(double-dialogic pedagogy)"을 제안한다. 첫째, AI를 이용해 교사와 학생이 다양한 관점을 심층적으로 질문하는 대화를 지원하고, 둘째, 학생들이 기존 이론 및 사상가와 자신의 아이디어를 비교해 볼 수 있도록 한다는 것이다. 예시로는 케임브리지에서 개발 중인 ModeratorBot이 있다. 이 챗봇은 그룹 토론에 참여해 특정 목소리가 지배적일 때 부드럽게 개입하거나, 열린 질문을 던진다. 그리고 Simon Buckingham Shum이 개발한 QReframer는 학생들의 가정을 파고들고 직접적인 답을 주지 않음으로써 사유를 촉진한다.​

Casebourne은 “생성형 AI는 교육 시스템에 다른 많은 압력이 가해지고 있는 시점에 등장했다”고 말했다. “관건은 학생들이 대화나 비판적 사고 같은 역량을 개발하도록 하는 방식으로 AI가 도입되는지, 아니면 그러한 능력을 저해하는 방식으로 도입되는지다.”​

연구진은 풍부한 대화를 통한 학습이 청소년들이 ‘폴리크라이시스(polycrisis)’—기후 변화, 민주주의 위협 등 집단적 문제 해결이 요구되는 상호 연결된 세계적 난제—를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다고 제안한다. Wegerif는 “단순히 지식을 반복해서 암기하도록 가르치는 데는 의미가 없다”고 덧붙였다. “AI는 이미 우리가 할 수 있는 것보다 더 잘 해낸다.”

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2022년 11월 30일 오픈AI가 챗GPT를 공개한 지 3년이 지나면서 한국의 인공지능(AI) 경쟁력이 세계 5위권에 안착할 것으로 전망되는 가운데, AI 신뢰성과 안전성 확보가 시급한 과제로 떠올랐다. 부총리급으로 격상된 과학기술정보통신부를 중심으로 정부가 역대 최대 예산을 투입하며 ‘AI 3대 강국’ 도약을 추진하고 있지만, 딥페이크 범죄 급증 등 AI 오남용에 대한 우려도 함께 커지고 있다.글로벌 데이터 플랫폼 스타티스타에 따르면 한국의 올해 AI 시장 규모는 90억6000만 달러(약 13조원)에 달할 전망이다. 마이크로소프트가 이달 발간한 ‘AI 확산 보고서’는 LG의 엑사원 4.0 모델을 미국 오픈AI의 GPT-5, 중국 딥시크에 이어 세계 3위로 평가했다. 미국 대비 기술 격차는 5.9개월로 중국의 5.3개월과 비슷한 수준이다.젠슨 황 엔비디아 [NVDA 최고경영자는 지난달 경주에서 열린 APEC CEO 서밋에서 “한국은 소프트웨어, 과학기술, 제조 역량을 모두 갖춘 몇 안 되는 국가”라며 “한국이 가장 많은 AI 인프라를 보유한 국가가 될 것”이라고 평가했다. 샘 올트먼 오픈AI CEO도 “한국의 AI 사용자 비율이 세계 최고”라고 언급한 바 있다.딥페이크 범죄 급증, 피해자 절반이 10대AI 기술 발전의 이면에서는 안전성 문제가 심각한 사회 이슈로 부상했다. 경찰청에 따르면 지난해 11월부터 올해 10월까지 사이버성폭력 단속으로 3557명이 검거됐으며, 이 중 딥페이크 범죄 비중이 35.2%로 가장 많았다. 딥페이크 범죄 피의자 중 61.8%가 10대였으며, 여성가족부와 한국여성인권진흥원 조사에서는 합성·편집 피해 건수가 전년 대비 227.2% 급증한 것으로 나타났다.김명주 AI안전연구소장은 “AI 모델이 화학·생물·방사능·핵 관련 민감 정보를 우회적으로 학습하는 방식이 가능한지 테스트하는 연구가 일부 국가에서 진행되고 있다”며 “AI 안전 논의가 규제 차원을 넘어 국가 단위 대응 구조로 진화하고 있다”고 설명했다.내년 1월 AI기본법 시행, 생태계 구축 과제정부는 내년 1월 22일부터 시행되는 AI기본법 시행령에 따라 고영향·생성형 AI 기업에 개발 단계부터 위험을 식별·평가·완화하는 체계 구축을 의무화한다. AI 생성물 표시 의무화도 도입되며, 최소 1년 이상의 계도 기간을 거쳐 본격 규제에 나설 예정이다.최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 “규모 경쟁에서는 한국이 미국과 중국을 이길 수 없다”며 “선박, 문화, 국방, 식품 등 ‘K-특화’ 분야에서 한국만의 AI 접근법을 만들어야 한다”고 제안했다. 이종호 서울대 교수는 “저전력 반도체, 제조업 AI 전환 등 한국이 강점을 가진 분야를 중심으로 빠르게 발전시켜야 한다”고 강조했다.과기정통부는 올해 2만장 이상의 최신 GPU를 공공·대학·스타트업에 배정했고, 2026년에는 5만장을 추가 도입할 계획이다. 하지만 전문가들은 AI 인재가 미국으로 유출되는 문제와 규제 완화, 중소기업 생태계 구축 등이 여전히 해결해야 할 과제라고 지적한다.
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2025.11.25 등록
수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
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2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
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