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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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테슬라의 CEO 일론 머스크는 일요일에 AI 칩 디자이너를 직접 채용하는 구인 활동을 시작하며, 회사가 5세대 AI 칩의 완성에 가까워졌고 이미 6세대 칩 작업을 시작했다고 밝혔습니다. 이는 맞춤형 AI 하드웨어 생산을 지배하기 위한 공격적 계획의 일환입니다.X에 연속적으로 올린 게시물에서 머스크는 테슬라가 차량 플릿과 데이터 센터에 “수백만 개의 AI 칩”을 배포했으며, 현재의 AI4 세대가 완전자율주행 시스템을 구동하고 있다고 공개했습니다. 회사는 이제 생산 직전의 최종 설계 단계인 “AI5 테이프 아웃(taping out) 직전”에 있으며 AI6 개발도 시작했다고 했습니다.머스크는 “우리의 목표는 매 12개월마다 새로운 AI 칩 설계를 대량 생산에 내놓는 것”이라며, 테슬라가 “궁극적으로 모든 다른 AI 칩을 합한 것보다 더 많은 칩을 만들게 될 것으로 기대한다”고 썼습니다. 그는 “저 문장을 다시 읽어보세요. 저는 농담이 아닙니다”라고 강조했습니다.직접 채용 채널 오픈머스크는 “뛰어난 능력”을 가진 지원자들에게 AI_Chips@Tesla.com으로 이메일을 보내 자신의 전문성, 특히 칩 설계에 AI를 적용한 경험을 세 가지 요점으로 증명해 달라고 요청했다. 이번 채용 활동은 자율주행과 회사의 옵티머스 휴머노이드 로봇 개발을 가속화하기 위한 것이다.CEO는 칩 프로그램에 자신이 직접 관여하고 있음을 밝히며, 매주 화요일과 토요일마다 엔지니어링 팀과 회의를 한다고 말했다. “토요일 회의는 단기적인 것이며 AI5가 테이프 아웃되면 몇 달 내로 더 이상 필요하지 않을 것”이라고 그는 덧붙였다.제조 파트너십과 경쟁테슬라는 칩 로드맵을 위해 TSMC와 삼성전자 모두와 제조 파트너십을 확보했습니다. TSMC는 대만과 애리조나 시설에서 AI5 칩을 생산할 예정이며, 삼성은 2033년까지 165억 달러 규모의 계약을 체결하여 텍사스 테일러의 신공장에서 AI6 칩을 제조합니다.이 프로젝트는 테슬라를 파트너이자 경쟁자인 엔비디아[ -0.97%]와 함께 AI 칩 시장에서 중요한 위치에 올려놓습니다. 테슬라는 데이터센터에서 AI 모델을 훈련하기 위해 엔비디아 GPU를 계속 사용하지만, 자체 개발 칩은 차량에서 추론 작업을 처리합니다.머스크가 제시한 일정에 따르면, AI5는 2026년에 제한적 생산을 시작하고, 2027년에 대량 생산을 목표로 하고 있습니다. AI6는 2028년 중반에 출시될 예정이며, 머스크가 “빠른 추격” 개발 속도라고 묘사한 것을 유지할 방침입니다.
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2025.11.24 등록
인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
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2025.11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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2025.11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
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