에세이를 쓰는 데 AI를 사용하는 것은 부정행위인가?

한 세미나의 학생은 AI 도구에 논증을 세 가지 방식으로 구성하는 방법을 보여 달라고 요청한 뒤, 그 결과로 나온 에세이를 아무 생각 없이 제출할 수 있다. 바로 옆 세미나의 학생은 정확히 같은 과제에 정확히 같은 프롬프트를 사용했는데도, 그 일로 과제를 실패할 수 있다. 에세이를 쓰는 데 AI를 사용하는 것은 부정행위인가? 이 질문에는 하나의 답이 없다. 두 학생이 실제로 같은 규칙에 따라 평가받고 있는 것이 아니기 때문이다.

무엇이 부정행위에 해당하는지는 AI 사용이라는 범주가 아니라, 해당 과제를 규율하는 구체적인 정책이 정한다. 대부분의 정책은 AI 사용을 하나의 예 또는 아니오로 나누지 않고 세 단계로 구분한다. 어떤 사용은 전면 금지되고, 어떤 사용은 공개해야만 허용되며, 일부는 자유롭게 허용된다. 강좌가 어느 단계에 속하는지, 그리고 특정 사용이 어느 단계에 해당하는지를 아는 것이, 어떤 일반 규칙보다 훨씬 더 신뢰할 만하게 이 질문에 답해 준다.

TextPulse의 대학 및 학술지 AI 정책 안내는 실제 기관들 사이의 이러한 구분을 문구까지 포함해 비교한다. 이 글은 그보다 더 넓은 지도의 안쪽에 있는, 더 좁은 하나의 질문에만 초점을 맞춘다. 즉, 편집과 생성 사이의 경계가 보통 어디에서 그어지는지, 그리고 이를 자신의 강좌에 어떻게 적용해 읽어야 하는지에 관한 것이다.

에세이를 쓰는 데 AI를 사용하는 것은 부정행위인가? 세 갈래 구분

강좌 수준의 AI 정책이 모든 과제에 하나의 규칙을 적용하는 경우는 거의 없다. 대신 대부분의 정책은 허용되는 행위를 세 단계로 나누며, 하나의 강좌도 과제에 따라 이 세 단계를 모두 동시에 사용할 수 있다.

구분	일반적으로 포함되는 내용	일반적으로 제외되는 내용
금지됨	오픈북이 아닌 시험, 교실 내 시험, 그리고 도움 없이 수행하는 능력을 평가하도록 특별히 설계된 모든 과제	모든 생성형 AI 사용, 공개 여부와 무관함
공개를 조건으로 허용됨	과정의 명칭을 밝히고 확인할 수 있는 take-home essays, reports, and coursework	공개하지 않은 사용, 또는 공개한 범위를 넘는 사용
자유롭게 허용됨	초기 단계의 브레인스토밍, 문법 점검, 그리고 성적이 부여되지 않는 형성적 과제	그 초기 단계의 산출물을 완성된 채점 대상 과제로 제출하는 것

평가의 세 가지 수준은 같은 학기 안에서 같은 과목 내에 모두 포함될 수 있다. 오픈북이 아닌 중간고사는 금지 구분에 속하는데, 이는 학생이 자신이 읽은 내용을 기억하는지 여부를 평가하고자 하기 때문이다. 몇 주 뒤의 take-home essay는 공개 구분에 속하는데, 이는 학생이 스스로 어떤 문제를 사고해 낼 수 있는지 여부를 여전히 평가하고자 하기 때문이다, 다만 그렇게 하도록 시간 제약으로 압박하지는 않는다. 토론 게시판에 올리는 무채점 독서 응답은 자유 구분에 속할 수 있는데, 그것이 어떻게 생성되었는지가 성적에 전혀 영향을 미치지 않기 때문이다.

실무에서 중간 구분이 가장 큰 범주이며, 또한 가장 자주 오해되는 범주이기도 하다. 도구 사용 허가는 무엇이든 사용할 수 있다는 허가가 아니다. 공개는 허용되는 범위를 좁힐 뿐이며, 완전히 열어 주지는 않는다.

편집과 생성 사이의 경계가 보통 놓이는 지점

세 가지 구분 모두에서, 다른 어떤 구분보다 더 자주 반복되는 차이는 하나 있다. 아이디어 생성과 언어 편집은 한쪽에 있고, 생성된 논증이나 생성된 근거는 다른 쪽에 있다. 학생이 이미 가지고 있는 요점을 구조화하도록 돕거나, 학생이 이미 쓴 문장을 매끄럽게 다듬는 도구는 보조로 취급된다. 추론이나 뒷받침 근거 자체를 생성하여 학생이 그것을 자신의 것으로 제출하게 하는 도구는 대체로 취급된다.

실질적인 판단 기준은 생각의 저작자성이지, 키 입력의 저작자성이 아니다. 예를 들어, 에세이가 학생에게 어떤 질문에 대해 세 가지 가능한 관점을 제시하라고 요구한다면, 브레인스토밍이 그 세 가지 관점을 만들어낼 수 있고, 그다음에는 학생이 그중 하나를 선택하고, 그것을 정당화하며, 그 관점을 중심으로 문단을 구성해야 한다. AI가 선택된 관점, 추론, 그리고 이를 뒷받침하는 주장까지 포함한 문단을 초안으로 작성했다면, 학생에게 남는 것은 그것을 제출할지 말지의 선택뿐이다.

문체나 격식을 조정하는 도구, 예를 들어 academic tone converter는 이 경계의 편집 쪽에 분명히 놓인다. 그것은 문장이 어떻게 들리는지를 바꿀 뿐, 학생이 그 안에서 무엇을 주장하는지는 바꾸지 않는다.

작동 예시, 같은 프롬프트, 두 가지 다른 결과

현실적인 하나의 프롬프트를 생각해 보자. 소셜 미디어 규제가 정치적 양극화를 줄이는지에 관한 1,500단어 분량의 글이다. 두 학생은 같은 종류의 AI 대화에서 출발하지만, 대부분의 정책에서 서로 반대되는 결과에 이른다.

첫 번째 학생은 도구에게 가능한 관점들을 나열해 달라고 요청하고, 그중 하나를 고른 뒤, 이미 다른 곳에서 찾아둔 자료에 나오는 익숙하지 않은 용어를 설명해 달라고 요청한다. 페이지에 도달하는 모든 것, 즉 논제, 구조, 문장들은 학생이 작성한 것이며, 학생이 실제로 읽은 자료와 대조하여 확인한 것이다. 이 사용은 엄격한 공개 정책 아래에서도 편집과 아이디어 생성 쪽에 놓인다. 도구가 논증이나 근거를 만들어 내지 않았기 때문이다.

두 번째 학생은 같은 프롬프트를 바탕으로 도구에게 에세이를 직접 작성해 달라고 요청한 뒤, 몇 개의 연결어를 수정하고, 도구가 제안한 인용을 원문을 직접 열어 보지 않은 채 추가한다. 공개 진술을 덧붙였더라도, 이 사용은 생성 쪽에 놓인다. 논증은 도구의 것이고, 인용은 검증되지 않았으며, 학생 자신의 기여는 서식 조정에 한정되기 때문이다. 공개는 무엇이 일어났는지를 기록할 뿐이다. 그것이 두 번째 학생을 다시 그 경계의 반대편으로 옮겨 놓지는 않는다.

그 경계가 그 자리에 놓이는 이유

에세이의 성적은 페이지 위의 단어들만을 따로 떼어 놓은 것이 아니라, 학생 자신의 추론을 대리하는 지표이다. 편집과 브레인스토밍은 그 추론을 그대로 유지한 채 그것이 더 분명하게 페이지에 드러나도록 도울 뿐이므로, 대부분의 정책은, 아무리 엄격한 경우라도, 이를 타인의 작업을 제출하는 것보다는 사전을 사용하는 것에 더 가깝게 취급하는 경향이 있다.

생성된 주장은 평가 대상인 바로 그 것을 대체하므로, 이를 공개한다고 해서 문제가 해결되지는 않는다. 도구의 이름을 밝히는 것은 문단이 어떻게 생성되었는지를 설명할 뿐이며, 그 문단 안의 추론을 학생 자신의 것으로 만들지는 않는다. 또한 공개를 중심으로 구성된 정책은 과정에 대해 정직했는지를 확인하는 것이지, 사고를 건너뛰어도 된다는 허가를 주는 것이 아니다.

생성된 증거는 다시 조금 다른 범주에 놓인다. 학생이 확인하지 않은 인용이나 주장은 발견되기를 기다리는 사실 오류이며, 생성형 AI가 존재하기 전부터 이미 심각한 문제로 취급되었다. 여기서 AI는 새로운 위반을 만들어 내지 않는다. 그것은 주로 오래된 위반을 더 빠르게 저지르게 만들 뿐이며, 이것이 바로 다른 점에서는 허용적인 강의에서도 증거가 표현보다 더 엄격하게 관리되는 이유 중 하나이다.

공개는 결과를 세탁하기 위한 것이 아니라 과정을 점검 가능하게 하기 위해 존재한다. 문단이 도구에서 나왔음을 볼 수 있는 교수자는 학생에게 그 도구 없이 그 추론을 재현해 보라고 요구할 수 있으며, 바로 그것이 공개되지 않은 문단은 결코 받지 않는 시험이다. 이것이 또한 대부분의 정책이 공개 누락을 그 자체로 하나의 위반으로 취급하는 이유이기도 하다. AI가 실제로 무엇을 생성했는지와는 별개로, 누락된 공개는 허용된 사용을 금지된 사용과 처음부터 구분해 주던 유일한 메커니즘을 제거하기 때문이다.

자신의 강의 정책을 읽는 방법

모듈 핸드북이나 과제 안내문은 보통 어떤 일반적인 대학 성명보다 더 구체적이며, 실제로 성적을 규율하는 것은 그 구체적 버전이다. 다음 몇 가지 질문이면 대부분의 모호함이 정리된다:

• 브리프에 생성형 AI가 이름으로 언급되어 있는가, 아니면 무단 도움과 같은 일반적 표현만 있는가
• 초안과 최종 제출본처럼 과제 유형을 구분하는가
• 공개 진술문을 요구하는가, 그렇다면 그 안에 무엇이 들어가야 하는가
• 시험과 과제 제출용 작업을 다르게 규정하는가

이 네 가지 모두에 대해 정책이 침묵한다고 해서 반드시 허용적이라는 뜻은 아니다. 침묵은 보통 해당 학과의 기본 규정이 적용된다는 뜻이며, 보다 안전한 해석은 불분명한 브리프를 자유 허용 범위보다 공개 의무 범주에 더 가까운 것으로 간주하고, 강사가 달리 확인할 때까지 그렇게 보는 것이다.

TextPulse는 학생의 윤리적 AI 사용에 대한 자체 입장을 한곳에 제시하며, 실제로 얻을 수 있는 결론도 이 글의 취지와 같다. 도구는 구조와 언어를 다듬는 데 도움을 줄 수 있고, 학생은 자신의 과목에서 허용하는 범위와 대조하여 결과를 확인할 책임을 진다.

여전히 자신의 작업으로 간주되는 것

초안은 학생이 도구가 없는 상태에서도 그 안의 모든 주장을 설명하고 방어할 수 있을 때 여전히 학생 자신의 작업이다, 도구가 어느 단계에 관여했는지는 중요하지 않다. 한 문장에 학생이 도움 없이 재현하거나 방어할 수 없는 주장이 들어가는 순간, 그 작업은 더 이상 편집된 것이 아니라 생성된 것이 되며, 바로 그 경계가 위의 모든 단계가 실제로 규제하려는 대상이다.

실무적으로 이어지는 문제는 적발되면 어떤 일이 일어나는가이며, 이는 대부분의 학생이 예상하는 것보다 기관에 따라 더 크게 달라진다. humanizers 자체가 대학 정책을 위반하는지 여부는 별도의 질문이며, 이에 대한 자체 페이지가 있다.

그 경계는 도구가 발전해도 달라지지 않는다. 더 설득력 있게 글을 쓰는 모델이 에세이가 측정해야 하는 대상을 바꾸지는 않으므로, 같은 질문은 계속 같은 지점에 도달한다. 실제로 페이지 위에 있는 것은 누구의 추론인가.