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인공지능을 교육하기 전에 해야 할게 많다.

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맥노턴
인공지능이 요샛말로 ‘힙’하다. 인공지능이라는 영역이 미래사회의 밑거름이 될테고, 어떤 산업이든 더 높은 부가가치를 창출하게 될 것이므로, 우리도 인공지능에 대해 공부하여 기회를 잡아야 한다는 대전제에는 동의한다. 인공지능이 우리 세상을 바꾸고 있고, 이미 많은 부분은 인공지능에 의존하고 있는 상태이니까, 뒤늦게라도(?) 인공지능이라는 것을 공부하자는 그런 의미라는 것도 잘 알겠다. 아무리 완곡하게 쓰려해도 자꾸 비꼬는 말투가 되는 탓에, 어디가서 인공지능이나 컴퓨터교육에 대해 이야기 꺼내지 않으려 한다. 가장 핵심적인 문제를 몇 가지 짚어보자.


우선, 인공지능 자체를 소프트웨어기술이나 정보공학의 한 분야로 착각하고 있다. 교육 관련한 연구자들과 전문가들이 바라보듯 인공지능의 세계가 컴퓨터 앞에서 펼쳐지는 불꽃놀이가 결코 아니다. 결과물로만 바라보면 디지털의 세계로 보이지만, 본질에 다가갈수록 공학이 개념은 희미해지고 기초학문과 자연과학이 자리잡고 있다.


둘째, 인공지능은 책과 글을 통해 배우고 가르치는게 아니다. 인공지능을 구성하는 것은 시간과 노력과 단순작업과 사칙연산과 통계다. 우리 교육시스템에서는 오랜 시간과 노력, 단순작업과 사칙연산을 받아들일 수 있는 용기가 1도 없다. 하늘과 바람과 별을 측정한 데이터를 모아 날씨를 예측하는 인공지능이 존재하려면, 먼저 하늘과 바람과 별과 시(?)를 알아야 한다. 하늘, 바람, 별은 물리적인 현상으로 움직이고, 원소와 에너지로 움직이며, 이들의 변화를 누군가는 지켜보고 기록해야 한다는걸 인정함과 동시에, 사농공상의 논쟁에 휘말리는게 우리 교육의 현실이다.


셋째, 인공은 일단 빼더라도 지능에 대한 이해도 부족하다. 필기 이미지를 학습하여 숫자를 추론하는 인공지능을 배운다면서 남들이 다 만들어 놓은 알고리즘과 신경망 모델로 뚝딱 갖다 쓰는걸 배운다면, 워드나 파워포인트 활용법을 배우는 것과 무엇이 다른가. 지능을 이해하려면 사람부터 이해해야 한다. 현재, 우리 교육 시스템은 사람이 빠진 상태에서 숫자와 키워드만 존재하고 있다. ‘18시간’에 걸쳐 ‘강아지’를 가르쳐라. 이런 것 밖에 없다. 이런 상태에서 숫자가 존재하는 이유와 사람의 손과 잉크의 궤적이 다양한 재질의 종이에서 어떤 형태를 취하게 되는지를 관찰하고 실험하는 등 지능을 이용한 탐구는 망설임 없이 건너뛰고, 남들이 수집한 (누가 썼는지 제대로 분류되지 않은) 아무 샘플 이미지나 잔뜩 내려받아서, 또 남들이 만든 필기인식 인공지능 알고리즘에 학습시켜서 1이네 2네 신기하게 박수치면, 그게 인공지능 교육인가? 교육을 흉내내는 그냥 인공교육이 아닌가?


미래교육을 이야기하면서, 사고력과 창의력과 뭐 좋은 능력들을 많이 이야기 하고 있는 것으로 안다. 그런 능력이 어디서 온다고 생각하는지 되묻고 싶다. 그렇다고, 인공지능교육을 무시해도 되느냐 하면, 이런 이분법적인 질문은 무시할 때가 되지 않았느냐로 답하고 싶다. 다만, 해법이라 한다면... 지금의 교과 이기주의로 뭉개지고 토막난 교육과정부터 체계화하면서, 소프트웨어와 인공지능을 활용하는데 도움이 될 수 있는 프로젝트를 녹여내어 통합활동의 결과를 유도하면 어떨까. 인공지능을 교육트랜드화로 온통 오개념이나 심어주고 있는 고생을 잠시 멈추고, 교과 이기주의와 형편없는 교과서, 비현실적 국가교육과정의 악순환을 끊는데 우선 집중하는게 좋겠다. 인공지능 분야는 기초학문과 정보기술을 합쳐 족히 30년은 뒤쳐진 상태라 몇 년 더 뒤쳐진다 해도 크게 손해볼 일은 없으니까.

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맥노턴
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