대학생에게 필요한 AI 교육은 프롬프트 작성법이나 과제 처리 속도를 높이는 기술을 넘어, AI를 사용한 이유와 결과를 설명하고 최종 결과물에 책임지는 능력까지 포함해야 한다는 지적이 나왔다. 더컨버세이션(The Conversation)은 8월 19일 생성형 AI 시대의 대학 교육에서 ‘책임 있는 AI 리터러시’가 필요하다고 전했다.
캐나다 대학과 전문대학에서는 학생들이 챗GPT(ChatGPT)와 제미나이(Gemini)를 활용해 아이디어를 구상하고, 읽을거리를 요약하고, 글을 고치거나 취업 지원서를 준비하는 일이 일상화하고 있다. 캐나다 정부가 공공 신뢰와 경제적 기회, 국가 주권을 AI 전략의 주요 목표로 내세운 가운데, 해당 전략에는 고등교육 학생과 교사를 대상으로 한 국가 AI 리터러시 계획도 포함돼 이 문제의 중요성도 커졌다는 설명이다.
프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI에서 유용한 답변을 얻기 위해 지시문을 만들고 수정하는 과정이다. 과제와 대상, 맥락, 필요한 근거, 원하는 형식을 구체적으로 제시하는 방식은 정책 보고서나 보도자료, 직장 보고서 작성에서 목적과 독자를 먼저 고려하는 의사소통 교육과도 맞닿아 있다. 여러 프롬프트를 비교하고 수정 이유와 결과 변화까지 설명하게 하면 학생의 사고 과정을 드러내는 학습이 될 수 있다는 것이다.
다만 정교한 프롬프트가 정확한 답변을 보장하지는 않는다. 생성형 AI는 확신에 찬 어조로 거짓 정보를 제시하거나 출처를 만들어내고, 불확실성을 감출 수 있다. 학생이 검증할 전문 지식이 부족하면 그럴듯한 주장을 사실로 받아들일 위험도 있다. 따라서 학생은 AI를 과제에 어떻게 사용했는지, 결과를 어떻게 확인했는지, 기밀 정보를 입력했는지, 최종 결과물이 수업이나 직업의 기준을 충족하는지 설명할 수 있어야 한다. 책임의 대상은 교수와 동급생뿐 아니라 고용주, 고객, 환자, 직원, 소비자, 일반 시민까지 포함된다.
책임 있는 AI 리터러시는 AI를 사용하지 않아야 할 때를 아는 것도 뜻한다. 상용 플랫폼에 개인정보를 입력하거나 고위험 결정을 맡기고, 기초 능력을 기르도록 설계된 과제를 자동화하는 일은 기술적으로 가능하더라도 부적절할 수 있다. 대학은 책임을 학생 개인에게만 떠넘기지 말고 AI 사용 금지·허용·적극 활용 과제를 구분해 지침을 제시해야 한다. AI 탐지 소프트웨어에만 의존하기보다 수정 과정 기록, 선택 이유 설명, AI가 작업을 개선했거나 개선하지 못한 지점에 대한 성찰을 평가할 수 있다는 제안도 나왔다. 상용 AI 사용을 의무화하면 학생 데이터가 노출되고 대학의 민간 기술업체 의존도가 높아질 수 있는 만큼, AI 기업 역시 시스템 설계와 데이터 처리, 제품 성능에 관한 설명에 책임을 져야 한다.