[ET단상]교수학습지원 도구로써 생성형 AI 분류체계 필요성

김보은 유비온 미래교육연구소장
김보은 유비온 미래교육연구소장

“인공지능(AI)의 아이폰 순간이 시작되었다.” 엔비디아 최고경영자(CEO) 젠슨 황이 글로벌 개발자 콘퍼런스인 GTC 2023에서 언급한 메시지다. 챗GPT로 촉발된 지금의 상황이 애플이 아이폰을 출시했을 때와 같다는 의미다. 기술이 또 한 번의 파괴적 혁신을 만들어낼 지에 대한 기대감을 시사하는 대목이다.

하지만 “디지털혁신은 기술에 관한 것이 아니다”라는 말처럼 기술은 변화를 위한 지원체제일 뿐이다. 특히 새로운 기술이 등장할 때마다 잠시 주목받다 관심에서 멀어지지 않기 위해서는 기술에 압도되기 보다는 누구나 공감하고 적절하게 활용할 수 있는 서비스나 산출물이 제시돼야 한다.

최근 전 사회적 관심이 정점에 달하는 생성형 AI 시장규모는 2030년까지 약 6700억달러(약 890조원)로 전망된다(Fortune Business Insights, 2023). 이를 방증하듯 'There's An AI for That' 사이트에 등록된 AI 도구 개수는 2020년에 39개에 불과했으나 2023년에는 약 1만6000개로 대폭 증가했으며, GPT스토어(GPTs)의 경우 오픈시점에 약 300만개 이상의 도구들이 공유됐다.

이처럼 생성형 AI의 양적 성장은 다뤄야 하는 개수의 대폭 증가를 의미하기에 세부내용을 일목요연하게 보여줄 수 있는 분류체계를 고안할 필요성이 대두된다. 급속도로 등장하는 생성형 AI 산출물에 대한 서비스 분류 체계가 정립되지 않아 학습자들 혹은 사용자들에게 불편을 야기할 가능성도 있다. 이러한 도구들이 가치 있게 활용되기 위해서는 개개인의 목적과 상황에 맞게 선별하는 능력이 요구된다.

이때 도구의 특성을 파악할 수 있는 정보제공은 의사결정에 많은 도움이 되며 이는 도구 속성에 기반한 분류체계를 통해서도 가능하다. 전문가들과 각 사이트에서 나름의 방식으로 분류가 제시되나 명확한 준거에 근거한 것이 아니므로 도구 속성 간 중복 혹은 모호함의 문제가 발생된다.

이를 해결하기 위해 AI 도구들을 교수매체 속성 기준으로 다음과 같이 유형해보았다. 이는 생성형 AI 범주로 간주될 수 있다.

이미지출처: ㈜유비온
이미지출처: ㈜유비온

유형화는 크게 교수매체 속성에 따라 △텍스트 △이미지 △음성 △동영상 △문서 △프로그래밍 △가이드로 분류했다. 특히 텍스트 유형의 도구 특성을 살펴본 결과 질문에 활용된 자료(문서나 동영상 등)내에서 답변을 제시('폐쇄형')하는 유형과 자료에 제한을 두지 않고 다양한 자원을 통해 답변을 제시('개방형')한 경우가 있어 이를 명확하게 구분했다.

위와 같이 정교화된 분류체계는 도구의 특성을 이해하고 자신의 학습 목적에 맞게 선별할 수 있는 가이드라인 역할을 할 것이다. 이를 통해 생성형 AI를 활용한 산출물들이 유용한 교수학습 지원도구로써 교육의 지평을 확장할 수 있는 계기가 되기를 기대해본다.

김보은 유비온 미래교육연구소장·교육공학 박사 bonny@ubion.co.kr