2026-11-05 · 출처：Tom's Hardware
UC Berkeley의 Richard Brocherds는 이제 채점되는 것은 학생이 아니라 챗봇이라고 말한다. 감독관이 지키는 대면 시험만이 학생이 실제로 아는 것을 잴 수 있는 유일한 길로 남는다는 것.
Richard Brocherds는 숙제 채점을 그만뒀다. 챗봇 시대의 채점 문제집에 대한 이 Fields Medal 수상 수학자의 판결은 이렇다. AI가 쓴 답을 채점하는 건 시간과 돈의 낭비다.
이 UC Berkeley 교수의 결론은 학문적 정직성 문제의 핵심을 찌른다. 학생들이 모델이 생성한 과제물을 낼 수 있게 되면, 채점되는 것은 더 이상 학생의 이해가 아니라 기계의 산출물이다. 그리고 Brocherds의 관점에서 그 평가에 돈을 쓰는 것은 아무것도 이루지 못한다. 그의 대응은 평가를 단일 형식으로 수렴시키는 것이다. 대면 시험. 그는 이를 만연한 AI 사용에 남은 유일한 해법으로 프레이밍한다.
누가 판단을 내리는지가 판단 자체만큼 중요하다. Brocherds는 수학에서 가장 탐나는 영예인 Fields Medal을 갖고 있고, 세계 최고 수준의 공립대학 중 한 곳에서 가르친다. 그런 위상의 수학자가 세대를 거쳐온 수학 훈련의 기본 설비였던 숙제가 더 이상 채점 과제로 기능할 수 없다고 결론 내리면, 이 결정은 한 교실의 정리정돈 이상으로 읽힌다. 생성형 AI가 테이크홈 과제에 저지른 일에 대한 엘리트 수학 내부의 판정에 해당한다.
주장에는 경제학이 있다. 채점은 시간과 돈, 즉 강사의 시간과 채점자 예산을 태운다. 그리고 검토 대상 제출물이 기계가 쓴 것이라면 그 지출은 학생의 지식이 아니라 챗봇의 유창성을 측정한다. Brocherds의 처방은 단호하다. 망가진 신호에 자금을 대는 것을 멈추고, 평가를 학생이 모델로 갈아치워질 수 없는 단 하나의 환경에 아껴두라는 것.
남은 질문은 얼마나 많은 기관이 그의 뒤를 따르느냐다. 당장은 Fields Medal 수상자가 가능한 가장 냉정한 형태로 답했다. 감독관이 있는 방 밖에서 일어나는 무엇도 더 이상 학습의 척도로 신뢰할 수 없고, 감독 시험만 살아남는다는 것.
태그: UC Berkeley · Richard Brocherds · AI Cheating · Academic Integrity · Generative AI · Higher Education
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