AI로 글쓰기가 향상된다. 하지만 "자신의 목소리"는 어디로 사라지는가

대학이나 전문학교의 교실에서 생성 AI는 이미 특별한 존재가 아니다. 학생들이 과제의 주제를 정리하고, 보고서의 구성을 생각하며, 문법을 고치고, 표현을 세련되게 한다. 몇 년 전만 해도 친구나 튜터, 혹은 시간을 들인 퇴고에 의존했던 작업이 이제는 몇 초 만에 화면에 나타난다.

글은 확실히 읽기 쉬워진다. 논리의 흐름도 정돈된다. 어휘는 조금 전문적이 되고, 문체는 차분해져 교사에게 제출해도 부끄럽지 않은 형태가 된다. 하지만 그 편리함의 이면에서 학생들은 새로운 위화감을 느끼기 시작한다.

"잘 쓰여진 것 같다. 하지만 이것은 내 글이 아닌 것 같다"

이번 논점은 단순히 "AI를 사용한 보고서는 부정인가 아닌가"가 아니다. 더 깊은 문제는 AI가 학생의 글을 정돈하는 과정에서 학생 자신의 목소리, 망설임, 습관, 미완성, 그리고 학습의 흔적까지 매끄럽게 깎아버릴 수 있다는 점에 있다.

원 기사에서는 캐나다 학생들 사이에서 생성 AI의 사용이 확산되는 가운데, 학생들이 자신의 글과 AI에 의해 정돈된 글 사이에 차이를 느끼고 있다는 것이 소개되고 있다. 조사에 따르면, 캐나다 학생들의 많은 수가 학교 과제에 생성 AI를 사용하고 있으며, 과제가 주어졌을 때의 "첫 반응"으로 AI를 사용하는 학생도 적지 않다고 한다.

이것은 학생들이 게으르다는 단순한 이야기가 아니다. 오히려 학생들은 AI를 사용하면서 편리함과 불안 사이에서 흔들리고 있다. 더 좋은 평가를 받고 싶다. 자신의 영어와 글쓰기 실력에 자신이 없다. 전문적인 표현을 배우고 싶다. 제출물을 조금이라도 정돈하고 싶다. 그 한편으로, AI에 의해 고쳐진 글이 너무 매끄러워져 어딘가 자신과 멀어지는 감각도 있다.

글을 쓴다는 행위는 단순한 정보 전달이 아니다. 특히 대학이나 전문 교육에서, 글을 쓰는 것은 "자신이 무엇을 이해하고 있는가"를 확인하는 작업이며, "자신은 이 분야에서 어떻게 생각하는 사람인가"를 형성하는 작업이기도 하다.

STEM, 즉 과학·기술·공학·수학 분야에서는 글쓰기가 종종 이차적인 기술로 취급된다. 중요한 것은 수식, 데이터, 실험, 설계이며, 글은 그것을 설명하기 위한 그릇에 불과하다고 여겨지기 쉽다. 하지만 실제로는, 과학이나 공학의 현장에서도 생각을 정확히 설명하는 힘, 가설과 근거를 연결하는 힘, 불확실성을 말로 표현하는 힘은 필수적이다.

학생이 보고서를 쓸 때, 거기에는 이해의 깊이뿐만 아니라 그 학생이 어떻게 전문 분야에 들어가려고 하는지가 드러난다. 전문 용어를 어떻게 사용할 것인가. 자신 없는 부분을 어떻게 쓸 것인가. 자신의 경험이나 관심을 어떻게 연결할 것인가. 그러한 작은 선택의 축적이 그 사람의 "목소리"가 된다.

그런데, 생성 AI는 이 목소리를 순식간에 정돈해 버린다. 문법의 흐트러짐은 사라지고, 어색한 표현은 자연스러워지며, 논리의 연결도 보강된다. 결과적으로 글은 "잘 쓴 학생의 보고서"처럼 된다. 하지만 동시에, 누가 써도 비슷한 글이 되기 쉽다.

이는 AI가 글을 서툴게 만든다는 이야기가 아니다. 오히려 반대다. AI는 글을 잘 쓰게 한다. 문제는 그 "잘함"이 너무나 균질하고, 무난하며, 평균적인 우등생의 글에 가까워진다는 점에 있다.

학생에게는 이것이 복잡한 경험이다. AI로 정돈된 글은 교사가 보아도 읽기 쉬울지도 모른다. 성적도 올라갈지도 모른다. 하지만 자신의 말로 고생해서 생각했다는 감각이 희미해지면, 제출물이 자신의 성과인지, 도구의 성과인지가 모호해진다.

여기서 중요한 것은, "자신다운 글"이 반드시 완벽한 글은 아니라는 것이다. 미숙한 표현, 조금 돌아가는 설명, 아직 정리되지 않은 의문, 개인적인 관심의 흔적. 그러한 것들은 채점 상 감점 대상이 될 수도 있다. 하지만 학습 과정으로서는 매우 중요한 흔적이기도 하다.

AI는 그 흔적을 지우는 데 능하다.

예를 들어, 학생이 "이 현상은 흥미롭다고 생각했다. 왜냐하면 자신의 실습 경험과 관련이 있기 때문이다"라고 썼다고 하자. AI에 정돈시키면 "이 현상은 실천적 맥락에서 중요한 시사점을 가진다"라는 표현으로 바뀔지도 모른다. 후자는 확실히 학술적으로 보인다. 하지만 거기에서는 학생 개인의 놀라움이나 관심이 희미해져 있다.

물론, AI의 지원이 나쁜 것은 아니다. 글쓰기에 대한 두려움이 있는 학생, 제2언어로 배우는 학생, 전문 용어에 익숙하지 않은 학생에게 AI는 큰 도움이 된다. 생각은 있지만 글로 표현할 수 없는 학생에게 AI는 입구를 열어주는 도구가 될 수 있다. 문법이나 구성의 불안이 줄어들면 본래의 내용에 집중할 수 있다는 이점도 있다.

그렇기 때문에, 논의를 "AI를 사용하는 학생은 부정을 저지르고 있다"로 단순화해서는 안 된다. 문제는 AI를 사용할지 말지가 아니라, AI가 어느 단계에서, 어떤 목적으로, 어느 정도 사용되고 있는가이다.

SNS상의 반응을 보아도, 이 문제에 대한 받아들이는 방식은 크게 나뉘어 있다.

어떤 층은 AI에 의한 글의 퇴고를 당연한 흐름으로 받아들이고 있다. 문법 체크, 요약, 구성안, 표현 변경, 톤 조정은 이미 많은 작업 현장에서 이루어지고 있다. 사회에 나오면 AI를 사용할 것이므로, 학생 시절부터 사용법을 배워야 한다는 의견이다. 이러한 입장의 사람들은 AI를 "저자"가 아니라 "편집자"나 "가정교사"로 사용하면 좋다고 생각한다.

한편으로, 강한 우려를 나타내는 목소리도 있다. 보고서 작성을 AI에 맡김으로써 학생이 생각하기 전에 답을 받아버리는 것이 아닐까. 글을 구성하는 수고를 피함으로써 비판적 사고나 표현력이 자라지 않는 것이 아닐까. SNS나 게시판에서는 "AI에 정돈된 글은 읽기 쉽지만, 모두 비슷해 보인다" "학생의 글이 LinkedIn풍의 무난한 AI 문체에 가까워지고 있다"는 목소리도 보인다.

더 나아가, AI 검출 도구에 대한 불신도 확산되고 있다. AI로 작성되었는지를 판정하는 도구는 오판의 문제를 안고 있다. 글이 정돈되어 있다는 이유만으로 AI로 간주될까 봐 불안해서, 일부러 글을 서툴게 쓰는 학생이 나오고 있다는 논의도 있다. 이는 아이러니한 상황이다. 본래 교육은 학생의 글쓰기 능력을 높이기 위한 것일 텐데, AI 의혹을 피하기 위해 학생이 자신의 글을 일부러 부자연스럽게 할 가능성이 생기고 있다.

여기에는 AI 시대의 교육이 직면하는 이중의 압력이 있다.

한편으로는, 학생은 AI를 사용하지 않으면 불리하다고 느끼고 있다. 주변이 AI로 글을 정돈하고, 더 짧은 시간에 완성도가 높은 보고서를 제출하고 있다면, 자신만 사용하지 않는 것은 경쟁상 불리하다. 다른 한편으로는, AI를 사용하면 부정으로 간주될지도 모른다, 자신의 능력이 아니라고 여겨질지도 모른다는 불안이 있다.

즉 학생은 "사용하지 않으면 뒤처진다"와 "사용하면 의심받는다" 사이에 서 있다.

이 상황에서 교육 기관이 단순히 금지나 검출에 의존하는 것만으로는 한계가 있다. 물론, AI에 전적으로 맡긴 보고서를 자신의 성과로 제출하는 것은 문제다. 존재하지 않는 인용이나 사실 오인을 포함한 글을 그대로 제출하는 것도 위험하다. 하지만 AI의 사용을 완전히 보이지 않는 것으로 취급하고, 학생에게 "사용했는가, 사용하지 않았는가"만을 강요해도 실태에 맞지 않는다.

필요한 것은 AI 사용 여부를 단속하는 것만이 아니라, 학생이 어떻게 생각하고, 어느 부분에서 AI를 사용하고, 어디를 자신이 판단했는지를 보이게 하는 설계다.

예를 들어, 보고서의 최종본뿐만 아니라, 초고, AI에 준 지시, AI의 제안, 그것을 채택한 이유, 채택하지 않은 이유를 제출하게 한다. 혹은 AI가 만든 글과 자신의 글을 비교해 "어디가 자신답지 않게 되었는가" "어떤 표현이 자신의 생각에 가까운가"를 설명하게 한다. 이러한 과제는 AI를 금지하는 것이 아니라, AI와의 거리 두는 법을 배우게 한다.

중요한 것은 학생에게 "자신의 목소리를 지키는 기술"을 가르치는 것이다.

AI 시대의 글쓰기 교육에서는 단순히 올바른 문법이나 읽기 쉬운 구성을 가르치는 것만으로는 충분하지 않다. 오히려 "AI가 제시한 그럴듯한 글을 자신의 사고로 되돌리는 힘"이 필요하다. AI의 제안을 그대로 받아들이는 것이 아니라, 자신의 경험, 의문, 입장, 전문적인 판단에 비추어 다시 쓰는 힘이다.

이는 지금까지의 글쓰기 교육보다도 고도의 작업일지도 모른다. 왜냐하면 학생은 자신의 미숙한 글을 고치는 것뿐만 아니라, AI가 만든 일견 잘된 글을 의심해야 하기 때문이다.

AI의 글은 종종 자신만만해 보인다. 논리적으로 정돈되어 있고, 어조도 차분하다. 그러나 그 자신감은 반드시 이해에 기반한 것은 아니다. 학생이 그것을 간파하지 못하면, 글은 깔끔해도 내용의 이해는 얕은 채로 남는다.

이 문제는 학생뿐만 아니라 교사에게도 질문을 던지고 있다. 만약 AI로 쉽게 완성되는 과제라면, 그 과제는 정말로 학습을 측정할 수 있는 것인가. 완성품으로서의 보고서만을 평가하는 것이 아니라, 생각하는 과정, 질문을 세우는 과정, 실패와 수정의 과정을 어떻게 평가할 것인가. AI의 등장은 교육 평가 자체의 재설계를 요구하고 있다.

또한, 글의 "표준화"가 학생의 소속감에도 영향을 미칠 가능성이 있다. STEM 분야에서는 원래 성별, 인종, 이민 배경, 경제적 상황 등에 의해 참여 기회나 소속감에 차이가 생기기 쉽다고 지적되어 왔다. 그런 환경에서 AI가 만드는 유창하고 표준적인 글이 "좋은 글"의 암묵적인 기준이 되면, 학생은 점점 자신의 말에 자신감을 잃을지도 모른다.

자신의 글은 어색하다. AI의 글이 더 똑똑해 보인다. 그렇다면, 자신의 목소리는 불필요한 것이 아닐까.

이 감각은 단순한 글쓰기 표현의 문제가 아니다. 자신이 이 분야에 있어도 되는지, 자신의 생각에 가치가 있는지라는, 학습의 근본에 관련된 문제이다.

SNS에서 AI 활용을 긍정하는 사람들도 반드시 이 문제를 무시하는 것은 아니다. 많은 사람들이 AI는 사용법에 따라 다르다고 생각하고 있다. 자신의 생각을 정리하기 위해 사용한다. 문법 오류를 고치기 위해 사용한다. 읽기 어려운 글을 개선하기 위해 사용한다. 그러나 주장이나 분석이나 판단까지 AI에 맡기면, 그것은 학습을 공허하게 만든다. 이러한 선 긋기의 필요성은 긍정파와 신중파 사이에서도 비교적 공유되고 있다.

하지만 그 선 긋기는 간단하지 않다. 문법 수정은 허용되는가. 표현 변경은 어떤가. 단락 구성의 제안은 어떤가. 서론의 초안은 어떤가. AI가 제시한 논점을 자신이 다시 조사하여 사용하는 것은 어떤가. 학생, 교사, 대학에 따라 판단이 다르면, 현장의 혼란은 계속된다.

그래서 교육 기관에는 명확한 규칙과 동시에 유연한 대화가 요구된다. 단순히 "AI 금지"라고만 쓰면 학생은 숨어서 사용한다. 단순히 "AI 활용을 권장"이라고만 쓰면 어디까지가 자신의 성과인지가 모호해진다. 필요한 것은 과제마다 "이 수업에서는 무엇을 배우게 하고 싶은가"를 명확히 하고, 그 목적에 비추어 AI 사용의 범위를 제시하는 것이다.

예를 들어, 글쓰기 표현 자체를 배우는 수업에서는 AI의 사용을 제한하고, 자신의 말로 고생해서 쓰는 시간을 확보할 필요가 있을지도 모른다. 한편으로, 전문 지식의 응용이나 데이터 분석을 중시하는 수업에서는 AI에 의한 글 정리를 일부 인정하고, 그 대신 분석의 근거나 판단 과정을 엄격히 묻는 방법도 있다.

어쨌든, AI는 이제 교실 밖으로 내보낼 수 있는 존재가 아니다. 학생은 이미 사용하고 있다. 사용하지 말라고 해도 사용하는 학생은 사용한다. 그렇다면, 교육의 과제는 "AI를 사용하지 않게 하는 것"이 아니라, "AI를 사용해도 자신의 사고를 잃지 않는 것"을 어떻게 가르칠 것인가로 이동하고 있다.

학생의 글이 AI에 의해 잘 쓰여지는 것 자체는 나쁜 일이 아니다. 오히려, 지금까지 글쓰기 능력의 차이로 인해 불리했던 학생에게는 학습에 대한 접근을 넓힐 가능성이 있다. 하지만 글의 매끄러움만을 평가하는 교육의 상태에서는, AI가 만드는 균질한 우등생 문체가 표준이 되어 학생 자신의 목소리는 점점 보이지 않게 된다.

정말로 물어야 할 것은 "이 글은 AI로 작성되었는가"만이 아니다.

"이 글에는 학생 자신의 질문이 남아 있는가"
"이 글에는 생각한 흔적이 있는가"
"이 글을 쓴 학생은 제출 전보다 조금 더 깊이 이해했는가"
"AI에 의해 정돈된 후에도 그 사람의 목소리는 남아 있는가"

생성 AI는 글을 강하게 보이게 할 수 있다. 하지만 강하게 보이는 글이 반드시 강한 사고를 의미하는 것은 아니다. 오히려, 조금 서툴더라도 자신의 말로 싸운 글이 학습의 증