AI 이후의 교육, 그리고 인간의 자리 — 1부
왜?를 50번 물어볼 수 있는 아이들
AI 이후의 교육, 그리고 인간의 자리 — 1부
우리는 어쩌면, 하나의 질문에 대해 ‘왜?’를 쉰 번씩 물어볼 수 있는 환경에서 살아본 적이 없는지도 모릅니다.
어린아이는 끊임없이 질문합니다. 하늘은 왜 파란지, 비는 왜 내리는지, 사람은 왜 죽는지. 처음 몇 번의 질문에는 부모나 교사가 대답할 수 있습니다. 하지만 질문이 계속되면 문제가 생깁니다. 설명할 시간이 부족하거나, 대답할 사람의 전문 영역을 벗어나거나, 애초에 인류가 아직 답을 찾지 못한 곳까지 내려가기도 합니다.
이는 질문을 받아주는 어른의 성의가 부족해서만은 아닙니다. 학교에는 진도가 있고, 학원에는 시험 일정이 있습니다. 교사는 한 학생만을 상대하는 사람이 아니고, 부모도 모든 학문을 공부한 사람이 아닙니다. 결국 질문의 끝은 지식의 끝이라기보다, 대답할 사람이 감당할 수 있는 시간과 역량의 끝인 경우가 많았습니다.
그런데 AI가 이 구조를 흔들고 있습니다.
질문이 끝나지 않는다는 것
가령 아이가 묻습니다.
“하늘은 왜 파란색이야?”
빛이 대기를 통과하며 산란하기 때문이라고 답할 수 있습니다. 그러면 아이는 빛이 왜 산란하는지 묻고, 빛이 무엇인지 묻고, 빛이 입자이면서 파동이라는 이야기를 듣습니다. 어느 순간 관측이 무엇인지, 우리가 무언가를 ‘안다’는 것이 무엇인지 묻기 시작할 수도 있습니다.
출발점은 하늘색이었습니다. 그런데 질문은 광학과 전자기학, 양자역학과 과학철학으로 흘러갑니다. 물론 모든 질문이 철학으로 수렴하는 것은 아닙니다. 때로는 실험 방법으로, 수학적 도구로, 기술적 제약으로 갈라지기도 합니다. 중요한 것은 아이의 호기심은 하나인데, 그 호기심을 설명하는 데 필요한 학문은 여럿이라는 사실입니다.
우리는 보통 학교에서 과목을 나누어 배웁니다. 물리학을 배우고, 생물학을 배우고, 사회학을 배웁니다. 충분한 지식을 쌓은 뒤에야 서로 다른 분야들이 연결되어 있다는 사실을 발견하기도 합니다.
하지만 질문을 계속 이어갈 수 있다면 반대의 경로도 가능합니다. 학문 간의 연결을 먼저 만나고, 그 연결을 이해하기 위해 필요한 지식을 뒤늦게 배우는 것입니다.
아이는 ‘오늘부터 과학철학을 공부하겠다’고 결심하지 않았습니다. 단지 하늘이 파란 이유가 궁금했을 뿐입니다.
학문의 경계는 누구를 위한 것인가
학문을 구분하는 일에는 분명 가치가 있습니다. 방대한 지식을 정리하고, 연구를 축적하고, 전문가들이 소통할 수 있게 해줍니다.
하지만 세상 자체가 교과서의 목차대로 나뉘어 있지는 않습니다.
공룡이 왜 멸종했는지 알아보려면 지질학과 천문학, 생물학이 만납니다. 게임이 재미있는 이유를 이해하려면 심리학과 수학, 디자인과 프로그래밍을 함께 살펴볼 수도 있습니다. 경제 문제 역시 인간의 행동, 자원, 기술, 정치제도를 떼어 놓고 설명하기 어렵습니다.
그런데 우리는 학문의 이름을 먼저 배우다 보니, 서로 다른 분야가 원래부터 분리되어 존재하는 것처럼 받아들이기도 합니다.
AI와 함께 질문하는 아이는 조금 다른 순서로 세상을 만날 수 있습니다. 자신이 좋아하는 주제를 따라가다가 여러 학문의 개념을 만나고, 나중에 그 개념들에 각각 이름이 붙어 있다는 것을 알게 되는 것입니다.
이런 일이 자주 반복되면 세상을 바라보는 기본적인 관점도 달라질까요? 아직은 알 수 없습니다. 그만큼 널리 보급된 대화형 AI와 함께 성장한 세대가 성인이 되는 과정을 충분히 관찰한 전례가 없으니까요.
그렇지만 충분히 흥미로운 가설입니다.
‘왜?’에는 이미 학습의 유인이 들어 있다
교육에서는 학생의 관심을 끌기 위해 많은 장치를 사용합니다. 성적, 상장, 시험, 재미있는 수업, 보상과 경쟁이 대표적입니다.
그런데 스스로 ‘왜?’를 반복하는 아이에게는 이미 무언가가 있습니다. 바로 답을 알고 싶다는 욕구입니다.
원하지 않는 지식을 외우는 것과 궁금해서 견딜 수 없는 문제의 답을 찾는 것은 같은 공부라도 경험이 다릅니다. 한 번의 답변으로 궁금증이 풀리지 않으면 다음 질문이 이어집니다. 정해진 교과를 따라가는 것이 아니라, 자신의 호기심이 다음 학습 내용을 선택하는 셈입니다.
AI는 이런 흐름을 지속하기 쉽게 만들어 줍니다. 같은 질문을 여러 표현으로 되묻거나, 전혀 기초가 없는 분야를 설명해 달라고 하거나, 모르는 용어를 더 쉬운 비유로 풀어 달라고 할 수 있습니다.
사람에게 반복해서 질문하는 것을 부담스러워하던 아이도 AI에게는 더 편하게 물을 수 있을지 모릅니다. 물론 AI를 놀리거나 시험하려는 질문도 존재하겠지만, 적어도 누군가의 시간을 빼앗는다는 부담은 줄어들 것입니다.
여기서 교육의 질문이 바뀝니다.
‘아이에게 무엇을 가르칠까?’에서 ‘아이가 지금 무엇을 궁금해하고, 그 궁금증을 어디까지 따라갈 수 있을까?’로 말입니다.
답변이 많다고 이해가 깊어지는 것은 아니다
그렇다고 AI를 붙여 놓기만 하면 아이가 훌륭한 탐구자가 된다고 생각하지는 않습니다.
AI는 틀릴 수 있습니다. 아직 밝혀지지 않은 문제를 이미 해결된 것처럼 설명할 수도 있습니다. 아이는 매끄러운 문장을 듣고 이해했다고 착각할 수 있고, 질문만 계속하다 직접 실험하거나 검증할 기회를 놓칠 수도 있습니다.
또한 질문을 많이 한다는 사실과 지식을 깊이 이해한다는 사실은 다릅니다. 설명을 들은 뒤 자신의 말로 다시 이야기할 수 있는지, 관찰한 현상에 적용할 수 있는지, 반례를 만났을 때 생각을 수정할 수 있는지가 중요합니다.
그래서 좋은 AI 교육은 질문에 즉시 정답을 건네는 것만으로 완성되지 않을 것입니다. 때로는 ‘직접 해보면 어떨까?’라고 제안하고, 때로는 ‘여기까지는 알려졌지만 그다음은 논쟁 중이다’라고 경계를 표시해야 합니다. 그리고 교사는 아이가 얻은 답이 타당한지 살피고, 서로 다른 아이들의 발견을 공유하도록 도울 수 있습니다.
이런 의미에서 AI는 교사를 지우는 도구라기보다, 교사가 모든 질문의 직접적인 답변자가 되어야 했던 부담을 덜어 주는 도구에 가깝습니다.
모른다는 사실을 만나는 경험
저는 이 교육의 가장 흥미로운 순간이 ‘답을 얻는 순간’만은 아닐 것이라고 생각합니다.
아이의 질문이 계속되다가, 어느 날 AI가 이렇게 이야기한다고 가정해 보겠습니다.
“그 문제는 아직 연구 중이야. 과학자들도 서로 다른 가설을 검증하고 있어.”
아이는 처음으로 자신이 궁금해하는 문제에 인류가 아직 답을 가지고 있지 않다는 사실을 실감할 수도 있습니다.
‘어른들도 모르는 것이 있구나.’
‘그렇다면 내가 나중에 알아낼 수도 있겠네.’
이것은 지식의 소비자에서 지식의 생산자로 시선을 옮기는 작은 계기일 수 있습니다.
물론 모든 아이가 연구자가 될 필요는 없습니다. 중요한 것은 세상이 이미 완성된 정답으로만 구성되어 있지는 않다는 사실을 경험하는 것입니다.
우리는 아직 이런 환경이 다음 세대에 어떤 영향을 줄지 알지 못합니다. 다만 한 가지는 분명합니다. 과거에는 질문할 수 있는 시간과 질문을 받아줄 사람의 역량이 탐구의 한계가 되곤 했습니다. 이제 그 제약 중 일부가 크게 낮아지고 있습니다.
어쩌면 AI가 교육에 가져오는 가장 큰 변화는 더 많은 답을 알려주는 능력이 아니라, 호기심이 중단되지 않고 다음 질문으로 이어질 기회일지도 모르겠습니다.
그리고 그 가능성을 생각하다 보면 다음 질문이 생깁니다. 학문의 이름도 제대로 배우지 않은 채 개념을 발견하는 사람은, 어떤 방식으로 전문가가 되어 갈까요?
다음 글: 2부 — 이름을 모르고도 발견할 수 있다