프롬프트를 잘 쓰면 AI를 잘 아는 걸까

질문을 자세히 입력해 원하는 답을 얻는 기술은 AI 활용의 한 부분이다. 그러나 응답이 왜 그렇게 나왔는지 살피고, 언제 사용하지 말아야 하는지 판단하는 일까지 질문 문장만으로 해결되지는 않는다.

유네스코의 2024년 학생 AI 역량 틀은 12개 역량을 네 영역으로 정리한다. 인간 중심 관점, AI 윤리, 기술과 활용, AI 시스템 설계다. 이해·적용·창조의 발전 단계도 제시한다. 특정 서비스의 사용법이나 한국의 의무 교육과정 그 자체를 안내하는 문서는 아니다.

Q. AI 교육은 코딩 수업과 같은가

이 틀의 범위는 코드 작성보다 넓다. 기술을 이해하고 활용하는 능력과 함께 사람의 판단, 책임, 윤리적 고려를 다룬다. 따라서 도구를 작동시키는 실습만으로 모든 영역을 배웠다고 보기 어렵다.

수업을 고를 때는 무엇을 만들게 하는지와 함께 무엇을 설명하고 판단하게 하는지 살펴볼 수 있다. 다음 질문들은 역량 틀을 활용한 편집부의 점검 예시다.

Q. 정답이 맞는지 확인하는 것 외에 무엇을 봐야 하나

어떤 자료를 입력했는지, 결과를 누구에게 어떤 목적으로 사용할 것인지 살필 수 있다. 공개해도 되는 자료인지, 응답이 특정 사람이나 집단을 부당하게 단정하지 않는지, 결과를 확인할 원문이 있는지가 검토 항목이 된다.

예를 들어 AI로 지역 소개 자료를 만든다면 문장이 자연스러운지뿐 아니라 장소와 운영 정보가 맞는지, 누구의 관점이 빠졌는지 확인하는 과정을 넣을 수 있다. 좋은 질문을 만드는 연습과 응답을 검토하는 연습을 함께 하는 방식이다.

Q. AI가 자신 있게 말하면 믿어도 될까

표현의 자신감은 근거의 질을 보장하지 않는다. 사실 확인이 필요한 항목은 공식 자료 등 확인 가능한 원문과 대조해야 한다. 응답에 링크가 있어도 그 페이지가 실제 주장을 뒷받침하는지 따로 읽어야 한다.

학생의 학습 기록에는 답만 남기기보다 확인한 자료와 바꾼 부분을 함께 적을 수 있다. 어디까지 확인했고 무엇이 미확인인지 구분하는 경험도 중요하다.

결과물을 보기 전에 질문지를 만들어본다

수업의 적용 예시로 AI의 답을 받기 전 검토할 질문 세 가지를 정할 수 있다. 사실 관계를 확인할 원문은 무엇인지, 응답이 빠뜨리기 쉬운 대상은 누구인지, 최종 판단을 누가 할 것인지다. 과제의 성격에 따라 질문은 바꾸되 결과가 나온 뒤에만 기준을 만드는 상황을 줄여보자는 제안이다.

답을 받은 뒤에는 확인한 문장과 아직 확인하지 못한 문장을 나누어 표시한다. 모든 응답을 무조건 믿거나 모두 틀렸다고 처리하는 대신 어떤 근거로 판단했는지 드러내는 것이다. 자료를 찾지 못한 부분을 그럴듯하게 채우지 않고 질문으로 남기는 선택도 연습할 수 있다.

학생끼리 결과를 비교할 때는 누가 더 멋진 화면을 만들었는지 외에 검토 과정의 차이를 이야기한다. 같은 질문에 다른 응답이 나왔다면 무엇이 달랐는지, 어떤 자료를 통해 수정했는지 설명해 보는 방식이다. 도구의 출력을 자신의 결론으로 바꾸는 과정에 판단이 들어가도록 설계하는 데 의미가 있다.

Q. 완성도 높은 작품이 곧 높은 역량을 뜻할까

완성품만으로 학생이 어떤 판단을 했는지 알기는 어렵다. 왜 이 도구를 썼는지, 다른 방법과 비교했는지, 어떤 오류를 고쳤는지 설명하는 과정이 평가를 보완할 수 있다.

도구를 쓰지 않는 선택도 이유가 있다면 검토할 가치가 있다. 개인 정보를 다뤄야 하거나 과제의 목적이 스스로 사고하는 과정을 확인하는 것이라면 학교의 지침에 맞는 다른 방법을 고를 수 있다.

AI를 배우는 일은 새로운 기능을 따라가는 데서 끝나지 않는다. 자신의 목적을 정하고 기술의 결과를 판단하며 사용의 영향을 생각하는 능력까지 포함해야 한다. 유네스코의 역량 틀은 수업의 범위를 돌아볼 기준으로 활용할 수 있다.