Did Alice Do Wrong? Cross-Cultural Differences in Student Perceptions of Generative AI Use in University Computing Education

당신이 거대한 글로벌 교실에 들어선다고 상상해 보세요. 선생님은 방금 새로운 마법 같은 도구를 나누어 주었습니다. 바로 코드를 작성하고, 수학 문제를 풀고, 몇 초 만에 에세이를 초안할 수 있는 로봇입니다. 이 도구의 이름은 생성형 AI(GenAI)입니다. 마치 당신의 숙제를 순식간에 끝내줄 수 있는 아주 똑똑한 유령 대필가(ghostwriter)를 둔 것과 같습니다. 하지만 여기서 큰 질문이 생깁니다. 이 유령 대필가를 사용하는 것은 부정행위일까요, 아니면 그저 똑똑한 학습 방법일까요?

오랫동안 학교들은 '학업적 정직성(academic integrity)'에 관한 엄격한 규칙을 유지해 왔습니다. 이것을 학교의 명예 규율이라고 생각하면 됩니다. 이 규율은 "네가 제출하는 것은 100% 너의 것이어야 한다"라고 말합니다. 만약 다른 사람의 작업물을 베낀다면 그것은 표절이며, 매우 나쁜 행동입니다. 하지만 이 새로운 로봇은 게임의 판도를 바꿉니다. "내가 했다"와 "로봇이 했다" 사이의 경계를 흐릿하게 만듭니다. 이제 교육자들과 학생들은 어디에서나 논쟁하고 있습니다. 로봇에게 도움을 요청하는 것이 괜찮을까요? 로봇이 작성한 코드를 당신이 이해하고 있는지가 중요할까요? 그리고 사는 곳에 따라 답이 달라질까요? 이것이 연구자들이 풀고자 하는 퍼즐입니다. 그들은 캐나다의 학생이 한국의 학생과 이 로봇을 다르게 보는지, 그리고 그 이유는 무엇인지 알고 싶어 합니다.

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위대한 "앨리스" 실험

이 문제를 파악하기 위해 캐나다, 보츠와나, 뉴질랜드, 한국의 연구팀은 "당신이라면 어떻게 하겠습니까?"라는 게임을 하기로 했습니다. 그들은 앨리스라는 이름의 학생에 대한 이야기를 만들었습니다.

그들은 단순히 학생들에게 "AI를 쓰는 것이 부정행위인가요?"라고 묻지 않았습니다. 대신, 앨리스가 다양한 방식으로 AI 도구를 사용하는 모습을 담은 여덟 가지의 시나리오(마치 짧은 영화 클립처럼)를 제시했습니다. 어떤 이야기에서 앨리스는 프로젝트를 위한 아주 작은 아이디어를 얻기 위해 AI를 사용했습니다. 또 다른 이야기에서는 AI가 그녀를 대신해 거의 전체 코드를 작성하도록 내버려 두었습니다. 어떤 경우에는 그녀가 AI가 한 일을 정확히 이해하고 있었고, 다른 경우에는 어떻게 작동하는지도 모른 채 결과물을 그대로 복사해서 붙여넣었습니다.

그 후, 연구진은 두 가지 매우 다른 지역의 학생들에게 앨리스를 판단해 달라고 요청했습니다:

1. 캐나다: 개인의 성취와 개인의 독창성을 가치 있게 여기는 문화를 대표합니다.
2. 한국: 집단의 조화, 권위에 대한 존중, 그리고 지식의 공유를 흔히 가치 있게 여기는 문화를 대표합니다.

연구진은 각 이야기마다 학생들에게 간단한 질문을 던졌습니다: "앨리스가 비윤리적으로 행동했습니까?" 그리고 "앨리스의 행동은 규칙에 어긋나는 일이었습니까?"

놀라운 반전: 핵심은 문화였습니다

여기 반전이 있습니다. 캐나다와 한국의 학교들이 AI에 대해 정확히 동일한 규칙(또는 적어도 명확한 규칙이 없는 상태)을 가지고 있었음에도 불구하고, 학생들은 앨리스를 매우 다르게 판단했습니다.

캐나다 학생들은 훨씬 더 엄격했습니다. 그들은 "네, 앨리스는 부정행위를 했습니다!" 또는 "네, 그것은 규칙 위반입니다!"라고 말할 가능성이 더 높았습니다. 반면 한국 학생들은 더 관대했습니다. 그들은 "글쎄요, 괜찮을 수도 있습니다" 또는 "상황에 따라 다릅니다"라고 말할 가능성이 더 높았습니다.

이는 마치 두 그룹의 사람들이 그림을 보고 있는 것과 같습니다. 한 그룹은 "그건 가짜야! 예술가가 그린 게 아니잖아!"라고 말합니다. 다른 그룹은 "누가 그렸는지는 중요하지 않아. 여전히 아름다운 그림이야"라고 말합니다. 이 논문은 이것이 한국 학생들이 규칙을 잘 지키지 않아서가 아니라, 그들의 문화가 지식을 바라보는 관점이 다르기 때문이라고 제안합니다. 많은 집단주의 문화(한국과 같은)에서는 자원을 공유하고 서로의 성공을 돕는 것을 미덕으로 보는 반면, 개인주의 문화(캐나다와 같은)에서는 당신만의 고유한 기여와 개인적인 노력이 중심이 됩니다.

무엇이 가장 큰 차이를 만들었을까요?

연구진은 또한 학생들이 무엇 때문에 화가 났는지 알아보기 위해 앨리스가 실제로 무엇을 했는지 살펴보았습니다. 그들은 한 가지 사실을 발견했는데, 모든 곳에서 학생들이 부정행위라고 부를 가능성이 가장 높았던 것은 바로 **'양(Amount)'**이었습니다.

앨리스가 AI를 사용하여 코드의 아주 큰 부분(예: 메인 함수 전체)을 작성하게 했을 때, 캐나다와 한국 학생 모두 "와, 이건 너무 과하다!"라고 말할 가능성이 훨씬 높았습니다. 그러나 AI 코드의 양이 동일하더라도, 캐나다 학생들은 한국 학생들보다 그것을 더 비윤리적이라고 생각했습니다.

연구진은 또한 다음과 같은 다른 요소들이 중요한지도 확인했습니다:

• AI를 언제 사용했는지 (프로젝트의 시작, 중간, 혹은 끝부분)
• 그녀가 얻은 코드를 얼마나 잘 이해하고 있는지

이러한 요인들이 답변을 약간 변화시키기는 했지만, AI 생성 코드의 양이 학생들이 그것을 잘못되었다고 생각하게 만드는 가장 큰 동인이었습니다.

이것이 왜 중요할까요?

이 논문은 우리가 전 세계를 대상으로 단 하나의 규칙만을 만들고 모든 사람이 이에 동의하기를 기대해서는 안 된다고 제사합니다. 만약 캐나다의 한 대학교가 "AI는 부정행위다"라고 말하고, 한국의 한 대학교가 "AI는 도움이 되는 학습 파트너다"라고 말한다면, 학생들은 혼란을 겪을 수 있습니다.

연구진은 **홉스테데의 문화 차원 이론(Hofstede's Cultural Dimensions)**이라는 유명한 이론을 사용하여 이를 설명했습니다. 그들은 다음의 개념들을 사용하여 두 나라를 비교했습니다:

• 개인주의 vs. 집단주의: 우리는 "나"에 집중하는가, 아니면 "우리"에 집중하는가?
• 권력 거리: 우리는 교사의 규칙에 의문을 제기하는가, 아니면 무조건 따르는가?
• 불확실성 회피: 우리는 명확한 규칙을 선호하는가, 아니면 약간의 모호함을 수용할 수 있는가?

그들은 이러한 문화적 "성격 특성"이 학생들이 옳고 그름을 생각하는 방식에 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. 낮은 권력 거리와 개인주의 문화를 가진 캐나다 학생들은 독창성을 유지해야 한다는 강한 개인적 책임을 느꼈습니다. 높은 권력 거리와 집단주의 문화를 가진 한국 학생들은 집단의 성공과 기관의 권위에 더 집중했습니다. 만약 학교가 명시적으로 "AI 금지"라고 말하지 않았다면, 그들은 그것을 사용하는 것이 괜찮다고 가정할 가능성이 더 높았습니다.

결론

이 연구는 어느 한 문화가 옳고 다른 문화가 틀렸다는 것을 증명한 것이 아닙니다. 대신, 문화는 우리가 윤리를 바라보는 렌즈라는 것을 보여주었습니다.

연구진은 자신들의 조사 결과가 학생들이 설문조사에서 "말한" 내용에 기반한 것이지, 반드시 실제 생활에서 실제로 행하는 바를 의미하는 것은 아니라고 주의를 기울였습니다. 그러나 결과는 명확합니다. 우리는 "부정행위"를 모두가 똑같이 정의할 것이라고 가정하는 것을 멈춰야 합니다. 전 세계 학교에서 AI가 공정하게 작동하게 하려면, 정직함이라는 핵심 가치를 유지하면서도 이러한 문화적 차이를 존중하는 규칙이 필요합니다. 이것은 단순히 로봇을 금지하거나 허용하는 문제가 아닙니다. 화면 뒤에 있는 인간의 마음과 정신을 이해하는 문제입니다.