[AI MEMO] AI 확산에 가려진 검증 공백, 교육계는 허위 회귀 위험을 점검할 때

AI 사용은 빠르게 늘었지만, 교육 현장은 준비 부족
패턴 기반 AI를 ‘이해’로 오해하는 인과 혼동 확대
학습 효과를 근거로 확인하는 검증 체계 구축이 과제

본 기사는 스위스 인공지능연구소(SIAI)의 SIAI Research Memo 시리즈 기고문을 한국 시장 상황에 맞춰 재구성한 글입니다. 본 시리즈는 최신 기술·경제·정책 이슈에 대해 연구자의 시각을 담아, 일반 독자들에게도 이해하기 쉽게 전달하는 것을 목표로 합니다. 기사에 담긴 견해는 집필자의 개인적 의견이며, SIAI 또는 그 소속 기관의 공식 입장과 일치하지 않을 수 있습니다.

2025년 영국 전국 조사에서는 대학생의 88%가 과제에 ChatGPT 등 생성형 AI를 활용한다고 답했다. 그러나 유네스코(UNESCO)가 전 세계 450여 개 학교와 대학을 조사한 결과, AI 사용 지침을 마련한 기관은 10%에도 미치지 않았다. 학생들의 활용은 빠르게 늘고 있지만, 교육기관의 대응은 그 속도를 따라가지 못하는 상황이다.

AI의 성격에 대한 해석도 여전히 분분하다. 새로운 모델이 등장할 때마다 인간의 사고에 가까워졌다는 평가가 나오지만, 실제 교육 현장에서 쓰이는 시스템은 인과관계를 이해하는 주체라기보다 통계적 패턴을 산출하는 도구에 가깝다. 기술 수준과 기대 사이의 이 간극을 교육정책은 정확히 짚어야 한다. 이를 놓치면 AI가 만들어내는 매끄러운 답변을 학습 효과로 오해할 가능성이 커진다. 정책 논의는 기술의 능력을 과장하지 않고, 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지를 분명히 구분하는 데서 출발해야 한다.

패턴 기반 AI의 구조적 한계

AI가 인간의 사고와 가까워지고 있다는 인식이 확산되고 있지만, 현재의 생성형 모델을 실제 지능으로 보기는 어렵다. AI 모델이 에세이나 문제 풀이 과정을 제시하더라도 이는 이해와 추론이 아니라 대규모 데이터에서 반복된 표현을 조합한 결과에 가깝다. 이러한 구조는 상황을 해석하거나 원인을 파악하는 능력과는 본질적으로 다르다.

계량 경제 분야에서는 이러한 착시를 허위 회귀(spurious regression)라고 부른다. 두 지표가 동시에 움직이더라도 이를 인과로 단정할 수 없다는 뜻이다. AI도 비슷한 특성을 보인다. 자연스러운 문장을 만들 수는 있으나, 그 결과가 어떤 근거에 기반했는지 설명하거나 실제 영향을 주는 요인을 구분하는 능력은 제한적이다. 산업 현장에서도 대규모 데이터에서 패턴을 찾는 데는 강하지만, 그 패턴이 실제 원인을 반영하는지는 사람이 다시 확인해야 한다는 지적이 이어지고 있다.

이 한계는 기술 평가에서도 드러난다. 2025년 AI 인덱스 보고서(AI Index Report)는 최신 모델이 여러 시험에서 높은 점수를 기록하더라도, 규칙을 단계적으로 적용해야 하는 과제나 구조가 복잡한 문제에서는 성능이 일관되지 않다고 평가했다. 난도가 높아질수록 문제를 깊이 분석하기보다 표면적 단서에 의존하는 경향도 확인됐다. 사실 확인에는 강하지만 확인되지 않은 내용을 사실처럼 제시하는 사례가 나타나는 이유도 같은 맥락에서 이해된다.

AI 활용 확산 속 인과 검증의 필요성

허위 회귀는 단순한 통계 개념을 넘어, 인간이 정보를 해석할 때 자주 범하는 착시를 보여준다. 두 지표가 같은 방향으로 움직인다고 해서 그 사이에 인과관계가 존재한다고 볼 수는 없다. 한 국가에서 인터넷 이용률과 수출이 동시에 증가하더라도, 이를 근거로 인터넷 사용이 무역 확대를 이끌었다고 단정할 수 없는 이유가 여기에 있다.

교육에서 활용되는 AI에 대한 해석에서도 비슷한 오해가 반복된다. 현재의 시스템은 주어진 자료에서 통계적으로 적합한 표현을 조합하는 구조에 가깝다. 따라서 교육 환경이 달라졌을 때 어떤 결과가 나타나는지 예측하거나, 수업 방식·평가 기준 등 조건 변화에 따라 학생들의 학습 과정이 어떻게 달라지는지를 판단하는 능력은 갖추고 있지 않다.

대학가에서 AI 활용은 빠르게 확산되고 있다. 2024년 글로벌 조사에서는 대학생의 86%가 학업에 AI를 사용한다고 답했지만, 상당수는 이를 올바르게 활용할 준비가 돼 있지 않다고 밝혔다. 반면 AI 사용 지침을 갖춘 교육기관은 10% 미만에 그친다. 높은 사용률과 준비 부족 사이의 간극은, AI가 실제 학습에 어떤 영향을 미치는지 검증할 수 있는 기준이 필요함을 분명히 보여준다.

의료 분야는 이러한 문제를 확인할 수 있는 대표 사례다. 의료기관은 오래전부터 위험을 예측하는 모델을 사용해 왔지만, 이 도구만으로는 치료 방식을 바꾸었을 때 환자에게 어떤 변화가 생기는지를 설명할 수 없었다. 이를 보완하기 위해 의료계는 임상시험과 치료 경로 분석에 인과적 접근을 도입하며, 실제 영향을 미치는 요인을 확인하는 절차를 강화했다. 단순한 예측에 의존하지 않고 변화한 조건에서도 일관된 판단을 내릴 수 있도록 근거를 확보한 것이다.

교육정책 역시 이러한 원칙을 적용할 필요가 있다. 특정 AI 도구가 어떤 조건에서 실제 학습 효과를 내는지, 그리고 그 효과가 학생 집단에 따라 어떻게 달라지는지를 실증적으로 검증해야 기술의 영향을 정확히 파악할 수 있다. 이러한 기반이 마련되어야 AI를 교육 현장에서 안전하고 타당하게 활용할 수 있다.

수업 현장에서 필요한 AI 이해의 기준

학생들이 AI의 기능과 한계를 올바르게 파악하도록 돕는 일은 교육의 가장 기본적인 과제다. 자연스러운 문장 생성 때문에 AI가 사고 능력을 갖춘 것처럼 보일 수 있지만, 연구 결과는 이러한 인식과 거리가 있다. 복잡한 문제에서 논리 구조를 유지하지 못하거나 단계적 진행이 흔들리는 사례가 반복되고, 난도가 높아지면 분석보다 빠른 선택에 의존하는 경향도 나타난다.

이 한계는 교육 현장에서 더욱 분명하게 나타난다. AI는 초안 작성이나 요약처럼 형식적 작업에는 유리하지만, 주장에 대한 근거 제시나 인과적 설명에는 취약하다. 교육자는 이를 활용해 학생들이 AI의 답변에서 빠진 전제와 근거를 확인하고, 타당성을 스스로 검토하도록 지도할 수 있다. 이를 통해 기술의 한계를 이해하는 동시에 비판적 사고를 확장하는 기회를 만들 수 있다.

교육기관이 마련해야 할 AI 운영 기준

AI 교육을 개별 교사에게만 맡기는 방식은 학교마다 기준이 달라지고 대응의 일관성이 떨어지는 문제를 초래한다. 그러나 AI 활용 지침을 갖춘 교육기관은 여전히 소수에 그친다. 이러한 준비 부족은 임시 규정에 의존하는 상황을 낳고, 이는 과도한 사용 금지나 무비판적 수용이라는 두 극단의 대응을 만들었다.

이 문제를 해결하려면 특정 AI 도구가 어떤 조건에서 학습 효과를 내는지 검증할 수 있는 체계를 갖춰야 한다. 무작위 실험, 단계적 도입을 활용한 준실험 설계, 규칙 변경에 따른 변화를 분석하는 시뮬레이션 등 실증적 방법을 도입하면 실제 영향을 미치는 요인을 확인할 수 있다.

규제 측면에서도 같은 원칙이 필요하다. 최신 AI 모델을 인간의 지능과 유사한 구조로 보게 되면, 교육 현장에서 나타나는 오류와 한계를 제대로 파악하지 못한다. 최근 챗봇이 민감한 분야에서 부정확한 정보를 제시하거나 복잡한 문제에서 성능이 흔들린 사례는 상관관계 기반 모델의 위험성을 보여준다. 성적 평가나 학생 배치처럼 영향력이 큰 영역에서는 환경 변화에도 일관된 판단을 유지하는지 실험적으로 검증하는 절차가 필수적이다.

교육은 AI를 어떻게 이해하고 활용할지 결정해야 하는 시점에 와 있다. 현재의 시스템은 패턴을 예측하는 도구이며 책임 있게 사용할 경우 학습에 도움을 줄 수 있지만, 이를 이해로 오해하면 문제가 발생한다. 앞으로 교육이 집중해야 할 지점은 명확하다. 학생들이 AI의 한계를 판단하도록 돕고, 교사가 실제 효과를 확인할 수 있는 환경을 마련하며, 영향이 큰 활용에는 검증 절차를 갖추는 일이다. 이러한 기반이 마련돼야 AI는 교육 환경에서 안전하고 실질적인 가치를 제공하는 도구가 될 수 있다.

본 연구 기사의 원문은 Beyond the Hype: Causal AI in Education Needs a Spurious Regression Check을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 스위스 인공지능연구소(SIAI)에 있습니다.