대규모 언어 모델은 고등 교육의 미래에 도전합니다.

Jan 15, 2024

Nature Machine Intelligence 5권, 333~334페이지(2023)이 기사 인용

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ChatGPT는 대화 형식의 텍스트를 생성하는 LLM(대형 언어 모델) 기반의 챗봇입니다. 2022년 12월 OpenAI에 의해 공개 출시되었으며, 에세이와 과제를 작성하는 데 사용할 수 있는 세련되고 자신감 있는 텍스트를 생성하는 기능으로 고등 교육 부문에 충격파를 보냈습니다. 현재로서는 합격 점수를 얻을 수 있을 만큼만 유능한 답변1을 생성할 수 있지만, 세간의 이목을 끄는 라이센스 시험의 샘플 질문 통과를 포함하여 여러 주제 영역에 걸쳐 객관식 질문에 정확하게 답변할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션의 진행 속도는 훨씬 개선된 ChatGPT의 후속 버전이 곧 출시될 것이라고 상상하는 것이 어렵지 않을 정도였습니다.

제기되는 한 가지 질문은 고등 교육이 반응해야 하는지 여부와 어떻게 반응해야 하는지입니다. 대학에서는 사용을 금지해야 합니까? 아니면 학자들은 언어 모델이 전문 툴킷의 필수 요소가 될 것이라는 사실을 받아들이고 이를 우리의 교육 및 평가 관행에 통합해야 할까요?

실용적인 수준에서 LLM 기반 도구의 사용을 허용하면 평가 구조에 영향을 미칠 수 있습니다. 그리고 전문적인 행동 수준에서 많은 사람들은 LLM이 작성한 텍스트를 사용하는 것이 표절을 저지르는 것과 동등하다는 감정을 공유합니다. 대학에서는 이미 다른 방법으로 표절을 제재할 수 있는 가혹한 처벌을 시행하고 있으므로 이를 LLM으로 확대하는 것이 당연해 보입니다. 그러나 이 접근 방식의 문제점은 시행하기가 어렵다는 것입니다. 복사하여 붙여넣기나 의역과 달리 LLM은 단일 소스로 추적할 수 없는 새로운 텍스트를 생성하며 LLM 지원 부정 행위 가능성을 확인하는 소프트웨어가 출시되었지만(참조 2) LLM의 신뢰성은 낮은 것으로 보입니다. 지금. 더욱이 탐지 소프트웨어를 업그레이드하려는 시도는 빠르게 발전하는 LLM에 직면하여 실패할 가능성이 높습니다3.

일부 대학의 또 다른 반응은 (적어도 일시적으로) 구식 펜과 종이로 감독되는 시험을 주요 평가 방식으로 되돌리는 것이었습니다. 이 솔루션은 단기적으로 LLM 관련 부정행위를 크게 줄일 수 있지만 지속 가능하거나 널리 적용할 수 있는 솔루션은 아닙니다. 이 접근 방식은 학생들이 실제로 존재하는 전통적인 교육 기관에서만 사용할 수 있으며, 글로벌 코로나19 팬데믹으로 인해 촉발된 고등 교육4 제공 및 평가의 디지털 혁신과 관련하여 퇴행적인 움직임입니다. 필기 평가를 구술 시험으로 전환하는 것은 디지털 환경에 더 적합할 수 있지만 이는 신뢰성, 타당성 및 확장성에 대한 우려를 낳습니다.

LLM에 대한 세 번째 유형의 반응이자 아마도 유일하게 지속 가능한 반응은 이 저널의 최근 사설5에서 예상되고 자격에 관한 국제 학사 학위(International Baccalaureate)의 최근 발표6와 일치하는 것처럼 LLM을 조정하고 포용하는 것입니다. 학생들을 가르치고 평가할 때 ChatGPT를 사용하여 실험하고 창의력을 발휘할 수 있는 가능성은 많습니다. 그러나 ChatGPT(또는 유사한 개인 소유 애플리케이션)를 표준 관행의 일부로 채택하면 대학에 부정적인 운영, 재정적, 교육적, 윤리적 결과를 가져올 심각한 위험이 발생합니다. 특히 OpenAI는 모델 유지 관리 및 액세스와 관련하여 교육 기관의 요구 사항을 충족할 의무가 없으므로 이것이 평가의 일부인 경우 기본적인 운영 문제가 발생합니다.

LLM을 학습 도구로 받아들이는 데 따른 장기적인 교육학적 의미도 고려해야 합니다. 학술 작문 연습은 논리적 논증과 비판적 사고7(아이러니하게도 LLM의 결과를 평가하는 데 필요한 기술)를 가르치고 평가하는 일반적인 방법입니다. 외국어를 사용하는 학생이나 교육적으로 취약한 학생이 가장 큰 영향을 받을 가능성이 높으며, 교육자들은 잘 쓰여지고 논증적인 텍스트를 작성하는 방법을 배우는 데 덜 중점을 두고 있습니다. 이는 학생들이 졸업하고 LLM을 이용할 수 없거나 유용하지 않은 작업 환경에 내던져지면 사회적 분열을 강화하고 사회적 이동성을 감소시킬 수 있습니다.