2023.09.14. 아라이 노리코의 '대학에 가는 AI vs 교과서를 못 읽는 아이들(해냄)'을 읽고

1. 실현되려 하는 현실적인 미래 사회

내가 요즘 로봇이나 생성형 인공지능, 혹은 알고리즘에 관한 책을 많이 읽는 이유는 교육 현장에 있어서 아이들에게 미래 사회에 대한 정확한 정보를 알려주고 싶어서이다. 다가올 미래 사회에서 학생들에게 나는 무엇을 가르쳐야 할 것인지에 대한 해답과 학생들에게 제시할 비전과 방향성을 공부하기 위해서 책을 읽는다. 또한 로봇이나 인공지능과 같은 책은 올해가 지나면 더 나오지 않을 것이다. 지금 아니면 읽을 수 없을 것 같다는 위기감으로 읽기도 한다. 2016년 스위스 다보스 경제 포럼에서 나온 '4차 산업혁명'에 관한 책은 그해부터 2017년까지 서점가에 줄기차게 나왔지만 그 이후부터 보기 어려웠다. 책도 시대를 따라 유행을 탄다. 올해 안에 관련 책들을 부지런히 읽어두고 싶었다.

미래 사회 책들을 읽으면서 시작 단계에서는 미래 사회에 발맞추어 도태되지 말아야겠다는 의지를 불태우지만 정리 단계에서는 늘 좌절하는 나를 발견하게 된다. 나는 정말 능력이 없는 인간이었구나, 나는 그동안 무엇을 하고 살았나라는 생각과 함께, 그 미래 사회에 내가 없어서, 내가 현시대 사람이라서 천만다행이라고 한숨짓다가도, 그럼 내 아이는 어떡하지라는 생각에 갑갑해졌다.

이 책은 이러한 나의 부담부터 덜어주었다. 수학자이자, 2011년 인공지능 프로젝트 ＜로봇은 도쿄 대학에 들어갈 수 있는가?＞의 총괄 담당자였던 아라이 노리코는 아주 단호하게 아직은 그런 일이 없을 것이라고 말한다.

2. 낭만적인 질문. 과연 특이점은 올 것인가 

특이점 Singularity은 수학이나 AI 전문가가 아닌 사람들이 모여 논의할 때 'AI가 인간의 능력을 초월하는 시점'을 의미한다. 이에 대해 아라이 노리코는 특이점의 정확한 용어는 Technological Singularity로서 '기술적 특이점'으로 번역한다고 하였다. 진정한 의미에서의 AI가 자율적으로 인간의 힘을 전혀 빌리지 않고 자신보다 능력이 뛰어난 진정한 의미에서의 AI를 만들어낼 수 있게 되는 시점(32쪽)을 말한다. 교수는 수학자로서 특이점은 오지 않는다고 단언하였다. 진정한 의미에서의 AI가 인간과 동등한 지능을 얻으려면 우리의 뇌가 의식·무의식을 불문하고 인식하고 있는 것들을 전부 계산 가능한 수식으로 치환할 수 있어야 하는데, 현재 수학에서는 불가능하기 때문이라고 하였다.

특이점 Singularity이 나와 나 아이의 세대에 오지 않는다는 것은 감사한 일이다. 시간을 번 셈이다. 이제 그렇다면 찬찬히 준비해야 하지 않을까? 계산기에 불과한 AI로 대체되지 않기 위해서 우리는 무엇을 준비해야 하는 것일까 

3. 도로보군은 왜 도쿄 대학에 들어갈 수 없는가 

2011년부터 도쿄 대학 합격을 목표로 열심히 공부해 온 도로보군은 '2016년 신켄 모의시험 6월 종합 학력 마크 모의시험'에서 편차치 57.1을 달성하였다. 5교과 8과목의 편차치가 57.1이라는 것은 일본 769개 대학 중 70퍼센트에 해당하는 대학에 합격할 확률이 80퍼센트가 넘는다는 뜻이다. 수학1의 경우 편차치 57.8, 수학2는 55.5였다. 도쿄 대학의 2차 시험을 가정한 사전 입시에서 수학(이과 계열)은 편차치 76.2로 수학만 놓고 보면 도쿄 대학 의학부도 합격할 수 있는 성적이었다.

그러나 영어의 편차치 50.5, 국어(일본어) 편차치 49.7로 편차치 50 부근에서 멈췄다. 처음 도전할 때 영어가 41.0, 국어(일본어)가 45.9에 비해 성장한 것은 사실이지만, 도쿄 대학에 도전하기에는 부족한 점수이다. 도쿄 대학에 합격하려면 편차치 77 이상에 속해야 하는데, 활용 가능한 지적 자원과 최첨단 수식 처리 등을 최대한 동원했을 때 도로보군의 실력은 편차치 50대 후반이었다는 것이다. 아라이 노리코 교수는 도로보군이 운이 좋다면 편차치 60까지 달성할 수 있지만 65를 넘기기는 불가능하다고 판단했다. 왜일까 

도로보군에게 슈퍼컴퓨터는 필요 없었다. 슈퍼컴퓨터의 능력만 향상된다면 AI가 인간의 지능을 넘어설 것이라고 전망하는 말들을 단호하게 아니라고 설명하고 있다. 1초 동안의 연산 처리 횟수가 많다고 머리가 좋은 것은 아니기 때문이다. 인공지능이 딥러닝을 통해 지능이 좋아진다는 해석은 수학을 모르는 사람이 하는 이야기라고 설명했다.

빅데이터 역시 도로보군의 도쿄 대학 합격에 도움이 되지 않았다. 국어(일본어)와 영어 성적을 높이기 위해 150억 문장을 암기시킨다 하더라도 도로보군은, 특히 영어의 경우 찍기로 문제를 풀어야 했다. 기본적으로 우리가 알고 있는 상식을 AI는 이해하지 못하며, 문장 안에 담긴(그것이 국어(일본어)든 영어든) 의미를 AI는 전혀 이해하지 못했다. 엄청난 교사 데이터에 따라 정답에 다가갈 확률만 높일 뿐인데, 이것은 수학처럼 문제를 정확하게 푸는 것이 아니라 마치 연필 굴리기와 같이 찍기의 확률과 같다고 할 수 있었다.

수학자인 아라이 노리코 교수는 AI는 컴퓨터이고, 컴퓨터는 결국 계산기라고 말했다. 우리에게 무엇이든 척척 알려주는 스마트폰 역시, 우리가 던지는 질문의 의미를 이해하여 답을 주는 것이 아니라 인간이 입력한 값에 반응한 '답'이 출력되는 것뿐이라는 것이다.

금융기관의 콜센터나 의료 기관의 질병 진단을 하는 AI도 결국은 수학의 통계와 확률을 사용하여 적중률을 높이는 단순한 구조 속에 있는 것이다. AI의 진단 정확도가 인간을 능가한다고 하여 사람보다 기계에게 진단을 맡긴다는 것은 사람들이 하는 가장 잘못된 생각이라고 꼬집으며 저자는 AI에게 목숨이 걸린 진단을 맡기지 않을 것이라고 하였다. 이 점은 알고리즘의 문제에 대해 쓴 책 '안녕, 인간'의 저자 해나 프라이도 같은 생각이었다. 다시 말해 확률과정을 통해 우리의 AI는 그림도 그리고, 진단도 하고, 작곡도 하는 등 인간이 하는 영역을 침범하고 있지만 인간과의 차이를 최소화할 뿐인 것이다. 구조가 아무리 복잡해지고 지금보다 훨씬 우수한 딥러닝 소프트웨어를 탑재한다고 하여도 결국 AI는 컴퓨터인 것이다. 할 줄 아는 것이고 계산뿐이다. 진정한 의미에서의 AI가 인간과 동등한 지능을 얻으려면 우리의 뇌가 의식, 무의식을 불문하고 인식하고 있는 것들을 전부 계산 가능한 수식으로 치환해야 하는데, 현재 수학 수준으로 인간의 인식 전부를 논리, 통계, 확률로 환원하기는 불가능(167쪽) 하기 때문이다. 즉, 이러한 확률과 통계 속에서는 '의미'를 관측할 수 없다. 따라서 우리에게 필요한 것은 '의미'가 된다.

4. '의미'를 이해하는 인재를 키우는 교육

아라이 노리코 교수는 인공지능 도로보군 프로젝트를 지휘하면서 도로보군을 도쿄 대학 입학 편차치의 궤도에 올리기 위해 많은 노력을 했다. 엄청난 수의 수학자와 대학원생 AI 인공지능 연구원 등등 많은 인재들이 프로젝트에 참여하는 과정에서 겪은 시행착오와 실패, 성공을 통해 AI와의 경쟁에서 살아남을 수 있는 교육이 무엇인가에 대해 생각하게 되었다고 했다. 도로보군은 문제의 '의미'를 이해하지 못하면서 오로지 수학적 통계와 확률 계산만으로 상위 20퍼센트의 성적을 기록했다. 도로보군은 결국 도쿄 대학에 합격하지는 못했지만 메이지, 아오야마 가쿠인, 릿쿄, 주오, 호세이 대학(MARCH) 급의 중상위권 대학에는 무난히 합격할 수 있었다. 일본 대학 진학 희망자의 상위 20퍼센트에 해당하는 수준이다. 바꿔 말하면, AI의 등장으로 AI가 대체할 수 없는 인간만이 할 수 있는 유형의 지적 노동에 종사할 수 있는 사람은 전체의 20퍼센트에 불과할 것이라고 추론할 수 있다.

따라서 '의미'를 모르는 AI가 도래하는 시대에서 교육이 지향해야 하는 것은 결국 인간 고유의 독해력과 유연성, 판단력을 키우는 일인 것이다. 아라이 노리코 교수는 일본에서 학생들의 문해력을 판단하는 RST(문해력 능력 평가)를 고안하여 스스로 테스트를 희망하거나 평가를 허락한 학교에서 여러 연구를 진행하였다. 그 결과는 참혹했다. 중학생 세 명 중 한 명이 간단한 문장을 이해하지 못했는데, 이는 찍기와 비슷한 확률이었다.(이는 비단 일본만의 문제가 아닐 것이다.)

의존 구조와 조응과 같은 문제는 충분한 교사 데이터가 있다면 딥러닝을 통해 AI도 정답을 많이 맞힐 수 있었다. AI가 맞히기 어려운 것은 동의문 판정, 추론, 이미지 동정, 구체 예 동정(사전), 구체 예 동정(수학) 질문이었는데, 일본 학생들의 정답률은 찍기와 같은 확률보다 낮았다.

이를 바탕으로 아라이 노리코 교수는 AI와 공존하는 사회에서 AI가 하지 못하는 능력을 길러야 한다고 재차 강조하며 학생들이 중학교를 졸업하기 전까지 교과서를 읽고 이해할 수 있도록 만들어야 한다고 설명했다. 독해 능력과 의욕만 있으면 어지간한 것은 세상에 넘쳐나는 정보와 유수 대학들의 비대면 강의를 통해 언제 어디서라도 스스로 공부할 수 있기 때문이다.

5. 제일 궁금한 것!, 그렇다면, '독해력'은 어떻게 높일 수 있을까.

저자는 일본의 2만 5,000명을 대상으로 실시한 RST를 통해 독해력이 높게 나온 상위 20퍼센트 학생을 바탕으로 여러 가지 사실들을 정리하여 밝혀놓았다. 그중 현재 한국의 교육 현장에서도 의미 있게 읽힐 수 있는 사실이 있었다.

1) 독해 능력치와 진학할 수 있는 고등학교의 편차치는 상관관계가 매우 높다.

2) 학원에 다니는지의 여부와 독해 능력치 간에는 상관관계가 없다.

3) 독서를 좋아하는지 싫어하는지, 해당 과목에 자신이 있는지 없는지, 하루 동안 스마트폰을 몇 시간이나 사용하는지, 하루에 몇 시간을 공부하는지 등에 대한 자기 보고 내용과 기초 독해력 간에는 상관관계가 없다.

연구를 통해 밝혀진 여러 사실들 중 이 세 가지는 교사인 나에게, 엄마인 나에게 시사하는 바가 컸다.

그렇다면 나는 무엇을, 어떻게 가르쳐야 할 것인가.

아라이 노리코 교수도 독해력 향상을 위한 처방전이 간단하지 않으며, 상관관계를 밝혀야 할 것들이 더 많다고 앞으로의 논의를 남겨 두었다. 이 책을 읽으면서 독해력 향상의 답을 얻고자 했던 나는 아쉬운 마음이 들었다. 하지만, 해나 프라이의 '안녕, 인간'처럼 알고리즘과 인공지능을 끊임없이 의심하고 생각하라는 말보다, 염규현 기자의 '로봇 시대 살아남기'처럼 그냥 포기해야 하는 미래가 아닌 것이 좋았다. 미약하겠지만, 나의 교육적 방향성을 잡을 수 있었다.

독해력이 없다면 교육계에서 주장하는 소통하는 학습법으로의 변화(일본에는 '액티브 러닝'이라고 하였다.)나 일본 경제계에서 주장하는 중·고등학교 컴퓨터 프로그램 교육 실시는 탁상공론일 뿐이라는 아라이 노리코 교수의 생각에 동의한다.

우리나라의 교육대학교, 사범대학교 교수와 현직 교사의 서문에서 독해력을 위해 학생 활동 위주의 학습법이 주목받아야 한다고 말한 부분에 대해서는 의문을 갖고 있다. 초등학생들이 별빛이 지금의 빛이 아니라 수만 년 전에 반짝인 빛이라는 것을 알고 태양빛에 대해 의문을 제기하면서 다수 학생들의 토론을 통해 태양빛은 지금 빛나는 빛이라는 결론에 도달했다는 것처럼, 독해력 없는 교실 현장에서 소통 중심의 교수 방법이 독해력을 높일 수 있을지에 대해서는 회의감이 든다. 강의식, 주입식 교육에서 벗어나야 한다는 것에서는 나 역시 뜻을 같이 하지만, 쌍방향 중심, 학습자 중심의 교수 학습이 독해력을 향상시킬 수 있는지는 잘 모르겠다.

6. '의미'를 이해하는 인재가 AI가 하지 못하는 일을 할 수 있다.

한국에서도 최근 2~3년 코딩 교육 열풍이 불었고, 스마트 기기를 활용한 한글 깨우치기, 영어 배우기는 교육 출판업계를 바탕으로 성행 중이다. 그러나 교수의 말처럼 컴퓨터 프로그래밍이나 코딩 교육보다는 삼각함수와 미적분, 행렬 교육이 우선시 되어야 한다. 이 세 가지 지식 없이는 기계 학습도, 강화 학습도, 시뮬레이션도 없다. 그렇다면 AI와 공존하는 시대에 살아남기(?), 도태되지 않기 위한 방법이 보이기 시작한다. 아라이 노리코가 일본 교육 시스템을 향해(이는 한국 교육도 마찬가지이다.) 일본 수학자 후지와라 마사히코의 말을 인용하여 자신의 생각을 밝힌 점이 인상적이다.

“과거에 수학자 후지와라 마사히코는 학교 교육에 무엇이 필요한가라는 질문을 받자 "첫째로 국어, 둘째로 국어, 셋째와 넷째는 없고 다섯째로 산수"라고 답했다. ＜중략＞ 나는 "첫째로 독해, 둘째로 독해, 셋째와 넷째는 놀이, 다섯째로 산수"라고 말하고 싶다.”

- 아라이 노리코, '대학에 가는 AI VS 교과서를 못 읽는 아이들 243쪽

저자 아라이 노리코 교수는 2030년을 위해 '교육을 위한 과학 연구소'를 설립하고 2018년부터 중·고등학생에게 RST 제공하고 있다. 유료판을 만들어 보급하면서 중·고등학생의 독해력을 진단하는 시스템을 구축하고 이를 바탕으로 학생들이 대학에 입학하여 수업에 따라갈 수 있도록 하며 기업이 필요로 하는 충분한 독해력을 지닌 인재를 양성하는 것이 목표한다고 하였다. 왜 학생들이 교과서를 읽는데 어려움을 겪는지, 어떻게 하면 학생들이 교과서를 읽게 될지를 고민하는 저자의 모습에서 일본의 또 다른 미래를 보게 되었다.

나도 나만의 독해력 테스트를 만들어 보아야겠다는 생각이 들었다. 나는 아이에게 책을 읽어줄 때 방금 읽은 문장에서 유추할 수 있는 것을 아이에게 질문을 던지는 편이다. 이 문제를 모아두면 어떨까 하는 생각이 들었다. 그리고 학교에서는 비문학 지문을 통해 추론할 수 있는 것, 그래프나 도표에 담긴 정보를 찾아내는 학습지를 만들어야겠다고 생각했다.

하나하나 만들어가다 보면 독해력을 신장시킬 수 있는 방법을 깨우칠 지혜를 얻을 수 있지 않을까. 미래 사회 책을 읽고 오랜만에 절망하지 않고 책을 마지막 페이지를 덮었다. 이 책은 그것만으로도 나에게 가치가 있다.

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  최근 몇년 새 AI라는 단어가 어느새 우리 일상 가까이에 불쑥 다가왔다. '알파고'가 이세돌에게 바둑 대결에서 승리하는 신기하고 놀라운 뉴스부터, AI가 탑재된 로봇이 인간의 일자리를 뺏아가기에 학생들에게 미래에 어떤 직업을 추천해주어야 할지가 막막하다는 비관적인 이야기까지, AI와 관련한 수많은 이슈를 쉽게 접할 수 있다. 앞으로의 사회가 지금 우리가 살고있는 사회와 다를 것이라는 예상은 많이 접해왔지만, 앞으로의 '4차 산업혁명 시대'는 또 다른 시대라서 어떤 방향으로 어떻게 흘러갈지는 전혀 미지수이기에 무섭기도 했다. 그리고 이러한 시대에 우리 교육이 나아갈 방향이 어떤 것일지에 대해서도 여러 글이 있다. 현재 학교교육은 19세기 건물에서 20세기 교사가 고리타분한 내용을 가르친다면서 교사들의 후진성을 지적하는 글도 있고, 한편으로 아무리 시대가 변한다고 해도 기본적인 학습능력이 바뀌지는 않으므로 그것에 치중하는 것도 중요하다는 글도 있어서 혼란스러웠다. 과연 미래사회는 어떤 모습이고 교육이 어떤 역할을 해야할지에 대해서 답이 안나오는 고민을 해보기도 했었다.

  이 책의 저자는 일본의 수학자이고, AI '도로보군'이 도쿄대학 입시에 합격하는 프로젝트를 맡았다. '도로보군'은 '도'쿄 대학에 진학하는 '로보'트라는 이름이다. 저자는 이 프로젝트를 맡으면서 겪었던 이야기부터 시작하여 AI와 미래사회 및 교육문제에 대해서 자신의 생각을 책으로 엮었다. 언뜻 생각하면 저자의 프로젝트가 성공하여 도로보군이 도쿄대학에 진학하고 우리 인간은 또 '알파고'를 보는 듯한 좌절감을 줄 것만 같다. 그런데 프로젝트의 결론부터 얘기하면, 도로보군은 도쿄대학에 가지 못했다. 언뜻 연구자로서 자신의 프로젝트가 실패한 것을 말하는 것이 의아하다. 하지만 이 책의 논지는 단지 프로젝트에 대한 안내가 아니라, 프로젝트의 실패 원인, 그리고 그 이면에 있는 현재 학생들의 상황에 대한 진단이기 때문에 더 중요하다. 

  저자는 먼저 자신의 연구분야에 대한 친절한 설명을 통해 오해와 진실을 알려준다. 'AI'와 'AI 기술'을 구분하지 않고 말함으로써 대중들이 갖는 막연한 기대감이나 공포감 등 양극화되고 비논리적인 반응이 나타나는 현상을 비판한다. 그러면서 기계학습, 딥러닝, 교사 데이터 등의 개념, 수학의 발달사와 수학의 3가지 언어인 논리, 확률, 통계 등 여러 AI의 원리를 알 수 있는 설명을 해 주면서 AI에 대한 오해와 진실을 풀어준다. 도로보군의 도쿄대학 입시 도전 과정과 실패담에 대해서도 짚어주는데, 일본의 대학입시 문제 등 실제 사례로 설명해주어서 흥미롭다. 저자는 아무리 컴퓨터 기술이 더 발달한다고 해도 결국 수학적 언어로만 치환하여 문제해결을 해야하는 현행 체제가 근본적으로 바뀌지 않고서야, AI는 인간의 직관, 문제해결력, 의미 이해 능력 등을 극복하지 못한다고 주장한다. 막연하게만 느껴졌던 AI와 관련 개념에 대해서 쉽게 풀어서 설명해줌으로서, 대중들에게 낯설 수 있는 부분에 대해 친절하게 이해시켜 주는 부분이 좋았다. 게다가 우리의 막연한 기대감과 공포감은 결국 AI에 대한 무지에서 온 것이었고, 아는 것이 힘이라는 점이 실감이 갔다. 저자는 수학자 답게 현상을 객관적으로 바라보고 정확하게 진단하여, 현재 가능한 범위에서만 판단하도록 하여 대중들에게 막연한 이상론이나 비관론이 발생되지 않도록 말한다. '수학자는 낭만적이다'고 하면서, 막연하고 해결불가능한 AI 기술 향상에 대해 투자하지 말고 현실적인 다른 문제에 투자하라고 하는 저자의 말도 인상적이었다. 

  하지만 저자는 AI 시대의 현실이 마냥 낙관적이라고 보지 않는다. 도로보군이 도쿄대학에 입학하는 것은 실패했지만, 대입 수험생의 상위 20% 이내 성적에 들어 상위권 사립대학에 진학할 성적을 달성하는 것에는 성공했기 때문이다. 다시 말하면 대입 수험생의 하위 80%, 미응시자까지 포함하면 훨씬 많은 이들이 AI보다 능력이 떨어진다는 것이다. 저자는 AI에 의해 대체될 미래의 직업과 그렇지 않을 직업이 무엇일지를 설명하기 위해서 독해력에 주목한다. 도로보군이 상위권에 들지 못한 가장 큰 이유가 국어, 영어에서 문장의 의미구조 파악에 실패했기 때문이다. 그럼 현재 학생들의 독해력은 어떤가? 저자는 도로보군의 독해력을 높이기 위한 노력과 관련하여 자체적으로 RST(Reading Skill Test)를 개발하여 전국의 많은 학생들을 검사하도록 해보았다. 그랬더니 처참한 결과가 나왔다. 학생들의 독해력이 실제로 AI에 비해서 많이 떨어진다는 것이다. 특히 AI에 의해 대체되지 못하는 고차 사고 부분에서 떨어지는 것이 눈에 띄었다. 그리고 미래사회는 분명 (전부는 아니지만) AI에 의해 대체되기 쉬운 여러 산업분야에서 본격적으로 AI가 도입될 것인데, 이대로라면 학생들은 실업자가 되고 기업은 인력이 부족한 아이러니한 상황이 될 것이라고 우려한다. 저자는 현행 일본의 교육문화에 대해서도 많이 지적하는데, 디지털 학습, 액티브 러닝(학교현장에서 '활동식 수업'이라고 말하는 것들을 총칭하는 듯하다) 등에 대해 AI 연구자의 입장에서 비판하는 부분도 인상깊었다. 기본적인 독해력이 없는 학생이 '학습한 것처럼' 느끼도록 하는 교육현실을 비판하는 것이다. 논지는 다르긴 하지만 ＜아무도 의심하지 않는 일곱 가지 교육 미신＞에서도 이와 비슷한 이야기를 했던 것도 기억이 났고, 학습내용과 활동의 균형에 주의를 기울여야 한다는 평소 생각과도 통해서 의미있었다. 저자의 우려는 막연하게 미래사회에 대한 디스토피아를 펼치는 게 아니라, 저자의 구체적인 경험, 논지와 근거를 통해 주장하기에 설득력이 있었다. 그리고 일본의 사회적 상황과 교육 문제 사례는 우리의 그것과도 크게 다르지 않아서 더 와닿았다.

  AI에 대한 기본 개념, 원리에 대해서 여러 매체에서 접하긴 했지만 잘 모르는 것들이 대부분이라 와닿지 않았는데, 이 책에서 친절하게 설명해 주어서 좋았다. 인간이 세상을 수학이라는 언어로 바라보게 되고 그것을 지속적으로 발전시킨 것이 참으로 위대했지만, 수학의 발달의 최첨단인 AI가 완전히 인간을 대체하는 것은 불가능하다는 점을 알게 되었다. 지나친 기술만능주의와 낙관주의는 인간성에 대한 자학과 비관론을 가져올 수 있다는 점에서 경계해야겠다. 그리고 이 책의 저자는 (뭔가 인간성에 관심이 없을것 같은) 수학자이지만, AI를 넘어서는 인간의 능력 회복을 위해 함께 노력하자는 방향으로 자신의 주장을 전개해서 좋았다. 다만 이 책에서는 저자가 생각하는 구체적인 독해력 향상 방향을 제안하는 단계에 이르지는 못했는데, 앞으로 저자가 이 부분에 대해서 연구할 것 같아서 그 결과가 기대되었다.

  한편 수학자인 저자가 교육에 대해서 잘 모르고 하는 말이 있을수도 있지만, 이 책에서의 교육 사례는 그렇지 않았다. 책의 여러 일본학교에 대한 사례들은 구체적이면서도 우리나라 교육의 상황과도 너무 비슷해서 깜짝 놀랐다. 대학입시 이슈에 지나치게 집중하지 말고, 초-중학교의 학생들 중 교과서 글도 제대로 못읽어내는 이들이 많다는 문제의식을 가지고 학교현장을 바라보아야 하겠다는 필요성을 느꼈다. 그리고 내 교과내용을 가르치는 것도 중요하지만, 학생들이 자신들의 문해력을 통해 내 수업과 문제를 이해하고 풀어내는지에 조금 더 주목해야 하겠다고 느꼈다. 한편으로 '한 학기 한권 읽기'와 같은 독서 수업의 중요성에 대해서도 많이 접해왔는데, 책의 권수와 성과에 주목하기보다는 실제로 학생들이 글을 얼마나 읽고 이해해 내는지에 주목하면서 과제의 양과 질을 적정하게 하는 것이 더욱 중요하겠다. 그저 입시가 아닌 교육 그 자체와 미래사회의 방향에 대해 관심이 있는 여러 사람들이 이 책을 읽고 문제의식을 함께 공유했으면 좋겠다. 특히 정책의 방향을 결정하는 교육 분야의 종사자들이 꼭 읽고, 특정 교과내용 강화 이런 식의 미봉책이 아닌 장기적 관점에서의 대책을 수립해 줬으면 좋겠다. 

독해력이 부족한 학생들, 어른들. 주위에서 많이 볼 수 있다. 나 역시 독해력이 부족할지도 모른다. 미리 인공지능 AI시대에 AI와 경쟁하려면 AI가 하지 못하는 것들을 해야 한다. 그것은 바로 독해력에 기초를 둔 활동 이라고 저자는 말한다. 

 책은 아쉽게도 독해력을 신장시키는 뚜렷한 방법은 찾지 못했다고 말한다.  조사 결과 우리가 아는 독서 습관도 유의미한 상관관계가 없다.  도움이 되는 것은 과학적인 데이터를 바탕으로 선생님들이 교과서를 제대로 읽을 수 있도록 연구하고 실천하는 기본적인 활동이 중요하다고 말한다. 독해력을 키우는 수업방식은 구체적으로 제시하지 않고 다독보다는 정독,심독이 중요한것 같다고만 나온다. 

 인상깊었던 부분은 독해 능력치와 가정의 경제적 형편 사이에는 음의 상관관계가 있다는 부분. 점점 개천에서 용나는 것은 힘들어지고 있는것이 맞는것 같다.

#대학에가는AI교과서못읽는아이들 #아라이노리코

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*한마디: 수학자(?)가 말하는 AI의 허와 실 + 현재 교육의 문제점

*두마디: 컴퓨터사고 말고 인간적사고의 매력도 중요!

*추천대상: 인공지능 궁금한 분

*이미지: 인공지능

*깔때기: 나의 독해력은...........?

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일본에서 한 연구팀이 ＜로봇은 도쿄 대학에 갈 수 있는가?＞라는 프로젝트를 했고 저자는 이 프로젝트의 책임자다. '도보로군'이라는 이름의 인공지능을 학습시켜 우리의 수능을 보게 하는 것이다. 현재 결과 중상위권 대학은 합격할 수준이라는데... 윽...

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이 책의 절반은 이러한 인공지능에 대한 이야기이고 나머지는 인공지능과 인간의 차이점에 대한 이야기다. 중요한 건 지금 학생들은 그 차이점을 잘 살리지 못하고 있다는 것. 교과서도 읽지 못하는 독해력, 특히 AI가 못하는 추론능력, 직관 같은 것들.

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최근 다큐 ＜난독시대＞를 보고 알게 된 책. 흥미로운 프로젝트와 결과임에도 불구하고, 수학자 교수님이 재미있게 이야기를 풀어가지는 못했다. 딱딱한 인공지능 이야기가 더 많았다. 이 교수님은 특이점은 없다고 장담하지만, 또 다른 책은 다르니...

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중요한 것은 인간만의 매력을 잘 살리는 것! 훑어보면서 검색하듯이 읽는 건 컴퓨터가 잘하니까, 우리는 맥락을 추론하는 꼼꼼하게 읽는 독해력을 잘 살리자!

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- 도보로군은 그런 당연한 사실을 알지 못했다. 과거에 불었던 두 차례의 AI 열풍과 마찬가지로 ‘상식의 벽’에 가로막힌 것이다. p.110

- 고도의 독해력과 상식, 아울러 인간 특유의 유연한 판단력이 필요하다.

- AI가 문장을 논리적으로 읽기 위해 필요한 것 p.187

1.어절 개념 이해: 문장이 어디서 나뉘는지

2. 의존 구조 해석: 주어와 술어의 관계, 수식어와 피수식어의 관계

3. 조응 해결: 이것, 그것, 지시대명사가 무엇을 가리키는지

- 우리는 ‘의미를 이해하지 않는, 프레임 문제를 해결하지 못한, 상식이 결여된’ AI로서는 하지 못하는 것, 즉 인간이 AI에 맞서 이길 가능성이 있는 중요 분야로 ‘추론’, ‘이미지 동정’, ‘구체예 동정’이라는 과제를 새로 설정했다. p.188

- 프레임이 정해져 있는 작업은 AI가 가장 잘하는 분야다. 그런 일은 인간보다 훨씬 처리 속도가 빠르고 실수도 적으며 비용도 적게 드는 AI의 몫이 될 수밖에 없다. p.228

- 우리 사회가 인간에게 기대하는 것은 아직 AI한테는 어려운 ‘동의문 판정’, AI는 해내지 못할 것으로 여겨지는 ‘추론’, ‘이미지 동정’, ‘구체예동정’ 능력이다. 이런 능력을 갖추어야 AI가 하지 못하는 일을 하는 인재가 될 수 있다. p.239