서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부에서 지난 1학기 인공지능(AI)을 이용한 과제 부정행위가 대규모로 적발되었습니다. 수강생 62명 중 절반이 넘는 36명이 생성형 AI를 사용한 사실이 드러나 성적에 큰 불이익을 받았습니다. 이번 사건은 단순히 한 과목의 문제를 넘어, 대학 교육 현장에서 AI 활용의 기준과 학생들의 윤리 의식에 대한 근본적인 질문을 던지고 있습니다. 아래 표는 이번 사건의 핵심 내용을 정리한 것입니다.
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 과목명 | 컴퓨터공학부 전공 ‘컴퓨터 네트워크’ |
| 수강생 | 62명 |
| AI 사용 적발자 | 36명 (약 58%) |
| 자진 신고자 | 25명 → 해당 과제 0점 |
| 나머지 적발자 | 11명 → 강의 전체 D- 학점 |
| 담당 교수 | 박경수 교수 |
| 학생회 반응 | AI 사용 판별 기준 불명확 항의 |
이번 서울대 AI 부정행위 사건은 이미 학기 초부터 예고된 측면이 있습니다. 박경수 교수는 개강 전 강의 계획서에 “모든 수업 활동은 생성형 AI를 활용하지 않고 진행된다”고 명시했고, 수업 중에도 과제에 AI를 쓰지 말라고 수차례 당부했습니다. 과제 마감 전에는 “AI를 사용했다면 자진 신고하라”고 안내하고, 위반 시 F 학점 가능성도 경고했습니다. 그럼에도 불구하고 절반이 넘는 학생이 AI를 사용했고, 대부분은 자진 신고하지 않았다가 적발 후에야 인정했습니다.
교수와 학생회의 엇갈린 시각
박 교수는 학생들에게 보낸 공지에서 “과제는 성적을 위한 절차가 아니라 학습 내용 그 자체”라고 강조했습니다. 과제를 남에게 맡기거나 AI에 맡기는 순간 배워야 할 내용이 사라진다는 것입니다. 특히 컴퓨터공학 전공 학생이 직접 코드를 짜는 과제에서 AI를 사용한다면, 네트워크 설계 원리와 구현 능력을 습득할 기회를 스스로 포기한 셈입니다. 교수는 “처분된 학생들은 전원 본인이 부정행위를 인정한 경우”라며 “본인의 시인보다 명확한 판별 근거가 어디 있겠느냐”고 반박했습니다.
반면 서울대 컴퓨터공학부 학생회는 AI 사용 여부를 판별하는 기준이 불명확하다며 항의문을 교수에게 전달했습니다. 과제 제출물에서 ‘이해할 수 없는 코드’나 ‘생성형 AI 결과값과 유사한 코드’가 발견되었지만, 학생들이 스스로 작성한 코드와 AI 산출물을 구분하는 객관적인 기준이 부족하다는 지적입니다. 또한 일부 학생은 과제를 돕기 위해 AI를 참고만 했을 뿐인데도 부정행위로 간주될 수 있다는 우려를 제기했습니다. 이에 대해 교수는 “컴퓨터공학부 수업 전반에 퍼져 있는 AI 부정행위에 대한 학생회의 공식 입장은 무엇이며, 자정하기 위해 어떤 노력을 하고 있는지 알려달라”며 오히려 학생회의 책임을 물었습니다.
서울대에서 반복되는 AI 부정행위 사례
이번 서울대 AI 부정행위는 처음이 아닙니다. 지난해 10월 교양 과목 ‘통계학실험’ 중간고사에서 다수 학생이 AI를 이용해 문제를 푼 정황이 드러나 재시험을 치렀고, 같은 학기 ‘지구환경변화’ 온라인 시험에서도 AI 사용 부정행위가 적발되어 시험 결과 전체가 무효 처리되었습니다. 특히 ‘통계학실험’의 경우 자연과학대학 교양강의였는데, 수강생 36명 중 절반 가까이가 부정행위를 저질러 충격을 주었습니다. 이처럼 AI 활용이 쉬워지면서 시험과 과제에서의 부정행위가 학내에서 점점 늘어나는 추세입니다.
서울대는 이러한 문제를 해결하기 위해 지난 3월 ‘서울대학교 AI 가이드라인’을 제정하여 구성원에게 배포했습니다. 가이드라인은 “AI를 부당하게 활용해 과제나 시험에서 이익을 얻는 일이 발생하지 않도록 유의한다”고 권고하고, AI 결과물에 대한 책임은 본인에게 있다고 명시했습니다. 또한 “교육, 연구, 행정 등에서 AI 도구를 빌려 산출한 결과물의 제출과 활용에 따른 진실성 여부, 저작권 침해 여부 등의 모든 책임은 본인에게 있음을 인지해야 한다”고 강조했습니다. 그럼에도 불구하고 이번 컴퓨터 네트워크 과목에서 대규모 부정행위가 발생하면서 가이드라인의 실효성에 의문이 제기되고 있습니다.
실제 수업 현장에서 느낀 점
필자는 대학원에서 AI 관련 연구를 하면서 학생들이 AI를 도구로 활용하는 모습을 자주 봅니다. 하지만 이번 서울대 사건을 접하면서 생각이 많아졌습니다. AI는 분명 유용한 도구이지만, 학습 과정을 대체해서는 안 된다는 교수의 말에 깊이 공감합니다. 특히 전공 수업에서 코드를 직접 작성하는 과제는 이론을 실제로 적용해보는 중요한 과정입니다. AI가 대신 코드를 짜주면 학생은 결과만 얻고 원리는 배우지 못합니다. 이는 마치 계산기를 사용해 수학 문제를 풀면서 연습을 하지 않는 것과 같습니다.
한편 학생회의 주장처럼 AI 사용 판별 기준이 모호한 부분도 사실입니다. 예를 들어 인터넷에서 참고한 코드를 변형했을 때 AI를 사용했는지 여부를 가리기 어려울 수 있습니다. 하지만 이번 경우는 교수와 조교가 직접 과제를 검토하며 ‘이해할 수 없는 코드’와 ‘AI 생성 결과값과 유사한 코드’를 발견했고, 적발된 모든 학생이 스스로 AI 사용을 인정했다는 점에서 판별 기준이 문제라기보다는 학생들의 윤리 의식이 더 큰 숙제로 보입니다.
서울대 AI 부정행위가 반복되는 근본 원인은 무엇일까요? 학업 압박, 시간 부족, 그리고 AI 사용에 대한 경각심 부족이 복합적으로 작용한 결과입니다. 특히 컴퓨터공학 전공생들이 AI를 사용하는 것에 대해 ‘다들 쓰니까’라는 분위기가 형성되었을 가능성도 있습니다. 이번 사건을 계기로 학교와 학생 모두 AI 활용의 경계를 분명히 하고, 교육 목적에 맞는 사용 방안을 함께 고민해야 합니다.
앞으로의 방향과 개인적인 제안
이번 사건을 통해 서울대는 AI 가이드라인을 더 구체화하고 각 과목별로 AI 사용 허용 범위를 명확히 해야 한다고 생각합니다. 예를 들어 아이디어 브레인스토밍 단계에서는 AI를 사용할 수 있지만, 최종 코드 제출은 본인이 직접 작성해야 한다는 식의 세부 규정이 필요합니다. 또한 부정행위를 적발하는 기술적인 도구(예: AI 생성 탐지 소프트웨어)를 도입하거나, 과제 설계를 AI 사용이 무의미한 방식(예: 구술 면접, 실시간 코딩 테스트)으로 변경하는 것도 한 방법입니다.
무엇보다 중요한 것은 학생 스스로 AI 부정행위가 학습에 해롭다는 인식을 갖는 것입니다. 단기적인 점수에 집착하기보다, 학업에서 진정한 성취는 스스로 문제를 해결하는 과정에서 얻을 수 있음을 깨달아야 합니다. 이번 서울대 AI 부정행위 적발은 비록 아쉬운 사건이지만, 대학 교육 전반에서 AI 활용의 윤리를 재정립하는 계기가 될 수 있습니다.
관련하여 서울대학교 공식 홈페이지에서 제공하는 AI 가이드라인을 참고하시면 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
자주 묻는 질문 FAQ
Q: AI를 과제에 조금만 참고해도 부정행위인가요?
A: 과목마다 규정이 다릅니다. 이번 서울대 컴퓨터 네트워크 과목은 모든 생성형 AI 사용을 금지했으며, 참고만 해도 금지 위반입니다. 하지만 일부 과목은 AI 활용을 허용하는 경우도 있으므로 반드시 교수자의 지침을 확인해야 합니다.
Q: AI 사용이 적발되면 어떤 불이익이 있나요?
A: 자진 신고 여부에 따라 차이가 있습니다. 이번 사례에서는 자진 신고자는 해당 과제 0점, 적발자는 강의 전체 D- 학점을 받았습니다. 재발 시에는 F 학점이나 더 강한 징계가 가능합니다.
Q: 다른 대학에서도 AI 부정행위 단속이 엄격한가요?
A: 많은 대학이 AI 가이드라인을 마련하고 있으며, 서울대처럼 적발 사례가 늘고 있습니다. 각 대학마다 기준이 다르지만, 대체로 허용 범위를 명확히 하고 위반 시 엄중히 대처하는 추세입니다.
