외국어 전공자들에게 인공지능은 실제로 널리 활용되고 있다. 예를 들어, 저학년 학생들이 초기 학습 단계에서 단어의 의미를 이해하고 싶다면 사전에서만 찾을 수 있었습니다. 이제 인공지능 도구의 도움으로 해당 단어의 의미를 빠르게 이해할 수 있습니다. 고학년 학생들이 논문을 작성할 때 인공지능의 보조적인 역할은 더욱 분명하고 일반적입니다.
그러나 현재 인공지능이 외국어 과목이나 외국어 교육에 미치는 영향은 제한적이며, 문학, 언어학 등 과목에 근본적인 영향을 미치지는 않을 것이다. 지식을 창출하는 능력보다는 기존 지식을 바탕으로 추론하는 능력에 그 힘이 반영된다. 논문 전체가 인공지능으로 생성된다면, 언어뿐 아니라 의견까지 기계가 제공하면 교사들이 한눈에 알 수 있다.
학생들이 어느 정도 학습을 지원하기 위해 인공 지능 도구를 사용하더라도 도구 사용 범위와 능력은 고르지 않습니다. 인공지능 도구를 제대로 사용하려면 독립적인 사고가 필요하다고 생각합니다. 글쓰기 단계에서 표현력 향상이 필요한 경우 기계를 이용해 수정이 가능합니다.
그러므로 교육 실습에서 나는 학생들이 학습을 돕기 위해 인공 지능을 사용하는 것을 반대하지 않습니다. 산업 혁명 동안 기계는 섬유 산업의 생산 효율성을 향상시켰습니다. 기계의 사용을 금지할 수 있습니까? 실제로 과거에는 인공지능이 없었을 때, 외국 논문의 투고와 출판이 필요한 경우 전문 기관을 찾아 다듬고 수정하는 일도 있었다. 오늘날 기계는 이 점에서 인간만큼 능력이 있어 많은 시간, 에너지 및 경제적 비용을 절약합니다.
그러나 이는 기계가 인간의 사고를 대체할 수 있다는 의미도 아니고, 기계의 도구적 특성을 바꾸지도 않는다는 의미는 아닙니다. 전통적인 교육 상황에서는 교사와 학생 간의 대화든 학생 간의 대화든 사람 간의 대화일 뿐입니다. 인공지능은 인간-기계 대화라는 새로운 대화 모드를 열었습니다. 이는 학생들이 익혀야 할 자질이자, 인공지능 시대의 도구 사용자인 인간에게 있어서 대체 불가능한 능력이기도 하다.
수업 시간에는 학생들에게 인공 지능을 사용하여 기사를 수정하는 방법을 가르치는 데 약간의 시간을 할애할 것입니다. 예를 들어, 다양한 대규모 언어 모델을 비교함으로써 학생들이 자신에게 적합한 모델을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 학생들이 수정 전과 수정 후의 차이점을 비교할 수 있도록 몇 가지 프롬프트(프롬프트 단어)를 공유하는 데 앞장서겠습니다. 기계 수정 결과에 대해 궁금한 점이 있으면 저에게 와서 물어보세요. 이러한 방식으로 학생들은 자신의 논문을 보다 효율적이고 정확하게 수정할 수 있습니다.
물론, 논문 작성의 자율성을 보장하기 위해 학생들에게 초안과 인공지능 수정 버전을 모두 제공하여 원래 수준이 어떤지, 인공지능이 얼마나 사용되는지 이해하도록 요구할 것입니다.
음성 대화를 배울 때 인공 지능은 음성을 텍스트로 변환할 수 있을 뿐만 아니라 학생들이 자신의 질문을 빠르게 식별할 수 있도록 도와줍니다. 수업시간에도 인공지능을 활용해 같은 주제에 대한 다양한 표현을 함께 빠르게 보여주고 비교평가해보겠습니다. 과거에는 교사들이 이런 비교 수업을 구현하려면 칠판에 한 문장씩 쓰거나 PPT에 입력하는 수밖에 없었기 때문에 학생들의 구두 표현을 실시간으로 변환, 정리, 표시하는 것이 어려웠습니다.
과학적 연구 관점에서 볼 때, 과거 우리가 언어학적 연구를 수행했을 때 코퍼스의 관련 변수는 수동 주석을 통해서만 얻을 수 있었습니다. 이상적인 논문은 이를 뒷받침하기 위해 최소한 2~3천 개의 말뭉치가 필요합니다. 수동 주석은 매우 번거롭고 오류는 불가피합니다. 요즘에는 적절한 지시만 내리면 기계가 말뭉치의 일반 변수에 빠르게 라벨을 붙일 수 있습니다. 많은 연구에 따르면 수동 라벨링의 일관성이 높고 과학 연구의 효율성이 크게 향상되었습니다.
인공지능은 주제 종합이므로 주제 분리의 의미가 없습니다. 인공지능 도구를 높은 수준으로 사용하면 학제간 연구에 참여하는 어려움을 크게 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 인문사회과학 연구 분야든, 자연과학 연구 분야든 컴퓨터 통계 모델이 자주 사용됩니다. 인공지능이 없다면 연구자들은 프로그래밍 기술을 마스터해야 합니다. 이제 인공 지능에 충분히 상세한 프롬프트가 제공되고 기계와 효과적으로 대화할 수 있다면 연구자가 코드를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
외국어 응용이라는 더 넓은 분야를 살펴보면, 인공지능은 실제로 번역 산업에 어느 정도 영향을 미쳤습니다. 그럼에도 불구하고 번역이 완전히 대체되지는 않았습니다. 인공지능을 통한 번역은 결국 수동 제어가 필요합니다. 이러한 점검은 언어 표현에 대한 점검일 뿐만 아니라, 번역된 내용이 사회 윤리 및 주류 가치에 부합하는지 확인하는 윤리적 점검이기도 합니다.
인공지능이 전공을 대체하지는 않지만 전문 학습에서 다양한 모듈의 비율에만 영향을 미칠 것입니다. 전통적인 교육 상황에서는 모든 것을 배워야 했지만 이제는 집중적으로 배워야 합니다. 이는 인공지능이 학습 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 다양한 교육 모듈 간의 동적 균형을 촉진한다는 것을 의미합니다.
학생들에게 부족한 것은 지적인 가르침이 아니라 방법론적인 가르침이라고 생각합니다. 과거에는 대학에서 석사 수준의 방법론 교육만 도입할 수 있었지만 이제는 인공 지능 도구가 대중화되면서 학생들이 방법론을 숙지하고 이해할 수 있도록 방법론 교육을 학부 수준으로 발전시켜야 합니다. 인공지능의 어떤 측면은 대체될 수 있지만, 어떤 측면은 대체될 수 없는지 집중적으로 학습하고, 이를 바탕으로 자신의 학습 방향을 조정해야 합니다.