수원소년사건변호사 연세대와 고려대 등 일부 대학 중간고사에서 학생들이 생성형 인공지능(AI)을 사용해 답안을 작성하거나 ‘비대면 시험’의 허점을 악용한 부정행위 사건이 발생하면서 대학들의 고민이 커지고 있다. 대학가 온라인 커뮤니티에는 다른 학교에서도 과거에 이런 부정행위가 발생했다는 목격담이 올라왔다.
11일 경향신문 취재를 종합하면 고려대학교는 지난달 27일 ‘중간고사 초유의 사태 발생과 관련하여’라는 제목의 공지를 내 ‘고령사회에 대한 다학제적 이해’ 수업의 중간고사 결과를 전면 무효로 하겠다고 밝혔다. 이 수업 수강생들은 지난달 25일 비대면 방식으로 중간고사를 치렀는데 일부 학생들이 시험 도중에 카카오톡 오픈채팅방에 문제 화면을 공유해 부정행위를 했다는 제보가 학교 측에 접수됐다. 앞서 지난달 15일 치러진 연세대 ‘자연어 처리와 챗GPT’ 수업 중간고사에서도 대규모 부정행위가 확인됐다. ‘비대면 시험’을 푸는 과정에서 일부 학생이 컴퓨터 화면에 여러 프로그램을 겹쳐 띄우는 방법 등으로 부정행위를 저질렀다는 의혹이 나왔다.
대학생들은 이런 부정행위가 “어제오늘 일이 아니”라고 말한다. 세종대 재학생 A씨(24)는 이미 지난해 1학기 중간고사에서 비슷한 일을 목격했다고 했다. 대면 시험이지만 PC를 이용해 응시하는 전공시험 현장에서 한 학생이 생성형 AI를 사용하다 적발됐다는 것이다. A씨는 “(부정행위자는) 현장에서 교수님에게 적발돼 퇴실 조치를 당했다”며 “이런 일은 이미 흔하다”고 했다.
연세대와 고려대 학생들의 집단 부정행위가 알려진 뒤인 지난 10일 대학생 온라인 커뮤니티 ‘에브리타임’ 한양대 자유게시판에는 “우리 학교도 교양 같이 시험 보자고 ‘집단 컨닝방’ 만들지 않았냐”, “다들 하는데 뭔 대수냐”, “(교양 과목) 기말고사 전날에 그거 걸려서 시험 취소되지 않았냐”는 글이 올라왔다. 한양대 재학생 B씨(22)도 “오픈북 전공시험에서 교수님이 ‘노트북은 사용하더라도 챗GPT는 사용하면 안 된다’고 공지했는데, 다른 학생이 챗GPT를 몰래 사용하는 걸 봤다”고 했다.
학생들은 학교 측이 부정행위자를 엄벌하는 것을 넘어 코로나19 유행 이후 흔해진 비대면 시험에서 공정성을 확보하려 더 노력해야 한다고 말한다. 한국외국어대에 재학 중인 김민지씨(26)는 “비대면 시험에선 마음먹고 AI를 쓰면 완전히 막을 순 없어 공정한 시험에 한계가 있다”고 했다. 서울대 재학생 이모씨(21)도 “(비대면 강의가) 대강의더라도 여러 강의실을 빌려 시험을 보면 되지 않겠냐”고 했다.
생성형 AI가 보편화된 상황에서 평가 방식에 대한 고민이 필요하다는 지적도 있었다. 성균관대에 재학 중인 구동현씨(24)는 “AI가 발전하니 컨닝이 더 쉬워진 시대가 오지 않았냐”며 “과제를 할 때도 AI를 쓰지 않는 사람이 없는 수준”이라고 설명했다. 구씨는 “(AI로) 학과 수업의 의미가 줄 정도”라며 “과제는 수업에 대한 탐구 과정인데, 지금은 남는 게 없는 거 같다”고 했다.
양정호 성균관대학교 교육학과 교수는 “이런 일이 빈번하게 발생한다면 대학도 기존에 마련된 학내 시설에서 대면 시험을 진행하고 감독을 강화하는 등의 조치가 필요하다”며 “교강사에게 강의와 평가 책임을 미룰 게 아니라 대학도 제도적 여건을 개선해야 한다”고 했다. 또 “AI 사용이 늘며 앞으로도 이런 일이 생길 가능성은 더 농후하다”라면서 “평가와 과제 등에 어떻게 적절하게 사용하게 할 것인지 연구윤리 교육을 의무화하는 등 이번 사례를 AI 활용의 책임과 윤리 교육의 계기로 삼아야 한다”고 덧붙였다.
“‘지포스(GeForce)’와 PC 게임, PC방, e스포츠가 없었다면 오늘의 엔비디아도 없었다.”
지난달 31일 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 이른바 ‘깐부 회동’을 마친 뒤 서울 코엑스광장을 찾은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이같이 말했다. 엔비디아 그래픽카드 ‘지포스’의 한국 출시 25주년을 기념하는 행사 무대였다.
전 세계 시가총액 1위의 인공지능(AI) 반도체 기업 수장이 한국의 PC방 이야기를 꺼낸 데는 이유가 있다. 엔비디아는 본래 컴퓨터 그래픽 칩 회사로 출발했다. 게이머들의 성지인 PC방은 엔비디아 제품을 구매하는 고객이자 성장을 견인한 현장이었던 것이다.
한국은 엔비디아로부터 AI 개발·운영에 필요한 그래픽처리장치(Graphics Processing Unit·GPU) 26만장을 공급받기로 하면서 그래픽 칩으로 시작된 인연을 ‘AI 동맹’으로 확장했다.
12일 경향신문은 게임 그래픽을 빠르게 처리하기 위해 개발된 GPU가 어떻게 ‘AI 시대의 심장’이 됐는지, 엔비디아가 어떻게 자신만의 ‘AI 생태계’를 구축했는지 살펴봤다.
엔비디아 GPU의 역사는 1999년으로 거슬러 간다. 1993년 황 CEO가 2명의 동료 엔지니어와 의기투합해 엔비디아를 창업한 지 7년째였다. 회사는 앞선 제품의 실패로 파산 직전까지 몰렸다가 기술력을 토대로 다시 입지를 넓혀가고 있었다. 당시만 해도 그래픽카드는 컴퓨터의 ‘두뇌’인 중앙처리장치(CPU)의 연산 결과를 화면에 출력하는 게임용 보조 장치로 여겨졌다.
황 CEO 등 엔비디아 전현직 구성원 인터뷰를 기반으로 한 책 <엔비디아 레볼루션>에 따르면 황 CEO는 기술 사양만으로 칩이 팔리지 않는다는 걸 알고 있었다. 실패를 거치며 마케팅의 중요성을 깨달은 터였다. 회사는 그래픽 성능을 크게 개선한 후속 제품에 ‘지포스 256’이라는 이름을 붙였다. CPU가 담당하던 3차원(D) 그래픽의 좌표 변환과 조명 효과 연산을 대신 수행하는 게 차별점이었다. CPU의 부담을 덜어주니 그래픽 연산 효율이 높아졌다. 이 제품을 통해 회사는 완전히 새로운 카테고리를 제시하고자 했다.
엔비디아 구성원들은 CPU에 대응하는 개념으로 ‘GPU’를 떠올렸다. 1999년 8월 황 CEO는 “세계 최초의 GPU”라며 지포스 256을 공개했다. 2년 뒤 엔비디아는 게임의 시각적 표현을 세밀하게 조정할 수 있도록 ‘셰이더 프로그래밍’을 지원하는 지포스 3을 내놓으며 기술적 우위를 굳혀나갔다.
GPU의 힘은 ‘병렬 연산’에서 나온다. CPU는 복잡한 작업을 순차적으로 처리하는 직렬 구조다. 만능 일꾼이지만 한 번에 여러가지 일을 처리하는 데는 한계가 있다. 반면 GPU는 단순하지만 많은 양의 작업을 동시에 처리하는 데 특화됐다. 이를테면 CPU는 레스토랑의 숙련된 주방장, GPU는 주방 보조들이다.
점차 연구자들은 그래픽과 무관한 연산 작업에서도 GPU를 함께 쓰면 CPU만 사용할 때보다 훨씬 효율적이라는 사실을 알게 됐다. 문제는 엔비디아가 그래픽용으로 개발한 프로그래밍 언어를 써야 해서 어렵고 비효율적이라는 것이었다.
2007년 엔비디아는 그래픽 전문가가 아니어도 GPU의 연산 능력을 활용할 수 있도록 소프트웨어 플랫폼 ‘쿠다’를 출시했다. 개발자들이 일반적으로 쓰는 C 언어만 알면 누구나 GPU 자원을 활용해 프로그래밍을 할 수 있게 만드는 도구다. 엔비디아는 자사의 모든 칩을 쿠다와 호환시키느라 막대한 비용을 들였지만, 초기에는 이용자가 드물고 투자자들의 시선도 곱지 않았다. 그럼에도 황 CEO는 쿠다가 ‘GPU 시대’를 이끌어 일반 컴퓨터가 해결하지 못하는 문제를 풀 수 있게 될 것이라고 확신했다.
2012년 엔비디아가 AI에서 미래를 보게 된 결정적 사건이 일어났다. 그해 이미지 인식 기술을 겨루는 ‘이미지넷’ 경진대회가 세 번째로 열렸다. 대회는 1000개 항목에 속한 120만개의 이미지를 얼마나 정확하게 분류하느냐를 평가했다. 이전까진 이미지 인식률이 75%를 넘은 사례는 없었다.
하지만 캐나다 토론토대의 알렉스 크리제브스키 팀이 출품한 알렉스넷이라는 모델이 84.7%의 인식률로 우승했다. 알렉스넷은 두 장의 엔비디아 GPU와 쿠다를 활용해 딥러닝(인간 두뇌를 본딴 인공신경망을 통해 데이터를 학습·처리) 기술을 적용한 모델이었다. 알렉스넷의 우승은 딥러닝의 가능성을 알린 중대한 전환점이 됐다. 엔비디아도 엄청난 홍보 효과를 누렸다.
이후 엔비디아는 딥러닝에 투자하고 쿠다 도구 개발에 자원을 쏟았다. 선제적 대응 덕분에 2020년대 생성형 AI 열풍의 최대 수혜자가 됐다. 열풍의 주역인 오픈AI도 엔비디아 GPU를 써서 챗GPT를 학습시켰다. GPU에 연산을 보조하는 고대역폭메모리(HBM)를 결합한 ‘AI 가속기(AI 연산을 빠르게 수행하기 위한 장치)’가 불티나게 팔렸다. 엔비디아는 AI 칩 시장에서 80~90% 점유율을 가진 것으로 알려졌다. 이제 엔비디아는 스스로를 “AI 인프라 기업”이라고 규정한다.
쿠다는 GPU 대중화의 일등공신이었다. GPU를 쉽게 쓰게 해주는 쿠다는 엔비디아 제품 위에서만 작동한다. 쿠다 환경에 익숙해진 개발자들이 다른 칩으로 옮기기는 쉽지 않다. 엔비디아는 쿠다로 강력한 생태계를 구축해 개발자들을 묶어뒀다. 이는 애플이 iOS라는 스마트폰 운영체제로 아이폰 생태계를 꾸린 방식과 유사하다.
김두현 건국대 컴퓨터공학부 교수는 “장사는 GPU로 했지만 호주머니는 쿠다가 연 것”이라며 “AI 산업 발전을 쿠다가 이끌었다고 봐도 될 정도”라고 말했다.
다른 기술기업들이 엔비디아의 독주를 지켜보고만 있는 건 아니다. 오픈AI, 구글, 메타, 아마존, 마이크로소프트 등은 엔비디아 의존도를 줄이기 위해 자체 칩을 개발·적용 중이다. 최근 오픈AI는 엔비디아 경쟁사 AMD와 대규모 GPU 공급 계약을 맺기도 했다.
김용석 가천대 반도체대학 석좌교수는 “엔비디아가 주도하는 구도가 크게 바뀌진 않을 것으로 본다”며 “아성이 무너질 정도는 아니고, 다른 기업들이 일부 시장에 진입하는 수준일 것”이라고 말했다.
“뭐가 제일 좋았어?” 로스앤젤레스 출장에서 돌아오는 길, 여정을 함께해준 친구에게 물었다. 친구의 낯빛이 복잡해 보였다. 좋은 게 너무 많아서 그런가 싶었다. “다 좋았지.” 역시나 그랬구나 하고 안도하는 찰나, 질문이 날아들었다. “나는 ‘제일’이 어렵더라. 제일 좋은 거, 제일 마음에 드는 거. 왜 꼭 하나만 뽑아야 하는 거야?” 친구는 10년 넘게 대기업에서 일하다 몇년 전에 사직서를 제출했었다. 정확히 알지는 못하지만 아마도 경쟁이 치열했을 것이다. 제일 좋은 것뿐 아니라 제일 좋은 것보다 더 좋은 것을 늘 생각해야 했을 것이다. 그런 친구에게 나는 또다시 ‘제일’ 카드를 들이민 것이다.
‘제일’은 “여럿 가운데서 첫째가는 것”을 가리킨다. 비슷한 단어로는 갑, 가장, 으뜸, 일등, 첫째, 최고 등이 있다. 많은 이들이 꿈꾸지만, 제일의 자리는 단 한 사람의 것이다. 서바이벌 오디션 프로그램을 떠올리면 이해하기 쉽다. 노력에 값을 매기는 게 불가능하다고 말하면서도 결국 한 사람만 남는다. 제일이 되기 위한 여정은, 제일을 찾기 위한 시도는 비단 TV 속에만 있지 않다. 그것은 일상 깊숙이 스며들어 대화 속에서 우리를 시종일관 각성하게 한다. 제일 잘하는 것, 제일 좋아하는 음식, 제일 사랑하는 사람…… 취향을 뾰족하게 만들기도 하지만, ‘제일’을 가리는 것은 결국 순위를 매기는 것이다. 줄을 세우는 것이다.
로스앤젤레스 강연 때 ‘서바이벌’이란 시를 소개했었다. 이 시는 다음과 같이 끝난다. “하나만 남았다/ 나만 남았다// 오늘부로 나는 우리라는 말을 쓸 일이 없게 된다.” 나만 남아서 행복한지 묻고 싶었다. 나만 남으면 정말 행복할지 고민하고 싶었다.
그러나 나부터가 여전히 제일의 늪에 빠져 있었다. 함께 있을 때, 할 수 있는 것이 여러 개일 때 행복하면서도 나는 언제나 제일을 찾고 있었다. 무수한 경쟁을 거쳐 지금 여기에 당도한 이들에게 더 위로 올라가야 한다는 강박은, 더 앞으로 나아가야 한다는 당위는 숨 쉴 틈을 앗아간다. 그걸 누구보다 잘 알면서도 여전히 제일을 갈구하고 있었다. 그게 유일한 답인 것처럼, 그 외의 선택은 아무 가치가 없는 것처럼.
어떤 것 하나만 콕 집는 일은 나의 기호를 뚜렷하게 만들어준다. 마음 가는 대상을 오롯이 바라볼 수 있게도 해준다. 글을 쓰는 데는 적어도 ‘제일’이 도움 될 때가 있다. 제일 어울리는 단어를 고르고 제일 나은 방식으로 문장을 고쳐 쓸 수 있으니 말이다. 당장 제일 쓰고 싶은 것을 글로 쓸 수도 있게 한다. 한 편의 글은 무수한 취사선택을 거친 후에야 완성되니 말이다. 그러나 일상 곳곳에서 침투하는 제일은, 제일을 가려야만 하는 상황은 사람을 경직되게 한다. 어떤 게 가장 기억나는지도 중요하지만, 그것이 굳이 하나가 아니어도 좋을 것이다. 어쩌면 제일을 내려놓은 사람에게 더 많은 추억거리가 쌓일 수 있다.
제일, 가장, 최고 등은 상대를 주저하게 한다. 좋았던 것들을 이야기하고 아쉬웠던 부분을 헤아릴 수도 있을 것이다. 그때는 별로였던 것이 나중이 되어서야 빛을 발할 수도 있을 것이다. 순위 매기기, 등수 정하기에 익숙해진 나머지, 그것이 생활 속 깊이 들어선 줄 미처 모르고 있었다. 알고 있었지만 거기서 어떤 이상함을 감지하지 못했는지도 모른다. 문학이 내게 가르쳐준 것 중 하나는 경쟁이나 승부에서 벗어나도 된다는 것이었는데, 아직도 나는 틈틈이 제일을 좇고 있는지도 모른다.
공항에 내려서 이동하는 길, 비행기에 오를 때 던졌던 질문을 바꾸어보았다. “두루 좋았지?” ‘제일’과 ‘두루’가 마치 ‘하나’와 ‘둘’인 것처럼, 그리고 인생의 완성이 빛나는 하루가 아니라 각자의 방식으로 다 빛났던 하루하루에 있는 것처럼. 친구가 웃으며 답한다. “두루는 골고루니까. 두루 앞에서는 누구도 외롭지 않으니까.”

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