한 컴퓨터과학 교수가 AI로 과제를 베낀 학생을 낙제시키려다 멈췄습니다. 자신도 매일 AI를 쓰면서 학생에게만 금지한 모순을 마주했기 때문입니다.
그는 금지 대신 학생들과 'AI 계약서'를 함께 썼습니다. 반복 작업 자동화는 허용하고, 비판적 분석은 사람의 몫으로 남기는 선을 합의로 그었습니다.
평가도 바꿨습니다. 분량 대신 구두 토론으로 사고 과정을 검증했습니다. 금지냐 허용이냐가 아니라, 어디까지가 사람의 일인가가 진짜 질문입니다.
당신은 매일 AI를 쓰면서,
팀에게는 쓰지 말라고 하고 있지 않습니까?
한 학생의 기말 보고서가 묻지도 않은 질문에 답하고 있었습니다. AI가 빈칸을 채우려고 없는 내용을 지어낸 흔적이었습니다. 교수는 낙제를 준비하며 학생을 불렀습니다. 그런데 그 면담이 그의 생각을 뒤집었습니다.
교수 자신도 매일 AI로 이메일을 요약하고 문서 초안을 잡고 지루한 코딩을 자동화하고 있었습니다. 나는 쓰면서 학생에게는 금지한 것입니다. 이 위선을 인정한 순간, 그는 벽을 더 높이는 대신 허무는 쪽을 택했습니다. 이 이야기는 교실만의 이야기가 아닙니다. AI를 쓸지 말지로 팀과 숨바꼭질하는 모든 리더의 이야기입니다.
글쓴이 토마시 그워바츠키는 컴퓨터과학 박사 출신으로, 낮에는 기업에서 AI 엔지니어링을 이끌고 밤에는 대학에서 두 과목을 가르칩니다. 양쪽에 발을 걸친 사람입니다. 생성형 AI가 코드를 몇 초 만에 짜내자 그는 자기 자리가 밀려나는 불안을 느꼈다고 고백합니다. 그래서 업무에는 AI를 적극 들였지만 교실에서는 전면 금지를 고수했습니다. 많은 조직의 리더가 지금 똑같은 자리에 서 있습니다. 스스로는 AI를 쓰면서 팀에는 어정쩡한 금지선을 긋고 있습니다. 이 글은 그 금지선이 왜 무너지는지, 그리고 무엇으로 바꿔야 하는지를 4학기의 실제 실험으로 보여줍니다.
첫째, 금지는 편했지만 위선이었습니다. 교수는 규칙 뒤에 숨는 것이 편했다고 말합니다. 금지는 익숙한 질서를 지키는 깔끔한 벽처럼 보였습니다. 정작 자신은 매일 AI를 쓰면서 학생에게만 금지하고 있었습니다. 그 순간 벽은 원칙이 아니라 두려움의 산물이 됩니다. 리더가 스스로 지키지 않는 규칙은 팀에게 규칙이 아니라 눈치 게임으로 읽힙니다. 그래서 팀은 규칙을 없애는 대신 몰래 쓰는 법을 익힙니다.
둘째, 이분법 대신 경계선을 함께 그었습니다. 교수는 다음 강의에서 빈 화면을 띄우고 학생들에게 'AI 계약'을 함께 만들자고 제안했습니다. 처음엔 경계하던 학생들이 교수가 자기 경험을 털어놓자 태도를 바꿨습니다. 토론 끝에 선이 그어졌습니다. 반복 작업 자동화와 자료 조사는 허용, 비판적 분석은 금지. 시스템 설계와 구조를 잡는 일은 끝까지 사람의 몫으로 남겼습니다. 핵심은 금지냐 허용이냐가 아니라, 어디까지가 기계의 일이고 어디부터가 사람의 판단인가를 합의하는 것입니다.
셋째, 평가를 산출량에서 사고력으로 옮겼습니다. 챗GPT 이후 학생 보고서는 계속 길어졌습니다. 교수는 자신이 학생의 통찰이 아니라 기계의 분량을 채점하고 있다고 느꼈습니다. 그래서 보고서를 두 쪽으로 제한하고, 성적의 무게를 구두 토론으로 옮겼습니다. 학생의 사고 과정을 직접 캐묻고 결정을 반박하기 위해서입니다. 분량은 AI가 채우지만, 판단을 방어하는 일은 사람만 할 수 있습니다.
넷째, 규칙을 함께 만든 것이 뜻밖의 효과를 냈습니다. 네 학기를 돌려본 결과, AI 사용을 줄이는 것 이상의 이득이 있었습니다. 계약을 함께 정하는 과정 자체가 강력한 아이스브레이커가 되어 협업 분위기를 만들었습니다. 짧아진 보고서는 학생이 지식을 압축하게 했고, 구두 방어는 논증력을 벼렸습니다. 규칙을 위에서 내려주지 않고 함께 세웠더니, 통제가 아니라 문화가 남았습니다.
위에서 금지선을 내리는 대신, 어디까지 자동화해도 되고 어디부터 사람이 판단해야 하는지를 팀이 직접 합의하게 하세요. 회의 한 번을 비워, 반복 작업과 핵심 판단 사이에 선을 함께 긋습니다. 합의로 만든 규칙은 몰래 어기지 않습니다. (이번 주)
문서 분량이나 산출 건수로 성과를 재면, AI가 채운 분량을 칭찬하게 됩니다. 결과물을 짧게 요구하고, 그 판단의 근거를 구두로 방어하게 하세요. 왜 이 선택을 했는지 설명하지 못하면, 그건 그 사람의 일이 아니었던 것입니다. (1개월)
내가 어디에 어떻게 AI를 쓰는지 팀에 먼저 털어놓으세요. 리더가 솔직해져야 팀도 숨바꼭질을 멈춥니다. 위선을 걷어내는 것이 모든 규칙보다 먼저입니다. (이번 주)
한 사람의 경험담입니다. 이 글은 통제된 연구가 아니라 교수 한 명의 4학기 관찰기입니다(사이언스, 2026). 통찰은 설득력 있지만, 정량 데이터로 효과가 검증된 것은 아닙니다. 다른 조직에 그대로 옮기기 전에 작게 시험해야 합니다.
교실과 조직은 이해관계가 다릅니다. 학생 평가와 직원 성과는 걸린 것이 다릅니다. 성적은 배움을 돕지만, 인사 평가에는 생계와 승진이 얽힙니다. 구두 방어를 성과 평가에 그대로 붙이면 압박 도구가 될 수 있습니다. 맥락에 맞게 설계해야 합니다.
계약이 형식에 그칠 수 있습니다. 함께 정한 규칙도 리더가 지키지 않으면 벽에 붙은 종이로 끝납니다. 합의를 행동으로 잇는 것은 리더의 꾸준한 본보기입니다. 계약서를 쓰는 순간이 아니라 그 뒤가 진짜 시험입니다.
금지냐 허용이냐는 잘못된 질문입니다. 팀과 함께 선을 긋고, 분량이 아니라 판단을 평가하는 것이 진짜 답입니다.
AI 계약(AI contract): 팀이나 조직이 AI를 어디까지, 어떻게 쓸지 함께 정해 합의한 사용 규칙입니다. 위에서 내리는 지침과 달리 구성원이 직접 만듭니다.
비판적 사고(critical thinking): 정보를 그대로 받아들이지 않고 근거와 논리를 따져 스스로 판단하는 능력입니다. 저자가 계약에서 사람의 몫으로 남긴 영역입니다.
리스킬링(reskilling): 기존 인력이 바뀐 기술 환경에 맞춰 역량을 다시 익히는 것입니다. AI 시대 직업 불안의 핵심 대응책으로 꼽힙니다.
구두 방어(oral defense): 결과물을 말로 설명하고 질문에 답하며 그 판단을 지켜내는 평가 방식입니다. 사고 과정을 직접 검증하는 데 쓰입니다.
- Głowacki, T. (2026, July). Instead of banning AI, I made a classroom contract with my students [Working Life essay]. Science. (원문 보기 ↗)