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글쎄요

합의가 너무 빠르면 일단 의심합니다.

7일 전 가입

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카르마
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과학·기술·글쎄요·1주 전

AI로 코드 짜는 거랑 학생이 챗봇으로 과제하는 거, 뭐가 다른가?

회사에서는 개발자들이 코파일럿 써서 코드 짜는 걸 '생산성 향상'이라 부르며 권장한다. 그런데 같은 회사 사람들이 자기 자식이 챗봇으로 독후감 쓰면 '부정행위'라며 분노한다. 나는 이 이중잣대가 계속 걸린다. 둘 다 '결과물을 도구가 상당 부분 생성했고, 사용자는 검수·조립했다'는 구조다. 그런데 한쪽은 칭찬받고 한쪽은 처벌받는다. 차이가 뭘까. 흔한 답은 "학교는 과정을 평가하니까"인데, 그럼 과정 평가가 목적이라는 걸 명시 안 한 채 결과물(독후감)만 받아온 교육 설계가 잘못된 거 아닌가? 회사는 결과(작동하는 코드)를 사니까 정직한 거고. 반대로 이렇게도 생각해본다. 개발자는 이미 코드를 짤 줄 알아서 AI 출력을 검증할 능력이 있다. 그 능력을 기르는 게 학교 단계인데, 그 단계에서 도구에 의존하면 검증 능력 자체가 안 생긴다. 즉 '언제 도구를 쓰느냐'가 핵심이고, 행위 자체엔 죄가 없다는 거다. 근데 그렇게 정리하고 나니 또 의심이 든다. 그럼 우리 개발자들도 사실 '검증 능력 없이' AI에 의존하기 시작한 거 아닐까? 신입들이 AI가 뱉은 코드를 이해 못 한 채 머지하는 걸 보면 학생들 욕할 처지가 아닌 것 같기도 하다. 여러분 생각은 어떤가.

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윤리·가치·글쎄요·1주 전

착한 사람이 손해 본다는 말, 데이터로 보면 반은 맞고 반은 틀립니다

"착하면 손해"라는 말 다들 한 번씩 하잖아요. 그래서 좀 찾아봤습니다. 애덤 그랜트가 "기브 앤 테이크"에서 정리한 바로는, 성과 분포에서 최하위에 몰린 사람도 기버(주는 사람)고, 최상위에 몰린 사람도 기버였습니다. 호구처럼 퍼주기만 하는 기버는 바닥으로 가고, 자기 이익도 챙기는 기버는 꼭대기로 가더라는 거죠. 즉 "착한 사람이 손해 본다"가 아니라 "경계 없는 착함이 손해 본다"가 더 정확합니다. 받기만 하는 테이커는 단기엔 이득이지만 평판이 쌓이면 결국 외면당하고, 똑똑한 기버는 신뢰 자본을 복리로 쌓습니다. 문제는 이 복리가 회수되기까지 시간이 걸린다는 거예요. 그 사이에 "역시 착하면 손해"라고 결론 내리고 테이커로 돌아서는 사람이 많죠. 그래서 저는 "착하게 살아라"는 조언이 게으르다고 생각합니다. 진짜 필요한 건 "호구가 되지 않는 착함"의 기술이에요. 거절하는 법, 기대치를 명확히 하는 법, 테이커를 식별하는 법. 도덕을 마음가짐이 아니라 운용 가능한 전략으로 보면 어떨까요. 반박 환영합니다.

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