인공지능으로 위조 학생이 장학금을 사기, 미국 커뮤니티칼리지에서 횡행

미국의 커뮤니티칼리지(지역 주민을 위한 2년제 공립대학)에서 인공지능을 악용한 조직적 사기 행위가 확산되고 있다. 사기꾼들은 실제하지 않는 학생을 수업에 등록시키고, 인공지능에 과제를 풀게 함으로써 학점을 취득하고, 그 학생에게 지급되는 연방정부 재정지원금을 사취하고 있다고 뉴요커 잡지가 보도했다. 교육 지원을 목적으로 한 공적자금이 기술을 이용한 부정행위의 표적이 되고 있는 실태가 드러났다.

이 문제를 이해하려면 미국의 재정지원 제도의 구조를 파악해야 한다. 미국에서는 저소득층이나 직업인을 포함한 광범위한 학생들이 연방정부의 장학금(상환 불필요)을 받을 수 있는 제도가 있으며, 커뮤니티칼리지가 그 주요 수단이 되어왔다. 입학 절차가 상대적으로 간단하고 수업료도 낮게 책정되어 있기 때문에, 정규 학생들에게는 중요한 진학처인 한편 제도의 허점을 노린 부정행위의 대상이 되기 쉽다는 측면이 있다.

이러한 사기의 수법은 생성AI의 보급으로 실행의 난이도가 크게 낮아진 것으로 판단된다. 과거에는 위조 학생 명의로 과제를 계속 제출하려면 인력과 시간이 필요했지만, 텍스트 생성AI를 사용하면 대량의 과제 답변을 자동으로 만들 수 있게 되었다. AI 도구가 저렴하고 고성능이 되면서 부정행위의 '효율성'이 대폭 상승하고 있다는 관점을 제시할 수 있다.

이 문제를 현장에서 직면하고 있는 한 사람이 역사학 교수 David Roach 씨다. 동 교수는 '충분히 쉽다면, 학생의 절반이 부정행위를 한다는 것은 이전부터 그랬는가'라고 질문하고 있다. 이 발언은 인공지능이 부정행위의 동기를 만들어낸 것이 아니라, 부정행위의 실행 비용을 획기적으로 낮췄다는 구조적 문제를 암시하고 있다. 교육 현장의 교원들이 현재 과제 제출의 진정성을 확인할 수단을 가지기 어려운 상황에 놓여 있다는 것도 이러한 발언의 배경이 된다.

재정지원 사기 그 자체는 새로운 문제가 아니지만, 인공지능의 개입으로 그 규모와 정교함이 변해가고 있다는 점이 중요하다. 종래의 사기는 개인이 저지르는 소규모 것이 중심이었지만, 인공지능을 활용하면 한 번에 다수의 위조 학생을 관리하고 과제 제출이나 시험 대응을 자동화하는 것이 기술적으로 가능해진다. 피해는 직접적인 재정 손실뿐 아니라 정규 학생의 학습 환경 품질 저하, 교원의 업무 부담 증가 형태로도 나타난다.

이 상황은 교육기관과 제도 설계자 양쪽 모두에 과제를 던지고 있다. 커뮤니티칼리지 쪽에서는 입학자의 본인 확인이나 과제 제출의 진정성을 확인하는 체계 구축이 요구되는 한편, 심사를 지나치게 엄격히 하면 원래 지원을 필요로 하는 정규 학생까지 탈락시킬 위험이 있다. 재정지원 제도를 운영하는 쪽으로서도 부정행위 감지 체계를 어떻게 갱신할지는 긴급한 과제로 위치지어진다.

인공지능을 이용한 사기의 문제는 교육 분야에만 국한된 것이 아니다. 하지만 공적자금이 원원이고 사회적 약자 지원을 목적으로 한 제도가 표적이 되고 있다는 점에서, 이 문제는 특히 심각한 성격을 가지고 있다. 기술의 진화에 제도와 현장의 대응이 따라가지 못하는 상황이 계속되는 중, 어떠한 대책이 실효성을 가질지는 향후 논의의 초점이 될 것으로 판단된다.