LLM을 대학 교실에 도입하는 것은 필연적인가? > 멤버뉴스

이 간단한 질문을 단순히 Perplexity나 Genspark 에다 넣고 나오는 결과를 읽어보고 말아도 전혀 무방한 것이긴 합니다.
제가 대학교수나 교직원, 또는 학생이나 학부모도 아니고 그저 새로운 것에 관심이 있고 호기심을 충족 받는 것을 즐기는 한 사람일 뿐이거든요.
그럼에도 PGR21 자게에다가 이 질문을 제시하고 LLM이 아니라 휴먼들은 어떤 답변을 내놓을 것인가 - 라는 일종의 "메타 호기심"에서 글을 써보게 되었습니다.

"LLM을 대학 교실에 도입하는 것은 필연적인가?" 라는 질문의 근저에서 사실 저는 이미 결론을 내린 상태이긴 합니다.
저의 결론은  "그렇다"이거든요.

한 번 생각해 봅니다. 생각나는대로 정리도 해봅니다.
[[정치학이든 심리학이든 고고미술사학이든 대학에서 전공과별로 특화된 학부나 대학원 수준의 교육을 받는 학생에게 있어서 무엇이 중요할 것인지?]]

- 수업을 듣고 내용을 더 잘 이해함
- 핵심 아이디어에 보다 빠르게 접근함
- 제반 디테일 사항들을 찾고 정리함
- 문제에 대한 여러 관점과 학설을 비교하고 어떤 차이가 있는지 이해함
- 위의 과정을 거쳐 자신의 것이된 지식을 토대로 보고서를 쓰고, 시험문제를 잘 풀어 좋은 성적을 얻음

+ 이 모든 것을 성취하되, 들어가는 시간/비용/노력을 최소화 함( = 최고의 효율을 거둠)

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현 시점에서 LLM을 이용하는 것은 학생의 입장에서 분명 매혹적인 선택지일 것이며 수많은 경쟁 관계에 있는 학생들이 이를 사용함에 따라서 종국에는 반강제화 될지도 모른다는 것이 저의 결론입니다. 
학문이라는 특정한 영역에서는 인간의 이성적이고 논리적이며 분석적이며 창의적인 사고능력이 특별히 많이 요구됩니다. 그렇다면 인간의 이러한 사고능력을 대체할 수 있는 LLM이 학문의 모든 순환주기에 있어 두루 사용되는 것은 자연스러운 귀결이 될 수 있습니다. 핵심을 관통하는 질문을 제기하는 것에서부터 핵심 개념과 정립된 이론을 이해하고, 이를 특정한 사안에 적용하며, 그 적용 과정과 결과에 논리적 오류가 없는지 검증하며, 조사된 개별 사실관계나 통계, 데이터가 허위가 아닌지 교차검증을 하는 것이 지금 제가 떠올릴 수 있는 학문의 주요 측면들입니다만 이에 대해서 LLM은 인간보다 뛰어난 속도를 기초로 시간/비용/노력을 훨씬 줄여줄 수 있는 도구라고 생각됩니다. 
결과적으로 학생들을 가르치는 대학교수에게 요구되는 새로운 역량은 자신의 정통한 도메인 지식과 경험을 학생들에게 전수하되, "LLM을 도입한 교육환경에서" 최대한 효율적으로 그것을 해내는 능력이 아닐까요? 

그 능력이란, 해당 학문 분야에 대한 기초적인 이해, 비판적 해석과 비교능력, 문제의 설계와 해결을 위한 응용능력을 망라하고 중간/기말시험과 각종 퀴즈, 보고서 과제 등 평가의 영역까지 포괄하여 교수 스스로 LLM을 적재적소에 활용하고 학생들에게도 이를 잘 활용할 수 있도록 지도하는 능력을 말할 것입니다. 
만약에 여러분이 25학년도 대학 신입생인데, 수강신청 기간에 학교에서 교양 수업으로 "LLM의 이해와 적용"이라는 3학점짜리 수업이 있다면 듣고 싶어지지 않을까요? 그 수업에서 최신 LLM 을 망라해서 설명하고 서로 비교하면서 학습의 어떤 부분에 어떤 모델을 쓰는 것이 가장 효율적인 선택이 될지를 배우고, 하나의 시범 프로젝트를 통해서 처음부터 끝까지 LLM을 잘 사용하는 모범사례를 통해 실습하며, 나아가 실시간으로 업그레이드되고 있는 모델들을 계속적으로 팔로잉하면서 효과적으로 사용할 수 있게끔 평생에 걸쳐 적용할만한 습관을 들일 수 있다면 어떻습니까? 


여러분 중에는 대학 종사자나 연구자도 계실듯 한데요, 이미 이에 대해서 상당히 고민중이시거나 나름의 전략을 적용하고 있는 분들도 있지 않으신가요? 

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