에세이에 ChatGPT를 사용하는 것에 대해 대학생들에게 말하는 내용입니다.

글은 코스 개념의 전형적인 오전 3시 단어 토사물처럼 들렸습니다. 문장은 우리가 이번 학기에 한 일에 대한 피상적인 이해를 전달하고 논증은 프롬프트에 막연하게 반응할 뿐입니다. 그것은 나를 보통 궁금하게 만드는 종류의 종이였습니다. 이 학생이 수업에 오기라도 했나요? 내가 그들에게 어떤 가치 있는 내용이라도 전달했습니까?

밤새도록 공부한 결과라는 분명한 증거는 없었습니다. 문법 오류, 철자 오류 또는 늦은 밤 학생들에게는 심오해 보이지만 확실히 빛 속에서 봉을 쳤던 결과처럼 들리는 관련 없는 예에 대한 이탈이 없었습니다. 아마도 학기가 끝나기 직전에 ChatGPT에서 작성한 첫 번째 학생 에세이를 보고 있었을 것입니다.

나는 새로운 AI 쓰기 감지기 중 하나에 텍스트 일부를 넣었습니다. 그러나 시험을 치르기 전에, 내가 하려고 했던 일이 우스꽝스럽고 아마도 절망적일 수도 있다는 생각이 나에게 떠올랐습니다. 나는 기계를 사용하여 다른 기계가 학생 에세이를 작성했는지 확인하곤 했습니다. 나는 지금 튜링 테스트 속에 살고 있다는 것을 깨달았습니다. 인간인 나는 내가 다른 인간의 작품을 읽고 있는지 아니면 생성 AI가 생성한 복사하여 붙여넣은 답변을 읽고 있는지 더 이상 완전히 확신할 수 없습니다.

가을 학기에 저는 에세이가 인터넷에서 구매되는 것에 대해 걱정하고 있었습니다. 경찰에 신고하기는 어렵지만 일반적으로 주제에서 벗어나서 학생들의 성적이 좋지 않습니다. 봄 학기에는 게임의 규칙이 완전히 바뀌었습니다. 학기가 끝나면 기계가 학생들의 논문을 대신 작성해 주는지 경계해야 합니다.

테스트(프로그램당 10.1% 사람이 작성)를 실행한 후 1월부터 빛의 속도로 진행된 듯한 기술 변화의 맹공격에 압도되어 식탁에 머리를 숙였습니다. 텍스트, 이미지 생성 AI , 예술(그리고 그 이하의 경우 음악과 비디오)은 모두 우리가 신뢰할 수 있는 것과 실제가 무엇인지에 대해 더욱 의문을 제기합니다.

제 정신을 차리려면 내부 BS 감지기와 자동화된 GPT 감지기가 모두 올바른지, 즉 에세이가 실제로 ChatGPT의 작업인지 알아야 했습니다. 학생에게 보낸 이메일에서 나는 AI 도구를 사용했는지 여부를 공개할 수 있는 옵션을 주면서 기껏해야 B 에세이에 해당하는 성적 벌점이나 윤리적 영향은 없을 것이라고 약속했습니다. 할당에서 명시적으로 허용하지 않았습니다. 그들은 가지고 있었다; 부정행위를 하려는 대부분의 노력과 마찬가지로, 그것은 그들이 피곤하고, 스트레스를 받고, 절박함을 느꼈기 때문입니다.

기술적으로, 나는 기계와의 첫 번째 대결에서 승리했습니다. 그러나 나는 승리감을 느끼지 못했습니다.

저는 미디어, 정치, 기술에 대해 연구하고 가르칩니다. 이는 사람들이 시민 생활에 대한 새로운 미디어 기술의 파괴적인 잠재력을 이해하도록 돕는 것이 말 그대로 내 직업이라는 것을 의미합니다.

이는 또한 이번 학기가 교실에서 보낸 17년 중 실존적으로 가장 어려운 학기가었음을 의미합니다. 저는 2016년 선거와 트럼프 대통령 임기 초기에는 DC에서 가르쳤고, 팬데믹이 시작되는 동안에는 Zoom에서 가르쳤습니다. 내 ADHD 뇌의 모든 분자에 세금을 부과했습니다.)

올해 저는 ChatGPT 두더지 잡기 게임을 하는 것뿐만 아니라 스마트폰 출시 이후 가장 중요한 기술적 변화가 무엇인지 파악하려고 노력했습니다. 교실 역학을 넘어서, 나는 학생들(그리고 나 자신)이 우리가 겪고 있는 변화에 대해 이야기하고 모든 것을 이해하기 위해 물어봐야 할 질문을 개발할 언어를 찾도록 돕는 것이 그 어느 때보다 시급하다고 생각합니다.

제너레이티브 AI의 파괴적인 잠재력이 나를 사로잡았습니다. 물론 나만 그런 것은 아니었다. The Atlantic은 대학 에세이가 죽었다고 선언했다. 우리 대학은 AI의 윤리를 탐구하기 위해 학생과 학제간 교수진을 위한 팝업 수업을 만들었고, 우리가 갑자기 직면하게 된 새로운 거대 괴물에 대해 교수진이 머리를 숙이도록 돕기 위해 일련의 웹 세미나와 회의를 소집했습니다.

한편, 세 번의 수업에서 저는 정보 장애, 즉 딥페이크부터 클릭베이트, 초당파적 뉴스에 이르기까지 우리의 정보 환경이 오염되는 다양한 방식에 대해 가르치는 데 전념해 왔습니다. 오해의 소지가 있는 콘텐츠를 생성하고 소비하는 프로세스와 인센티브를 설명할 수 있었지만, GPT가 이미 혼란을 야기하고 있는 규모와 민첩성에 완전히 압도당하는 순간도 있었습니다.