- 2022년 말 ChatGPT가 출시된 이래로, AI는 고등 교육을 뒤흔들었습니다. 하지만 가장 심오한 영향은 박사 학위 과정에 미치고 있으며, AI는 “독창적인 학문적 기여”라는 개념을 변화시키고 있습니다.
- 현재의 AI 모델은 문헌 검토 작성, 프로그래밍 코드 생성, 데이터 분석 및 과학적 가설 제안이 가능합니다. 하위 목표 설정, 피드백 학습, 작업 조정 능력을 갖춘 “에이전트형” AI를 사용하면, 거의 전체 박사 연구 과정이 기계에 의해 지원되거나 자동화될 수 있습니다.
- 저자는 가상의 AI 비서 HALe를 사용한 박사 프로젝트를 시뮬레이션했는데, 이는 환경 데이터 검색, 통계 분석, 과학 원고 작성, 비판 제안 및 공개 데이터 저장소 생성을 몇 달이 아닌 몇 시간 만에 완료할 수 있습니다.
- 현재 시스템이 아직 완전히 자율적이지는 않지만, 이러한 능력은 AI가 이미 이룬 것을 반영합니다: 글쓰기, 추론, 실제 데이터 처리 및 신뢰도를 높여 결과를 시각화하는 것입니다.
- 이는 “독창적인 연구”란 무엇인가라는 질문을 제기합니다. AI가 콘텐츠와 분석을 생성할 수 있을 때, 박사 과정생의 역할은 실행에서 질문하기, 비판적 평가 및 AI 결과물 검증으로 전환될 것입니다.
- 박사 과정 교육은 비판적 평가, AI 오류 식별, 기계 생성 데이터 분석, 그리고 과도한 의존으로 인한 “지적 기술 위축” 방지에 중점을 두어야 합니다.
- 논문 심사, 라이브 비평 및 실시간 문제 해결 방식이 전통적인 서면 논문보다 더 중요해질 수 있습니다.
- 일부 대학들은 이미 조치를 취했습니다: 옥스퍼드 대학은 교직원 대상 기계 학습 과정을 개설했고, 난양 공과대학(싱가포르)은 AI 이해도를 의무화했으며, 뉴사우스웨일스 대학은 전 캠퍼스에 ChatGPT Edu 액세스를 제공했습니다. 그러나 대부분의 새로운 정책은 윤리 지침 수준에 머물러 있으며, 교육 재구조화의 본질에 도달하지 못했습니다.
- 만약 AI가 박사 과정을 몇 년에서 몇 달로 단축할 수 있다면, 대학들은 프로그램을 단축할지 아니면 학제 간 연구의 범위를 확장할지 선택해야 할 것입니다.
📌 AI는 독립적인 사고의 최고 상징인 박사 학위의 근간을 흔들고 있습니다. 기계가 분석하고, 쓰고, 창조할 수 있을 때, 박사 과정 연구자의 진정한 가치는 비판적 사고, 문제 설정 및 AI 제어 능력에 있을 것입니다. 논문 심사, 라이브 비평 및 실시간 문제 해결 방식이 전통적인 서면 논문보다 더 중요해질 수 있습니다.
