Who Are Exams For?: Fairness Controversies in the Age of AI

Trainee repoter Surin Kim

In recent years, universities have been at the center of an ongoing debate over the use of generative artificial intelligence tools such as ChatGPT. AI has become so deeply embedded in students’ academic lives that it is now difficult to find anyone who does not use it for studying or assignments. Ironically, the fact that this article is also being written with some assistance from AI highlights just how difficult it has become to completely exclude it from academic work.

Indeed, at a university in Seoul last year, an online examination was invalidated after students were found to have used AI during the test. Although the university attempted to  prevent cheating by requiring students to record and submit videos during the exam, some students still managed to rely on AI tools. While such behavior during exams is clearly problematic, it is difficult to interpret the incident solely as individual misconduct.

AI has already become an integral part of the learning environment, and the ability to use it effectively is increasingly seen as a form of academic competence. At the same time, new forms of inequality are emerging. As performance gaps widen between students who actively use AI and those who do not, it is becoming harder to evaluate fairness using traditional academic standards alone. These disparities are further complicated by differences in economic background and access to information, deepening educational inequality.

Nevertheless, there is still no clear social consensus or established ethical framework regarding the use of AI in education. This raises an urgent need to reconsider how and to what extent AI should be permitted. Furthermore, it is worth questioning whether exam systems focused primarily on memorization and correct answers still appropriately reflect the realities of the present era.

What we need now is to further develop the uniquely human capacity for reflection and critical thinking. Unrestricted reliance on AI can weaken one’s ability to think independently and make judgments. What truly matters is not the speed at which answers are obtained, but the experience of thinking through problems and understanding them on one’s own. This process is not limited to academic performance; it is closely tied to personal growth as a human being.

Ultimately, how we use AI depends on our own thinking and judgment. This leads to a broader question: are current exams and evaluations still effectively measuring human ability? Or is this question, at its core, not about exams at all, but about how we define human capability itself? 

최근 대학 사회에서는 챗GPT와 같은 생성형 인공지능 사용을 둘러싼 논란이 끊이지 않고 있다. 이제는 시험공부나 과제를 할 때 AI를 사용하지 않는 학생을 찾기 어려울 정도로, AI는 대학생들의 학습 과정 전반에 깊숙이 들어와 있다. 아이러니하게도 이 글을 쓰는 지금 역시 AI의 도움을 일부 받고 있다는 사실은, AI를 완전히 배제하는 것이 현실적으로 얼마나 어려운지를 보여준다.

실제로 작년 서울의 한 대학교에서는 비대면 시험 중 학생들이 AI를 활용한 사실이 적발되어 시험이 무효 처리되는 사례가 발생했다. 학교는 시험 보는 동안 영상을 찍어 제출하는 것을 통해 부정행위를 막으려 했지만, 일부 학생들은 여전히 AI를 활용했다. 시험 과정에서 이러한 행위는 분명 문제로 지적될 수밖에 없다. 그러나 이를 단순히 개인의 책임으로만 설명하기에는 무리가 있다.

이미 AI는 학습 환경의 일부로 자리 잡았고, 이를 활용하는 능력 자체가 하나의 경쟁력으로 인식되고 있다. 동시에 새로운 격차도 나타나고 있다. AI를 적극적으로 활용하는 학생과 그렇지 않은 학생 사이의 학습 결과 차이가 벌어지면서, 기존의 성취 기준만으로 공정성을 설명하기 어려운 상황이 되고 있다. 여기에 경제적 환경과 정보 접근성까지 더해지면서 교육 격차는 더욱 복합적인 양상을 띠고 있다.

그럼에도 불구하고 AI 활용에 대한 사회적 합의나 윤리적 기준은 아직 충분히 마련되지 않은 상태이다. 따라서 우리는 AI를 어디까지 허용하고, 어떤 방식으로 활용할 것인지에 대해 다시 질문해야 하는 시점에 와 있다. 나아가 단순 암기와 정답 중심의 시험이 여전히 지금의 시대를 제대로 반영하는 평가 방식인지에 대한 고민도 필요하다.

지금 우리에게 필요한 것은 인간만이 할 수 있는 고민하고 사유하는 힘을 더욱 발전시키는 일이다. AI에 대한 무분별한 의존은 스스로 사고하고 판단하는 능력을 약화시킬 수 있으며, 실제로 관련 연구들은 과도한 AI 활용이 문제 해결 능력 저하로 이어질 가능성을 지적하고 있다. 중요한 것은 결과를 빠르게 얻는 것이 아니라, 그 과정에서 스스로 생각하고 이해하는 경험이다. 이는 단순한 학습을 넘어 인간으로서의 성장과도 연결된다.

결국 AI를 어떻게 활용할지는 우리의 사고와 판단에 달려 있다. 그렇다면 지금 우리가 마주하고 있는 시험과 평가는 여전히 인간의 역량을 제대로 측정하고 있는 것일까. 결국 이 질문은 시험의 문제가 아니라, 우리가 ‘인간의 능력’을 어떻게 정의하고 있는가에 대한 문제일지도 모른다.