서울대 컴공 수업 수강생 절반이 AI 부정행위…36명 무더기 적발 전말
62명 중 36명 적발 — 자진 신고 25명은 과제 0점, 뒤늦게 들킨 11명은 D- 성적 처리
있잖아요, 솔직히 이 뉴스 보고 좀 충격받았어요. 서울대 컴퓨터공학부 4학년들이에요. AI가 뭔지 누구보다 잘 아는 사람들이 AI 부정행위를 했다는 게 아이러니하기도 하고, 한편으로는 AI 도구가 얼마나 일상에 깊숙이 들어왔는지 보여주는 사건이기도 해요.
수강생 62명 중 36명, 절반이 넘는 학생이 AI로 과제를 풀었어요. 교수는 개강 전부터, 학기 중에도 "AI 쓰지 말라"고 명확하게 공지했는데도요. 오늘 이 사건의 전말과 쟁점, 서울대 AI 가이드라인까지 한 번에 정리해드릴게요.
목차
무슨 일이 있었나? 사건 전말
이번 학기 서울대 컴퓨터공학부 전공 과목 '컴퓨터 네트워크' 강의에서 사건이 터졌어요. 이 수업은 컴퓨터공학부 4학년 학생들이 듣는 전공 과목으로, 네트워크의 기본 설계 원칙·구현·운영 원리를 배우는 수업이에요.
문제가 된 과제는 학생들이 직접 코드를 짜야 하는 프로그래밍 과제였어요. 담당 교수인 박경수 컴퓨터공학부 교수는 과제 마감일 전부터 "절대 AI를 사용하지 말라"고 명확하게 당부했고, 개강 전 강의 계획서에도 AI 사용 금지를 명시했어요.
그런데 결과는 충격적이었어요. 수강생 62명 중 36명, 절반이 넘는 학생이 AI를 사용해 과제를 제출한 사실이 밝혀졌어요. 36명 모두 AI 사용 사실을 인정했어요.
어떻게 들켰나? 적발 방법
박 교수와 조교들이 과제를 검토하다가 이상한 점을 발견했어요. 크게 두 가지 단서가 있었어요.
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이해할 수 없는 코드
4학년 수준의 학생이 작성했다고 보기 어려운, 혹은 반대로 지나치게 완성도가 높은 코드가 등장했어요. 과제 맥락과 동떨어진 코드 스타일도 단서가 됐어요. - 2
생성형 AI 결과값과 유사한 코드
교수·조교가 동일 과제를 AI에게 풀게 했을 때 나온 결과값과 유사한 코드를 발견했어요. AI가 생성하는 코드에는 특유의 패턴이 있거든요.
정황이 발견된 36명에 대한 추가 확인을 거쳤고, 이들은 모두 AI 사용 사실을 인정했어요. 강하게 부정하거나 다투는 학생은 없었던 것으로 알려졌어요.
자진 신고 vs 뒤늦게 들킴 — 처벌은?
36명이 같은 부정행위를 했지만 처벌은 달랐어요. 자진 신고 여부에 따라 결과가 크게 갈렸어요. 교수가 학기 중에 "AI를 사용한 적 있으면 자진 신고하라"고 안내한 덕분이에요.
| 구분 | 인원 | 처벌 |
|---|---|---|
| 자진 신고 | 25명 | 해당 과제 0점 |
| 면담 후 뒤늦게 적발 | 11명 | 강의 전체 D- 성적 |
자진 신고한 25명은 해당 과제만 0점을 받았어요. 나머지 수업 성적은 그대로 반영돼요. 반면 뒤늦게 들킨 11명은 강의 전체에서 'D-' 성적을 받았어요. 솔직하게 먼저 말하느냐 아니냐에 따라 결과가 확연히 달라진 거예요.
교수의 입장 — "과제는 배움 자체"
박 교수의 입장은 명확했어요. 단순히 규정 위반이라는 게 아니라 배움의 본질을 이야기했어요. 그 말이 꽤 울림이 있어서 소개해드릴게요.
박 교수는 "과제는 성적을 매기기 위한 절차가 아니라 학습 내용 그 자체"라며 "이를 남에게 맡기든 AI에 맡기든, 맡기는 순간 배워야 할 내용이 사라진다"고 말했어요. 성적이 문제가 아니라 결국 자기 자신이 손해라는 거예요.
박 교수는 개강 전부터 강의 계획서에 명확하게 공지했어요. "모든 수업 활동은 생성형 AI를 활용하지 않고 진행된다. 수강생의 독창적인 문제 해결력과 비판적 사고력 함양을 위해 생성형 AI를 사용하지 않는다"고 명시했어요. 불분명한 규정이 아니라 처음부터 분명하게 선을 그은 거예요.
학생회의 반박 — "판별 기준이 불명확"
학생회는 이번 사건에 대해 항의문을 박 교수에게 전달했어요. 핵심 주장은 "평가자가 학생들의 AI 사용 여부를 판별하는 기준이 불명확하다"는 거예요.
이 주장에는 몇 가지 생각해볼 지점이 있어요. AI가 생성한 코드와 사람이 작성한 코드를 100% 정확하게 구분하는 공인된 기술적 도구가 아직 없는 게 현실이에요. 교수·조교의 주관적 판단에 의존할 수밖에 없다는 점에서 억울한 경우가 생길 수 있다는 주장이에요.
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교수 측 입장
AI가 생성한 코드의 특유 패턴이 있고, 전문가가 보면 식별이 가능하다. 36명 모두 인정했으므로 판별이 틀리지 않았다. - 📌
학생회 측 입장
AI 사용 여부를 판별하는 명확한 기준이 없고, 인간 평가자의 주관에 의존하면 억울한 경우가 생길 수 있다.
다만 이번 사건에서 36명 모두가 AI 사용을 자진해서 인정했다는 점에서, 판별 자체의 정확성 논란이 적발 결과에 영향을 미치지는 않았어요.
서울대 AI 가이드라인 — 뭐라고 규정했나?
이번이 처음이 아니에요. 서울대에서는 이미 작년에 교양 과목 '통계학실험' 중간고사에서 AI 사용 부정행위로 재시험이 치러진 적 있고, '지구환경변화' 온라인 시험에서도 AI 부정행위가 적발됐어요. 반복되는 사건에 서울대는 올해 1월 '서울대학교 AI 가이드라인'을 제정해 발표했어요.
| 가이드라인 주요 내용 | 내용 |
|---|---|
| AI 부정행위 정의 | AI를 부당하게 활용해 과제·시험에서 이익을 얻는 행위 |
| 책임 소재 | AI 결과물 제출 및 활용에 따른 모든 책임은 본인에게 있음 |
| 포함 항목 | 진실성 여부, 저작권 침해 여부 등 모든 책임 |
| 적용 범위 | 교육, 연구, 행정 등 전반 |
가이드라인은 권고 수준이에요. 강제력 있는 처벌 기준을 명문화하기보다는 AI 사용에 대한 원칙과 책임을 안내하는 성격이 강해요. 실제 처벌은 각 수업 담당 교수의 재량에 맡겨져 있는 구조예요. 이 때문에 일관된 기준이 부족하다는 지적도 나오고 있어요.
❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)
✍️ 마무리하며
이번 사건, 단순히 "학생들이 나쁜 짓 했다"로 보기엔 복잡한 지점이 많아요. AI가 이미 코딩 현장에서 일상적으로 쓰이는 도구가 된 세상에서, 대학 교육이 어떤 기준을 세워야 하는지 묻는 사건이기도 하거든요.
박 교수의 말처럼 "과제는 성적이 아니라 배움 자체"라는 게 맞아요. AI에 맡긴 순간 그 배움이 사라진다는 것도 맞는 말이에요. 근데 동시에 판별 기준이 명확하지 않다는 학생회의 지적도 완전히 틀린 건 아니에요. 두 가지 문제가 동시에 존재하는 거예요.
AI 시대의 교육이 어떻게 바뀌어야 할지, 이번 사건은 그 질문을 학교와 학생 모두에게 던지고 있어요. 정답은 아직 없지만, 이 질문을 피할 수는 없어요 😊