미국 커뮤니티 칼리지에서 AI를 이용한 부정행위가 과제 표절의 범위를 넘어섰다는 사례가 전해졌습니다. 사기범들은 가짜 학생을 수업에 등록시키고, 온라인 강의에서 요구하는 과제를 AI로 처리한 뒤 학자금 지원금을 챙깁니다. 여기서 AI는 단순히 답안을 대신 쓰는 도구가 아닙니다. 등록된 계정이 수업을 통과하는 데 필요한 작업을 빠르게 반복하는 운영 자동화 계층입니다.
East Los Angeles College의 역사학 교수 David Song은 학생 대부분이 라틴계와 아시아계인 환경에서 흔한 영미권 이름의 학생들이 나타난 점을 수상하게 여겼습니다. 이들은 아시아계 미국인 관련 과목을 들었다고 주장했지만, 실제 이력과 맞지 않았습니다. Song은 자신의 수업에서 AI 사용을 허용하되 사용 사실을 표시하고 학업 정직성을 지키도록 했습니다. 그러나 생성된 내용이 뻔히 보이는 경우에도 그 규칙을 지키는 사람은 없다고 말합니다.
비동기 온라인 수업은 이 구조의 약한 고리가 됩니다. 대면 확인이 적고 학생이 익명으로 남기 쉬운 데다, 과제는 생성형 AI로 빠르게 채울 수 있습니다. David Roach 교수는 학생 절반 이상이 논문에 AI를 쓴다고 추정하며, “쉽게 할 수 있었다면 원래도 학생 절반이 부정행위를 했던 걸까?”라고 묻습니다. 이 질문은 기술의 성능보다 제도의 유인과 검증 방식에 시선을 돌립니다.
따라서 대응도 AI 탐지기 하나에 머물러서는 안 됩니다. 등록 정보와 과목 선택, 수업 참여, 제출 패턴, 학업 진행, 지원금 지급 사이의 비정상적인 연결을 함께 살펴야 합니다. 제공된 자료만으로 모든 온라인 학생이나 AI 사용을 사기로 볼 수는 없지만, 이번 사례는 분명한 경고를 줍니다. 생성형 AI가 새 사기를 발명했다기보다, 기존의 신원·교육·재정 절차에 있던 틈을 반복 가능하고 확장 가능한 파이프라인으로 바꾸고 있다는 점입니다.