[ET단상]교수학습지원 도구로써 생성형 AI 분류체계 필요성

[ET단상]교수학습지원 도구로써 생성형 AI 분류체계 필요성

최근 전 사회적 관심이 정점에 달하는 생성형 AI 시장규모는 2030년까지 약 6700억달러(약 890조원)로 전망된다(Fortune Business Insights, 2023). 이를 방증하듯 Theres An AI for That 사이트에 등록된 AI 도구 개수는 2020년에 39개에 불과했으나 2023년에는 약 1만6000개로 대폭 증가했으며, GPT스토어(GPTs)의 경우 오픈시점에 약 300만개 이상의 도구들이 공유됐다.

이처럼 생성형 AI의 양적 성장은 다뤄야 하는 개수의 대폭 증가를 의미하기에 세부내용을 일목요연하게 보여줄 수 있는 분류체계를 고안할 필요성이 대두된다. 급속도로 등장하는 생성형 AI 산출물에 대한 서비스 분류 체계가 정립되지 않아 학습자들 혹은 사용자들에게 불편을 야기할 가능성도 있다. 이러한 도구들이 가치 있게 활용되기 위해서는 개개인의 목적과 상황에 맞게 선별하는 능력이 요구된다.

이때 도구의 특성을 파악할 수 있는 정보제공은 의사결정에 많은 도움이 되며 이는 도구 속성에 기반한 분류체계를 통해서도 가능하다. 전문가들과 각 사이트에서 나름의 방식으로 분류가 제시되나 명확한 준거에 근거한 것이 아니므로 도구 속성 간 중복 혹은 모호함의 문제가 발생된다.

이를 해결하기 위해 AI 도구들을 교수매체 속성 기준으로 다음과 같이 유형해보았다. 이는 생성형 AI 범주로 간주될 수 있다.