최근 챗GPT의 이미지 생성 기술이 폭발적인 인기를 끌면서 오픈AI는 전례 없는 성장세를 기록하고 있다. 특히 '지브리 스타일 이미지 생성'과 같은 문화콘텐츠 요소가 결합되면서 전 세계 이용자의 시각적(視覺的) 상상력을 자극했고, 출시 2년여 만에 가입자 수 5억 명을 돌파했다. 소프트뱅크가 주도하는 약 40조 원 규모의 투자 유치도 임박해 있다. 이러한 생성형 AI의 발전은 기술적(技術的) 진보를 넘어 교육 콘텐츠와 창의 수업, 디지털 리터러시(Digital Literacy) 교육 방식에도 근본적인 변화를 요구하고 있다.



1. 창의적 학습 환경의 확장과 교육 콘텐츠 혁신에 기여



GPT-4o와 같은 생성형 AI는 교육 현장의 시각 자료 활용 방식을 혁신적으로 바꾸고 있다. 과거에는 사진이나 일러스트, 도표 등을 찾기 위해 교사가 수많은 자료를 검색해야 했지만, 이제는 간단한 프롬프트만으로 원하는 이미지를 직접 생성할 수 있다. 이는 교사 중심 수업뿐 아니라 학습자 주도 토론·발표 수업 활동에서도 다양한 가능성을 열어주고 있다.



예를 들어, 초등하교 사회과 '농촌과 도시의 생활 모습 비교' 단원에서 학생들이 직접 프롬프트를 입력해 이미지를 생성하고, 이를 바탕으로 비교·분석·토론 활동을 진행하는 수업이 가능해졌다. 이 과정은 단순한 시청각 자료 제공을 넘어서, 학생의 질문 생성력, 프롬프트 설계 역량, 비판적 시각화 능력을 키우는 데 기여한다.



또한 생성형 AI는 다양한 학습양식[Visual(시각형), Auditory(청각형), Reading & Writing(읽기/쓰기형), Kinesthetic(운동감각형)]을 고려한 수업 설계도 가능해 졌다. 시각 중심 학습자에게는 이미지 생성이 이해도를 높이는 중요한 수단이 될 수 있으며, 역사, 과학, 문학 등 상상적 재현이 중요한 교과에서 효과적인 활용이 가능하다. 예컨대 '태양계 행성의 상대적 크기와 질량'을 설명할 때, 데이터를 시각적으로 재구성한 이미지를 실시간으로 생성해 보여주는 방식은 개념 이해에 큰 도움이 된다. 이러한 측면에서 생성형 AI는 문제 중심 학습(PBL), 디자인 씽킹(Design Thinking) 기반 수업, 교과 간 융합(STEAM) 등의 수업 방식과 결합할 때 특히 강력한 도구가 될 것이다. 예를 들어, 학생들이 광고 시나리오를 만들거나, 창작 기반의 글쓰기, 영상 제작, 캐릭터 디자인 등의 활동을 할 때, 생성형 AI는 아이디어를 구체화하고 시각적으로 표현하는 데 있어 효과적인 매개체 역할을 한다. 더 나아가 GPT 기반의 생성형 AI는 이미지뿐 아니라 코드, 음악, 도표, 대화문, 연극 대본 등 다양한 형태의 멀티모달(Multi-Modal) 콘텐츠를 생성할 수 있어, 전통적인 수업 방식으로는 어려웠던 창의적 과제 수행이 가능해졌다. 이는 특히 예술, 미디어, 디자인 분야 중심의 고교학점제 과목에서 그 활용 가능성이 점차 확대되고 있다는 긍정적인 측면이 있다.



2. 저작권 논란과 교육 불평등 심화 우려



그러나 기술의 활용이 곧 교육적 정당성(正當性)을 보장하지는 않는다. 가장 큰 쟁점 중 하나는 저작권(著作權) 문제다. 생성형 AI가 학습하는 이미지 데이터는 종종 원작자(原作者)의 동의 없이 수집된 콘텐츠를 포함하고 있으며, 이는 창작자(創作者)의 권리를 침해할 소지가 있다. 특히 특정 작가의 스타일을 모방한 이미지가 출처 없이 사용될 경우, 교육 현장에서 저작권 인식이 왜곡될 우려가 크다. 공교육은 공정성과 윤리성을 핵심 가치로 삼는다. AI 콘텐츠의 무분별한 사용은 교육 신뢰를 해칠 수 있으며, 장기적으로 디지털 윤리와 창작권 보호 의식을 약화시키고 창의 직업군 생태계에 큰 악영향을 미칠 수 있다.



또한 접근성의 격차도 교육 불평등을 심화시킬 수 있다. 고성능 생성형 AI는 대부분 유료 구독 기반이며, 무료 사용자의 기능은 제한적이다. 예를 들어 GPT-4o의 이미지 생성은 무료 사용자의 경우 하루 3회로 제한되고, 고해상도 출력이나 정밀 편집은 유료 사용자만 가능하다. 이로 인해 경제적 여건에 따라 AI 활용 기회의 격차가 발생할 수 있다.



게다가 학교 간 네트워크 환경, 기기 사양, 보안 정책의 차이도 매우 커 도시와 농촌, 일반고와 특목고, 고소득층과 저소득층 간의 AI 활용 격차가 교육 기회의 불균형을 더욱 커질 수 있다. 아울러 생성형 AI 플랫폼이 사용자 데이터를 학습에 활용하는 구조를 갖추고 있어 학습자 정보가 기업 서버에 수집·분석될 가능성도 있다. 이는 공교육의 공공성과 상업적 기술 운영 사이의 윤리적(倫理的) 경계를 묻는 문제로 이어질 우려가 있다.



3. 균형 잡힌 활용을 위한 제언



결국 생성형 AI의 교육적 활용은 가능성과 한계를 함께 바라보며 균형 있게 접근해야 한다. 기술의 혁신성에만 주목한 무비판적 수용은 교육의 본질을 위협할 수 있고, 반대로 위험성만을 강조하며 도입을 지연시키는 태도도 시대의 흐름을 놓치는 결과로 이어진다. 지금 필요한 것은 균형 잡힌 교육적 감각과 명확한 윤리 기준의 확립이다. AI 도입 시 저작권 지침과 데이터 보호 정책을 명확히 마련하고, 접근성 형평성을 위한 인프라 지원도 병행되어야 한다. 동시에 교사와 모든 학생이 AI 리터러시(Literacy, 문해력)를 갖추고, 기술의 단순 사용자를 넘어 비판적 활용자로 성장할 수 있도록 도와야 한다.



생성형 AI는 교육의 지형을 바꾸는 거대한 물결이다. 그러나 이 변화가 진정한 혁신으로 이어지기 위해서는 기술을 넘어서는 교육 철학과 실천의 성찰이 함께해야 한다. 인간 중심의 창의성과 공동체적 가치를 지켜나가는 교육만이, 인공지능(AI) 시대에도 지속 가능한 배움의 길이 열리게 된다.