피어슨의 데이브 트리트: AI는 학습을 이끌어야지, 속여서는 안 된다

피어슨의 최고기술책임자(CTO), 데이브 트리트

학문적 정직성, AI 도입, 그리고 자율적 AI가 교육을 변화시키는 가운데 중요한 핵심 역량에 대하여

데이브 트리트(Dave Treat)는 약 2년 전 피어슨에 최고기술책임자(CTO)로 합류한 후, 이후 최고정보책임자(CIO) 직책을 맡아 회사의 전체 기술 포트폴리오를 총괄해 왔다.

이번 인사는 그가 성장해 온 분야로의 복귀를 의미했다.

“이 일에서 가장 마음에 드는 점은 교육계로 돌아왔다는 것입니다,”라고 그는 말합니다. “교육은 제가 처음 시작했던 진로였습니다. 제 가족 중 다른 모든 분들도 저마다의 방식으로 교사로 일하고 계십니다. 이제 저 역시 학습을 통해 사람들이 꿈꾸는 삶을 실현하도록 돕고 있다는 사실을 알고 당당하게 고개를 들 수 있습니다.”

이 역할은 전략적 혁신부터 182년 역사의 회사를 매일 운영해 나가는 일까지 아우릅니다.

“저는 CEO의 노트북 스페이스 바가 고장 났을 때 수리하는 일만큼이나, 우리 회사의 ‘대리적 AI(agentic AI)’ 미래를 책임지고 있습니다,”라고 데이브는 설명합니다. “제 마음은 혁신에 있지만, 동시에 이 조직이 원활하게 운영되도록 관리해야 합니다.”

데이브의 기술 감독 범위가 여러 사업 부문에 걸쳐 약 17,000명의 글로벌 인력을 아우른다는 점을 고려하면, 이는 결코 쉬운 일이 아닙니다.

피어슨의 최고기술책임자(CTO), 데이브 트리트. 출처: 피어슨

학술적 정직성에 대한 우려는 현실이다

제가 데이브에게 가장 먼저 던진 질문 중 하나는, 학생들이 생성형 AI 도구를 이용할 수 있게 되면서 피어슨이 부정행위를 어떻게 대처하고 있는지였습니다.

데이브는 그 위험이 실재한다는 점을 분명히 인정하면서도, 이는 기술 자체보다는 도구가 어떻게 배포되느냐에 기인한다고 주장합니다.

“학문적 정직성에 대한 우려가 현실이라는 점을 인식하는 것이 중요합니다,”라고 그는 말합니다. “AI는 확실히 우려할 만한 요소이지만, 단지 교사와 학생들에게 무작정 떠넘길 때만 그렇습니다. 만약 학생들이 단지 정답을 얻기 위해 AI를 사용한다면, 이는 부정행위로 이어지고 진정한 학습을 저해하게 됩니다.”

반면 피어슨의 AI 학습 도구는 학습 과학에 기반하여 학생들에게 정답을 그대로 제공하는 대신 문제를 스스로 깊이 생각하도록 유도합니다.

데이브는 사용 데이터가 수업 시간과 거의 무관한 패턴을 보여준다고 지적한다.

“미국 고등교육 기관 학생들의 접속률이 가장 높은 시간대는 밤 9시경입니다,”라고 그는 말합니다.

“즉, 학생들은 정의상 교사와 조교가 도움을 줄 수 없는 시간에 질문을 하고 있는 셈입니다.”

이러한 상호작용 기록은 다음 날 아침 교사들에게 피드백으로 전달되어, 다음 수업이 시작되기 전에 학생들이 어떤 부분에서 어려움을 겪고 있는지 파악할 수 있게 해줍니다.

알고 계셨나요?

• 오후 9시는 미국 고등교육 학생들이 피어슨의 AI 학습 도구를 가장 활발하게 사용하는 시간대입니다.

AI에 운전 학원이 필요한 이유

왜 그렇게 많은 조직이 직원들이 AI를 사용할 수 있도록 미리 준비시키지 않은 채 AI 기술에 투자하는지 묻자, 데이브는 여러 기술 주기를 거치며 관찰해 온 한 가지 패턴을 지적했습니다.

“계산하기조차 싫을 정도로 오랫동안 기술 업계에 몸담아 온 저로서는, 이것이 새로운 현상은 아닙니다.”라고 그는 인정합니다. “우리 모두는 최신 유행 도구에 휩쓸리기 쉬우며, 그것을 적용하고 싶어 합니다.”

데이브는 신기술 투자에 대한 자신의 접근 방식을 설명하기 위해 16세 아들이 운전을 배우는 예를 들었습니다.

그는 지침 없이 사람들에게 강력한 기술을 무작정 던져주는 것은 운전 강습도 받지 않은 십대에게 자동차 열쇠를 건네주는 것과 같으며, 이는 필연적으로 사고로 이어진다고 주장한다. 대신 그는 운전 학원과 유사한 체계적인 교육의 필요성을 강조한다.

일관된 AI 표준을 위한 중앙 팀

피어슨은 이러한 과제에 대응하기 위해 고객 대상 제품, 엔지니어링, 내부 운영을 아우르는 ‘AI 지원 센터(AI Centre of Enablement)’를 구축했다.

데이브의 팀은 처음부터 기술에 바로 뛰어들기로 결정하고, AI가 세 가지 핵심 차원에서 비즈니스를 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대해 종합적으로 집중했습니다.

회사 전체의 방향성을 일치시키기 위해, 소규모의 중앙 팀이 특정 분야에서 효과가 입증된 사례를 파악하고 그 성공 사례를 더 널리 공유합니다.

“여기에는 ‘좋은 사례를 찾아 확산’하는 측면이 있습니다.”라고 데이브는 말합니다. “우리는 공통된 표준과 프로토콜을 적용해야 한다는 점을 즉시 깨달았습니다.”

이러한 노력을 뒷받침하는 것은 피어슨의 데이터 인프라에 대한 광범위한 현대화 작업이며, 데이브는 이 작업이 아직 AI 프로그램의 야심찬 목표에 미치지 못하고 있음을 인정합니다.

“대부분의 기업이 그렇듯, 우리도 데이터 기반 구축에 있어 아직 갈 길이 멉니다,”라고 그는 말합니다. “우리는 182년 역사의 기업이지만, 182년 된 기술을 보유하고 있다고 말할 수는 없겠죠! 하지만 우리는 항상 기술을 현대화하고 개선할 방법을 모색하고 있습니다.”

대형 기술 기업과의 협력

피어슨은 자체 교육 및 학습 도구를 개발하는 여러 주요 기술 기업들과 협력하고 있는데, 일부에서는 이를 경쟁 관계로 볼 수도 있습니다.

하지만 데이브는 이를 다르게 바라봅니다. “우리는 이를 어떤 식으로든 경쟁으로 생각하지 않습니다. “사실 우리는 이들 중 다수와 파트너십을 맺고 있으며, 훨씬 더 개방적인 생태계로 나아가고 있습니다.”

그는 이러한 협력을 피어슨의 교육 콘텐츠와 학습 과학을 파트너사의 플랫폼 및 유통망과 결합하여 상호 보완적인 관계로 설명한다.

“우리 파트너사들에는 뛰어난 최고학습책임자(CLO)와 뛰어난 역량 및 능력이 있으니, 우리는 이를 더욱 강화하는 데 기여할 뿐이며, 파트너사들도 마찬가지로 우리를 지원해 줍니다.”

2030년의 대학생이나 기업 학습자를 묘사해 달라는 요청에 데이브는 다시 한 번 공통된 주제를 언급했습니다. 바로 사람들을 기존 일상에서 끌어내지 않고, 그 일상 속에서 만나야 한다는 점입니다. 출처: 게티 이미지

판단력과 상상력은 여전히 필수적인 역량

기술 분야 외의 조직이 AI를 도입하는 데 있어, 데이브는 필요한 핵심 역량이 과거의 혁신 물결을 거치면서도 크게 변하지 않았다고 주장한다.

“결국 중요한 것은 개인의 판단력, 해당 분야의 전문성, 그리고 상상력의 질입니다,”라고 데이브는 말합니다. “해당 분야에 대한 이해가 깊을수록, 그 분야에서 더 창의적인 상상력을 발휘할 수 있습니다.

“여기에 공감과 협업이 더해지면, 바로 그것이 중요한 인간의 특성입니다. 어떤 기술적 물결이든, 이러한 역량을 갖추고 있다면 어떤 기술이든 최대한 활용할 수 있으며, AI도 예외는 아닙니다.”

주요 사실

• 피어슨은 데이브의 기술적 감독 하에 전 세계적으로 약 17,000명의 직원을 두고 있다

‘흐름 속의 학습’이 미래를 정의할 것입니다

2030년의 대학생이나 기업 학습자를 묘사해 달라는 요청에 데이브는 다시 한 번 공통된 주제를 언급합니다. 바로 사람들을 일상에서 끌어내지 않고, 그들이 이미 익숙한 일상 속에서 만나야 한다는 점입니다.

“실제로 효과가 있는 것은 사람들이 있는 그대로의 위치에서 그들을 만나고, 그들의 일상생활에 마이크로러닝 경험을 접목하는 것입니다. 이제 우리는 그들의 구체적인 맥락을 파악할 수 있기 때문이죠,”라고 데이브는 덧붙입니다.

“학습의 미래는 ‘흐름’ 속에 있습니다. 삶의 흐름, 업무의 흐름, 그리고 교육의 흐름 속에 말이죠.”

이러한 사고방식은 평가 분야로도 확장됩니다. 데이브는 오랫동안 이해도를 가늠하는 강력한 지표로 인정받아 온 구두 시험이, 교수의 강의 자료를 기반으로 한 AI 유도 상호작용을 통해 마침내 대규모로 실용화될 수 있을 것이라고 제안합니다.

“구두 시험이 특정 주제에 대한 학생의 이해도를 가늠하는 훌륭한 지표가 된다는 사실은 우리가 아주 오랫동안 알고 있었습니다,”라고 데이브는 말을 이어갑니다. “교수님 앞에 앉아 자신이 아는 내용을 정확히 표현해야 하는 학생은 비로소 학습의 깊이를 진정으로 보여줄 수 있습니다.”

기술 분야 외의 조직이 AI를 도입하는 데 있어, 데이브는 필요한 핵심 역량이 과거의 혁신 물결을 거치면서 크게 변하지 않았다고 주장한다. 출처: 게티

“CEO의 노트북 스페이스 바가 고장 났을 때 고쳐주는 것만큼이나, 주체성을 지닌 AI의 미래를 만들어가는 데에도 저는 똑같이 책임이 있습니다.” 데이브

트리트, 피어슨(Pearson) 최고기술책임자(CTO)

데이브는 업계가 지나치게 앞서나가고 있다고 생각하는 부분에 대해서도 똑같이 직설적이다. 그는 완전 자율 에이전트가 일자리를 대체할 것이라는 주장은 과장된 것이라고 설명하는 한편, 특정 AI 에이전트가 실제로 무엇을 할 수 있는지 평가하는 과정인 ‘에이전트 검증’을 더 세심한 주의를 기울여야 할 분야로 지목했다.

피어슨은 기계가 아닌 사람을 평가해 온 경험을 바탕으로, 이 분야에서 이미 작동하는 AI 에이전트 검증 프로토타입을 구축했다.

IBM 컨설팅과 공동으로 개발된 이 프로토타입은 피어슨이 수십 년간 축적해 온 인간 자격 인증 경험을 자율 기계에 적용한 것입니다. 이 시스템은 디지털 에이전트를 지속적으로 테스트하고 감사하여, 지정된 범위를 벗어나지 않고 기업 워크플로우를 안전하게 실행할 수 있음을 인증합니다.

소프트웨어 에이전트를 기술 자격증을 취득해야 하는 직원처럼 취급함으로써, 이 플랫폼은 기업들이 AI 인력을 관리하고 신뢰할 수 있는 표준화된 프레임워크를 제공합니다.

자신을 계속해서 움직이게 하는 원동력에 대해 되돌아보며, 데이브는 어떤 제품 로드맵보다도 더 개인적인 무언가로 이야기를 돌립니다.

“배우는 데는 큰 용기가 필요합니다,”라고 그는 말합니다. “사실 배움이란 원래 어려운 법입니다. 어렵지 않고 뇌가 실제로 작동하지 않는다면, 아무것도 배울 수 없습니다.”