이 글은 AI가 학술 연구 및 학습 과정에 미치는 영향을 두 명의 박사 과정 학생(앨리스와 밥)의 비유를 통해 탐구합니다. 앨리스는 전통적인 방식으로 깊은 이해를 쌓은 반면, 밥은 AI 에이전트의 도움으로 동일한 결과물을 만들었지만 진정한 지식 습득 과정은 부족했습니다. 문제는 현대 학술 시스템이 정량적 결과물에만 집중하여, AI 활용을 통해 얻은 표면적 성과와 실제 깊은 이해 및 비판적 사고 능력 발달을 구별하지 못한다는 점을 지적합니다.

• 1AI를 활용한 '밥'과 전통적 학습 방식의 '앨리스'는 동일한 학술적 결과물을 도출하여, 현재의 평가 시스템으로는 둘의 차이를 구별하기 어렵다.
• 2학계의 정량적 평가 시스템(논문 수 등)은 본질적인 학습 과정과 깊은 이해보다 결과물 자체에만 집중하여 '진정한 과학자' 양성을 등한시한다.
• 3기관의 관점에서 학생은 논문을 통해 자금을 정당화하는 '생산 수단'으로 간주되며, 인재의 본질적 역량 개발은 부차적 문제로 치부된다.
• 4AI 의존은 단기적 성과 달성에는 효과적일 수 있으나, 장기적으로 독립적 사고와 문제 해결 능력 등 핵심 역량 개발을 저해할 수 있다.
• 5데이비드 호그의 주장처럼, 사람(학생)은 결과물의 '수단'이 아닌 '목표'가 되어야 하며, 학습 과정 자체의 가치를 인정하는 패러다임 전환이 필요하다.