AI가 자격시험을 대체할 수 있을까? – 자격평가의 미래와 인간 중심성에 대한 탐구

1. 자격시험의 본질과 AI 기술의 도달 지점

자격시험은 특정 직업이나 전문 분야에서 요구되는 최소한의 역량과 지식을 검증하는 제도적 장치다. 단순한 암기 능력을 넘어서, 실무적 사고력, 상황 판단력, 응용력 등을 종합적으로 평가하기 위해 설계되며, 인간이 일정 수준 이상의 능력을 갖추었는지를 공식적으로 입증하는 수단이다. 의사 국가고시, 변호사 시험, 회계사 시험, 공인중개사 시험 등이 이에 속하며, 사회는 이러한 평가 기준을 통해 공정성과 신뢰성을 담보하려 한다.

한편 AI 기술은 이제 단순한 계산 자동화를 넘어, 텍스트 이해, 논리적 추론, 자연어 응답, 심지어 사례 기반 분석 및 시뮬레이션 추론까지도 처리할 수 있는 수준에 이르렀다. 실제로 미국에서는 OpenAI의 GPT 기반 모델이 미국 변호사 시험(Bar Exam), 의사 시험(USMLE)에서 사람과 유사하거나 더 높은 점수를 기록하며 큰 화제가 되었다.
이러한 결과는 AI가 기존 자격시험의 출제 방식과 평가 체계를 이해하고 적절히 대응할 수 있는 수준에 도달했다는 것을 의미한다. 즉, ‘정답을 맞히는 능력’만으로 평가되는 시험이라면 AI는 이미 그 벽을 넘어섰다.

하지만 AI가 자격시험을 통과할 수 있다는 사실이 곧 ‘AI가 자격시험을 대체할 수 있다’는 것을 의미하진 않는다. AI가 시험 문제를 풀 수 있어도, 그것이 인간을 평가하고 판단하는 권한을 갖는 것과는 전혀 다른 문제이기 때문이다. AI는 정답을 맞출 수는 있지만, 그 과정에서의 윤리적 판단, 맥락 파악, 감정적 공감, 인간 중심의 책임 감수는 아직 인간의 영역으로 남아 있다. 따라서 이 글의 핵심 질문은 AI가 시험을 통과할 수 있는지가 아니라, 시험 자체를 AI가 ‘대신할 수 있는가’에 대한 근본적인 고민이다.

 

2. AI의 문제 해결 능력과 자격시험의 평가 구조

AI는 특정한 지식을 바탕으로 문제를 풀고 판단을 내리는 데 매우 뛰어난 성능을 보여주지만, 그 판단이 실제로 어떤 맥락에서, 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이해는 제한적이다. 예를 들어 변호사 시험 문제에서 AI는 정확한 판례를 인용하며 논리를 전개할 수 있지만, 실제 법정에서 의뢰인의 감정을 고려하거나, 상대방의 전략을 읽어내는 행위, 즉 상황적 맥락에 따라 유동적으로 대응하는 능력은 여전히 인간 고유의 능력이다.
AI가 문제를 ‘잘 푼다’는 것과 ‘문제를 살아 있는 현실 속에서 해결한다’는 것 사이에는 분명한 간극이 존재한다.

이 간극은 자격시험의 본질과도 연결된다. 자격시험이란 결국 단순히 문제를 맞히는 것이 아니라, 실무에 적용할 수 있는 판단력과 응용력을 검증하는 구조다. 특히 실무형 사례, 논술형 문제, 인터뷰형 평가 등은 표면적인 지식보다도 문제 해결 방식과 사고 흐름을 평가하는 데 더 큰 목적을 두고 있다. 이러한 구조에서는 AI가 우수한 응답을 생성할 수 있을지라도, 그 응답이 진짜 ‘해결력’을 갖고 있는지 판단하는 것은 여전히 인간의 몫이다.

게다가 현재의 자격시험 제도는 사회적 책임성과 직업 윤리를 내포한 인간 중심의 평가 기준을 지향하고 있다. 즉, 변호사 자격시험을 통과한 사람에게는 법적 책임이 주어지고, 의사 면허를 획득한 사람은 환자의 생명을 다루는 윤리적 책임을 진다. **AI가 그 자리를 대신할 수 있을까?**라는 질문에는 단순히 기술적 역량을 넘어 책임의 주체가 누구인가에 대한 명확한 윤리적 해석이 필요하다.
현 시점에서 AI는 어디까지나 도구이며, 시험을 대체하거나 결과를 판단할 자격은 없다.

3. AI가 자격시험을 보조하거나 변화시키는 방향

비록 AI가 자격시험 자체를 대체할 수는 없지만, 시험의 형식과 운영 방식에 영향을 주고 있다는 것은 명백한 사실이다. 특히 학습 분석, 피드백 제공, 개인화된 학습 설계 등에서는 AI가 기존의 일방향적인 시험 준비 방식을 혁신적으로 변화시키고 있다. 예를 들어 AI 기반 튜터링 시스템은 응시자의 약점을 실시간으로 파악하고, 유사 문제를 추천하며, 학습 진도를 개인화하여 효율성을 극대화시킨다. 이는 결국 ‘어떻게 공부할 것인가’를 AI가 가이드해주는 시대로 접어들었음을 의미한다.

또한 AI는 시험의 평가 방식 자체를 개선하는 역할도 할 수 있다. 기존에는 채점 기준이 모호하거나 편향적일 수 있었던 논술형, 면접형 시험에서 AI는 정량적 데이터를 기반으로 평가 기준을 보완하거나, 다수의 응답을 분석해 공정한 채점 기준을 설계할 수 있다. 더 나아가 일부 선진국에서는 AI를 활용한 자동 채점 시스템, 말하기·쓰기 평가 자동화, 시험 응시자 감정 상태 분석까지 실험적으로 도입되고 있으며, 이 과정에서 인간-기계 협업 기반의 새로운 평가 체계가 만들어지고 있다.

특히 전통적인 자격시험의 효율성과 공정성에 대한 비판이 높아지면서, AI 기반의 ‘능력 평가 플랫폼’이 부상하고 있다. 예를 들어 코딩 능력을 평가하는 HackerRank나, 영어 말하기 능력을 측정하는 Duolingo English Test처럼, AI가 실시간 피드백과 평가를 제공하는 시험 플랫폼들이 점차 신뢰를 얻고 있다. 이는 결국 AI가 시험의 운영, 출제, 채점, 관리 전반을 보조하거나 재구성할 수 있는 능력을 갖추고 있다는 것을 보여준다. 물론 여기서도 평가 결과에 대한 최종 판단과 책임은 인간 감독자가 가진다.

4. 자격시험의 미래와 인간 중심의 역할 정립

결국 자격시험의 미래는 ‘AI가 대체할 수 있는가’의 이분법적인 논의가 아니라, AI와 인간이 어떤 관계로 협력하며 평가 체계를 재설계해나갈 것인가에 대한 탐구로 나아가야 한다. AI는 일정한 조건과 논리를 바탕으로 문제를 해결하고 평가를 자동화할 수 있지만, 자격이라는 개념이 갖는 사회적 신뢰, 윤리적 책임, 맥락적 이해의 영역까지 완전하게 대체하긴 어렵다. 자격시험은 기술 이전에 ‘사람을 검증하는 시스템’이며, 이는 여전히 인간 중심의 운영을 필요로 한다.

앞으로 자격시험은 보다 혼합형(Hybrid) 구조로 진화할 가능성이 높다. AI는 반복적이고 정량적인 판단을 빠르고 공정하게 수행하며, 인간은 평가 기준 설정, 비정형 문제 해석, 윤리적 판단 등을 담당하는 방식이다. 특히 전문가 시스템, 챗GPT와 같은 생성형 AI가 발전함에 따라, 시험은 점점 ‘정답을 맞히는 시험’에서 ‘사고력을 보여주는 시험’으로 이동할 가능성이 크다. 이때 AI는 정답 생산의 도구가 아니라, 사고 도출의 촉진자로 기능하게 될 것이다.

또한 자격시험은 앞으로 ‘자격의 개념’ 자체도 재정립해야 할 시점이다. 과거에는 시험을 통과한 자만이 특정 직무를 수행할 수 있었다면, 이제는 능력 중심의 오픈형 자격 모델로 확장되고 있다. 포트폴리오, 실시간 프로젝트 리뷰, AI 기반 실무 시뮬레이션 등 다양한 방법으로 개인의 역량을 입증할 수 있는 시대가 열리고 있으며, 이 변화 속에서 AI는 객관적 데이터 기반의 보조 도구로 큰 역할을 할 수 있다.

결론적으로 AI는 자격시험을 ‘대체’하는 존재가 아니라, 더 정교하고, 더 공정하고, 더 의미 있는 시험을 만들기 위한 협력자가 될 수 있다. 자격의 기준은 결국 책임을 질 수 있는 인간에게 귀속되며, AI는 그 책임을 돕는 방향으로 기술을 발전시켜야 한다. 시험의 진화는 시작됐고, 이제 그 시험을 치르는 우리 모두가 ‘무엇을 평가할 것인가’라는 더 큰 질문에 답해야 할 시점에 와 있다.