[211103] "콴다가 알아서 풀어주는데 숙제는 왜 해?"...매스프레소는 이 문제에 어떻게 접근할까

"콴다가 알아서 풀어주는데 숙제는 왜 해?"...매스프레소는 이 문제에 어떻게 접근할까 < 에듀 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)

"콴다가 알아서 풀어주는데 숙제는 왜 해?"...매스프레소는 이 문제에 어떻게 접근할까 - AI타임스

 

 

콴다, 학생 3명 중 2명이 사용하는 AI 기반 수학 앱
스마트폰으로 문제 촬영하면 5초 안에 문제풀이 제공
학교 숙제로 콴다로 대신하는 '악용 사례' 나타날 수 있어
매스프레소 관계자 "사용 분석 결과 토대로 방지책 마련 가능"

 

AI 기반 수학 앱인 '콴다'는 국내 초&middot;중&middot;고 학생 3명 중 2명이 이용할 정도로 인기가 높다. (사진=매스프레소 블로그, 셔터스톡 / 편접=김동원 기자)

매스프레소가 출시한 인공지능(AI) 기반 학습플랫폼 '콴다(QANDA)'. 사용자가 모르는 문제를 사진으로 찍어 올리면 AI가 3초 안에 문제풀이를 제시하는 이 앱은 국내 초·중·고 학생 3명 중 2명이 이용할 정도로 높은 사용자 수를 보유하고 있다. 

 

해외에서도 인기다. 현재 콴다는 해외 50여 개 국가에 서비스되고 있다. 일본, 베트남, 싱가포르, 인도네시아, 태국에서는 앱스토어 교육 부문 1위를 차지했다. 지난 9월 말 기준 전세계 월간활성이용자(MAU)는 1200만 명이었다. 누적 앱 다운로드 수는 4200만 건이었다.

 

콴다는 AI 기반 수학 교육 앱이다. 2015년 창업한 AI 스타트업 매스프레소가 제작했다. 원리는 간단하다. 사용자는 교과서나 문제집을 풀다가 모르는 문제가 있으면 콴다 앱을 통해 사진을 찍으면 된다. 앱은 이 문제를 자동으로 인식해 5초 안에 문제풀이를 제시한다. 사용자가 해당 문제풀이를 완벽히 이해하고 넘어갈 수 있도록 유사한 문제도 제공하고, 관련 강의와 개념서도 제공한다. 문제풀이를 봐도 이해가 안 되면 '콴다 선생님'에게 일대일로 질문도 할 수 있다.

 

콴다 실제 사용 영상. 콴다 앱으로 문제를 촬영하면 OCR로 해당 문제를 정확히 읽어 문제풀이를 5초 안에 제공해준다. (영상=김동원 기자)

 

매스프레소는 사용자가 찍은 문제를 정확히 인식하기 위해 광학문자인식(OCR) 기술과 문제를 풀어 텍스트로 추출하기 위한 자연어처리(NLP) 기술을 개발, 콴다에 접목했다. 회사가 개발한 OCR은 많은 사용자에게 친숙한 구글 등 기업이 출시한 앱과 달리 수식을 정확하게 읽어낼 수 있다. 분수, 제곱수 등 복잡한 수식까지 정확히 읽어 사용자에게 문제풀이를 제시한다.

 

매스프레소는 NLP 기술 역시 높은 수준의 기술력을 보유하고 있다. 콴다가 전 세계 50개국 이상에서 사용되는 만큼 회사는 7개 언어를 정확히 읽고, 설명하는 기술을 자체 개발했다.

 

 

 

그런데 여기서 궁금한 점이 생겼다. 숙제가 밀려있거나 하기 싫어하는 학생들은 직접 수학 문제를 풀지 않고, 콴다를 이용해 답과 풀이과정만 대충 적을 수 있겠단 생각이 들었다. 개인적으로 과거 학교나 학원 숙제를 풀이집만 보고 베꼈던 경력이 있는 터라 콴다의 서비스는 악용될 가능성이 충분히 있어 보였다.

 

그렇다면 콴다 공급사인 매스프레소는 이 문제에 대해 어떻게 접근할까? 지난달 매스프레소 개발자와 관계자를 만나 이야기를 나눈 결과 매스프레소는 해당 사안에 대해 충분히 가능성이 있는 일이라고 인정했다. 또 풀이과정을 악용하는 리스크를 방지할 수 있는 보호 대책도 있다고 설명했다.

 

매스프레소에서 근무하는 AI 개발자는 "콴다는 학생들의 공부를 도와주는 학습 도구"라며 "이 도구는 장기적으로 학습에 몰두하는 방향으로 제작되었기 때문에 부정적 효과보다 긍정적 효과가 더 크다"고 말했다. 이어 "사과를 깎으라고 만들어진 도구인 칼도 어떻게 사용하느냐에 따라 사람을 해치는 도구로 악용될 수 있다"며 "콴다 제작 취지와 방향성에 맞게 사용이 돼야 한다"고 말했다.

 

 

 

모범 답안에 가까운 대답이었지만, 확실한 대책으론 느껴지지 않았다. 앱을 개발하는 공급사에서 악용될 수 있는 장치 역시 준비하지 않았을까 하는 기대감이 있어서였다. 자동차 엔지니어는 더 빨리 갈 수 있는 자동차를 개발하는 만큼, 사고로부터 안전을 위해 첨단운전자보조시스템(ADAS), 에어백 등 안전장치 수준도 함께 높인다. 빨리 가는 도구를 만드는 기술자로서 해당 도구로 발생할 수 있는 사고 방지책도 함께 마련하는 것. 매스프레소 역시 많은 사용자가 이용하는 만큼 악용되는 사례에 대한 방지책도 마련했을 것이란 기대감이 들었다.

 

이 기대감은 다음 답변에서 채워졌다. 매스프레소 관계자는 "우리는 앱 서비스만 제공하는 것이 아니라 앱이 어떻게 활용되는지도 분석하고 있다"면서 "사용자가 사용하는 횟수, 페이퍼 등을 모두 보고 있다"고 말했다. 

 

이어 "숙제를 대신하는 등에 악용이 된다면 다음 문제로 넘어가는 속도가 상당히 빠르거나 5초마다 다른 문제를 검색한다든지 등의 행동분석으로 탐지된다"며 "지금까지 사용 패턴을 분석했을 때 이러한 어뷰징 리스크(Abusing Risk)는 크지 않았다"고 답했다.

 

쉽게 말해 매스프레소는 콴다 앱 사용자 패턴을 모두 분석하고 있고, 이 분석을 통해 풀이과정을 베끼기만 하는 경우를 찾아낼 수 있다는 것. 풀이과정을 베끼기만 하는 사용자는 많은 문제를 빠른 시간에 검색하는 패턴이 있는데 아직까지는 이런 경우가 많지 않다는 설명이다.

 

 

 

매스프레소 관계자는 "지금까지 학생이 숙제를 콴다로 대체하는 패턴 빈도는 높지 않아 이에 대한 방지책은 만들지 않았다"면서 "분석 결과 악용 사례가 많아질 경우 얼마든지 대비책을 마련할 수 있다"고 말했다.

 

 

 

실제로 콴다는 사용자 패턴을 분석해 다양한 결과를 내고 있다. 지난 8월 한상필 애리조나주립대 정보시스템학과 교수는 매스프레소가 주최한 'AI는 학력 저하 회복에 어떻게 기여했는가?'라는 주제로 열린 온라인 행사에서 콴다 사용 패턴을 분석해 AI 기반 학습 앱이 학습 손실에 기여하고 있다는 연구결과를 공개했다.

 

 

[관련기사] "코로나19로 인한 지역별 학습 불균형 방지, AI가 한몫했다"...한상필 애리조나주립대 교수 사례 연구결과

"코로나19로 인한 지역별 학습 불균형 방지, AI가 한몫했다"...한상필 애리조나주립대 교수 사례

 

한 교수 연구팀은 매스프레소와 협업해 2019년 2월부터 2020년 5월까지 국내 코로나19 집단 감염 여파를 지역별로 구분하고 이에 대한 지역별 학습 저하 사례를 조사했다. 해당 연구를 통해 한 교수는 2020년 2월, 3월, 4월에 대구·경북 지역에 집중됐던 코로나19 집단 감염이 학생들의 학업에 어떻게 영향을 주었는지 분석했다.

 

 

연구결과 집단 감염이 처음 시작된 6주간 대구·경북 지역 학생들은 타 지역 학생들과 비교해 학업이 떨어지는 모습을 보였지만, 6주 지난 이후부터 AI 앱을 사용하면서 뒤처졌던 학업을 따라가는 모습을 보였다.

 

 

한 교수는 "콴다는 모든 학생에게 공평하게 무료로 제공되는 앱이고, 어느 지역 학생들이 어떤 진도 문제를 이 앱을 통해 풀고 질문했는지 등을 알 수 있는 알고리즘이 있어 이번 연구에 유용했다"고 평가했다. 

 

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나 역시도 문제풀이 어플을 사용하려고 했던 경험이 있기 때문에.. 해당 기사를 매우 흥미롭게 읽었다. 한 5~10년 전쯤만 해도 그런 어플의 성능이 좋지 않았는데, 모델 성능을 이렇게까지 발전시킬 수 있었다는 점이 놀랍다.

 

문제풀이 어플을 개발함에 있어서 이런 어뷰징 유저에 대한 제재에 대해서 생각하는 것은 필수적이다. 나 역시 '구몬 답지'를 열심히 구글링하던 잼민이였기에.. 그러한 제재의 중요성을 잘 알고 있다. 그런데 이제까지 어떠한 제재도 없었다는 것이 더 놀랍다! 단순히 데이터 분석을 통해서 그런 케이스의 숫자가 적었기에 적극적으로 제지하지 않고 있다니.. 콴다 측의 답변이 조금 더 완벽해지기 위해서는 만약 어뷰징 케이스가 높아진다면 어떤 방법으로 이를 막을 것인지 간단하게 언급하는 것이 필요하다.

 

지금 당장 생각해보았을 때는, 어뷰징 행동 로그에 해당하는 사용자에 대해서 경고를 띄우고, 정해진 횟수를 넘겨서 경고를 받은 사용자를 영구정지하도록 하는 것이 가장 합리적인 방식인 것 같다. 

 

어뷰징에 대한 기업 내에서의 정의가 더 구체적이고 세분화되어 존재할 것이고, 이를 언론과의 인터뷰에서 공개적으로 언급하기는 어려울 것임은 대충 예상된다. 어뷰징 케이스 유형에 어떤 것이 있을지 궁금해진다. 유형별로 대응방안이 달라질 것이기 때문에!

 

아무튼 현재까지 콴다 측의 어뷰징에 대한 대처는 아쉽지만, 계속해서 데이터 분석을 진행하며 지속적으로 어뷰징 추이를 보고 있다고 하니, 앞으로는 학생들이 올바른 방향으로 학습을 지속할 수 있도록 서비스를 개선해 나가는 모습을 기대해 볼 수 있을 것이다.