3편 — AI는 선생이 아니라 도우미다

영어 일기에 AI를 붙이는 건 어렵지 않다. Gemini든 GPT든 부르고, "이 문장 자연스럽게 고쳐 줘"라고 시키면 끝이다. 그런데 정확히 그게 함정이다.

내가 쓴 문장 → AI가 매끈하게 다듬은 문장 → 받아쓰기처럼 덮어쓰기. 이 흐름은 학습이 아니라 대체다. 다음에도 같은 실수를 할 것이고, 다음에도 AI가 똑같이 고쳐 줄 것이다. 한 달이 지나도 내 영어는 그대로다.

Schmidt의 noticing hypothesis

응용언어학자 Richard Schmidt는 1990년에 Noticing Hypothesis를 정리했다. 새로운 언어 형태가 장기 기억에 들어가려면, 학습자가 그 형태를 "의식적으로 알아챘다" 는 인지적 사건이 있어야 한다는 가설이다. 자고 일어났더니 영어가 늘어 있는 일은 일어나지 않는다. "아, 이건 이렇게 말하는구나"라고 한 번 인지해야 다음에 쓸 때 그게 떠오른다.

이 가설을 일기 앱에 옮기면 다음과 같다: 교정된 결과만 보여주는 건 학습이 아니다. 어떤 부분이, 왜, 어떻게 바뀌었는지를 학습자가 짚을 수 있어야 한다.

학습 모드라는 작은 토글

Three Lines의 AI 첨삭 결과 화면에는 "학습 모드" 토글이 있다. 켜면 두 가지가 바뀐다:

1. 교정된 단어/구절에 색깔이 들어간다. 마우스를 올리면(또는 모바일에선 한 번 탭하면) 왜 그렇게 바꿨는지 한 줄로 설명이 뜬다.
2. 변경 사항이 아래에 카테고리별로 정리된다 — grammar, vocab, tone, idiom, spelling. 오늘 내가 어디서 자주 막혔는지 한눈에 보인다.

만들면서 가장 신경 쓴 부분은 설명의 분량이다. 길게 설명하면 안 읽는다. 짧게 한 줄, "'happy' 보다는 'glad'가 이 맥락에 더 자연스러워요" 같은 형식이어야 한다. 사용자가 다음 일기를 쓸 때 그 한 줄이 떠올라야 한다.

한국어 섞어 써도 괜찮다

또 하나 중요한 결정은 한국어 혼용을 허용한 것이다. 영어 학습 앱들은 보통 영어로만 쓰라고 강제한다. 그러면 사용자는 자기가 표현하고 싶은 말을 누락한 채 "I went to work today." 같은 안전한 문장만 반복하게 된다.

García와 Wei가 Translanguaging: Language, Bilingualism and Education(2014)에서 정리했듯, 학습자가 두 언어를 자유롭게 오가는 것은 인지적 손실이 아니라 자원이다. 한국어로 끄적인 문장이 있어야 AI도 그 문장이 영어로 어떻게 흘러가야 자연스러운지 추천할 수 있다.

그래서 Three Lines의 첨삭은 "이 부분, 한국어로 쓰셨는데 영어로는 이렇게 표현할 수 있어요" 같은 제안을 한다. 부족한 영어 어휘 때문에 일기를 못 쓰는 일이 없도록.

AI는 교사가 아니다

교사는 학습자를 평가하고 분류한다. 도우미는 학습자가 가는 방향을 따라가며 옆에서 거든다. 우리가 만들고 싶었던 건 후자였다.

매일 같은 시각에 일기를 쓰는 사람이 일주일에 두세 번 학원에 가는 사람보다 더 멀리 간다. 그리고 그 매일을 가능하게 하려면, AI는 절대 사람을 평가해선 안 된다. "이런 표현은 더 자연스러워요"는 괜찮다. "틀렸어요"는 안 된다.

다음 글에서는 글이 안 풀리는 날을 어떻게 사진으로 메우는지 이야기해 보겠다.

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다음 편: 4편 — 사진과 함께 남기는 하루.