AI가 수능을 본 날, 인간의 공부가 흔들리기 시작했다

AI가 수능을 본다는 건 어떤 의미일까

며칠 전 공개된 영상 하나가 꽤 큰 화제를 불러왔다.

‘AI 모델들이 2026학년도 수능을 풀었다’는 내용이었다.

단순히 모의고사 풀이가 아니라, 실제 수능 문제를 각 모델이 인간처럼 풀어보는 실험이었다.

이 실험의 핵심은 단순한 점수 경쟁이 아니다.

텍스트만 읽던 인공지능이 이제는 영상, 음성, 이미지까지 동시에 이해하기 시작했다는 점이 더 놀라웠다.

특히 이번에 등장한 구글의 제미나이 3.0은 시험지를 눈으로 ‘본다’는 개념에 가까웠다.

이걸 보며 ‘이제 진짜 공부의 정의가 바뀌는구나’ 하는 생각이 들었다.

 

막상 결과를 보니 놀랄 수밖에 없었다

테스트 결과는 예상보다 극적이었다.

국어, 수학, 영어의 주요 과목에서는 GPT-5.1과 제미나이 3.0이 나란히 만점을 기록했다.

이 정도면 서울대 의대를 노릴 수 있는 점수라는 말도 나왔다.

그런데 탐구 영역으로 넘어가면서부터 양상이 달라졌다.

이미지가 포함된 생명과학, 화학, 물리 영역에서는 모델 간 격차가 확연히 벌어졌다.

제미나이 3.0이 이미지 안의 구조나 도형 의미를 거의 정확하게 해석한 반면,

텍스트 중심으로 설계된 모델들은 일부 문제에서 방향을 잡지 못했다.

나도 영상을 보며 “이제 단순한 계산력이 아니라 시각적 이해력까지 경쟁하는 시대가 왔구나” 싶었다.

 

인간의 시선을 따라가던 그 장면

특히 인상적이었던 부분은 1인칭 시험 영상 테스트였다.

카메라가 실제 수험생의 시선처럼 움직이며 문제를 보여주자,

제미나이 3.0은 지문과 문제 영역을 구분해 인식하고 답을 도출했다.

그 장면에서 약간 소름이 돋았다.

AI가 지문을 ‘읽는 순서’까지 파악하고 있었다.

물론 영상이 길어질수록 정확도는 떨어졌다.

긴 지문이 이어지면 집중력이 흐트러지는 건 인간이나 AI나 마찬가지인 듯했다.

그날은 괜히 오래전 시험장 공기의 냄새가 떠올랐다.

 

기술이 너무 빨라질 때 생기는 묘한 감정

마지막 테스트는 OMR 카드였다.

제미나이는 문제를 푼 뒤 답을 실제 마킹 이미지로 그려내는 단계까지 갔다.

‘이제는 손으로 쓰지 않아도 되는 건가’ 싶을 정도였다.

하지만 여전히 완벽하진 않았다.

수험번호가 틀리거나, 답안을 랜덤하게 찍는 장면도 있었다.

이걸 보며 약간은 이상한 감정이 들었다.

AI가 사람을 대체한다는 두려움보다,

‘공부’라는 행위 자체가 어디까지 의미를 가질 수 있을까 하는 질문이었다.

나도 예전에 밤새 문제집을 붙잡고 있던 시절이 있었다.

그때와 비교하면 세상은 너무 빠르게 바뀌었다.

 

앞으로 시험이라는 개념은 어떻게 변할까

이 실험이 보여준 건 단순히 AI의 점수가 아니다.

이제 AI는 시험을 보는 행위 자체를 인간처럼 수행할 수 있다는 것이다.

텍스트를 읽고, 이미지를 보고, 오디오를 듣고, 심지어 마킹까지 하는 존재.

그게 가능하다면 ‘평가’라는 개념도 완전히 달라질 수 있다.

결국 이런 변화는 사람을 위협하기보다,

우리가 어떤 방식으로 사고하고 배우는지 다시 묻게 만든다.

아직은 완벽하지 않지만, 방향은 명확하다.

AI는 점점 더 사람처럼 보고, 듣고, 이해하게 될 것이다.

그 다음의 시대는… 어쩌면 우리가 그들에게 시험을 내야 하는 시대일지도 모른다.