멕시코 최대 국립대 입시에서 AI 감독 원격 시험이 대규모 혼란을 불렀다.

현지 매체와 IT 전문지 보도에 따르면 멕시코 국립자치대학(UNAM)은 2026년 여름 치른 학부 입시시험을 사상 처음으로 전면 원격 방식으로 전환했다. 약 16만 명에 이르는 지원자가 5월 말부터 6월 초 사이 수 주에 걸쳐 온라인 시험을 치렀으며, 이 과정에서 ‘락다운 브라우저(lockdown browser)’와 웹캠 기반 AI 원격 감독 소프트웨어가 동원됐다. 그러나 성적 발표 이후 올해 결과가 과거 입시 결과와 전혀 다른 양상을 보이면서 시험 공정성과 채점 신뢰도에 중대한 문제가 발생했다는 지적이 나왔다.

UNAM이 실시하는 입시 필기시험은 총 120문항으로 구성돼 있으며, 통상 수험생 상위권의 점수 분포가 비교적 안정적으로 유지돼 온 것으로 알려졌다. 그러나 올해 원격 시험 결과에서 최고점 구간에 해당하는 응시자 비율이 예년과 크게 달라졌다. 2021년부터 2025년까지 5개년 평균으로 전체 응시자 가운데 100점 이상을 받은 비율은 약 3.5% 수준이었는데, 올해 원격 시험에서는 이 비율이 16.3%까지 치솟았다는 것이다. 대학 측과 외부 관측자들 모두 기존 통계와 맞지 않는 이 같은 급격한 변화에 주목하면서, 시험 시스템 전반에 심각한 오류가 있었던 것 아니냐는 의문이 제기됐다.

AI 감독·락다운 브라우저 첫 전면 도입

이번 시험에서 UNAM이 도입한 시스템은 수험생의 PC를 시험 환경에만 묶어 두는 락다운 브라우저와, 웹캠 및 마이크를 통해 부정행위를 감시하는 AI 감독 소프트웨어를 결합한 형태다. 락다운 브라우저는 시험 중 다른 웹사이트 검색이나 외부 프로그램 실행을 차단하는 기능을 제공했다. 동시에 AI 기반 감독 기능은 얼굴 인식, 시선 추적, 주변 환경 소음 분석 등을 수행하며, 의심스러운 행동을 자동으로 기록하는 방식으로 운용된 것으로 전해졌다. UNAM은 이런 시스템을 통해 대규모 응시자를 전국 각지에서 동시에 관리할 수 있을 것으로 기대한 것으로 알려졌다.

시험은 2026년 5월 말부터 6월 초까지 여러 회차로 나뉘어 진행됐다. 수험생들은 각자 집이나 지정된 장소에서 개인 컴퓨터를 이용해 접속했고, 시험 전 환경 점검을 거쳐 카메라와 마이크, 인터넷 연결 상태를 확인한 뒤 시험을 시작했다. 대학 측은 시스템 설계 당시부터 물리적 고사장 확보 문제와 비용, 인력 투입 부담을 줄이기 위한 대안으로 AI 감독 원격 시험을 선택했다고 설명한 것으로 보도됐다. 특히 코로나19 팬데믹 이후 축적된 원격 시험 경험을 바탕으로, 대규모 입시에 이를 본격 적용한 사례라는 점에서 관심을 모았다.

그러나 실제 운영 과정에서는 네트워크 연결 불안, 소프트웨어 호환성 문제, 카메라 인식 오류 등 다양한 기술적 문제가 발생했다는 수험생들의 증언이 현지 언론을 통해 잇따라 소개됐다. 일부 응시자는 시험 도중 시스템이 멈추거나 재접속이 필요해졌고, 또 다른 이들은 AI 감독 알고리즘이 정상적인 움직임을 부정행위로 오인해 경고 메시지를 띄우는 사례가 있었다고 전했다. 이 같은 사례가 채점과 결과 산출 과정에 어떤 영향을 미쳤는지는 아직 명확히 공개되지 않았지만, 최종 성적 분포가 과거와 현저히 달라지면서 기술적 결함과 운영 미숙 가능성이 의심받고 있다.

성적 분포 급변…5만8천명 재시험 통보

논란의 핵심은 성적 분포의 급격한 변화다. 기존 통계에서 상위권 수험생의 비율은 해마다 큰 변동 없이 유지돼 왔다는 점에서, 올해 상위 점수 비율의 폭증은 단순한 ‘우수 수험생 증가’로 설명하기 어렵다는 분석이 나온다. 대학 측이 공개한 수치에 따르면 100점 이상 고득점자를 기준으로 할 때, 불과 1년 사이에 3.5%에서 16.3%로 4배 이상 비율이 뛰어올랐다. 입시 관계자들은 시험 난이도 조정이나 출제 경향 변화가 있었다 하더라도 통상 이 정도 수준의 급변은 잘 발생하지 않는다고 지적했다.

이 같은 수치가 알려지면서 시험의 공정성과 결과의 신뢰성을 보장할 수 없다는 비판이 수험생과 학부모 사이에서 빠르게 확산됐다. 일부 응시자는 SNS와 언론 인터뷰를 통해 “성적표를 받아본 순간, 지난해 합격선과 비교했을 때 지나치게 높은 점수대가 쏟아졌다는 느낌을 받았다”라고 말하며 의문을 제기했다. 또 다른 수험생은 “시험 중 시스템 불안정으로 일부 문제를 제대로 풀지 못했는데도 예상보다 높은 점수가 나왔다”라고 증언했다. 이러한 체감과 통계의 괴리가 대학 당국의 점검 필요성을 더 키웠다는 분석이다.

결국 UNAM은 원격 시험 시스템과 채점 과정 전반을 재검토하는 절차에 착수한 것으로 알려졌다. 대학은 특히 상위 점수 구간 응시자들을 중심으로 재평가가 필요하다고 판단해, 약 16만 명의 응시자 가운데 5만8천 명에 대해 재시험을 실시하기로 결정한 것으로 전해졌다. 재시험 대상자는 주로 점수 분포 상 이상치에 해당하는 구간에 몰려 있는 것으로 추정되며, 구체적인 선별 기준과 일정은 수험생들에게 개별 통보되는 방식으로 안내되고 있는 것으로 알려졌다.

학생 반발·법적 분쟁 가능성도 제기

대규모 재시험 방침이 알려지자 수험생들 사이에서는 즉각적인 반발과 혼란이 일어났다. 올 한 해를 입시 준비에 쏟은 학생과 가족 입장에서는, 이미 치른 시험의 유효성이 뒤늦게 부정되는 셈이기 때문이다. 일부 수험생은 재시험에 응시하지 못하거나 성적이 달라질 경우 입학 기회가 사라질 수 있다며, 대학 측이 책임을 인정하고 명확한 기준과 보상 방안을 제시해야 한다고 요구하고 있다. 특히 지방이나 저소득층 수험생의 경우 추가 시험 준비와 응시에 따른 비용·시간 부담이 커 불만이 더 큰 것으로 전해졌다.

법률 전문가와 교육 단체는 이번 사안이 단순한 기술적 사고를 넘어, 고등교육 기관의 평가 책임과 수험생 권리 보호 문제를 둘러싼 법적 분쟁으로 이어질 수 있다고 보고 있다. 원격 시험을 설계·운영한 내부 부서와 외부 기술 공급업체 간 책임 소재, 시험 취소·재시험 결정의 적법성, 피해를 입었다고 주장하는 수험생들에 대한 구제 방식 등이 쟁점이 될 수 있다는 관측이다. 현지에서는 집단 소송 가능성까지 언급되며, UNAM이 향후 조사 결과와 후속 조치를 어떻게 공개할지가 주목되고 있다.

AI 기반 감독 시스템을 도입한 다른 교육기관들의 움직임도 예의주시된다. 일부 대학과 자격시험 기관들은 이미 팬데믹 기간부터 비슷한 형태의 원격 감독 솔루션을 사용해 왔지만, 이번처럼 상위권 성적 분포가 크게 뒤틀려 대규모 재시험에 이르는 사례는 드문 편이다. 따라서 이번 사건은 원격 시험 시스템의 설계와 검증 단계에서 어떤 기준을 마련해야 하는지, 시험 운영 중 발생하는 기술적 이상 징후를 어떻게 조기 감지하고 대응해야 하는지를 놓고 광범위한 논의를 촉발할 가능성이 크다는 평가가 나온다.

왜 중요한가

AI 감독 원격 시험은 비용 절감과 접근성 향상을 이유로 전 세계 대학과 자격기관이 빠르게 도입하는 분야다. 그러나 이번 UNAM 사례처럼 핵심 선발 시험에서 결과 신뢰성이 흔들릴 경우, AI 기술 전반에 대한 불신으로 확산될 수 있다. 교육계와 IT 업계는 입시처럼 민감한 영역에서 AI를 활용할 때 기술적 성능뿐 아니라 투명한 검증 절차와 책임 구조를 함께 설계해야 한다는 과제를 다시 확인하게 됐다. 국내에서도 대학 입시와 국가 자격시험의 온라인 전환 논의가 이어지고 있어, 해외 사례를 면밀히 검토한 보수적 접근이 필요하다는 지적이 힘을 얻을 전망이다.

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출처: Ars Technica AI · 이 기사는 이노 기자가 원문 보도를 참고해 재구성했습니다.