교실로 찾아온 AI (대구=연합뉴스) 윤관식 기자 = 10일 대구 달성군 가창면 용계초등학교에서 열린 인공지능디지털교과서(AIDT) 공개수업에서 초등생들이 AI 교과서로 공부하고 있다. 2025.4.10 psik@yna.co.kr (대구=연합뉴스) 서혜림 기자 = "I am thirsty(아이 엠 떨스티)" 유미(가명)가 고사리손으로 태블릿PC에 뜬 재생 버튼을 누른다. 문장을 듣고 그대로 발음하자 화면에 점수가 뜬다. '아이 엠'은 65점, '떨스티'는 100점. 유미는 '아이 엠'을 다시 발음하기로 한다.10일 인공지능(AI) 디지털교과서를 지난 3월부터 도입한 대구 달성군 용계초 4학년 영어 수업 교실을 찾았다.학생 20여명이 방금 선생님에게 배운 영어 발음을 AI교과서로 익히고 있었다.전에는 교사가 일일이 학생들의 발음이 맞는지 봐줘야 했다면 이제는 AI교과서가 발음을 음파별로 분석해 억양을 평가했다.3학년 수학 교실을 가보니 학생이 태블릿PC에서 쓴 답안을 한 번에 보여주는 대형 디스플레이 '학급 칠판'이 눈에 들어왔다.대형 화면에는 학생들이 태블릿에 쓴 메모가 한꺼번에 떠 있었다. 서책형 교과서도 여전히 존재했다. 몇몇 학생들은 책상 위에 있는 서책형 교과서에 연필로 메모하기도 했다. 같은 날 수성구 상동에 있는 덕화중에서도 1학년 영어·수학 시간에 AI교과서를 활용하고 있었다. 영어 선생님의 'Be 동사' 수업이 끝나자 AI교과서가 학생별 맞춤 학습을 각각 제공했다. AI교과서는 주로 개별 학습 진단, 공용 칠판 이용, 개인별 보충 문제 출제 등에 주로 쓰였다.교사들은 AI교과서를 수업 도구로 적절히 이용하면 장점이 많다고 입을 모았다.임선하 덕화중 수학 교사는 "수학은 학생별 수준 차이가 크게 나는 과목인데, AI가 학생 수준에 맞춰 자동으로 문제를 제공해줘 편리하다"고 말했다.그는 "AI교과서는 교사와 학생이 더 적극적으로 상호작용할 수 있는 도구"라며 "학생이 어려워하는 부분이 발견되면 교사가 직접 본격적인 설명을 해준다"고 설명했다. 최희정 용계초 영어 교사도 "영어는 어릴 때부터 발음을 교정해주면 더 좋다"며 "저 또한 원어민이 아니기 때문에 AI교과서를 사용하면서 챗GPT로 제작한 지브리 스타일 도널드 트럼프 미국 대통령과 화력발전소.[게티이미지뱅크] [헤럴드경제=김광우 기자] “일주일 만에 7억장 만들었다”세계적으로 인기를 끌고 있는 챗GPT ‘지브리’ 이미지 변환. 사진이 순식간에 그림으로 바뀌는 경험에, 출시 후 일주일간 1억명이 넘는 사람들이 챗GPT를 찾았다.하지만 기술의 발전에는 어두운 이면이 존재한다. 생성형 AI 이미지도 마찬가지. 바로 그림을 제작하는 데 막대한 전력이 쓰이고 있다는 점이다.전력 소비는 그 자체로 문제가 되지 않는다. 하지만 전력을 만들기 위해 대량의 탄소가 발생하고 있다는 것을 간과할 수는 없다.최근 일주일간 챗GPT AI 이미지를 제작하기 위해 배출된 탄소만 약 1831톤. 같은 기간 여의도 50배 면적의 숲에서 흡수하는 양에 맞먹는다. 9일 대전 카이스트(KAIST) 류근철 스포츠컴플렉스에서 헤럴드미디어그룹 주최로 열린 ‘이노베이트 코리아 2025’에서 발언하고 있는 지드래곤 KAIST 교수 겸 가수.[대전=임세준 기자]. 오른쪽은 해당 사진을 챗GPT로 변환한 모습.[챗GPT를 사용해 제작] 오픈AI는 지난달 25일 챗GPT에 새로운 이미지 생성 기능을 추가했다. 그중에서도 인기를 끈 건 ‘지브리 스타일’. 일본 유명 애니메이션 제작사 스튜디오 지브리가 제작하는 애니메이션의 화풍을 반영해 이미지를 제작해 주는 것이다.브래드 라이트캡 오픈AI 최고운영책임자(CCO)는 최근 SNS를 통해 이미지 생성 기능 업데이트 일주일 만에 약 1억3000만명의 이용자가 7억 개 이상의 이미지를 생성했다고 밝혔다. 각종 인물 사진을 지브리 스타일로 바꾸는 유행이 SNS를 타고 빠르게 번진 영향이다. 독자가 그린 그림(왼쪽)을 바탕으로 4컷 웹툰을 만들어달라고 챗GPT에 입력하자, 챗GPT가 제작한 웹툰. 이용자의 화풍을 그대로 구현해 제작한 것이 눈에 띈다. [독자 제공] 문제는 AI 이미지 제작 유행으로, 막대한 양의 전력 소모가 이뤄지고 있다는 것. 특히 이미지 생성의 경우 AI 채팅 등 기존 기능에 비해 전력 소모가 크다. 시각적 요소를 생성하는 데는 더 고도화된 딥러닝 알고리즘이 필요하기 때문이다.AI 오픈소스 플랫폼 ‘허깅페이스’와 카네기 멜런 대학 연구팀에 따르면 생성형 인공지능을 통해 이미지
