Ringle 은 사람과 사람을 화상으로 연결하여 영어 교육을 제공하는 서비스였다.

그리고 작년부터 AI 기술을 1) 사람과의 1:1 수업 후 진단/추가교정 제공, 2) AI 튜터 제공 등 영역으로 넓혀나가고 있다.

그 관점에서, 기존 서비스에 AI 기술을 접목해 나가는 데 있어 몇 가지 시사점을 배우고 있다.

한 줄 요약은, "사람이 잘하는 것은 사람이. AI 가 잘하는 것은 AI가 담당하면 유저 효용 극대화가 발생한다"

1. 사람과 대화는 사람이 잘한다.

AI 시대에도 사람과 사람 간 1:1 영어는 유저 대상 영어 학습 효과 제고 관점에서 여전히 의미가 있다.

그 이유는, AI 튜터와 대화 시 발화량보다, 튜터와 수업 시 발화량/집중도가 더 높기 때문이다.

사람은 사람과 대화할 때 집중하고 예의를 지키고 긴장하며 이야기를 풀어나간다. 반면, 사람은 아직 AI 를 사람으로 생각하지는 않기 때문에, AI 와 대화 시에는 집중도/발화량 등이 감소한다. (AI 기술의 문제라기 보다는, 사람의 문제이다)

2. 객관성/연속성은 AI 가 사람 대비 뛰어나다.

단, 학습에 있어서 중요한 요소인 '객관성' 그리고 '연속성'은 AI 가 사람 대비 더 뛰어나다.

일례로, Ringle의 원어민 튜터들은 AI 튜터 대비 유저로부터 발화를 이끌어내는 역량은 탁월하지만, 해당 튜터들 마다 성향 차이/기준 차이/관점 차이가 존재하여, 유저의 전-후 수업 맥락을 파악하여 일관적인 교정/피드백을 제공해 주지는 못한다. 튜터마다 성향의 차이가 있어 수업을 이끌어나가는 방식의 차이가 존재하기도 하고, 관점의 차이가 있어 수업 후 유저가 부족했던 지점에 대한 feedback 의 내용이 일부 상이하기도 하다. 그리고 잘함/못함에 대한 기준 차이가 있어서, 유저가 받는 평점에 튜터마다 일부 차이점이 존재하기도 한다.

다만, AI 는 유저의 모든 수업 내용을 전수 모니터링 가능하고, 기 정의된 객관적 기준에 의해서 유저의 수업 내용/영어 실력에 대한 진단/평가가 가능하다. 그래서, 잘하고 못하고에 대한 정확한 측정, 틀린 내용에 대한 전수 점검/교정, 다른 유저들과의 객관적인 비교 등이 가능하다.

3. 기억에 남는 피드백은 사람 튜터가 준 comment 일 때가 많다.

그런데, AI 의 진단/평가가 객관적이고, 피드백 양 자체가 많다고 해도... 유저의 기억속에 남아있는 피드백은 AI 준 comment 보다는 사람 튜터가 준 comment 일 때가 많다.

실제로, Ringle 유저 분들께 문의한 결과, 튜터가 준 피드백과 AI가 제공한 피드백 중, 실제 기억에 남아있는 comment 는 튜터가 수업 시간에 해준 말이 압도적으로 높았다.

결국, 배움이라는 것은, 1) 내가 그 배움을 얻기까지 얼마나 많은 시간을 투자하고 집중했는지?, 2) 배움을 얻기까지의 Context 가 인상적이었는지?, 3) 내가 존중하는 대상으로 부터 받은 평가 내용인지? 등에 따라 그 정도와 깊이가 상이한데, 아무래도 사람은 사람이 주는 피드백에 더 반응하는 듯하다.

4. 비용 효율성은 AI 가 좋다

그렇다고, 내가 좋아하는 튜터와의 수업을 무한정 할 수는 없다. 비용의 압박과 튜터 시간의 한계가 존재하기 때문이다.

AI 는 사람 튜터와의 수업 후, '아.. 조금만 더 영어로 이야기 해보면 좋겠는데?'의 니드를 가진 유저에게는 괜찮은 대안이었다. 그리고 해당 AI 튜터가 내가 진행한 사람 튜터와의 수업에 대한 context 를 이해한 상황에서 해당 튜터와 유사한 방식으로 질문을 던진다면, 몰입도는 더 높아질 것이라 생각한다.

사람 튜터의 시간의 한계, 비용의 한계를 엄밀히 존재하는 상황에서 AI 는 꽤 괜찮은 대안이 될 수 있다.

결론적으로, AI 시대에 서비스가 AI 를 활용하는 가장 중요한 목적은, 유저의 서비스 이용 만족 극대화여야 한다고 생각한다. 그 관점에서. 기존 서비스에 AI 를 접목해 나가는 방향성 중 하나는, 사람이 잘하는 것은 사람이 집중 & AI 가 잘하는 것은 AI 가 대체해 나가는 것이 시너지 극대화 관점에서 좋다고 생각한다.

Ringle 이 교육 관점에서, 사람의 잘하는 것은 사람이, AI 가 잘하는 것은 AI 가 역할 분담 & 시너지를 만들어 내는 best practice 를 제시하는 회사가 될 수 있으면 좋겠다.