라떼군 이야기
이열치열(Fighting Fire with Fire): Voice AI로 구현한 확장 가능한 구술 시험
학생들이 생성형 AI를 이용해 과제를 해결하는 문제에 맞서, 역으로 Voice AI 에이전트를 활용해 구술 시험을 자동화한 흥미로운 사례를 소개합니다. 저자는 ElevenLabs와 LLM을 결합하여 36명의 학생을 대상으로 1:1 심층 면접을 진행하고, 학생당 단돈 0.42달러의 비용으로 채점과 상세한 피드백까지 완료한 실험 과정을 공유합니다.
단순한 챗봇이 아니라 인증, 프로젝트 문맥 주입, 케이스 스터디로 이어지는 멀티 에이전트 워크플로우를 구축했다는 점이 기술적으로 매우 인상적입니다. 특히 Claude, Gemini, ChatGPT 세 모델이 서로의 채점 결과를 검토하고 합의에 도달하는 ‘Grading Council’ 아키텍처는 LLM의 평가 신뢰도를 높이는 실용적인 패턴을 보여줍니다.
이 글은 ‘과제형 평가는 죽었다’는 선언과 함께, AI 시대에 인간의 이해도를 어떻게 검증할 것인지에 대한 깊은 통찰과 시행착오를 담고 있습니다. 교육 평가뿐만 아니라 자동화된 인터뷰나 고객 응대 시스템을 고민하는 엔지니어에게 훌륭한 레퍼런스가 될 원문을 꼭 확인해보세요.