인공지능(AI)은 교실에서 직장, 형성적 피드백에서 고위험 시험에 이르기까지 학습과 기술 측정 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 측정 과학과 평가의 관계가 시간이 지나면서 진화해왔듯이, 이제 AI와 인간 학습 간의 관계도 발전하고 있습니다. 하지만 AI 도입이 가속화됨에도 불구하고, ETS가 거의 80년간 다뤄온 가장 중요한 질문들은 여전히 유효하고 중요한 문제로 남아 있습니다:

• 모든 학습자가 공정하게 대우받을 수 있도록 어떻게 보장할 수 있을까요?
• 타당성과 신뢰성을 보장하는 기준과 관행은 무엇인가요?
• 지도자, 정책 입안자, 지역사회가 신뢰할 수 있는 독립적인 증거를 누가 제공할까요?

수십 년간 AI 기반 기능이 사용되어 왔지만, 지난 몇 년간 새로운 AI 기반 도구들이 교육 및 인력 평가 분야로 급증하고 있습니다. 교육자와 고용주 모두 효율성과 개인화를 약속하는 솔루션을 간절히 원하지만, 위험은 현실적입니다: 알고리즘의 편향, '블랙박스' 의사결정, 그리고 권한을 부여하기보다는 배제할 가능성. AI가 일상생활의 여러 측면에 영향을 미치고 있음을 깨닫고, AI는 단지 도구일 뿐이며, 그 통합은 윤리적이고 투명하며 인간 중심이어야 합니다.

하지만 대부분의 이해관계자들은 이러한 도구들을 책임감 있게 선택하고 실행하며 평가하는 방법에 대한 명확한 지침을 갖지 못하고 있습니다. 독립적이고 근거 기반의 기준에 대한 필요성은 그 어느 때보다 큽니다. 바로 그 점에서 우리가 개입해야 합니다.

센터 출범은 이러한 긴급성에 대한 직접적인 대응입니다. 센터의 사명은 대담합니다:

• 엄격한 연구를 수행하고, 실용적인 도구를 개발하며, 실행 가능한 글로벌 기준을 설정함으로써 인간 학습과 평가를 위한 AI의 책임 있는 활용을 진전시킵니다.
• 공정하고 신뢰할 수 있으며 포용적인 솔루션을 촉진하여 학습자, 교육자, 의사결정자가 교육과 업무를 더 생산적이고 정보에 기반하며 필요에 맞게 맞춤화할 수 있도록 힘을 실어줍니다.
• 연구 결과를 교육 및 노동력 리더, 정책 입안자, 자금 지원 기관 및 대중을 위한 실행 가능한 지침으로 전환합니다.

이것은 단순히 기술에 관한 문제가 아니라, 공정성, 타당성, 투명성을 모든 AI 기반 평가와 해결책의 핵심에 두는 공익 프레임워크를 구축하는 문제입니다.

센터를 차별화하는 점은 측정 과학에 기반을 두고 있다는 점입니다. 거의 80년 동안 ETS는 평가의 공정성, 타당성, 신뢰성에 대한 글로벌 기준을 세워왔습니다. AI가 판도를 재편함에 따라, ETS의 전문성은 새로운 도구들이 혁신적일 뿐만 아니라 신뢰할 수 있고 근거 기반이며 연구가 뒷받침되도록 보장합니다.

• 독립적인 평가와 맞춤형 감사 도구는 조직이 위험을 줄이고 공정성을 보장하는 데 도움을 줍니다.
• 표준화된 벤치마크와 근거 기반 지침은 연구를 확장 가능한 영향력으로 전환합니다.
• 임팩트 대시보드, 위험 및 공정성 보호 장치, 모범 사례는 모든 이해관계자에게 투명성과 책임성을 제공합니다.

센터의 출범은 단순한 이정표를 넘어 책임 있는 AI 평가를 위한 초당적 수호자 역할을 하겠다는 공개적 약속입니다. 부문 간 파트너를 소집하고, 공개 연구를 발표하며, 실질적인 자료를 제공함으로써 센터는 다음을 목표로 합니다:

• 교육 및 사회적 격차가 밀접하다
• 평생 학습과 인력 이동성 지원
• 모든 학습자의 성취가 가시적이고 가치 있게 여겨지며 기회로 가는 관문이 되도록 하세요

AI가 계속 진화함에 따라, AI 및 인간 학습 센터는 가장 중요한 것에 집중할 것입니다:

• 공정성과 포용성 — 어떤 학습자도 소외되지 않도록
• 투명성과 책임성 — 모든 결정이 명확하고 방어 가능하도록
• 지속적인 개선 — 혁신에 발맞추기 위한 기준과 관행

평가의 미래는 지금 쓰이고 있습니다. 학습 및 평가 책임 있는 AI 센터의 출범과 함께, ETS는 책임 있는 AI가 단순한 열망이 아니라 과학에 기반하고 증거에 의해 형성되며 공익을 위해 구축된 현실이 되도록 보장합니다.