위자료 [정동칼럼]AI 인재 양성, 발상의 전환이 필요할 때

위자료 [정동칼럼]AI 인재 양성, 발상의 전환이 필요할 때
위자료 “국가도 공부해야 하고, 국민도 공부해야 한다.” 이재명 대통령이 국민보고회에서 한 말이다. 대한민국이 학습의 시대로 진입하고 있는 모습을 잘 보여준다. 근대 산업화 과정이 에너지와 기계로 표현되는 ‘물리의 시대’에서 출발해 지식과 정보를 매개로 한 ‘디지털 시대’로 진화해왔다면, 이제 인터넷과 딥러닝, 그리고 생성형 인공지능(AI)을 통한 ‘학습의 시대’로 진입하고 있다. 칸아카데미의 창시자 살만 칸은 생성형 AI와의 협업 경험을 책으로 출판했는데, 거기에서 “교실의 전복”을 이야기한다. 학생은 인간·AI의 협업 구조를 통해 ‘함께’ 공부하며, 프로젝트를 통해 질문을 생성하는 학습에 참여한다. 학교에서 강의를 듣고 집에서 숙제를 하는 방식은 더 이상 의미가 없으며, 기억에 의존하던 전통적 강의와 평가 방식의 시대도 저물어야 한다고 말한다. 과연 그의 말대로 AI 학습은 전통적 교육체제 혁신의 마중물이 될 수 있을까? 며칠 전 교육부는 ‘AI 3대 강국’을 뒷받침하기 위한 ‘모두를 위한 AI 인재 양성 방안’을 발표했다. ‘초등부터 평생교육까지 전 생애에 걸친 AI 보편교육 강화’ 혹은 ‘모두를 위한 AI’라는 슬로건을 내걸고 총예산 1조4000억원을 책정했다. 여기에는 AI 산업 생태계의 전문가를 양성하는 내용도 있지만 그 외에 초중등, 고등, 평생에 걸친 전 국민에 대한 AI 교육을 보편화하겠다는 의지도 함께 담겨 있다. 물론 가장 시급한 것은 AI 산업 생태계를 만들기 위해 부족한 인력을 새로 양성하는 것이다. 이를 위해 대학마다 AI 전문가를 양성하고, 석박사 과정을 지원하며, 동시에 학석박 통합 패스트트랙을 두자는 생각에 적극 공감한다. 또한 대학이 기업과 함께 운영하는 ‘부트캠프’를 통해 취업 실무역량을 빠르게 끌어올리고 채용·인증 등과 연계하려는 계획도 긍정적이다. 하지만 여기에는 다시 고민해볼 지점들도 있다. 첫째, 이 계획에 연관된 교육부 관련 부서만 19개에 이를 정도로 교육부 전체를 포괄하는 전면적인 계획이지만, 온갖 정책들을 AI라는 한 바구니에 털어 넣은 듯한 모양새가 마치 백화점 전시장을 방불케 한다. 낱낱 정책의 물리적 결합 이상이 아니며 그 전체를 포괄하는 ‘모든 이를 위한 AI 교육’의 철학과 프레임이 잘 드러나지 않는다. 일부 정책들은 기존 디지털 교육 정책과의 차별성이 보이지 않아 자칫하면 같은 음식점에 간판만 바꿔 단 모습으로 비칠 수 있다. 둘째, 신규 노동시장 진입자 준비에 방점이 찍힌 반면, 기존 재직자 혹은 직종전환자에 대한 교육은 거의 비어 있다. AI 산업의 가장 큰 파급효과는 AI와 타 분야의 연결에서 나오며, 궁극적으로는 AI 연계를 통해 생산, 유통, 소비, 생활 등 전반적인 차원에서 학습과 변화를 지속적으로 유발하는 것이다. 이를 위해서는 현장의 4060세대 재직자들에 대한 교육이 동시에 이루어져야 하지만 평생학습 및 성인교육 영역에 책정된 예산은 미미하다. 그것조차 온라인, K-MOOC, AID(AI+디지털) 프로그램 등 기존 정책을 답습하는 데 그친다. AI는 개인 기술을 넘어 산업 생태계 전체의 변화를 요구한다. AI 활용을 잘하는 사람들이 새로 들어오더라도 기존 재직자들 사고방식에 변화가 없다면 기존 산업 문화는 그들의 혁신을 지체시킬 것이다. 셋째, AI 교육 정책을 기존 디지털 교육 정책의 연속선상에서 해석해서는 안 된다. 왜냐하면 AI 교육은 새롭게 배워야 할 지식 내용이 아니라 사고와 학습 방식의 전면적 변화를 의미하기 때문이다. AI 교육은 더 이상 인간의 두뇌와 기계적 연산의 종적 결합이 아니다. 오히려 인간과 기계가 공동으로 감각하고, 인지하며, 추론하고 문제를 분석하는 ‘공동 사유의 과정’으로 나아간다. 정답을 빨리 생산하기 위해서가 아니라 더 나은 질문을 공동 생산하고 공공성과 책임을 담보한 창의성 교육의 출발점으로 삼기 위한 것이다. 시험에서 AI를 베끼고 AI가 보고서를 대신 써주는 사태를 걱정하면서 생성형 AI를 활용할지 말지를 고민하기보다 오히려 거꾸로 그 활용에 걸림돌이 되는 교육 방식, 평가, 공간 구조 등을 ‘전복’할 과감함이 필요하다. 만약 AI를 통해 미래를 보려고 한다면, 현재의 토대를 스스로 해체할 각오가 되어 있어야 한다. 생성형 AI는 우리에게 익숙한 산업사회 방식의 프레임 위에서는 자라지 않는다. 이제 AI 교육이란 무엇이며, 이때 인간과 AI의 관계는 어떻게 설정될 수 있고, 또한 그렇게 전환된 인간·비인간 공동 사유 구조를 통해 형성되는 삶의 생태계는 어떤 모습인지에 관한 열린 사고와 토론이 필요하다. 집값이 계속 오를 것이란 과도한 기대가 있는 상황에서 기준금리를 내리면 성장 제고 효과는 떨어지고 집값만 오른다는 분석이 나왔다. 윤진운 한국은행 경제모형실 조사역과 이정혁 금융통화위원회실 조사역은 11일 이 같은 내용을 담은 보고서를 발표했다. 한은이 주택가격전망 소비자동향지수(CSI) 자료를 이용해 국내 주택시장 참가자들의 기대 형성 방식을 검증한 결과, 참가자들은 ‘합리적 기대’에서 벗어나 있는 것으로 분석됐다. 실제 주택가격이 상승 국면에서 하락 국면으로 바뀌는 시기에도 경제 주체들은 향후 집값이 계속 오를 것이란 기대를 상당 기간 유지한다는 것이다. 한은은 합리적 기대 가설이 주택가격 변동을 충분히 설명할 수 없다고 보고 ‘진단적 기대’를 반영한 새 모형을 구축해 기준금리 인하 효과를 분석했다. 진단적 기대는 경제 주체들이 주택가격 상승과 관련한 과거 또는 최근의 뉴스나 기억을 선택적으로 회상해 경제 여건 변화와 무관하게 미래에도 집값 상승세가 지속될 것으로 기대하는 현상을 뜻한다. 모형 분석 결과, 기준금리 인하 시 상승 기대가 과도하게 형성돼 집값 상승폭이 커지는 반면 성장 제고 효과는 축소됐다. 구체적으로 보면 진단적 기대를 가정할 경우 합리적 기대에 비해 기준금리 0.25%포인트 인하 뒤 8분기(2년)가 지난 시점에 집값은 약 56% 더 상승하고, 국내총생산(GDP)·투자·소비 등은 8~10% 정도 더 낮게 증가하는 것으로 산출됐다. 한은은 “진단적 기대의 부정적 영향을 완화하기 위해서는 경제 주체들이 과도한 가격 상승 기대를 갖지 않도록 주택시장 대책을 일관성 있게 추진해야 한다”고 밝혔다. 이어 “주택가격 상승세가 지속되는 상황에서 경기 부진에 대응한 통화정책 완화 시 거시건전성 정책이 강화돼야 한다”고 했다. ‘유동성을 늘려 부동산 시장에 불을 지피는 역할은 하지 않겠다’는 기조를 유지하고 있는 데다 최근 주택가격전망 CSI도 높은 수준인 만큼 한은이 오는 27일 금융통화위원회에서 기준금리를 연 2.50%로 동결할 것이라는 전망이 늘고 있다. 이번 금통위는 연내 기준금리를 정하는 마지막 회의다. 한은의 소비자동향조사 결과를 보면, 지난달 주택가격전망 CSI는 122로 전월보다 10포인트 상승했다. 2021년 10월(125) 이후 4년 만에 최고치이며 상승폭도 2022년 4월(10포인트) 이후 가장 컸다. 주택가격전망지수가 100보다 크면 1년 뒤 집값 상승을 예상한 가구가 감소를 예상한 가구보다 많다는 뜻이다. 지난달 주택가격전망 CSI는 10·15 부동산 대책 발표 이전 응답이 상당수 반영돼 있다는 점을 감안해도 높은 수준이다. 윤여삼 메리츠증권 연구원은 “10·15 부동산 규제 효과를 보면서 ‘그래도 한 차례는 기준금리를 인하하겠지’라는 시장의 기대는 모두 소멸한 단계”라고 말했다. 비아그라 효과 수원법률사무소 상간남소송 안산이혼변호사 안양대형로펌 수원이혼전문변호사 분트 수원성범죄전문변호사 남양주학교폭력변호사 구리학교폭력변호사 안양학교폭력변호사 수원강제추행변호사 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칸아카데미의 창시자 살만 칸은 생성형 AI와의 협업 경험을 책으로 출판했는데, 거기에서 “교실의 전복”을 이야기한다. 학생은 인간·AI의 협업 구조를 통해 ‘함께’ 공부하며, 프로젝트를 통해 질문을 생성하는 학습에 참여한다. 학교에서 강의를 듣고 집에서 숙제를 하는 방식은 더 이상 의미가 없으며, 기억에 의존하던 전통적 강의와 평가 방식의 시대도 저물어야 한다고 말한다. 과연 그의 말대로 AI 학습은 전통적 교육체제 혁신의 마중물이 될 수 있을까?
며칠 전 교육부는 ‘AI 3대 강국’을 뒷받침하기 위한 ‘모두를 위한 AI 인재 양성 방안’을 발표했다. ‘초등부터 평생교육까지 전 생애에 걸친 AI 보편교육 강화’ 혹은 ‘모두를 위한 AI’라는 슬로건을 내걸고 총예산 1조4000억원을 책정했다. 여기에는 AI 산업 생태계의 전문가를 양성하는 내용도 있지만 그 외에 초중등, 고등, 평생에 걸친 전 국민에 대한 AI 교육을 보편화하겠다는 의지도 함께 담겨 있다.
물론 가장 시급한 것은 AI 산업 생태계를 만들기 위해 부족한 인력을 새로 양성하는 것이다. 이를 위해 대학마다 AI 전문가를 양성하고, 석박사 과정을 지원하며, 동시에 학석박 통합 패스트트랙을 두자는 생각에 적극 공감한다. 또한 대학이 기업과 함께 운영하는 ‘부트캠프’를 통해 취업 실무역량을 빠르게 끌어올리고 채용·인증 등과 연계하려는 계획도 긍정적이다.
하지만 여기에는 다시 고민해볼 지점들도 있다. 첫째, 이 계획에 연관된 교육부 관련 부서만 19개에 이를 정도로 교육부 전체를 포괄하는 전면적인 계획이지만, 온갖 정책들을 AI라는 한 바구니에 털어 넣은 듯한 모양새가 마치 백화점 전시장을 방불케 한다. 낱낱 정책의 물리적 결합 이상이 아니며 그 전체를 포괄하는 ‘모든 이를 위한 AI 교육’의 철학과 프레임이 잘 드러나지 않는다. 일부 정책들은 기존 디지털 교육 정책과의 차별성이 보이지 않아 자칫하면 같은 음식점에 간판만 바꿔 단 모습으로 비칠 수 있다.
둘째, 신규 노동시장 진입자 준비에 방점이 찍힌 반면, 기존 재직자 혹은 직종전환자에 대한 교육은 거의 비어 있다. AI 산업의 가장 큰 파급효과는 AI와 타 분야의 연결에서 나오며, 궁극적으로는 AI 연계를 통해 생산, 유통, 소비, 생활 등 전반적인 차원에서 학습과 변화를 지속적으로 유발하는 것이다. 이를 위해서는 현장의 4060세대 재직자들에 대한 교육이 동시에 이루어져야 하지만 평생학습 및 성인교육 영역에 책정된 예산은 미미하다. 그것조차 온라인, K-MOOC, AID(AI+디지털) 프로그램 등 기존 정책을 답습하는 데 그친다. AI는 개인 기술을 넘어 산업 생태계 전체의 변화를 요구한다. AI 활용을 잘하는 사람들이 새로 들어오더라도 기존 재직자들 사고방식에 변화가 없다면 기존 산업 문화는 그들의 혁신을 지체시킬 것이다.
셋째, AI 교육 정책을 기존 디지털 교육 정책의 연속선상에서 해석해서는 안 된다. 왜냐하면 AI 교육은 새롭게 배워야 할 지식 내용이 아니라 사고와 학습 방식의 전면적 변화를 의미하기 때문이다. AI 교육은 더 이상 인간의 두뇌와 기계적 연산의 종적 결합이 아니다. 오히려 인간과 기계가 공동으로 감각하고, 인지하며, 추론하고 문제를 분석하는 ‘공동 사유의 과정’으로 나아간다. 정답을 빨리 생산하기 위해서가 아니라 더 나은 질문을 공동 생산하고 공공성과 책임을 담보한 창의성 교육의 출발점으로 삼기 위한 것이다. 시험에서 AI를 베끼고 AI가 보고서를 대신 써주는 사태를 걱정하면서 생성형 AI를 활용할지 말지를 고민하기보다 오히려 거꾸로 그 활용에 걸림돌이 되는 교육 방식, 평가, 공간 구조 등을 ‘전복’할 과감함이 필요하다.
만약 AI를 통해 미래를 보려고 한다면, 현재의 토대를 스스로 해체할 각오가 되어 있어야 한다. 생성형 AI는 우리에게 익숙한 산업사회 방식의 프레임 위에서는 자라지 않는다. 이제 AI 교육이란 무엇이며, 이때 인간과 AI의 관계는 어떻게 설정될 수 있고, 또한 그렇게 전환된 인간·비인간 공동 사유 구조를 통해 형성되는 삶의 생태계는 어떤 모습인지에 관한 열린 사고와 토론이 필요하다.
집값이 계속 오를 것이란 과도한 기대가 있는 상황에서 기준금리를 내리면 성장 제고 효과는 떨어지고 집값만 오른다는 분석이 나왔다.
윤진운 한국은행 경제모형실 조사역과 이정혁 금융통화위원회실 조사역은 11일 이 같은 내용을 담은 보고서를 발표했다.
한은이 주택가격전망 소비자동향지수(CSI) 자료를 이용해 국내 주택시장 참가자들의 기대 형성 방식을 검증한 결과, 참가자들은 ‘합리적 기대’에서 벗어나 있는 것으로 분석됐다. 실제 주택가격이 상승 국면에서 하락 국면으로 바뀌는 시기에도 경제 주체들은 향후 집값이 계속 오를 것이란 기대를 상당 기간 유지한다는 것이다.
한은은 합리적 기대 가설이 주택가격 변동을 충분히 설명할 수 없다고 보고 ‘진단적 기대’를 반영한 새 모형을 구축해 기준금리 인하 효과를 분석했다. 진단적 기대는 경제 주체들이 주택가격 상승과 관련한 과거 또는 최근의 뉴스나 기억을 선택적으로 회상해 경제 여건 변화와 무관하게 미래에도 집값 상승세가 지속될 것으로 기대하는 현상을 뜻한다.
모형 분석 결과, 기준금리 인하 시 상승 기대가 과도하게 형성돼 집값 상승폭이 커지는 반면 성장 제고 효과는 축소됐다. 구체적으로 보면 진단적 기대를 가정할 경우 합리적 기대에 비해 기준금리 0.25%포인트 인하 뒤 8분기(2년)가 지난 시점에 집값은 약 56% 더 상승하고, 국내총생산(GDP)·투자·소비 등은 8~10% 정도 더 낮게 증가하는 것으로 산출됐다.
한은은 “진단적 기대의 부정적 영향을 완화하기 위해서는 경제 주체들이 과도한 가격 상승 기대를 갖지 않도록 주택시장 대책을 일관성 있게 추진해야 한다”고 밝혔다. 이어 “주택가격 상승세가 지속되는 상황에서 경기 부진에 대응한 통화정책 완화 시 거시건전성 정책이 강화돼야 한다”고 했다.
‘유동성을 늘려 부동산 시장에 불을 지피는 역할은 하지 않겠다’는 기조를 유지하고 있는 데다 최근 주택가격전망 CSI도 높은 수준인 만큼 한은이 오는 27일 금융통화위원회에서 기준금리를 연 2.50%로 동결할 것이라는 전망이 늘고 있다. 이번 금통위는 연내 기준금리를 정하는 마지막 회의다.
한은의 소비자동향조사 결과를 보면, 지난달 주택가격전망 CSI는 122로 전월보다 10포인트 상승했다. 2021년 10월(125) 이후 4년 만에 최고치이며 상승폭도 2022년 4월(10포인트) 이후 가장 컸다. 주택가격전망지수가 100보다 크면 1년 뒤 집값 상승을 예상한 가구가 감소를 예상한 가구보다 많다는 뜻이다. 지난달 주택가격전망 CSI는 10·15 부동산 대책 발표 이전 응답이 상당수 반영돼 있다는 점을 감안해도 높은 수준이다.
윤여삼 메리츠증권 연구원은 “10·15 부동산 규제 효과를 보면서 ‘그래도 한 차례는 기준금리를 인하하겠지’라는 시장의 기대는 모두 소멸한 단계”라고 말했다.