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수능 시험장에 챗GPT 반입을 허용한다면?😮

커버스토리

수능 시험장에 챗GPT 반입을 허용한다면?😮

“숙제하는 데 챗GPT 써도 되죠?”불과 몇 년 전만 해도 상상도 하지 못한 질문입니다. 하지만 이제는 많은 학생이 생성형 인공지능(AI)을 공부에 활용합니다. 발표문 초안을 작성하고 수행평가 자료를 찾을 때, 영어 작문 교정이나 수학 개념 이해가 필요할 때, 심지어 코딩을 배울 때도 AI를 쓰는 일이 자연스러워졌습니다. AI는 학생들에게 인터넷 검색만큼 익숙한 학습 보조 도구가 됐고, 기술의 발전은 학습 풍경을 완전히 바꿔놓았습니다.하지만 시험장에 들어서면 상황은 완전히 달라집니다. 대학수학능력시험을 비롯해 전국연합학력평가, 학교 시험에서는 스마트폰과 스마트워치, 태블릿 PC 등 전자기기 사용이 엄격히 제한돼 AI를 전혀 사용할 수 없습니다. 학생들은 스스로 축적한 지식과 이해력, 사고력만으로 문제를 풀어야 합니다.이 때문에 교육 현장에서는 근본적 질문이 제기되고 있습니다. 스마트폰만 있으면 전 세계 지식에 접근할 수 있고, AI가 몇 초 만에 글의 초안을 작성해주는 시대에 모든 기술을 차단한 지필시험이 과연 여전히 유효한 평가 방식인지 묻는 목소리가 커지는 겁니다. AI를 쓰지 못하게 하는 지금의 시험이 타당한지, 세상은 이미 바뀌었는데도 이 같은 평가 방식을 유지하는 것이 시대착오적인 일은 아닌지에 대한 문제 제기입니다. 평소에 학생들이 배우는 방식과 평가받는 방식이 지나치게 다르다는 지적도 나오고 있습니다.논쟁은 뜨겁습니다. 한쪽에서는 시험장에서만큼은 AI를 배제해야 학생의 실력을 정확히 측정할 수 있다고 주장합니다. 다른 한편에서는 대학과 산업 현장 등에서 AI 활용이 빠르게 확산하는 상황에서 이를 금지하는 시험은 오히려 현실의 문제 해결 능력을 제대로 반영하지 못한다고 반박합니다. 생성형 AI가 일상이 된 시대, 학교가 평가해야 할 역량은 무엇이고 그 방식은 어떠해야 하는지 생글생글이 심도 있게 짚어봅니다.스스로 푸는 힘 vs 도구를 다루는 능력AI 시대 시험은 무엇을 평가해야 할까‘인공지능(AI) 금지’ 시험을 옹호하는 논리는 분명합니다. 시험의 본래 목적은 학생 스스로 문제를 이해하고 해결하는 능력을 평가하는 데 있습니다. AI를 허용하면 답을 만드는 과정에서 기계의 도움이 개입해 학생 개인의 역량을 정확히 가려내기 어려워진다는 주장입니다. AI 활용 능력의 격차도 문제로 꼽힙니다. 학생마다 AI 도구에 대한 접근성, 디지털 활용 능력, 관련 교육 경험이 다르기 때문입니다. 시험 성적이 학업 역량보다 AI 사용 환경이나 경제적 여건에 더 크게 좌우될 수 있다는 우려가 나옵니다. 이는 모든 학생이 같은 조건에서 경쟁해야 한다는 시험의 형평성과 공정성 원칙에 어긋나며, 새로운 교육 불평등으로 이어질 수 있다는 지적입니다.기초학력 약화에 대한 걱정도 있습니다. 계산기를 사용하기 전에 사칙연산을 익혀야 하듯, AI를 활용하기에 앞서 읽기와 쓰기, 논리적 추론, 기본 계산 능력 등을 충분히 갖춰야 한다는 것입니다. 기본기가 부족한 상태에서 AI에 지나치게 의존하면 학생들의 사고력과 문제 해결력이 약해질 수 있습니다. 또 교사가 채점하는 수행평가나 논술형 시험지가 학생 본인의 순수한 실력인지, AI의 도움을 어느 정도 받았는지 구별하는 것도 현실적으로 쉽지 않습니다.숙제는 AI로 … 시험장에선 금지반면 AI 사용을 막는 시험이 시대착오적이라는 주장도 만만치 않습니다. 요즘 대학이나 기업이 요구하는 역량은 단순 암기나 계산이 아니라 문제를 정의하고 도구를 잘 활용해 필요한 정보를 선별하고, 더 나은 결과를 만들어내는 능력으로 바뀌고 있다는 점이 근거입니다.AI는 이제 계산기나 검색엔진처럼 기본 도구로 자리 잡았습니다. 이런 상황에서 AI를 전면 금지하는 시험은 현실의 문제 해결 방식을 지나치게 단순화한다는 비판이 나옵니다. 시험만 유독 현실과 동떨어진 접근법 및 평가 방식을 유지한다는 겁니다.학교 교육의 목적이 미래 인재 양성이라는 점도 강조합니다. 우리 사회는 이미 AI와 함께 움직이기 시작했는데, 학교만 AI를 막아선다면 학생들은 정작 사회에 필요한 능력을 학교 밖에서 따로 익혀야 할 수 있습니다. AI 시대의 평가는 단순히 지식을 암기했는지를 확인하는 데서 벗어나, 필요한 정보를 찾아내고 조합해 활용하는 능력까지 평가해야 한다는 주장입니다.이에 따라 시험에서 AI 활용을 전면 금지할 것이 아니라 오히려 일정 범위 안에서 AI를 시험의 공식 도구로 수용해야 한다는 의견도 나옵니다. 원하는 결과물을 얻기 위해 AI에게 적절한 질문을 설계하는 능력인 ‘프롬프트 엔지니어링’, AI가 제시한 정보를 비판적으로 검토하고 활용하는 능력인 ‘AI 리터러시’ 등을 시험의 평가 요소로 삼아야 한다는 겁니다. 이제는 AI를 다루는 능력 역시 학생의 실력으로 인정해야 한다는 시각입니다.해외의 선택, 통제와 검증 사이해외 교육 현장은 이 딜레마를 어떻게 풀고 있을까요. 날카로운 철학 논술 문제로 유명한 프랑스의 대입 자격시험 바칼로레아는 여전히 서술형 평가의 비중을 높게 유지하고 있습니다. 프랑스 정부는 시험장에서 전자기기 사용을 제한하는 방식으로 AI를 활용한 부정행위 가능성에 대응하고 있습니다. 기술에 의존하지 않은 채 자신의 머리로 사유하고 논리를 전개하는 전통적인 논술시험이야말로 AI 시대에서도 공정한 평가 방식이라는 입장입니다.반면 미국 명문대들은 조금 더 입체적인 접근법을 시도하고 있습니다. AI의 교육적 활용은 장려하되, 평가는 훨씬 까다롭게 전환하는 추세입니다. 하버드대를 비롯한 미 주요 대학들은 AI 활용 가이드라인을 만들어 수업 및 과제에서 AI 사용 범위를 세분화하는 움직임을 보이고 있습니다. 일부 학과와 수업에서는 과제 제출 시 AI 활용 여부와 범위를 밝히도록 요구합니다. 전 세계 표준 교육과정인 국제 바칼로레아(IB) 역시 AI를 무조건 금지하기보다 활용 사실을 밝히고, 최종 결과물에 학생 자신의 분석과 판단이 드러나도록 하는 방향의 지침을 제시하고 있습니다.결국 미래 교육은 ‘AI 없는 시험’과 ‘AI 도움을 받는 시험’ 중 양자택일하는 방향으로 흘러가지 않을 가능성이 큽니다. AI를 학습 파트너로 인정하되, 시험에서는 학생이 스스로 생각하고 판단하는 능력을 여러 방식으로 검증하는 정교한 평가 체계가 필요합니다. 핵심은 AI 사용 여부가 아니라 기술을 바탕으로 얼마나 비판적으로 사고하고 책임 있게 판단할 수 있느냐일 겁니다. 이미 도래한 AI 시대에 학생의 진정한 역량을 어떻게 공정하고 정확하게 측정할 것인지 교육계가 고민해야 할 시점입니다.NIE 포인트1. 생성형 AI를 활용한 과제는 어디까지 허용해야 할까?2. AI 시대에도 암기 교육이 필요할까? 필요하다면 어떤 지식과 능력을 반드시 익혀야 할까?3. 여러분이 교사라면 ‘AI 허용 평가’와 ‘AI 금지 평가’를 어떻게 운영할 것인가?김정은 한국경제신문 기자

기업의 투자 결정, 정부가 가이드해야 하나

시사이슈 찬반토론

기업의 투자 결정, 정부가 가이드해야 하나

삼성전자와 SK하이닉스가 서남권 지역에 800조원을 투자해 반도체 생산공장을 새로 짓는 것을 포함해 총 4755조원 규모의 중장기 투자 계획을 발표했다. 지난달 29일 청와대에서 열린 ＇대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회＇에서 반도체, 피지컬 인공지능(AI), AI 데이터센터 분야 투자 계획을 공개한 것이다. 이에 대해 반도체 투자가 호남에 편중됐다는 지적과 함께 기업 투자에 정부가 과도하게 개입했다는 관치 논란이 일고 있다. 정부는 서남해안의 입지적 강점을 고려한 ＇기업의 자율적이고 합리적인 결단＇이라고 강조했다. 하지만 야당인 국민의힘은 정부가 지역 균형발전이라는 명분을 앞세워 사실상 기업의 투자 결정을 강요한 것이라고 비판했다. 정부가 기업의 투자와 관련해 가이드를 하는 것이 적절한지 찬반 의견을 알아본다.[찬성] 전략산업은 국가 총력전…정부 주도 산업정책 필요인공지능(AI) 시대를 맞아 글로벌 AI·반도체 패권 경쟁이 국가 간 총력전 양상으로 전개되고 있다. 미국은 반도체과학법을 통해 자국 기업뿐 아니라 삼성전자와 TSMC에까지 보조금을 지원하며 자국 내 반도체 생산시설 투자를 유도하고 있다. 반도체가 국가경쟁력과 안보의 핵심 요소가 된 만큼 반도체 공급망을 강화하기 위해서다. 일본은 정부 주도로 라피더스라는 반도체 파운드리 업체를 설립해 수조 엔을 쏟아붓고 있다. 중국은 반도체 육성펀드인 국가반도체대기금을 조성해 첨단 공정 투자를 국가 전략 차원에서 설계하고 있다. 국가가 전략산업의 인프라를 설계하고 속도를 조율하는 것은 반도체 패권 경쟁의 핵심 흐름이 되고 있다.이런 상황에서 기업의 자율적 투자 결정에만 맡겨둬야 한다거나 관치라고 비판하는 것은 21세기 반도체 산업의 본질을 놓치고 있는 것이다. ‘정부는 손을 떼고 기업 자율에 맡기라’는 주장은 순진하다 못해 위험하기까지 하다. 정부의 정교한 가이드라인과 개입은 기업의 자유를 제한하는 것이 아니라 국가의 장기 성장동력을 확보하기 위한 필수적 조치가 될 수 있다. 1970년대 중화학공업 육성 정책 역시 정부의 강력한 가이드가 한강의 기적을 견인한 성공적 선례라고 할 수 있다.반도체 공장 하나를 짓기 위해서는 기업의 자본만으로 해결되지 않는 문제들이 있다. 대규모 전력과 용수, 배후 주거·교육·의료 인프라 등은 정부의 지원 없이는 해결할 수 없는 영역이다. 기업 투자가 잘 이뤄지도록 병목을 뚫어주는 것도 정부의 중요한 역할이다. 이런 조정 기능마저 부정한다면 국가는 전략산업 앞에서 아무 역할도 할 수 없다는 뜻이 된다.한국 경제는 글로벌 경제질서의 급격한 재편 속 불확실성에 직면해 있다. 미국 중국 일본 등이 국가 차원의 전폭적 지원을 앞세워 생산 시설과 연구개발 투자에 속도를 내고 있는데 홀로 시장 원리만을 앞세워 정부 역할을 축소한다면 산업 경쟁에서 뒤처지고 말 것이다.[반대] 투자는 기업의 자율 판단 영역…정부는 지원자 역할 머물러야기업의 투자는 본질적으로 비용과 수익, 그리고 리스크에 대한 냉정한 계산을 바탕으로 이뤄져야 한다. 정치 논리나 관료 판단이 아닌 시장 논리에 따라야 효율적 투자가 가능하다. 그리고 투자 결정의 주체는 기업이어야 한다. 정부의 역할은 투자가 원활히 이뤄지도록 돕는 지원자에 머물러야 한다.기업가는 생생한 현장에서 기회를 포착하고 혁신을 이끌어내는 핵심 주체다. 정부가 기업보다 글로벌 트렌드와 기술적 유망성을 더 잘 파악하고 있다고 보기 어렵다. 기업보다 앞서 시장을 예측하고 방향을 제시하는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 정부가 가이드라인을 통해 기업의 투자 결정에 개입하는 설계자 역할을 자처할 경우 시장을 왜곡하고 자원의 비효율적 배분을 유발하는 ‘정부 실패’로 귀결될 우려가 있다.특히 정부의 인위적인 투자 유도는 시장의 자율 조절 기능을 방해하고 특정 산업으로의 편중을 초래할 수 있다. 중국의 태양광 및 전기차 과잉 생산이 대표적 사례다. 중국 정부는 보조금을 지원하며 민간 자본을 해당 분야로 무리하게 유도했다. 그 결과 양적 성장은 이뤘지만 시장 수요를 초과하는 중복·과잉 투자가 발생해 결국 수많은 한계 기업의 부도로 이어졌다.정부가 투자 지역과 규모, 시점까지 사실상 조율하는 방식이 관행으로 굳어질까 우려스럽다. 차기 정부에서 다른 지역, 다른 산업을 대상으로 이 같은 논리가 반복되지 않으리라는 보장이 없다. 이는 한국 기업의 의사결정 구조에 대한 국내외 투자자들의 신뢰를 흔들리게 만들 수 있다.정부의 역할은 특정 투자 방향을 지시하는 것이 아니라 용수·전력망 등 인프라를 구축하고 규제 완화 등 제도적 뒷받침을 해주는 데 그쳐야 한다. 구체적인 투자 결정은 시장 수요와 자체 타당성 분석을 바탕으로 기업이 자율적으로 결정해야 한다.√ 생각하기 - '개입이냐 아니냐' 이분법 넘어 협력 패러다임 필요AI·반도체 패권 경쟁이 국가총력전으로 치달으면서, 정부와 기업의 ‘원팀’ 협력은 선택이 아닌 필수가 됐다. ‘정부가 가이드해야 하는가, 말아야 하는가’라는 이분법적 논리를 넘어설 것을 요구하고 있다. 그보다는 어떤 방식으로, 어느 수준까지 협력적 거버넌스를 구축할 것인가를 고민할 필요가 있다.과거에는 정부가 직접 지정하고 육성했다면, 이제는 위험 분산을 위한 ‘플랫폼형 지원’이 필요하다. 투자 위험이 큰 첨단 산업의 경우 민간 기업의 역량만으로는 한계가 있다. 정부가 마중물 역할을 하는 기초 자본을 투입하고 제도적 불확실성을 제거해 주는 공동 투자자 역할을 할 필요가 있다. 다만 역할은 분명히 구분돼야 한다. 정부는 방향을 제시하고, 세부적인 결정은 기업이 내려야 한다는 것이다.양준영 논설위원

사탐 한 과목 이상 응시자 역대 최고…6월 모평 분석

대입 전략

사탐 한 과목 이상 응시자 역대 최고…6월 모평 분석

올해 고3과 재수생이 처음으로 함께 본 시험인 6월 모의고사 채점 결과가 공개됐다. 가장 관심을 끄는 부분은 ‘사탐런’이다. 지난해 나타나기 시작한 사탐런 현상이 어떤 흐름을 보이고 있으며, 올해 수능에는 어떤 변수로 작용할지 분석해본다.심화하는 사탐런현행 통합수능 체제에서 사탐런 현상은 2025학년도 수능부터 감지되기 시작했다. 수능에서 사탐 한 과목 이상 접수 비율은 2022학년도 52.3%, 2023학년도 51.4%, 2024학년도 50.3%로 비슷하게 이어지다가 2025학년도에 61.0%로 크게 증가했다. 2026학년도는 77.1%로 급등했다. 6월 모의평가에서 비슷한 흐름이 나타난다. 사탐 한 과목 이상 응시 학생은 2022학년도 54.3%, 2023학년도 52.9%, 2024학년도 51.5%, 2025학년도 59.2%, 2026학년도 75.4%로 2026학년도에 크게 증가했다. 2027학년도인 이번 6월 모평에서는 무려 86.3%로 높아졌다.이와 반대로 과탐만 응시한 학생의 비율은 계속 감소해왔다. 통합수능 이래로 수능 과탐 응시자 비율을 살펴보면 2022학년도 47.7%, 2023학년도 48.6%, 2024학년도 49.7%로 이때까지는 대부분 이과 과목인 과탐을 선택했다. 그러나 2025학년도에 39.0%로 큰 폭으로 떨어지더니 2026학년도엔 22.9%를 기록했다. 6월 모의평가에서도 비슷한 감소세가 보인다. 통합수능 도입 이후 2022학년도 45.7%, 2023학년도 47.1%, 2024학년도 48.5%, 2025학년도 40.8%, 2026학년도 24.6%로 크게 감소했다. 급기야 금년도 6월 모의평가에서는 과탐 응시자가 13.7%로, 전년 대비 4만6533명(45.6%) 감소한 것으로 나타났다. 지난해 대비 반토막 난 것이다.이에 따라 과탐을 본 학생 중 2등급 이내 인원이 지난해와 비교해 크게 줄었다. 작년 6월 모의고사에서는 과탐 2등급 이내 인원이 3만4164명이었으나, 올해는 2만2475명으로 1만1689명(34.2%) 감소했다. 수능은 성적순 상위 4%는 1등급, 11% 이내는 2등급을 받는 구조다. 과탐 응시자가 줄어들면서 자연스레 2등급 이내에 들어오는 인원도 감소한 것이다. 반대로 6월 모의평가 사탐 2등급 이내 인원은 지난해 6만8363명에서 금년도 7만3745명으로 5382명(7.9%) 증가했다.탐구 과목별 응시자 변화과탐 과목별 응시자 수는 작년 6월 모의고사와 비교해 생명과학I은 3만6499명(39.6%), 지구과학I 3만1475명(33.8%), 물리학I 1만3084명(33.6%), 화학I은 5717명(27.0%)씩 각각 감소했다. 과탐I 과목 전체로 8만6775명(35.4%)이 줄었다. 과탐II 과목에서는 화학II가 전년 6월 대비 1937명(32.0%), 생명과학II 2383명(24.7%), 지구과학II 849명(14.5%), 물리학II 841명(13.8%)씩 감소했다. 과탐II 과목 전체로 보면 6010명(21.7%)이 전년 6월 모의평가 대비 감소한 것으로 나타났다. 반면 사회탐구 과목에서는 사회문화가 지난해 6월 대비 3만1594명(16.2%), 생활과윤리는 2만7783명(16.9%), 윤리와사상은 8246명(19.7%)씩 전년 대비 각각 증가했다.과목 선택 기회비용 등 따져야사탐런은 탐구 과목 간 유불리를 심화할 수 있다. 사탐런 현상 심화로 과탐 응시생 수가 크게 줄면서 과탐에서 2등급 이내 상위 등급 인원은 큰 폭으로 줄어들고, 과탐 응시생은 본인의 실력과 무관하게 불이익을 감수해야 하는 구조다. 더군다나 2027학년도 입시가 현행 통합수능 마지막 해라는 점을 감안하면 수험생의 불안감은 더 커질 수밖에 없다. 이에 따라 금년도 대입에서도 상당히 큰 혼란이 있을 것으로 보인다.올해 수능 원서 접수는 8월 24일부터 9월 4일까지 진행된다. 따라서 금년도 수험생의 과목별 응시 인원 통계를 확인할 수 있는 자료는 6월 모의평가가 마지막이다. 과목 전환을 고려하는 수험생은 현재 과목에서의 점수 상승 가능성, 과목 전환에 따른 학습 부담 등 기회비용을 잘 판단하고 결정해야 한다. 과목 전환에 따른 유불리를 예측해볼 수 있는 통계적 근거 등이 현재로선 없다는 점도 유의해야 한다.지금으로서는 향후 모의고사인 9월 모평에 초점을 맞춰 수능 전 범위 완전 학습을 철저하게 하는 것이 가장 중요하다. 7월 내에 수시 최종 지원 대학까지 빠르게 결정하고, 이후에는 수능 준비에 최선을 다하는 것이 바람직해 보인다.

AI, '디지털 조력자'인가, '일자리 파괴자'인가?

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AI, '디지털 조력자'인가, '일자리 파괴자'인가?

인공지능(AI) 기술의 발전 속도가 상상을 초월합니다. 조금은 어눌하던 AI의 답변과 글이 이젠 웬만한 전문가 뺨칠 정도입니다. 회계 서비스 시장에선 “기업의 재무제표를 분석한 뒤 사람이 일일이 기입하는 작업은 AI가 완전히 대체할 수 있을 것”이란 전망이 많았습니다. 그런데 이 수준을 넘어 자료의 문맥상 논리까지 파고들고 정리해내는 능력을 보여주고 있습니다.요즘 로펌의 신입 변호사 수요가 많이 줄고 있다고 합니다. 판례 분석, 법률 조항 검색 같은 업무를 주로 신입 변호사에게 맡겼는데, 굳이 그럴 필요 없이 AI로 해결할 수 있기 때문입니다. 신입을 뽑아 차근차근 가르쳐가며 전문 인력을 양성하던 시스템이 AI로 인해 흔들리고 있는 겁니다.국내 고용 통계에 따르면 지난 5월 상용직 근로자 수는 총 1674만 명으로 1년 전보다 7000명 감소했습니다. 이런 일이 26년 만에 처음이라고 합니다. 30대 상용직 근로자 중 전문·과학·기술 서비스 업종에서만 7만6000명이 줄어든 게 가장 큰 원인이었습니다. 이 가운데 다수가 연구개발·건축·엔지니어링·법무·회계 서비스 등 고숙련 전문직에서 발생했습니다. 혹시 AI 영향 때문은 아닐까요?이런 현상을 놓고 ‘화이트칼라 전문직 노동의 종말’, ‘화이트칼라 대학살’이란 자극적 표현도 나옵니다. 과연 그렇게 봐야 할지 아직은 헷갈립니다. 미국 스탠퍼드대 연구팀은 챗GPT 출시 이후 전체 고용률 자체엔 뚜렷한 변화가 없었지만, AI 노출도가 높은 직군에서 초년차 근로자의 고용이 16% 줄었다고 발표했습니다. 적어도 전 직종의 붕괴는 아니라는 얘기입니다. 분명한 것은 “AI는 내 동료”라는 인식이 퍼지고 있다는 점입니다. AI가 사람과 함께 출근하고 어떤 경우엔 사람 대신 출근하는 시대가 얼마 안 있어 펼쳐질 것 같습니다. 이는 생글생글에서 몇 번 다룬 주제인데요, 변화 속도가 너무나 빨라 한 번 더 살펴보고자 합니다. "AI라는 망치, 제대로 때릴 줄 아는 능력이 중요" 분야의 본질을 아는 숙련자 될 때 생존할 수 있죠 인공지능(AI)이 ‘직장 동료’가 되고 있는 곳은 회계사와 변호사 업계뿐이 아닙니다. 뉴스 앵커와 기자가 활동하는 언론계, 가수가 일하는 녹음실, 학교 현장 등에도 AI가 침투했습니다. 부산 지역방송인 KNN은 지난해 6월부터 메인 뉴스 ‘뉴스 아이’의 마지막 부분을 AI 앵커가 전담하도록 했습니다. 한 종합편성채널은 간판 앵커의 영상 10시간을 AI에 학습시켜 ‘AI 앵커’를 만들었습니다. AI 앵커는 저녁 메인 뉴스의 헤드라인을 정리해 전하는 코너를 맡고 있습니다. 미국 폭스의 지역 계열회사는 AI 가상 특파원 리바 휴스턴을 통해 매주 뉴스 하이라이트를 제공합니다. 심층 취재나 직접 인터뷰, 현장의 판단이 중요한 보도는 여전히 ‘사람 기자’의 몫이지만, 속보성 기사와 정형화된 짧은 리포트는 AI에게 바통이 넘겨지고 있습니다.음악시장에선 AI의 상업적 성과가 숫자로 입증되고 있습니다. 음원 스트리밍 플랫폼 디저에 따르면 전 세계 플랫폼에는 하루 평균 5만 곡의 AI 생성 음악이 업로드됩니다. 이는 하루 신규 업로드 트랙의 34%에 달합니다. 품질도 크게 뒤지지 않습니다. 8개국 9000명을 대상으로 한 디저의 블라인드 테스트에선 응답자의 97%가 인간이 만든 음악과 AI 생성 음악을 구분하지 못했습니다. 국내에서도 일반인이 AI로 작곡한 곡을 동호인 등과 공유하며 즐기는 사례가 크게 늘고 있습니다. 빌보드는 이에 대해 “더 이상 실험적 장르가 아닌, 흐름의 가속화”라고 평가했어요.“AI는 조력자”…재편되는 일자리직업별로 AI를 활용하는 사례를 보면 일자리가 소멸한다기보다 재편되는 쪽에 가깝습니다. 교사를 돕는 AI가 대표적입니다. 경기도교육청의 AI 학습 플랫폼 ‘하이 러닝’의 AI는 학생별 학습 데이터를 진단해 기초학력 부진 학생에게 맞춤형 보충 콘텐츠와 챗봇 기반 학습 가이드를 제공합니다. 사람 교사는 학생의 상황을 이해한 다음, 동기를 부여하는 역할을 하지요. ‘AI는 거들 뿐, 교육은 교사가 한다’는 원칙이 작용한 결과인데요, 사람과 AI 간에 적절한 역할 분담이 이뤄지고 있습니다.세계경제포럼(WEF)은 ‘미래 일자리 보고서 2025’에서 전 세계 일자리의 22%가 5년 안에 새로 창출되거나 소멸할 것이라고 전망했습니다. 가장 빠르게 줄어드는 직군은 데이터 입력원, 비서직, 계산원처럼 반복적인 사무직입니다. 반면 빠르게 늘어나는 직군은 AI 전문가, 재생에너지 엔지니어, 돌봄·교육 관련 직무입니다. 이런 AI가 과연 ‘일자리 파괴자’인지, ‘사람의 최대 조력자’인지 따져볼 일입니다.‘경력 사다리’ 유지도 중요그렇다면 사람 노동자는 어떤 경쟁력을 갖춰야 일자리를 지킬 수 있을까요? 한때 AI 엔지니어는 살아남을 것이란 전망에 프롬프트 엔지니어가 각광받기도 했습니다. 기업이 AI 모델로부터 원하는 결과를 끌어낼 수 있도록 정교한 질문(프롬프트)을 설계하고 최적화하는 일을 맡는 전문가입니다. 그런데 거대언어모델(LLM)이 점점 더 대화를 잘 이해하고 맥락을 잘 읽게 되면서 완벽한 질문을 던지는 기술은 전문가만이 아닌, 모든 사용자가 갖춰야 할 기본 소양이 됐습니다.미국 하버드대 경영대학원과 보스턴컨설팅그룹의 공동연구에 따르면 AI를 활용해 생산성이 가장 향상된 집단은 AI 공학 기술은 부족해도 특정 분야의 지식은 깊은 사람들이었습니다. 즉 AI라는 망치를 쥐었을 때 어디를 때려야 하는지 아는 사람, 분야의 본질을 아는 사람이 AI로부터 가장 큰 효용을 얻은 것이죠. 질문의 기술이 아니라, 무엇을 질문해야 하는지 아는 안목이 진짜 경쟁력입니다.위에서 예로 든 회계·법률시장에선 고도의 판단과 자문 능력을 갖췄느냐가 생존의 키워드가 될 것으로 보입니다. 경영 지표와 법 조문 너머의 맥락을 읽고 책임을 지는 인간 노동자의 역할이 중요합니다. 방송에선 속보 전달 외에 뉴스 현장의 판단력, 깊이 있는 취재력 등이 부각되고, 교육에선 한 아이의 성장을 지켜보고 신뢰를 쌓아가는 관계 형성과 윤리적 판단이 더 중요해질 겁니다. 물론 AI 때문에 견습과 신입 단계의 노동자를 숙련된 일꾼으로 길러내는 시스템이 파괴될 위험성은 있습니다. 각 분야의 ‘경력 사다리’가 끊어지지 않도록 머리를 맞대고 해결책을 찾아야 할 때입니다. NIE 포인트 1. AI가 잘하는 일과 사람이 잘하는 일은 어떻게 구분될까?2. AI는 노동자를 대체하는가, 생산성 향상을 돕는가?3. AI 시대에 필요한 역량은 무엇일까?장규호 한경 경제교육연구소 연구위원

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