[Full] AI보다 먼저 가르쳐야 할 것은 따로 있다?｜부모 공감 토크콘서트 (With 김상욱 교수)

간략 요약

김상욱 교수는 AI 시대의 교육에 대해 이야기하며, AI가 인간과 다른 방식으로 작동하는 기계임을 강조합니다. 미래 예측의 불확실성 속에서 변하지 않는 가치, 즉 역사, 철학, 예술, 읽고 쓰기 능력, 그리고 수학, 물리와 같은 기초 과학의 중요성을 강조합니다. 교육의 목표는 아이의 행복이 아닌 독립적인 개인으로 성장하고 공동체에 기여하는 데 있음을 역설하며, AI를 이러한 목표 달성을 위한 도구로 활용해야 한다고 주장합니다.

• AI는 인간과 다른 방식으로 작동하는 기계이며, 미래 예측은 불확실하다.
• 변하지 않는 가치(역사, 철학, 예술, 기초 과학)를 교육해야 한다.
• 교육의 목표는 독립적인 개인으로 성장하고 공동체에 기여하는 것이다.

소개

김상욱 교수는 경희대학교 물리학과에서 학생들을 가르치고 있으며, AI 시대의 교육에 대한 자신의 생각을 공유하기 위해 이 자리에 섰습니다. 그는 AI 연구자는 아니지만, 교육자로서 이 문제에 대해 깊이 고민해 왔으며, 교육에 대한 다양한 관점을 고려하여 자신의 생각을 이야기할 것임을 밝힙니다. 그의 이야기는 절대적인 정답이 아닌 참고 자료로 활용되기를 바랍니다.

인공지능의 발전

알파고 사건 이후 인공지능은 인간을 능가하는 수준에 도달했으며, 최근에는 챗GPT와 같은 대화형 인공지능이 등장하여 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. 2026학년도 수능 시험 문제를 인공지능에게 풀게 한 결과, 일부 인공지능은 만점을 받기도 했습니다. 인공지능은 매우 빠른 속도로 발전하고 있으며, 앞으로 어떤 종류의 인공지능이 등장할지 예측하기 어렵습니다.

인공지능의 종류: 판별형 vs 생성형

초기의 인공지능은 알파고와 같이 주어진 데이터에서 답을 찾아내는 판별형 신경망이었습니다. 하지만 최근에는 챗GPT와 같이 여러 가지 가능성을 만들어내는 생성형 신경망이 등장했습니다. 챗GPT는 인간처럼 생각하거나 말하는 것이 아니라, 수많은 언어 데이터를 활용하여 가장 확률이 높은 단어를 나열하는 방식으로 문장을 생성합니다. 이러한 생성 능력은 문자뿐만 아니라 그림에도 적용되어, 인공지능이 만든 이미지와 실제 사진을 구별하기 어려울 정도입니다. 인공지능의 발전은 매우 빠른 속도로 진행되고 있으며, 앞으로 더욱 발전할 것입니다.

인공지능의 한계와 인간의 차이점

인공지능이 인간과 비슷하게 행동한다고 해서 인간과 같은 것은 아닙니다. 인간은 맥락적 사고를 통해 적은 데이터로도 학습할 수 있지만, 인공지능은 엄청난 양의 데이터를 필요로 합니다. 또한, 인간은 감정과 육체를 가지고 있어 무의식적인 부분이 결정에 영향을 미치지만, 인공지능은 그렇지 않습니다. 인공지능은 최종 단계에서 육체를 필요로 하며, 인터페이스를 통해 현실 세계에 구현됩니다. 이러한 인터페이스는 우리가 통제할 수 있는 중요한 수단입니다.

인공지능은 도구 그 이상

인공지능이 단순한 도구이기를 바라지만, 컴퓨터보다 더 강력한 범용 도구일 가능성이 높습니다. 인공지능은 다양한 플랫폼과 결합하여 인간을 대신하여 많은 일을 해 줄 수 있습니다. 과거 농기계가 농부의 직업을 대체했듯이, 인공지능은 3차 산업을 대체할 수 있습니다. 인공지능은 인간과는 다른 종류의 지능이며, 어떻게 발전할지 예측하기 어렵습니다. 따라서 인공지능을 단순한 도구로 생각하는 것은 위험합니다.

미래 예측의 함정: 폴리에틸렌과 기후 위기

폴리에틸렌(플라스틱)과 증기 기관의 예시를 통해 새로운 기술이 가져올 미래를 예측하는 것이 얼마나 어려운지를 보여줍니다. 1900년대 사람들이 100년 후의 세상을 상상하여 그린 그림은 현재의 모습과 매우 다릅니다. 인터넷과 스마트폰의 등장과 그 영향 또한 예측하기 어려웠습니다. 스마트폰이 아이들의 정신 건강에 미치는 부정적인 영향은 뒤늦게 밝혀졌습니다. 따라서 인공지능 시대에 미래를 예측하기보다는 변하지 않는 가치에 집중해야 합니다.

물리학자의 관점: 보존 법칙

물리학에서는 복잡한 운동 속에서도 변하지 않는 에너지 보존 법칙을 찾습니다. 이와 마찬가지로, 인공지능 시대에도 변하지 않는 것부터 찾아야 합니다. 제프 베조스는 "전략은 변하지 않는 것에 토대를 두어야 한다"고 말했습니다. 교육에서도 10년 후에도 여전히 가르치고 있을 내용을 가르치는 것이 안전한 방법입니다.

교육에서 변하지 않는 것들

역사는 타임머신이 나오기 전까지 변하지 않기 때문에 중요하며, 철학은 인간의 본성이 변하지 않기 때문에 중요합니다. 예술은 즐기는 것으로서 살아남을 것이며, 읽고 쓰고 듣고 말하기 능력은 인공지능 시대에도 여전히 중요합니다. 수학, 물리, 화학, 생물과 같은 기초 과학은 변하지 않기 때문에 중요하며, 인공지능 개발에도 활용되고 있습니다.

짐 켈러의 조언: 예술과 기초 과학

반도체 설계의 전설적인 인물인 짐 켈러는 AI 시대에 예술과 기초 과학을 가르쳐야 한다고 강조합니다. 그는 고등학교에서 프로그래밍을, 대학에서 캐드를 가르치는 것은 미친 짓이며, 읽고 쓰고 생각하고 예술을 하고 기초 과학을 배워야 한다고 주장합니다. 세상의 변화가 빠를수록 근본이 되는 것들을 하는 것이 더 유리할 수 있습니다.

근본적인 질문들

인공지능 시대에는 어떻게 이용할까보다는 더 근본적인 질문들을 해야 합니다. AI가 인간일까? AI가 모든 일을 해 주면 직업은 필요할까? 인간의 삶의 목적은 무엇일까? 학교는 왜 존재할까? 공교육은 왜 필요할까? 이러한 질문들을 통해 교육의 목표를 재설정해야 합니다.

교육의 목표: 독립과 공동체

교육의 목표는 아이의 행복이 아닌 독립적인 개인으로 성장하고 공동체에 기여하는 데 있습니다. 동물의 세계에서 교육의 목표는 독립이며, 아인슈타인은 교육의 목표를 "독립적으로 행동하고 생각하지만 공동체를 위해 일하는 것을 인생에서 가장 고귀한 업적으로 여기는 개인을 길러내는 것"이라고 정의했습니다. 인공지능을 이러한 목표 달성을 위한 도구로 활용해야 합니다.

데이터 기반의 접근

인공지능은 인류 역사상 존재한 적이 없는 강력한 지능을 가진 기계이므로, 섣불리 결론을 내리기보다는 데이터를 기반으로 신중하게 접근해야 합니다. 교육청은 각 학교에서 인공지능을 활용한 교육 사례를 수집하고 분석하여, 인공지능이 교육에 미치는 영향을 파악해야 합니다. 현재 어떤 방향으로 빨리 달려가는 것보다 데이터를 모으는 것이 중요합니다.