KNN 인물포커스입니다.
최근 생성형 인공지능 AI 기술이 급격히 발전하면서 그 속도를 따라잡는 데 멀미를 느끼는 분야들이 많습니다.
특히, 대학에서는 당장 학생들을 가르치고 또 이끌어가는 데부터 큰 변화가 시작된 상태인데요.
오늘은 이 분야에서 다양한 방향을 제시하는 전문가를 모셨습니다. 이성진 경상국립대 소프트웨어공학부 교수님 모시고 이야기 나눠보겠습니다. 안녕하십니까?


-안녕하십니까?

Q.
최근에 교수님이 쓰신 칼럼을 봤는데 대학생의 90% 이상이 생성형 AI를 사용한다는 내용을 봤습니다. 실제 대학 현장에서 AI 활용, 어느 정도까지 이루어지고 있습니까?


A.
작년 같은 경우에 퍼플렉시티나 제미나이가 학생들한테 무료배포 프로모션을 엄청 많이 했습니다. 그래서 1년짜리를 공짜로 준 케이스가 여럿 있었는데요.

그때 대학생들이 굉장히 많이 가입했습니다. 그 여파로 작년 제가 다뤘던 '빅데이터 이해'라고 하는 수업이 150명 정도 수업을 들었는데요. 그때 했던 프로젝트 수업에 한 80% 이상이 전부 대부분이 AI를 활용해서 결과를 만든 것으로 파악했습니다. 그게 학부에서의 수준이라고 하면 연구실 대학원 수준으로 올라가면 대부분은 하나 또는 그 이상의 생성형 AI를 활용해서 결과를 분석하거나 활용하고 있는 것으로 보이고요. 직원 선생님들도 굉장히 많이 쓰고 있는 중입니다.


Q.
저 같은 경우에도 2~3개 정도는 같이 복합적으로 쓰면서 서로 결과를 비교하는 게 일반적인 패턴이 됐기 때문에 아마 대학생도 그럴 것 같은데, 대학생들의 경우에는 과제 작성이나 코딩에 전부 AI가 도와주는 시대가 됐다고 합니다. 그럼 실제 대학에서 학생들이 공부하는 방식이라든지. 이런 것도 그런 영향을 많이 받아서 변하고 있을 것 같은데, 어떻습니까?

A.
맞습니다. 지금은 AI를 활용하고 결과를 빨리 만들어내는 게 집중이 되고 있는데, 과거를 돌려서 생각해보면 그 자료를 찾고 그다음에 이해하고 분석을 하는 시간이 훨씬 더 길었던 거죠. 그런데 지금은 그렇게 만들어진 영상들이 워낙 많으니까 영상과 자료들을 그냥 AI를 통해서 간단하게 요약을 하고, 요약한 것을 내가 이해할 수 있는지 취사 선택만 하고, 나머지는 전부 다 얘한테 맡기고 있는 상황이라고 볼 수 있습니다.

Q.
좀 더 속도가 빨라지기도 했고, 많이 바뀌었다고 말씀해 주셨는데, 그러면 어떻습니까? AI가 방금처럼 보고서도 쓰고, 코드도 다 짜는 이런 상황에서, 앞으로 대학 교육에서는 기존에 하던 것과는 다른 변화가 있을 수밖에 없어 보입니다.
A.
네. 맞습니다. 지금 온라인에 있는 콘텐츠 시장이 워낙 빠르게, 또 자극적으로 바뀌고 있기 때문에 실제 대학은 그런 온라인 시장하고 경쟁한다고 밖에 볼 수가 없습니다. 그러면 무료 콘텐츠가 그렇게 많고, 또 양질의 퀄리티 콘텐츠들이 있는데, 그것을 학교에서 따라갈 수가 없다면, 그 돈을 내고 학교에 올 이유가 없는 거죠. 다만 학위를 받는다. 이것밖에 없는 거니까 그것을 넘어서는 현장에서만 경험할 수 있는 다른 무엇인가를 제공해야 한다는 게 제일 중요한 것 같습니다.

그런 차원에서는 피드백이나 거꾸로 수업같이 수업은 다 온라인으로 집에서 듣고 수업 현장에서는 그것을 활용하고 응용하고 자기가 사고할 수 있도록 그래서 새로운 결과물을 제한된 시간 내에 만들어내는 연습들이 굉장히 필요한 그런 상황이라고 볼 수 있을 것 같습니다.

Q.
이게 교수님 개인으로 혼자 바꾸거나 준비할 수 있는 게 아닌 것 같고, 정말 대학 자체가 커리큘럼이라든지. 전체적인 수업 방식을 다 바꿔야 되는 총체적인 변화가 필요한 시기인 것 같은데, 어떻습니까? 지금 대학은 그런 준비를 대학 차원에서 준비하고 있습니까?

A.
그래서 저희 교육혁신처가 주로 그런 전공의 다양화를 하고, 그다음에 어떻게 하면 조금 더 좋은 교수법을 만들 수 있을까에 대해서 고민을 많이 하고 계신데요.

그런 측면에서 우리 학교 같은 경우는 융합 전공의 IC-PBL이라든가 아니면 거꾸로 수업, 또는 blended learning 이런 다양한 방식의 도구들을 제공하고 있습니다. 그런 걸 활용해서 학생들이 실제 수업 시간에는 굉장히 많이 꼭 자기의 사고를 생산하는 그런 쪽으로 수업을 진행하는 교수님들이 많이 늘어나고 있습니다.

특히 최근에 새로 오신 신입 교원들이 굉장히 많이 늘어나고 있는데요. 한 해에 한 50명 정도씩의 새로 오고 계십니다. 그런 분들이 이제 개척 강의상이라는 걸 받고 계신데, 그분들의 수업들의 형태를 보면 전부 다 이런 제가 말씀드린 blended라든가 거꾸로 수업이라든가 하는 방식으로 학생들이 수업 시간에 engage 될 수 있도록 수업을 하고 계십니다.


Q.
그런 변화에 따라서 학생들도 스스로 많이 변화해야 될 텐데 우리 학생들에게 필요한 게 이제 단순한 코딩 능력이라든지. 그런 종합 능력이 아니라 이제 교수님께서 시스템을 설계하는 소프트웨어 엔지니어링 능력이 중요하다라고 강조하셨어요. 이건 정확히 어떤 능력이고, 학생들은 이걸 마련하기 위해 어떤 식으로 노력하면 되는 거죠?


A.
소프트웨어 엔지니어라는 것은 자기가 하나의 블록을 코드로 만드는, 그러니까 누가 시킨 일을 하는 게 아니고,
전체의 그림을 보고 이 안에서 성능과 효율을 만들기 위해서는 어떤 부분이 개선돼야 될까를 한 부분이 아니라 전체적인 맥락에서 볼 수 있는 게 필요한데요. 그것을 하는 사람들이 보통 소프트웨어 엔지니어라고 볼 수가 있습니다. 그럴려면은 저희 분야에서 쓰는 용어는 full stack이라는 말을 씁니다. 그럼 사용자부터 시스템에 있는 하드웨어까지 전체를 하나하나 다 볼 수 있는 능력을 가지고 있는 것이 필요하다고 생각하고 있습니다. 이런 차원에서 이걸 하기 위해서는 자기 손을 좀 더럽히는 게 필요한 것 같아요. 그래서 남한테 미루지 않고 내가 직접 해보고 영향이 어디까지 퍼지는지를 실험해보고 그것을 암묵지에서 형식지로 계속 바꾸는 그런 과정들이 필요하다고 생각하고 있습니다.


Q.
그럼 마지막으로, 우리 대학생들에게 '앞으로 AI 시대를 살아가려면 이것은 꼭 갖춰라' 라는 조언을 한마디 하신다면?
A.
지금은 면접의 시대가 오고 있는 것 같아요. 과거에는 필기를 하거나 자기소개서를 보고 이제 어느 정도 수준을 갖췄다, 또는 스펙을 쌓았던 것을 살펴보고 이 사람이 충분한 인재다 아니다를 판단했다면, 그거는 대부분이 다 할 수 있는 생성형 AI 도움을 받아서 뛰어넘을 수 있는 정도가 됐다고 생각이 들면, 얘를 즉시 쓸 수 있는지 내 머릿속에 그게 암묵지에서 말씀드린 것처럼 형식지가 되어 있는지를 판단하려면 면담을 하고 인터뷰를 했을 때 그 사람이 그 말을 즉시 하고, 적용점을 만들어낼 수 있느냐 이게 가장 중요한 역량이 아닐까 생각이 듭니다.


-그런 부분을 좀 많이 우리 보완을 해야 한다?


실제로 이제 서울하고 이 지방에 있는 학생들하고의 면접 스킬을 보면 굉장히 차이가 많이 나는데, 그런 부분에서 더욱 연습을 해야 된다고 생각하고 있습니다.

-생성형 AI가 정말로 우리 지금 현재의 삶도 많이 바꾸고 있지만 앞으로 더 많이 바꿀 미래의 삶을 살아갈 대학생들에게 방금 말씀하신 그런 이정표들이 굉장히 중요한 것 같습니다. 앞으로도 좀 멀리 보는 통찰의 시각 많이 대학 현장에서 학생들에게 가르쳐 주시길 저희도 부탁드리겠습니다.

-감사합니다.

-오늘 바쁜 시간 내주셔서 감사합니다.

-감사합니다.