우리는 지금 인공지능의 역사에서 가장 큰 전환점에 서 있습니다. 지금까지의 AI가 인간의 질문에 답하는 도구였다면, 앞으로의 AI는 목표를 이해하고 스스로 계획을 세워 행동하는 존재로 발전하고 있습니다. 이 변화의 중심에 바로 범용인공지능, AGI가 있습니다. AGI는 ‘Artificial General Intelligence’의 약자로, 우리말로는 범용인공지능이라고 합니다. 한 가지 업무만 잘하는 기존 AI와 달리 사람처럼 여러 분야의 지식을 연결하고, 처음 접하는 문제를 학습하며, 상황에 맞게 판단하는 인공지능을 뜻합니다. 현재의 생성형 AI가 글·그림·음악·영상을 만들어준다면, 에이전트 AI는 목표를 받은 뒤 필요한 일을 순서대로 실행합니다. AGI는 여기서 한 단계 더 나아가 서로 다른 분야의 문제를 종합적으로 이해하고 해결하는 능력을 지향합니다. 물론 AGI가 완성됐는지를 판단하는 기준에는 아직 논쟁이 있습니다. 그러나 중요한 것은 명칭이 아니라 방향입니다. AI는 이미 단순한 검색과 답변을 넘어 자료를 분석하고, 보고서를 만들고, 프로그램을 개발하고, 일정을 관리하며, 여러 도구를 연결해 실제 업무를 수행하고 있습니다. 이제 AI는 우리가 필요할
대학의 AI 혁신을 이야기하면 아직도 많은 사람이 “어떤 AI를 도입할 것인가”를 먼저 묻습니다. ChatGPT를 활용하고, 교수와 직원에게 생성형 AI 계정을 제공하며, 학생들에게 프롬프트 작성법을 가르치는 것도 중요합니다. 그러나 이제 대학은 더 근본적인 질문을 던져야 합니다. “우리 대학은 AI를 사용하는 대학에 머물 것인가, 아니면 AI가 실제로 일하는 대학으로 전환할 것인가?” 생성형 AI 시대가 질문과 답변의 시대였다면 에이전트 AI 시대는 목표와 실행의 시대입니다. AI 에이전트는 단순히 문장을 만들어주는 데서 그치지 않고 목표에 따라 업무를 나누고, 필요한 자료를 찾고, 허용된 도구를 활용하며 다음 행동까지 수행합니다. AI가 도구에서 디지털 동료로 이동하고 있는 것입니다. 대학은 특히 이러한 변화가 필요한 조직입니다. 학사, 입학, 장학, 상담, 취업, 국제학생 지원, 연구행정 등 수많은 영역에서 같은 규정을 반복해서 찾고, 같은 질문에 답하고, 같은 형식의 문서를 작성합니다. 이제 이러한 반복업무의 상당 부분을 AI 에이전트가 맡을 수 있습니다. 하지만 에이전틱 캠퍼스의 목적은 사람을 줄이는 데 있지 않습니다. 사람을 더 사람다운 일로 이동
AI가 바꾸는 고용의 공식, 이제 교육과 사람의 역할을 다시 설계해야 합니다. 인공지능의 확산이 노동시장의 질서를 빠르게 바꾸고 있습니다. 그 변화를 가장 선명하게 보여주는 곳 가운데 하나가 인도입니다. 지난 30여 년 동안 인도는 풍부한 이공계 인재와 영어 활용 능력, 상대적으로 낮은 인건비를 기반으로 세계적인 IT 아웃소싱 강국으로 성장했습니다. 소프트웨어 개발과 시스템 관리, 데이터 처리, 고객 상담 등이 거대한 산업을 이루었고 약 600만 개의 일자리가 만들어졌습니다. 그러나 생성형 AI가 등장하면서 ‘고객이 늘면 사람을 더 채용한다’는 기존 성장 공식이 흔들리고 있습니다. AI가 가져오는 변화는 단순히 사람의 일자리를 없애는 수준에 머물지 않습니다. 더 본질적인 변화는 기업이 사람을 필요로 하는 방식 자체가 달라지고 있다는 점입니다. 과거에는 많은 일을 처리하려면 많은 사람이 필요했지만, 이제는 AI를 활용하는 소수의 인력이 과거보다 훨씬 많은 업무를 처리할 수 있습니다. 보고서 작성, 자료 검색, 번역, 고객 응대, 데이터 분석, 기초 코딩처럼 신입사원이 주로 맡아왔던 업무까지 AI의 영역으로 빠르게 이동하고 있습니다. 기업이 성장해도 직원 수가
“전공의 시대는 끝났다”는 말이 자주 들립니다. 그러나 전공 자체가 사라진 것은 아닙니다. 하나의 전공이 한 사람의 직업과 평생의 역할을 결정하던 시대가 저물고 있을 뿐입니다. 이제 전공은 직업을 결정하는 종착지가 아니라 다른 지식과 새로운 기회를 연결하는 출발점이 되고 있습니다. 인공지능은 직업 사이에 놓여 있던 벽을 빠르게 허물고 있습니다. 마케터가 AI로 고객 데이터를 분석하고, 디자이너가 간단한 프로그램을 만들며, 자영업자가 홍보 문구와 이미지를 직접 제작합니다. 직장인도 보고서 작성과 자료 조사, 번역과 발표 준비에 AI를 활용합니다. 과거에는 여러 사람에게 나누어 맡겨야 했던 일을 이제는 한 사람과 여러 AI가 함께 처리할 수 있습니다. 그렇다고 모든 사람이 기존의 전공과 경험을 버리고 AI 전문가가 되어야 하는 것은 아닙니다. 오히려 자신이 오랫동안 쌓아온 전문성을 중심에 두고 새로운 기술을 연결해야 합니다. 깊이 없는 융합은 쉽게 흔들리지만, 현장 경험과 AI가 결합하면 누구도 쉽게 따라 하기 어려운 경쟁력이 만들어집니다. 과거에는 하나의 전문성을 깊게 갖추고 다른 분야를 폭넓게 이해하는T자형 인재가 중요했습니다. 그러나AI 시대에는 두세 개의
AI가 검색을 대신할수록 교육은 질문과 판단의 힘을 길러야 합니다. 검색창에서 링크가 사라지고 있습니다. 정확히 말하면, 여러 자료를 직접 찾아 읽기 전에 AI가 정리한 답부터 받아보는 시대가 시작되었습니다. 정보접근은 빨라졌지만, 그 답이 어디에서 왔고 무엇을 근거로 만들어졌는지 확인하는 과정은 줄어들고 있습니다. 저는 이 지점에서 AI시대 교육의 문제가 시작된다고 생각합니다. 교육 현장에서도 변화는 분명합니다. 학생들은 과제를 받으면 자료를 찾기보다 생성형 AI부터 실행합니다. 질문 한 줄이면 목차와 보고서, 발표문까지 빠르게 완성됩니다. 문장은 매끄럽지만, 그 안에서 학생 자신의 질문과 판단을 찾기 어려운 경우가 많습니다. 인용자료가 실제로 존재하는지 확인하지 않거나 내용을 충분히 이해하지 않은 채 제출하는 일도 생기고 있습니다. 저는 문제의 원인이 AI 사용 자체에 있다고 보지 않습니다. AI의 답을 검증 없이 자신의 생각처럼 받아들이는 태도가 문제입니다. 생성형 AI는 정보를 정리하고 아이디어를 확장하며 어려운 내용을 쉽게 설명하는 유용한 도구입니다. 그러나 자연스러운 문장이 언제나 정확한 사실을 담는 것은 아닙니다. 출처가 불분명할 수 있고, 서로
요즘 우리 사회에서 ‘참교육’이라는 말이 다시 자주 들립니다. 드라마와 대중문화 속에서 참교육은 때로 잘못한 사람을 강하게 혼내고, 무너진 질서를 되찾는 통쾌한 장면으로 그려지기도 합니다. 사람들은 그 장면에 박수를 보냅니다. 그러나 37년 6개월 동안 교육 현장에 서 있었던 사람으로서 저는 그 박수 뒤에 숨어 있는 질문을 다시 보게 됩니다. 과연 혼내는 것이 참교육입니까. 누군가를 굴복시키고 벌주는 것이 교육의 본질입니까. 저는 오랜 시간 대학 강단에서 학생들을 만났습니다. 처음 교단에 섰을 때는 잘 가르치는 일이 곧 많은 지식을 전달하는 일이라고 생각했습니다. 그러나 시간이 흐를수록 교육은 지식을 채워 넣는 일이 아니라, 한 사람 안에 숨어 있는 가능성을 깨우는 일이라는 사실을 깨닫게 되었습니다. 학생은 점수로만 설명되지 않았고, 한 번의 실수로 규정될 수 없었으며, 침묵하는 학생 안에도 말하지 못한 질문과 두려움이 있었습니다. 교육은 사람을 변화시키는 일입니다. 사람을 가르친다는 것은 단순히 지식을 알려 주는 일이 아닙니다. 스스로 생각하게 하고, 자신의 선택을 돌아보게 하며, 다시 선택할 수 있는 힘을 길러 주는 일입니다. 그래서 교육은 회초리보다 질
삼성은 급변하는 경영 환경 속에서 사업 경쟁력을 높이기 위해 전 관계사를 대상으로 이달 중 제미나이와 챗 GPT, 클로드 등 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입할 예정이라고 지난 9일 밝혔습니다. 삼성의 ‘AI 대전환선언’은 전 관계사 업무 전반에 인공지능(AI)을 전면 도입하여 일하는 방식과 조직 DNA를 AI 중심으로 재편하겠다는 의지로 요약됩니다. 핵심 실행으로는 외부 생성형 AI 도입, 경영진 AI 집중교육, 전담조직 신설 등입니다. 삼성의 ‘AI 대전환선언’에서 보듯 AI는 이제 선택 사항이 아닙니다. 관심 있는 사람만 배우고, 필요할 때만 사용하는 보조 도구의 단계를 이미 넘어섰습니다. 기업의 운영 방식, 의사결정 구조, 인재 역량, 조직문화까지 바꾸는 핵심 동력이 되었습니다. 앞으로 기업의 경쟁력은 얼마나 많은 인력을 보유했는가보다, 그 인력이 AI를 얼마나 깊이 이해하고 업무에 연결할 수 있는가에 따라 달라질 것입니다. 삼성이 전 임직원에게 AI 대전환을 요구하는 이유도 여기에 있습니다. AI를 모르면 업무 속도에서 뒤처지고, 데이터 해석에서 늦어지며, 시장 변화에 민감하게 대응하기 어렵습니다. 반대로 AI를 잘 활용하는 조직은 더 빠르게 분
인류가 마주한 100세 시대는 단 한 번의 학습이나 과거의 성공 방정식만으로 남은 평생을 보장받을 수 없는, 끊임없는 변화와 자기 갱신의 연속입니다. 우리는 오랜 경험이 인생의 견고한 안전망이 되어줄 것이라 믿어왔지만, 생성형 인공지능(AI)의 폭발적인 진화는 그 믿음의 근간을 세차게 흔들고 있습니다. 사실 이 변화를 전하는 필자 역시, 평생을 몸담아온 치과보철학 분야에서의 50여 년에 달하는 경력을 뒤로하고 완전히 새로운 도전에 나선 한 사람의 학습자이기도 합니다. 반백 년간 다져온 확고한 전문성과 안락한 명성을 과감히 내려놓고, AI 융합 전문 교수라는 새로운 교직의 길을 다시 시작할 때의 두려움과 설렘은 여전히 제 가슴을 뛰게 만듭니다. 제가 이토록 무거운 과거의 영광을 기꺼이 비워낸 이유는 하나입니다. 시대에 발맞추지 못하고 정체된 과거의 경력은 AI시대에 그저 파편화된 조각 모음에 불과하며, 급변하는 미래 앞에서는 무의미한 유물이 될 수 있다는 뼈아픈 깨달음 때문이었습니다. 이제 단순한 기기 조작 수준의 디지털 리터러시 유효기한은 완전히 끝났습니다. 이 격변의 파도 속에서 100세 시대를 완주하기 위해 가장 시급한 과제는 역설적이게도 새로운 기술을
인류가 단 한 번도 경험하지 못한 100세 시대가 도래했습니다. 의학과 과학의 눈부신 발달로 수명이 연장되면서 100세까지 사는 것이 보편적인 현실이 되었습니다. 하지만 이 길어진 시간을 어떤 의미와 가치로 채울 것인가는 전적으로 우리 개개인의 선택과 의지에 달려 있습니다. 바로 이 지점에서 저는 여러분께 본질적인 질문을 하나 던지고자 합니다. 여러분은 그저 시간의 흐름에 무기력하게 몸을 맡긴 채 서서히 '노화'하고 계십니까, 아니면 시대 변화에 발맞추어 끊임없이 자신을 갱신하며 새롭게 '진화'하고 계십니까? 단순히 생물학적인 기능이 쇠퇴해 가는 과정을 노화라고 한다면, 진화는 새로운 환경에 주도적으로 적응하며 자신의 역량을 한계 없이 확장해 나가는 창조적인 과정일 것입니다. 과거의 잣대로 보면 은퇴 이후의 삶은 남은 생을 정리하는 여생(餘生)으로 여겨졌습니다. 그러나 100세 시대라는 거대한 패러다임 속에서 은퇴는 인생의 완전히 새로운 시작입니다. 하루가 다르게 인공지능(AI)이 발전하고 디지털 대전환이 일어나는 현실 속에서, 과거의 지식과 경험에만 머물러 새로운 배움을 거부한다면 그것이야말로 가장 치명적인 정신적 노화입니다. 반면 세상에 대한 뜨거운 호기
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