AI 인재 전략, 전공 융합·검증 역량으로 확장
핵심 요약
AI 인재 정책을 모든 전공의 융합·책임 역량까지 포괄하는 교육 혁신으로 확장해야 한다는 분석이 나왔다. 해외 대학들은 기존 전공과 AI를 결합하고 현장 프로젝트와 검증 과정 중심 평가를 강화하고 있다. 국내 대학도 정규 교육과정의 산업·공공문제 해결 경험과 학제 간 공동지도를 제도화할 필요가 있다.
인공지능 인재 양성의 무게중심을 개발자와 연구자 확대에서 모든 전공의 AI 역량 강화로 옮겨야 한다는 분석이 제기됐다. 생성형 AI가 산업과 직무 전반의 문제 해결 도구로 확산한 만큼, 전문 AI 인재뿐 아니라 전공·산업 지식과 AI를 결합하는 융합인재, 안전·윤리·편향을 판단하는 책임 있는 인재까지 정책 대상을 넓혀야 한다는 내용이다.
해외 8개 대학·기관은 AI 학과 신설보다 기존 전공과 컴퓨팅 교육의 결합을 강화하고 있다. MIT는 생물학·경제학·건축·인문학 등에 컴퓨팅을 접목하는 ‘커먼 그라운드’를 운영한다. 푸단대는 기초와 핵심기술, 학제 간 융합, 산업·연구 응용으로 이어지는 ‘AI-BEST’를 구축하고 법학·철학·마케팅과 AI를 묶은 복수학위 및 마이크로전공을 마련했다.
수업과 평가는 실제 문제를 해결하고 AI 결과를 검증하는 방향으로 바뀌고 있다. 카네기멜런대는 캡스톤과 산업체 인턴십을 AI·머신러닝 교육에 결합했고, 토론토대는 8개월 수업과 8개월 응용연구 인턴십을 통합했다. 서리대는 산출물보다 오류를 찾아 전공지식으로 수정한 과정을 평가한다. 정치학은 투표행동 분석을 이론과 학술 데이터로, 토목공학은 설계안을 수작업 계산과 유한요소 모델링으로 재검증하며 경영학은 시장분석의 오류와 일반화 한계를 비판적으로 다룬다.
국내 대학에는 산업체와 공공기관의 과제를 정규 교육과정에 넣어 데이터 분석, 모델 설계, 성능 검증, 결과 해석을 연속적으로 경험하게 하는 방안이 제시됐다. MIT·푸단대·사우샘프턴대처럼 안전과 윤리도 교육에 포함할 필요가 있다. 칭화대의 교수 연구실 순환제, ETH 취리히와 토론토대의 공동지도 사례를 참고하되 역할과 평가 책임을 명확히 설계해야 한다. 성과지표 역시 수강자나 신설 전공 수보다 교육과정 개편, 현장 문제 해결 경험, 책임 있는 평가체계 도입 여부를 함께 반영하는 방향이 제안됐다.