[WEEKLY BIZ] 비즈앤이노베이션

다니엘 카스트로(왼쪽) 정보기술혁신재단(ITIF) 회장, 김세진 ITIF 정책연구원

한국 학교에서는 오랫동안 ‘틀리지 않는 사람’을 육성해왔다. 주어진 정보를 암기하고, 거기서 정확한 답을 빠르게 찾아내며 실수를 줄이는 학생. 이 방식은 정해진 지식을 빠르게 습득하고 표준화된 문제를 정확히 해결하는 인재가 필요했던 산업화 시기에는 잘 작동했다.

그러나 지금은 다르다. 전 세계에서 AI(인공지능), 특히 스스로 목표를 세우고 여러 단계를 수행하며 권위 있게 답변을 내놓는 ‘에이전틱 AI’가 확산하고 있기 때문이다. 에이전틱 AI는 인간의 역할을 크게 변화시킨다. 인간의 역할은 답을 만드는 게 아니라 AI가 내놓은 답을 의심하고 검증하며 아예 새로운 문제를 정의하는 쪽으로 옮겨가고 있다.

미국에서 새롭게 부상하는 ‘AI 중간 관리자’ 역할이 이 흐름을 보여준다. 이 직책은 단순히 오류 수정이 아니라, 여러 AI가 작성한 제안 중 어떤 출력을 수정하고 거부할지를 결정하는 정무적 판단 능력을 요구한다. 만약 AI가 출력한 결과들이 상충할 경우 각각의 목표와 가정을 다시 해석해 새로운 돌파구를 찾는 식이다. ‘매출 확대’에서 ‘고객 평생 가치 제고’ 등으로 문제를 완전히 재구성하는 수준이 될 수도 있다.

이제 사람만의 경쟁력은 다양한 시각에서 AI를 의심하고 오류를 발견하고 불확실성 속에서 가치를 창출하는 능력에서 나오는 만큼, ‘틀리지 않는 것’을 중심으로 설계된 한국 교육은 서둘러 바뀌어야 한다.

일단 한국은 대학 입시에 장기 프로젝트나 연구, 실패 과정 같은 ‘경험’을 일정 비율 반영할 필요가 있다. 입시가 바뀌지 않으면 학교 수업도 바뀌기 어렵기 때문이다. 이때 단순히 사교육 경쟁으로 흐르지 않도록 학교 안에서 수행되는 공통 프로젝트 중심 설계를 고려할 수 있다. 여기에 더해 중등교육에서는 단순한 AI툴 사용법이 아니라 AI 시스템의 한계를 이해하는 교육을 포함해야 한다. AI의 그럴듯한 답변에 대한 약점을 파악하고, 근본적인 가정에 의문을 제기하고, 결과를 다듬거나 재구성해 보는 교육이 필요하다.

이미 일부 국가는 교육 방식을 단계적으로 바꾸고 있다. 단순 시험 점수보다 문제 해결 과정 자체를 훈련하고 평가하려는 흐름이다. 미국 대학 입시에서는 SAT 시험 점수를 필수로 요구하지 않는 ‘시험 옵션제’가 빠르게 확산하고 있다. 단일 시험 점수만으로 학생의 문제 해결 능력을 충분히 평가하기 어렵다는 인식이 퍼진 결과다.

미국 올린칼리지는 설계와 제작 중심 프로젝트를 교육의 핵심으로 두고 있으며, 졸업 전 실제 문제 해결 프로젝트를 수행하도록 한다. 스위스 교육기관 국제 바칼로레아(IB)는 학생이 스스로 문제를 설정하고 탐구 과정을 기록하게 하는 ‘심화 탐구 보고서’라는 교육과정을 운영한다. 지금 한국 교육에 필요한 것은 정답을 더 많이 외우는 연습이 아니라, 정답을 틀려보는 연습일지 모른다.

출처; 조선일보(2026.05.07.)