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#미래수업 #AI #인공지능
미래수업 Living the New Normal EP.28
tvN 월간기획 뉴노멀 강연쇼 ＜미래수업＞
12월 24일 (금) 저녁 6시 10분
#티빙에서스트리밍
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“AI 시대, 정의란 무엇인가?”
인공지능(AI)은 4차 산업혁명의 핵심으로 빠르게 진화하면서 우리 삶 속에. 깊이 스며들고 있습니다. AI 청소 로봇이 집안을 누비며 쓸고 닦고 있으며.
Source: eng.snu.ac.kr
Date Published: 2/26/2021
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인공지능 시대, 우리가 꿈꾸는 교육은?
인공지능 시대, 우리가 꿈꾸는 교육은? 권정민 (서울교육대학교, 교수). 1. 교육은 시대와 사회·경제에 따라 달라져야 한다.
Source: webzine-serii.re.kr
Date Published: 1/9/2021
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인공지능 시대에서 살아남으려면 – 브런치
구본권 <로봇 시대, 인간의 일> | 벌써 몇 년 전 구글의 인공지능 컴퓨터인 알파고는 이세돌과의 바둑대결에서 승리했다. 이 대결은 인공지능과 로봇 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 9/21/2022
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인공지능시대 교육정책방향과 핵심과제 – 전문자료
Ⅰ. 추진배경Ⅱ. 인공지능이 교육에 미치는 영향과 시사점Ⅲ. 비전과 방향- 감성적 창조 인간중심 사고로 만드는 새구조- 초개인화 학습환경 학습자 중심 맞춤형 …
Source: www.korea.kr
Date Published: 2/13/2022
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인공지능 시대의 도래와 그 임팩트
2016년 딥마인드의 인공지능(AI) ‘알파고’가 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 4대 1 완승을 거두면서 대중도 AI시대의 도래를 알게 되었다.
Source: www.dailyimpact.co.kr
Date Published: 3/10/2022
View: 7138
인공지능시대 교육정책의 방향과 핵심과제
남윤철 교육부 미래교육기획과 사무관. 교육은 언제나 미래지향적이다. 어느 시대, 어느 사회든 내일을 살아갈 사람을 키우는 것이 교육이다. ‘인공지능’이라는 말은 …
Source: happyedu.moe.go.kr
Date Published: 2/5/2021
View: 1323
인공지능 시대의 준비… 누구나 AI를 배울 수 있고, 사용할 수 …
인공지능(AI)은 우리의 개인 및 생활과 산업을 변화시키고 있으며, 기술의 설계자 및 개발자와 상호 작용하는 방식도 바꾸고 있다인공지능은 참신하고 …
Source: www.aitimes.kr
Date Published: 4/2/2021
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[톡톡에듀] AI시대… 인간은 어떻게 바뀌어야 하나 | 중앙일보
기술 혁명이 인간 노동을 대체할 수 있는 수준이 되면서 미래 일자리에 대한 불안은 점점 커지고 있다. 전문가들 미래사회에 수많은 일자리에서 AI가 …
Source: www.joongang.co.kr
Date Published: 11/2/2022
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인공지능 시대의 도래에 따른 문제점 및 노동법적 쟁점 연구
구체적으로, 인공지능의 발달에 따라 전통적 “노동”의 개념에 어떤 변화가 초래될 것인지를 예측해보고 이를 통해 4차 산업혁명 시대에 있어서 현행 노동법이 가지는 한계 …
Source: www.kci.go.kr
Date Published: 11/27/2021
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주제에 대한 기사 평가 인공 지능 시대
- Author: tvN STORY 티비엔 스토리
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- Date Published: 2021. 12. 27.
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인공지능 시대, 우리가 꿈꾸는 교육은?
권정민 (서울교육대학교, 교수)
1. 교육은 시대와 사회·경제에 따라 달라져야 한다
시대에 따라 교육은 변해야 합니다. 사회가 달라지고, 학습 환경이 달라짐에 따라, 사회에서 요구하는 인재의 특성이 달라짐에 따라 교육도 달라져야 합니다. 이 말에 동의하지 않는 분은 아마 없을 것입니다. 하지만 정말 그렇게 생각한다면 왜 우리의 교육은 그렇게도 변하지 않고 있는 것일까요? 교육의 가치는 플라톤 시대에나 지금이나 같습니다. 하지만 교육과정(무엇을 가르칠지)이나 교육의 방식(어떻게 가르칠지)은 시대에 따라 달라져야 합니다. 저는 그것을 귀한 경험을 통해 뼛속까지 깨닫게 되었습니다.
수년 전 저는 코이카(KOICA: 우리나라의 국제원조프로그램)를 통해 아프리카와 중동 등 개발도상국들의 교사들을 우리나라로 불러 우리 대학에서 1~2개월씩 연수를 해주는 업무를 했었습니다. 처음에 업무를 맡게 되었을 때, 저는 그들의 문제와 우리의 문제가 크게 다르지 않을 것이라고 생각했습니다. 왜냐하면 교육학은 보편적인 학문이라고 생각했기 때문입니다. ‘어떻게 하면 더 깊은 학습을 하게 할 수 있을까?’, ‘어떻게 하면 교사교육을 더 잘할 수 있을까?’, ‘테크놀로지를 어떻게 더 잘 활용할 수 있을까?’ 이러한 질문은 우리나라나 미국이나 프랑스나 일본과 같은 선진국들이 비슷하게 고민하는 질문들입니다. 저는 이것이 교육학이라 생각했고, 교육자라면 누구나 하는 고민이라고 생각을 했습니다. 그래서 평소 연수를 하듯이 교수·학습, 깊은 학습, 테크놀로지 활용 등에 대하여 이야기를 했습니다. 강의가 끝난 후 이 분들에게 질문을 하라고 했습니다. 그랬더니 이런 질문들이 나왔습니다.
“그런데 이 나라는 전기가 항상 들어오나요?”
“학교에 화장실이 없어서 학생들이 학교에 안 오는데 어떻게 하면 좋을까요?”
“자녀를 농장 대신 학교에 보내라고 부모를 어떻게 설득하면 좋을까요?”
“우리도 저런 공장이 있었으면 좋겠어요. 우리나라에 공장을 지어주실 수 있나요?”
“극단주의 테러 때문에 학교에 아이들을 보낼 수가 없어요. 우리는 동굴에 숨어서 살기도 해요.동굴에 사는 아이들을 어떻게 교육을 하면 좋을까요?”
그 중 아직까지도 가장 기억에 남는 질문이 하나 있는데, 바로 세네갈에서 온 선생님의 질문이었습니다.
“학교를 지어 놓으면 소가 와서 학교를 먹어버려요. 이 문제를 어떻게 해결하면 좋을까요?”
소가 학교를 왜 먹냐고 물으니 학교를 지푸라기로 지어서 그렇다고 했습니다. 그들은 건물 문제, 전기 문제, 안전 문제, 그리고 아동노동 문제로 인해서 학생들을 학교에 오게 하는 것부터 어려움을 겪고 있었습니다. 이 나라들의 교사들과 대화를 해보면 이들에게 가장 급한 문제는 인프라 확충과 경제 발전이었습니다. 가난 때문에 학교를 지을 수가 없고, 교과서를 만들 수가 없고, 학교에서 밥을 먹을 수 없다고 했습니다. 부모들이 가난 때문에 아이들을 학교에 보내지 않고 농장으로 보낸다고 했습니다. 이들에게 교육학은 교수·학습이나 깊은 학습, 미래형 인재, 블렌디드 러닝이 아니었습니다. 안전, 인프라, 교과서 공장, 소와의 전쟁이 이들에게는 교육학이었습니다.
저는 이때 사회와 경제, 시대적 배경에 따라 교육의 모습과 고민은 모두 다르고 또 달라야 한다는 것을 배우게 되었습니다. 당연한 것이었음에도 추상적으로만 알고 있었을 뿐이었던 것이지요. 저에게는 교육에 대해 거시적 안목을 갖게 한 참으로 귀한 경험이었습니다.
2. 교육의 포커스도 사회적 필요에 따라 전략적으로 정해야 한다
그들은 어떻게 하면 우리나라처럼 빨리 경제발전을 이룰 수 있는지를 가장 궁금해했습니다. 그 나라들은 ‘놀랍게도’ 대부분 초·중·고 무상의무교육을 이미 오래전부터 정책적으로 시행해 오고 있었습니다. (우리나라는 2021년에야 고등학교까지 무상교육이 실현되었습니다.) 그럼에도 문해율이 낮고, 학교에 학생들을 오게 하는 것이 지속적인 문제였습니다. 무상교육이라는 선진적인 정책에도 불구하고, 왜 개선이 되지 않는 것일까요?
저는 1970년대 경제개발 5개년 계획 때부터 최근까지 우리나라의 경제발전을 이끌어온 경제학자에게 물어보았습니다. “우리나라가 경제적으로 발전할 수 있었던 것은 교육의 힘이 컸는데, 그 내용을 들여다보면 우리나라는 초등학교까지만 무상의무교육을 했다. 그런데 저 나라들은 훨씬 더 발달된 정책을 갖고 있음에도 발전이 되지 않고 있다. 그 이유가 무엇인가?” 그 경제학자의 설명은 이러했습니다.
우선적으로는 그 나라들의 경제개발이 더딘 이유는 부정부패가 가장 큰 원인이라고 하였습니다. 그 다음으로 효율성이 떨어지는 교육정책이 문제라고 하였습니다. 한 국가의 자원은 유한합니다. 그 유한한 자원을 어디에 써야 할 지 전략적으로 타게팅을 잘해야합니다. 우리나라는 초등교육만 무상의무교육으로 하고, 모든 자원을 거기에 집중하였다고 합니다. 그 당시에는 농업이 주 산업이었고, 공업으로 가려는 문턱이었기 때문에 일단은 문해력이 가장 급하고 중요했습니다. 글만 읽을 줄 알면 일을 할 수가 있었습니다. 그래서 그때에는 전 국민의 문해력을 높이는 것이 주 목표였습니다. 우리나라는 국가의 자원을 문해교육, 즉 초등교육에 올인했다는 것입니다. 그러다가 제조 산업이 주가 되면서 무상의무교육은 중학교까지 확대가 되었으며, 지식 산업의 시대가 된 이제서야 우리는 고등학교까지 국가에서 지원하게 되었습니다. 어떻게 보면, 처음부터 초·중·고 모두 무상의무교육을 하는 것이 더 발전된 정책같아 보이지만, 국가의 자원을 전략적으로 하나에 집중하는 것이 더 효율적이라는 것이 경제학자의 설명이었습니다. 문해율이 낮은 개발도상국가에서 고등학교까지 무상의무교육을 추진하여 자원이 분산되어 버리는 바람에, 가장 급한 문제인 문해율을 올리는 데 효과가 떨어질 수밖에 없었다는 이야기였습니다.
저는 이 경험을 통해 시대에 따라, 산업에 따라, 국가적 필요에 따라 교육의 목표와 방법, 모델, 정책이 달라져야 한다는 것을 깨닫게 되었습니다. 교육은 대부분 국가, 시대, 사회를 벗어나서 이루어지지 않습니다. 우리는 평생 한 시스템 안에서 교육을 받기 때문에 그것이 전부이고, 이제까지 그렇게 해 왔으니 계속 그렇게 해야 한다고 생각합니다. 그러나 시대적 안목으로 교육을 보면 지금 우리가 하고 있는 것이 가장 좋은 방법이 아닐 수도 있습니다. 즉각적 수익이 걸려있는 비즈니스들을 보십시오. 그들은 시대의 변화에 매우 민감하게 반응하고, 심지어는 예측해서 더 앞서나가려고 합니다. 사교육 업체들도 학교교육과 교육정책에 민감하게 반응합니다. 그러나 교육정책, 교육과정, 학교교육은 그렇지 않습니다. 시대를 초월하는 지식과 가치를 가르치는 것을 중요하게 여겨서이기도 하고, 즉각적인 결과와 연결되지 않기 때문이기도 합니다. 하지만 4차 산업혁명, AI, 코로나19를 겪으며 시대가 더욱 빠른 속도로 변하고 있고 그에 따라 격차는 그 어느 때보다 커지고 있습니다.
3. 지금 우리가 집중해야 하는 교육은 어떤 교육일까?
그렇다면 포스트 코로나 시대에, 그리고 우리 앞에 바짝 다가온 AI 시대에 우리가 해야하는 교육은 어떤 교육일까요? 현재의 교육 시스템을 최초로 제안한 사람은 1800년대 미국의 토마스 제퍼슨이었습니다. 그가 생각한 이상적인 교육 시스템은 학교를 3개의 수준으로 나누고, 수준에 미달하는 학생을 효과적으로 걸러내는 시스템이었습니다. 공부를 못해서 상급 학교로 진학을 하지 못하거나, 학교 부적응으로 중퇴하는 사람들이 생기면 그것을 교육 시스템의 ‘성공’으로 여겼습니다. 실패자를 떨궈내고, 지적으로 우수한 소수의 사람만을 걸러내기 위해 디자인된 시스템이었기 때문입니다. 바로 지금 우리 교육 시스템의 근원이기도 합니다.
그러다가 국민의 문해율을 높이기 위해 공장형 학교가 만들어지기 시작했습니다. 미국의 초기 학교는 교실이 한 개였고, 여러 연령의 학생들이 한 방에 모여 개별화된 수업을 받았습니다. 하지만 그것은 경제적으로 효율적인 방법이 아니었습니다. 문해율을 빨리 높이기 위해서는 짧은 시간에 대량의 학생들을 효율적으로 가르쳐야 했습니다. 그래서 공장 시스템 같은 학교를 만들게 되었습니다. 공장에서 제품을 찍어내듯이 문해력을 갖춘 노동인력을 찍어내는 곳이 바로 학교였습니다. 학생들을 같은 나이끼리 묶고, 모든 학생이 같은 과목을, 같은 방법과 속도로 배우도록 했습니다. 이 모델은 대량의 학생들을 취학시켜 문해율을 높이는 데에 효과가 있었습니다. 동시에 실패자를 재빨리 떨궈내고 소수의 엘리트만 걸러내는 데에도 효과가 있었습니다.
그러나 현대 사회는 짧은 시간에 문해율을 최대로 높이고자 했던 토마스 제퍼슨의 시대나 한국전쟁 직후의 시대와는 분명히 다릅니다. 백년 전에는 전체 직업의 17%만이 전문적 지식을 필요로 했으나 지금은 60% 이상의 직업이 전문적 지식을 요합니다(Horn & Staker, 2015). 지금은 직업이 서바이벌을 위한 노동으로 여겨지기보다, 개인의 꿈을 실현하기 위한 도구로 여겨집니다. 무엇보다 인공지능과 데이터 사이언스의 발전으로 기존의 직업이 사라지고, 새로운 직업이 생겨나는, 변화를 예측하기 어려운 시대에 우리는 살고 있습니다. 이런 시대에 100년, 200년도 더 된 교육 모델을 아직도 붙잡고 놓지 못하고 있는 것은, 소가 학교를 먹어버리는 환경에 맞게 세워놓은 모델을 최첨단 스마트 도시 환경에서 고수하고 있는 것과 별다를 바 없습니다.
4. 인공지능(AI) 시대 교육에 대한 허상
여기서 잠깐 AI 시대 교육의 모습에 대해 상상해봅시다. 어떤 모습이 떠오르시나요?
AI가 핫한 키워드로 뜨기 직전 한창 로봇이 뜨거운 키워드였던 때가 있었습니다. 그 때 많은 사람들이 미래교육의 모습으로 로봇 교사를 떠올렸습니다. 로봇이 교사라는 직업을 대체하게 되는 것이 아니냐고 우려를 하던 선생님들도 많이 만나보았습니다. 그러다가 코로나19가 터지면서 이번에 그 두려움의 대상이 유튜브로 바뀌었습니다. 원격교육 연수를 하러 다니는 곳마다 유튜브로 인해 ‘이제 학교나 선생님이 필요 없어지는 것 아닐까요?’라는 질문을 하시곤 했습니다. 그러다가 점차로 미래교육의 모습이라고 하면 AI가 관리해주는 모습이 되었습니다.
<그림 출처: unsplash.com>
도대체 AI가 관리해주는 교육은 무엇일까요?
AI 교육이라고 하면 AI가 관리해주는 맞춤형 교육이 가장 자주 언급됩니다. 왜 맞춤형 교육이 그렇게 강조되는 것일까요? 왜 그것이 꿈의 교육인 양 거론되는 것일까요? 맞춤형 교육의 실체는 도대체 무엇일까요? 수학 문제를 푸는데 내가 못 푼 문제를 AI가 분석하여 내가 무엇을 못하는지 알고 그것을 연습할 수 있는 문제를 제시하는 것이 바로 AI 시대 우리가 꿈꾸는 교육인 것인가요?
우리 교육과정은 학습자의 역량 개발을 중요시하고 있습니다. 그런데 현재의 교육과정에도, 미래의 교육에 대한 기대에도 구체적으로 역량을 어떻게 개발시킬 것인지에 대한 논의는 찾아보기 어렵습니다. 현재 AI 교육에 대한 논의에서 학습자는 관리의 대상으로 봅니다. 관리의 대상인 학습자는 수동적이고, 자신이 무엇을 원하는지 모르고, 자신의 삶에서 무엇이 필요한지 모르는, 한마디로 ‘생각 없는 사람’입니다. 그런 인간에게 똑똑한 AI는 사람 대신 생각해 학습자에게 학습 콘텐츠를 제시하고, 학습자의 강약점을 분석해서 약점을 훈련시켜 보완할 수 있는 연습문제를 제시해주고, 채점해줍니다. 이렇게 학습자를 수동적으로 지식을 받아들이기만 해야하는 자로 보는 관점에서는 학습자 역량을 키우기 위한 교육 방법이 나오기 어렵습니다. 학습자는 그저 더 많은 지식을, 더 짧은 시간에 효율적으로 가르쳐야 하는 대상이기 때문입니다. 현재의 테크놀로지가 대부분 이러한 잘못된 관점 위에 개발되고 있습니다. 교육과정, 교과서, 교육정책 모두 비슷한 문제점을 갖고 있습니다.
따라서 학습자를 어떻게 보는지, 학습자에 대한 관점은 한 나라의 정책, 테크놀로지, 인프라, 교육과정에 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다. 학습자는 수동적인가, 능동적인가? 학습자는 스스로 자신이 무엇을 학습해야 하는지 아는가, 모르는가? 학습자는 스스로 찾아서 학습할 수 있는가, 없는가? 여러분은 어떻게 생각하시나요? 여러분이 보는 학습자는 수동적입니까, 능동적입니까?
우리의 교육과정은 학습자를 수동적으로 보는 관점 위에 세워져 있습니다. 그래서 말로는 아무리 역량을 강조해도 실제 교과서는 역량을 키우는 내용으로 만들어져있지 않습니다. 주입식으로 지식을 떠서 먹여야 하는 대상으로 보기 때문에 우리의 교과서는 정답과 오답이 뚜렷합니다. 정답과 오답이 뚜렷한 교육과정은 지식을 떠먹여주고 학습자를 수동적으로 보는 관점에서 만들어진 교육과정이라고 보시면 됩니다. 진심으로 학습자의 역량을 키운다면 정답을 맞히는 것보다 고민하고, 생각하고, 비판하고, 창조하는 학습을 하게 해야 합니다. 단적인 예로, 국어 교과서에서 시에 대해 배울 때, 소나무가 무엇을 의미하고 구름은 무엇을 의미하는지 일방적으로 가르쳐주고 시험보기 보다, 스스로 분석하게 하고, 고민하게 하고, 시를 써보게 해야 한다는 얘기입니다. 이것이 우리가 원하는 비판적 사고력과 창의적 역량을 갖춘 사람이 아닐까요?
로봇 교사, AI의 진도 관리는 모두 학습자를 수동적으로 보는 관점에서 만들어진 미래교육의 허상입니다. 여기에 학습자의 자율성, 자기결정권, 역량은 끼어들 자리가 없습니다. 내가 무엇을 모르는지를 스스로 생각할 수 있는 능력을 메타인지라고 하는데, 이 메타인지가 바로 역량 중 하나입니다. 그런데 내가 길러야 할 메타인지를 AI가 해준다고 합니다. 더 나아가 컴퓨터가 내 표정과 눈동자 움직임을 감시하여 내가 집중 안하고 있으면 집중하라고 피드백을 해줄 것이라고 합니다. 결국 우리가 꿈꾸고 있는 AI가 적용된 교육은 학습자를 감시하는 시스템인 것입니다. 이런 시스템에서 학습자 역량은 어떻게 길러질까요? 운전자의 음주나 졸음을 감시하는 기술은 필요합니다. 우주선을 타야하는 과학자를 훈련하기 위해서도 필요할 수 있습니다. 하지만 어린 학습자들의 역량을 기르는 방법은 아닙니다. 학습자를 감시의 대상으로 보고, 학습자가 스스로 생각하고 판단하고 결정할 수 있는 능력이 없는 존재로 보는 기술입니다. 이러한 기술은 학습을 재미없고 고통스럽게 만들 뿐입니다.
그에 대한 실제적인 사례가 있습니다. 교육부에서는 에듀테크 멘토링 사업이라는 사업을 2020년 실시한 바 있습니다. 일부 학교들에 민간기업의 에듀테크 기기를 나누어주고 그것으로 학습격차를 줄일 수 있기를 기대했습니다. 멘토링 교사를 학교마다 다르게 활용하였는데, 교육부에서 낸 결과보고서 를 보면 멘토링 교사가 기기 관리만 하고, 진도 및 학생 관리는 업체가 제공하는 AI만 맡긴 경우 모두 실패했다고 보고되어 있습니다. 한편, 멘토링 교사가 학생과 신뢰의 관계를 맺고 직접 가르치고 관리하며 기기는 문제은행과 같은 자료로만 사용한 경우에 학습격차가 좁혀지고 학생과 교사 모두 만족한 것으로 보고되었습니다. 어떻게 생각해보면 이것은 당연한 이야기입니다. 애초에 원격수업으로 인해 야기된 학습격차를 더 많은 원격수업과 AI 감시자로 해결할 수는 없습니다.
5. 학습자의 역량을 키우는 블렌디드 러닝
그렇다면 우리가 추구하는 미래교육은 어떤 교육인가요?
21세기를 위한 파트너십(Partnership for 21st Century) 에서는 미래교육에서 추구해야 하는 역량을 다음과 같이 정의하였습니다. ‘비판적 사고력, 문제해결력, 창의성, 의사소통, 협력, 혁신’. 익히 아시는 단어들입니다. 이미 우리 교육과정에 명시되어 있는 역량이기도 하고요. 그런데 이것들은 어떻게 길러질 수 있을까요? 학습자에 대한 관점과 교육과정, 교육방식, 교과서, 그리고 입시를 하루아침에 바꿀 수는 없습니다. 하지만 그렇다고 아무것도 안 하고 있으면, 아무것도 바뀌지 않습니다. 그렇다면 한낱 교수자인 우리가 우리의 힘으로 당장 내 수업에서 할 수 있는 것은 무엇일까요? 바로 교수법의 혁신입니다. 그것도 쉬운 일은 아니지만요. 저는 교수법의 혁신을 가장 쉽고 간단하게 할 수 있는 방법이 ‘블렌디드 러닝’이라고 생각합니다.
크리스튼슨 연구소에 의하면 블렌디드 러닝은 “형식 교육 내에서 일부분을 온라인으로 학습하며, 여기에는 시간, 장소, 경로, 속도 중 적어도 한 가지 이상에 대하여 학습자가 스스로 조절할 수 있는 요소가 있다.”고 정의합니다. 쉽게 풀어 말하면, 블렌디드 러닝은 학교 (대면)교육의 일부분을 온라인으로 학습하는 것인데, 학습자가 학습에 대한 시간, 장소, 방법, 속도 등을 조절할 수 있다는 특징이 있습니다. 코로나19 이전에는 블렌디드 러닝이 학교나 교실 내에서 컴퓨터를 활용하는 것으로 한정되었다면, 이제는 완전 비대면 원격수업이 일반화되면서 이제는 학교 밖으로까지 확장되었습니다. 그러나 여전히 대면 방식과 컴퓨터를 이용한 방식 두 가지를 모두 사용한다는 점은 동일합니다.
블렌디드 러닝의 모습을 한번 묘사해보겠습니다. 이것은 실제로 미국의 한 초등학교에서 제가 관찰한 수업의 장면입니다. 학생들은 모두 개인 크롬북을 가지고 있습니다. 체육 수업 시간이고, 몸으로 활동하는 체육이 아닌 건강에 관한 이론적 수업을 하는 시간입니다. 학생들은 4명씩 그룹이 되어 교사가 제시한 주제 중 하나를 고릅니다.
(1) 우리는 왜 운동을 해야 하는가?
(2) 흡연은 왜 안 좋은가?
(3) 우리는 왜 건강한 식생활을 해야 하는가?
각 그룹은 이 세 가지 주제 중 하나를 골라 조사를 한 후, 하위 주제들을 정합니다. 예를 들면 ‘(1) 우리는 왜 운동을 해야 하는가?’라는 주제를 골랐다면 조사 후 다음의 하위주제를 정합니다.
A. 운동이 신체에 미치는 영향
B. 운동이 심리에 미치는 영향
C. 운동이 사회에 미치는 영향
D. 운동을 하지 않으면 생기는 일
이 하위 주제는 담임 선생님의 피드백을 받은 후 보완해서 최종적으로 정합니다. 그런 후에 조원은 하위 주제 하나씩을 책임지고 조사합니다. 그리고 구글 프레젠테이션에 공동으로 발표 자료를 만듭니다. 이 모든 과정은 교실 내에서 이루어집니다. 토론은 대면으로, 발표 자료와 조사는 컴퓨터로 합니다. 학교가 끝나면 집에 와서 온라인으로 토론을 이어 합니다. 일주일 내에 끝낸 후, 대면 수업 시간에 조별로 발표를 합니다.
그렇게 대단하고 특별해 보이지는 않지요? 하지만 이 블렌디드 러닝 수업에는 앞서 묘사한 AI를 활용한 수업과 다른 세 가지가 있습니다. 첫 번째는 학습자에 대한 관점, 두 번째는 테크놀로지의 도구 기능이고, 세 번째는 그에 따른 교사의 역할입니다.
컴퓨터는 도구입니다. 인터넷강의형(이하 인강) 원격수업에서 컴퓨터는 TV와 별반 다르지 않게 사용되었습니다. 콘텐츠가 필요하다, 콘텐츠를 만들어야 한다는 생각은 결국 인강을 더 만들어야 한다는 이야기 입니다. 인강은 입시라는 특수한 상황에서 경제적, 시간적으로 효율적인 수업방식이지 학습자의 역량을 키워주는 질 높은 교육 방식이 아닙니다. 이것은 철저하게 학습자를 지식의 소비자로 보는 수업입니다. 인강형 수업, 콘텐츠형 원격수업에서 컴퓨터를 가장 많이 사용한 이가 누구였습니까? 바로 교사였습니다. 학습자는 컴퓨터를 이용해 아무것도 만들지 않았습니다. 반면 블렌디드 러닝은 그 컴퓨터를 이용한 콘텐츠 생산을 학생에게 넘기는 수업 방식입니다. 컴퓨터를 무엇을 생산하기 위한 도구로 보고, 그 도구의 사용권을 학생에게 주는 것입니다. 여기서 학습자는 생산자가 됩니다. 대단한 지식이 아니어도 됩니다. 블렌디드 러닝에서는 어린 학생들도 유튜브를 시청만 하게 하지 않습니다. 컴퓨터를 도구로 이용해 문제를 해결하고 그림을 그리고 프레젠테이션을 만들게 합니다.
도구는 인간에게 힘을 줍니다. 할 수 없었던 일들을 가능하게 하지요. 요즘 시대의 위인들을 한번 생각해 보세요. 스티브 잡스도, 빌 게이츠도, 조앤 롤링도, 최근 ‘오징어 게임’을 쓴 황동혁 감독도 컴퓨터로 소비만 한 사람들이 아닙니다. 컴퓨터로 코딩을 하고, 작곡을 하고, 글을 쓰고, 영화를 편집하고, 제품 디자인을 하고, 문제를 해결한 사람들입니다. 컴퓨터를 이용해 새로운 것을 창조해낸, 즉 생산적 도구로 사용한 사람들입니다. 컴퓨터는 생산의 도구입니다. 컴퓨터는 손으로 하기에 복잡한 일들을 더 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도와주는 혁신적인 도구입니다. 컴퓨터는 인간을 무력하게 만드는 도구가 아니라 인간을 유능하게 만드는, 학습자에게 권한을 부여하는(empowerment) 도구입니다. 그래서 컴퓨터를 도구로 사용할 때 학습자는 생산자가 될 수 있는 것입니다. 컴퓨터를 망치에 비유하자면, 이전에는 교사만 들고 있었던 망치를 이제는 학생들 손에 하나씩 모두 쥐어주는 것입니다. 학생들은 그 망치라는 도구와, 지식이라는 재료를 이용하여 의미있는 것을 만들어내게 됩니다. 이것이 바로 블렌디드 러닝의 심장입니다. 도구를 학습자에게 쥐어 주어 이전에는 교사가 하던 생산적인 일을 이제는 학생들이 하게 하는 것입니다. 망치를 들고 있는 학습자의 역량은 자연스럽게 향상될 것입니다. 블렌디드 러닝에서 교사의 역할은 더 중요해집니다. 블렌디드 러닝에서 교사는 지식을 먹여주는 유튜브 캐릭터가 아닙니다. 혹은 도구와 자료만 던져주고 학습이 일어나길 기다리는 무기력한 존재도 아닙니다. (망치와 재료만 준다고 멋진 집이 만들어지는 것이 아닌 것처럼 말입니다.) 학습자 중심의 수업일수록 물밑으로, 보이지 않게 교사는 치밀한 준비와 계획을 해야 합니다. 의도하는 학습이 일어나기 위해 어떤 사전 지식이 필요한지, 구체적으로 학습되어야 하는 지식은 무엇인지, 교사가 계획한 활동을 통해 정말로 의도한 학습이 일어나는지, 일방적으로 가르쳐주지 않고 스스로 깨닫게 하기 위해 어떤 활동을 해야 하는지, 어떤 순서로 어떤 자료를 제시하고 어떻게 상호작용을 유도할 것인지 등. 교수자는 아이디어를 짜내는 것 뿐 아니라 학생의 입장이 되어 시뮬레이션을 돌려봐야 하고, 어떻게 의미있게 평가할 것인지까지 사전에 계획해야 합니다. 블렌디드 러닝은 진정한 구성주의적 교육을 실현할 수 있는 방법이며, 비고츠키가 말한 비계의 역할을 교수자가 할 수 있는 방법입니다.
6. 인공지능(AI) 시대 블렌디드 러닝과 교사의 역할
그렇다면 AI 시대에는 어떻게 될까요? AI도 컴퓨터입니다. 우리는 미래교육을 상상할 때 AI를 도구로 보지 않고, AI가 학습자 위에 군림하는 모습을 생각합니다. AI를 도구로 보지 못하는 이유는 학습자에 대한 관점이 생산자가 아닌 소비자에 머물러 있기 때문입니다. 사실 AI를 이용한 맞춤형 수업은 이미 사교육 기관에서 하고 있습니다. AI를 이용한 맞춤형 교육은 현재의 입시 위주의 교육을 강화시키는 방법이지, 우리가 꿈꾸어야 할 미래교육으로 가는 길이 아닙니다. 학습자는 생산자이며, AI가 학습자를 감시하는 것이 아니라, 학습자가 AI에 대해 배우고, AI를 이용해 새로운 것을 만들어내고, 나아가서는 사회에 도움이 되는 AI를 꿈꾸고 창조해내는 모습이 우리가 꿈꾸어야 할 이상향이고 나아가야 할 길입니다. 그렇다면 여기서 블렌디드 러닝은 AI와 대치되는 수업이거나, AI보다 뒤떨어진 수업방식이 아니라, AI를 제대로 활용하는 수업 방식입니다. 그리고 AI 시대 미래역량을 가진 학습자를 길러내기 위해 교사는 없어질 존재가 아니라, 더욱 중요한 존재가 됩니다.
이 글을 요약하자면 다음과 같습니다. 교육은 시대에 따라 변해야 하고, 국가의 자원은 전략적으로 집중 되어야 합니다. 지금은 학습자의 역량이 중요해진 시대인데, 역량은 학습자를 생산자로 볼 때 비로소 키워 질 수가 있습니다. 학습자를 생산자로 보면 컴퓨터는 도구가 되고, 교수자의 역할은 더욱 중요해집니다. AI를 이용한 교육은 학습자를 감시하는 교육이 아니라, 학습자가 AI를 도구로 보고 AI를 이용해 새로운 것을 창조해내는 교육입니다. 이것은 블렌디드 러닝을 통해 가능합니다. 블렌디드 러닝은 AI 시대를 대비하는 교육이자, 그 동안 우리가 추구해온 역량 중심, 학습자 중심의 교육을 하는 방법입니다. 성공적 블렌디드 러닝과 AI시대 교육을 위해 교사의 역할은 새롭게 바뀌겠지만, 교사의 존재 자체와 역량은 그 어느 때보다 중요해졌다고 할 수 있겠습니다. AI를 이용해 맞춤형 교육을 하는 것은 결국 현재의 입시 위주의 교육을 강화하는 방향으로 가는 것입니다. 그보다 AI를 이용해 사회를 바꾸고 약자를 도와주는 방법을 고민하고 연구하는, 그러한 교육을 우리는 꿈꿔야 합니다. 오늘 작은 크롬북을 이용한 블렌디드 러닝을 시작하는 것은 앞으로 다가 올 AI시대 훌륭한 교육을 하기 위한 첫 발자국입니다. 그 첫 발자국을 테크 기업이 아닌, 선생님인 여러분이 주도하게 되기를 바랍니다.
인공지능 시대에서 살아남으려면
벌써 몇 년 전 구글의 인공지능 컴퓨터인 알파고는 이세돌과의 바둑대결에서 승리했다. 이 대결은 인공지능과 로봇에 대해 그리 많은 관심을 가지고 있지 않은 일반인들에게도 인공지능 시대가 우리 앞에 부쩍 가까이 다가왔음을 느끼게 하는 계기가 된 것 같다.
이를 보며 당시 바보같은 정부에서는 급작스럽게 인공지능 기술에 대규모 투자를 해야 한다며 호들갑을 떨기까지 했다. 인공지능이라는 기술이 우리에게 어떤 의미가 될 것인지에 대한 진지한 고민도 없이 다른 선진 기업들과 나라들에서 기술을 개발한다고 하니 호들갑을 떨었던 것이다.
또 내가 내는 세금이 이런 분위기에 편승한 가짜 연구자들의 잇속을 채워줄 것을 생각하니 부아가 치민다. 책 이야기를 하려다 꺼낸 인공지능 이야기인데 깔때기처럼 멍청한 공무원들의 행태에 대한 열받음으로 곁가지로 빠져버렸다. 책 이야기를 하자.
인공지능에 대한 사람들의 관심은 기술 개발에 따라 이뤄졌던 몇 가지 이벤트들에 영향을 받아왔다. 1997년 IBM의 컴퓨터는 체스 세계 챔피언을 꺾었다. 몇 년 뒤 2011년엔 퀴즈 대회에서도 컴퓨터가 우승을 차지했다. 2015년엔 미국 DARPA에서 주최한 재난구조 로봇 올림픽에서 여러 가지 장애물을 극복하고 카이스트의 휴머노이드 휴보가 우승을 차지했다. 그리고 2016년 구글의 알파고는 이세돌과의 바둑 대결에서 승리했다.
일반인들은 피부로 느끼지 못했지만 새로운 기술은 점점 빠른 속도로 개발되고 있었고, 그 영향력이 이제는 사회 구조에까지 미치는 정도가 되었다. 저자는 이제 로봇과 인공지능의 시대가 시작되었다고 말하고 있다. 이 거대한 변화는 막을 수 없고, 이 변화 가운데서 우리는 무엇을 알아야 하고, 스스로를 어떻게 준비해야 하는지에 대한 의제를 던지고 있다. 데이터와 알고리즘을 가진 이들이 권력을 갖게 되는 이 시대에 우리가 생각해 봐야 할 것은 무엇인지 저자가 제안한 10가지 주제에 대해 고민해 보게 되었다.
저자는 우리에게 질문을 던진다. ” 다가온 인공지능과 자동화, 로봇의 시대를 우리는 어떻게 준비하면서 맞이해야 할까?”
가장 먼저는 무인자동차에 대한 것이다. 자동차는 우리와 가장 가까운 도구 중의 하나다. 이제 자동차는 사람 없이도 달리게 될 것 같다. 자율주행차가 대중화된다면 교통 사고로 인한 사망자가 감소하고, 보험료 등 경제적 효과도 가져올 것이고, 노인/장애인등에게 이동의 자유를 허락하는 등 전반적인 운전 문화에도 큰 변화를 가져올 것이다.
자율주행차는 전세계 유명 자동차 회사들, 구글을 주축으로 하는 IT기업들이 경쟁적으로 개발하고 있을 정도로 기술적 측면에서는 엄청난 진전을 보이고 있다. 사실 기술적 문제보다는 사용자들이 이 기술을 어떻게 수용할 것인지가 핵심적인 문제가 될 것이다. 운전의 즐거움, 성취감, 자유와 독립성, 법과 제도 등 사회적 수용의 문제가 논란이 될 것이다.
또 한가지 중요한 점은 자율주행차가 작동하는 알고리즘을 설계할 때 맞이하게 되는 윤리적 딜레마의 문제가 있다. 자율주행차의 판단 메커니즘을 어떻게 설계할 것인지의 문제는 기술 수용자인 우리들에게 매우 큰 고민을 던져준다. 만약 사고를 피할 수 없을 경우 다수의 사람의 피해를 줄일 것인지, 아이를 구할 것인지, 자신을 보호할 것인지 아니면 타인을 보호할 것인지 매우 어려운 문제에 봉착하게 된다. 우리는 이것을 기술개발자들에게만 맡겨둘 수 있을까? 그래선 안될 것이다.
자동화된 기계의 시대에 우리의 일자리는 어떻게 될까? 새로운 시대에는 기계들이 대체할 일자리가 분명히 있을 것이다. 그로 인해 실직하게 되는 사람들도 분명히 존재할 것이다. 이러한 점에서는 일반적으로 기술적인 도구 수용에서와 같이 낙관론과 비관론이 공존한다. 낙관이든 비관이든 실제 이 세계를 살아가야 할 우리들은 미래에 대한 다양한 가능성을 전망해 보고 대비하는 자세가 필요하다.
디지털화와 알고리즘을 통한 자동화를 피할 수는 없을 것이다. 결국 우리는 기계와 일자리를 놓고 경쟁하거나 밀려나는 일이 일어날 것이다. 인간에게 일은 경제적 가치 이상의 정체성이자 자존감이기에 이런 점을 심각하게 고려해야 한다.
저자는 이러한 시대를 맞이하면서 중요한 것은 직업과 미래를 바라보는 관점이라고 말한다. 미래 사회를 지배하는 기술의 속성과 변화 추이에 대해 학습하고 관심을 가져야 하고, 모든 직업이 자동화에 노출되어 있다는 점을 이해하고 평생직업 따위는 없다는 사실을 받아들이고 그에 자신을 맞추어 가는 것이 현명하다.
이를 위해 1) 적극적으로 최신 기술을 수용하려하고 이를 통해 새로운 과업을 발견하고 2) 직업을 유지, 개선, 탐색하기 위해 지속적으로 학습하며 3) 함께 일하고 싶은 사람이 되도록 덕성과 신뢰를 갖추도록 할 필요가 있다.
저자는 이외에도 다양한 이슈들을 던지고 있는데, 부쩍 다가온 로봇과 알고리즘의 시대에 중요한 것은 인공지능이 가지지 못할 인간만이 가진 특징에 초점을 맞추는 것이다.
먼저, 인간에게는 언어라는 고유한 특징이 있다. 또한 인간에게는 감정이란 독특한 특징도 있다. 사회적 존재이며, 그로 인해 공감과 돌봄이라는 가치를 지니고 있다. 결국 감정적 존재라는 것은 예측 불가능하다는 것이다. 인간은 의식과 지능을 가진 존재이고, 능동적 질문을 품는 호기심을 가진 존재이다. 기계의 질문은 알고리즘에 의한 것인 반면, 인간의 질문은 호기심에 기반한 것으로 이유도 설명할 수 없고 예측할 수도 없는 특징이 있다. 만약 로봇이 인간 같이 만들어진다면 치명적 오류를 가지게 되는 것이다.
아마도 인공지능의 시대에 인간의 호기심만큼 차별화되는 부분은 없을 것 같다. 호기심과 질문은 인간이 지니고 있는 사고력, 공감능력, 의지력을 불러내는 기초이며 이를 통해 인간은 탁월함의 수준에 도달해 왔다. 급변하는 이러한 시기에 갖추어야 할 인간의 능력은 유연한 대응력이며, 자신이 무엇을 알고 무엇을 모르고 있는지를 아는데서 출발하여 호기심을 키워가야 할 것이다.
인간은 또한 망각하는 존재이다. 인터넷만 연결되면 거의 무한한 정보를 불러올 수 있는 이 시대에 인간이 스스로 기억해야 할 것들은 무엇일까?
인간의 기억은 기계의 기억만큼 정확하거나 완벽하지는 않지만 매우 효율적인 특성을 가지고 있다. 인간은 중요한 것과 필요한 것 위주로 맥락을 기억한다. 즉 추상화된 요점을 기억한다. 오류가 있기는 하지만 컴퓨터에서처럼 데이터를 단순히 저장하고 호출하는 것이 아니라 스스로 판단하고 구성하는 적극적인 사고 능력의 일부가 인간의 기억이다.
이는 망각과 선택적 기억을 통해 자신만의 기억을 재구성하여 경험을 일반화하고 조직화, 범주화, 추상화하는 인간 사고 능력의 핵심이라고 할 수 있다. 이를 기반으로 창의력과 통찰력을 발휘할 수 있다면 로봇의 시대에 경쟁력을 가질 수 있을 것이다.
결론적으로 저자는 새로운 세상에선 새로운 세상을 이해할 수 있는 문해능력이 필요함을 역설하고 있다. 미래 사회에서의 문명은 디지털 기술의 구조와 인공지능으로 인한 변화상을 모르는 것이 될 것이라 말한다. 프로그램을 만들고 그 구조를 읽을 줄 아는 코드 이해능력을 넘어서 소프트웨어와 인공지능의 디지털 세상이 어떻게 작동하는지를 알고 여기 적응하는 디지털 문해능력이 필요하다고 제안한다.
또한 디지털화와 인공지능의 구조와 작동 방식을 앞서 발견한 전문가들과 집단이 마음껏 주무르게 하지 않고 알고리즘 설계 과정에 사회적, 개인적 가치를 담고 적절성을 검증할 수 있는 사회적 업무를 만들것을 언급하고 있다. 매우 합리적 제안이라 생각한다. 인공지능 시대를 살아갈 우리가 가져야 할 핵심적인 태도가 아래 문단에 압축적으로 표현되어 있는 것 같다.
“인공지능 시대에 사람을 사람답게 만드는 것은 결핍과 그로 인한 고통이다. 이것을 벗어나는 과정에서 인류가 경험을 통해 체득한 생존의 노하우가 유연성과 창의성이다. 결핍에서 오는 절박함이 만들어 낸 인간의 유연성과 창의성은 기계에게 가르칠 수 없는 속성이다. 부정확한 인식과 판단, 감정에 의한 변덕스럽고 비합리적 행동, 망각과 고통 같은 사람의 속성을 기계에 부여하지 않는다. 여기에 사람의 길이 있다. 사람 만이 해야 할 영역이 여전할 것이다. 기계가 따라 할 수 없는 사람만의 특성인 사랑과 호기심은 감정적 결핍과 지적 결핍에서 나온다. 감정과 호기심은 우리를 따뜻하게 해 주는 마법의 불인 동시에 우리 자신을 불쏘시개와 연료로 만들어버릴 수도 있는 치명적인 에너지이다.”
인공지능시대 교육정책방향과 핵심과제
목차
Ⅰ. 추진배경
Ⅱ. 인공지능이 교육에 미치는 영향과 시사점
Ⅲ. 비전과 방향
– 감성적 창조 인간중심 사고로 만드는 새구조
– 초개인화 학습환경 학습자 중심 맞춤형 개별화 환경
– 따뜻한 지능화 혁신기술의 포용적 사용 정책
Ⅳ. 핵심 추진과제
– “인간”에 집중하는 교육
– “시대”에 부합하는 교육
– “기술”과 결합하는 교육
Ⅵ. 기대효과
– 학생이 경험하게 될 미래
– 5년 후 달라지는 모습
Ⅶ. 추진체계
Ⅷ. 추진일정
인공지능 시대의 도래와 그 임팩트
이주선 논설위원
2016년 딥마인드의 인공지능(AI) ‘알파고’가 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 4대 1 완승을 거두면서 대중도 AI시대의 도래를 알게 되었다. 이후 AI가 의사·변호사 등 고임금 전문직들조차 모두 대체하고, 궁극적으로 사람이 동물같이 무능한 무엇인가가 될 수도 있다는 이야기도 들렸다. AI로 인해 도래할 디스토피아에 대한 예측은 대중적인 불안과 호기심을 자극했다.
마침내 이런 배경하에서 2017년 스티븐 호킹, 닉 보스트롬 등 과학자와 관련 산업 CEO 등 2000여 명이 모여“인공지능 기반 무기경쟁을 피해야 한다.”등 AI 개발 관련 23개 원칙을 담은 ‘아실로마 인공지능 원칙(Asilomar AI Principles)’을 발표했다.
그러나 금세기 최고 미래학자로 평가받는 레이 커즈와일은 인공지능이 개별적인 사람의 지능을 초월하는 범용 인공지능(AGI)은 2029년, 전 인류 지능의 총합을 능가하는 특이점(singularity)은 2045년에 도달할 것이라고 예언했다. 그는 또한 사람이 현재 가질 수 없는 초능력과 영원한 생명을 가진 포스트 휴먼(post-human)으로 진화해 가는 트랜스 휴먼(trans-human) 상태에 2030년까지는 도달할 것이라고 예견했다. 특히 그는 AI시대의 도래로 기하급수적 경제성장(progressive growth)이 가능해질 것이라는 낙관적인 전망을 하기도 했다.
커즈와일의 상상을 초월한 Si-Fi 같은 예견은 처음에는 여러 비판과 조소를 받았으나, 2021년 대부분의 전문가들이 2060년 전후 특이점에 도달할 것이라는 데 동의하는 상황으로 바뀌었다.
급기야 이러한 AI기술의 영향력에 대한 관심과 예견은‘세계경제포럼(World Economic Forum) 2016년 회의’에서 이 기술이 세계의 미래를 좌우할 가장 중요한 기술이 될 것이라고 인정하게 했다. 그리고 이 회의는 특이점 대비가 필요하며, 이러한 와해 기술들(disruptive technologies)이 가진 긍정적 기술혁신의 이익을 향유하기 위해서 다양한 위험 대비도 필요하다는 인식을 공유했다.
매킨지, 액센츄어, BCG를 포함한 저명한 컨설팅 기업들과 세계적으로 저명한 경제학자들은 이러한 인공지능화와 디지털화로 전 세계에서 2025년까지 일자리의 15%에 달하는 4억 개의 일자리가 사라질 것이라고 전망했다. 그러나 이들은 또한 이 기술혁신으로 더 많은 일자리가 창출될 것이고, 이 기술을 선도적으로 채택한 기업과 국가가 시장과 산업 지배력을 승자독식적으로 향유하는 슈퍼스타 기업 (superstar firm)과 선도국가가 될 것이라고 예상했다. 또한 이들은 현재의 일과 일자리가 격변할 것이며, 지금까지 안정적이며 높은 소득을 제공하던 일과 일자리가 저임금 일용직으로 전락할 개연성을 시사하고 있다. 더구나 이들은 기존 교육으로 이런 일자리 전환(job change)에 대처하기 대단히 어려울 것이라고 경고하고 있다.
이미 급격한 자동화로 인한 저임금 일자리의 양산과 고도 기술을 요하는 일자리의 증가로 교육 수준에 따라 저학력·저기술 인력의 노동소득 분배비중은 더욱 낮아지고, 고학력·고기술 일자리 대비 소득 격차를 더욱 심화시키는 문제가 초래되고 있다. 더구나 인공지능화의 급격한 진전으로 이제는 고학력·고기술 일과 일자리조차도 AI가 대신하는 상황이 초래될 가능성이 높아지고 있다.
또한 디지털화와 인공지능화로 발생한 승자독식과 슈퍼스타 기업으로의 집중 심화는 심각한 사회적·정치적 갈등을 세계 각국에서 증폭시키고 있다. 이 과정에서 ‘현대 경제의 석유’라는 데이터 이용 관련 공정성 문제, 프라이버시 보호와 개인정보 소유권 문제, 기업과 정부들의 정보 오·남용 가능성 등 기존 제도들로는 대응이 거의 불가능한 민주주의와 시장경제에 대한 심각한 도전들을 야기하고 있다.
그러므로 먼저 AI기술의 신속한 발전과 채택을 위한 세제·규제·법을 포함한 제도의 신속한 정비가 선행되어야 한다. 또한 AI 이용 선도자들인 GAFA(구글, 애플, 페이스북, 아마존), 네이버, 카카오를 비롯한 디지털 플랫폼 기업들의 시장질서 교란과 소비자나 경쟁기업들에 대한 정보 오·남용을 통한 이익 추구를 시정하기 위한 정책과 제도 도입에 최선을 다해야 한다. 이에 더해서 극단적인 소득 양극화 발생 시 이를 해결하기 위한 보편적 기본소득(universal basic income)을 포함한 다양한 소득재분배 정책에 대한 진지한 논의가 시작되어야 할 것이다.
궁극적으로 한 나라의 이 제도혁신 성공 여부는 20세기 초 각국의 산업혁명 체화(embodiment)가 한 나라의 흥망을 가른 것과 유사한 결과를 가져올 가능성이 매우 높다. 그러므로 이 혁신에 대한 매진은 아무리 강조해도 지나치지 않다.
인공지능시대 교육정책의 방향과 핵심과제
교육은 언제나 미래지향적이다. 어느 시대, 어느 사회든 내일을 살아갈 사람을 키우는 것이 교육이다. ‘인공지능’이라는 말은 이미 우리에게 성큼 다가와 먼 미래를 뜻하는 말에서 바로 내일을 뜻하는 말이 되어 버렸다. 특히, 갑작스러운 코로나19 사태는 세계의 디지털 환경을 놀라운 속도로 빠르게 발전시키고 있다. 디지털 환경이 잘 구축되고 있다는 말은 인공지능시대 진입로에 고속도로를 깔고 있다는 말과 같다. 다시 말해, 얼떨결에 우리는 생각했던 것보다 빠르게 미래로 가고 있다. ‘인류 역사상 불과 전기보다 큰 파괴력을 지닌 인공지능1’의 세계로 말이다.
그렇다면, 우리의 교육은 인공지능시대로 가는 고속도로를 달릴 준비가 되어 있을까? 외부에서 들려오는 진단은 늘 여전하다. 산업화 시대의 교육. 같은 모습의 학교에서 이뤄지는 같은 교육. 줄 세우기 교육. 그 결과 고만고만한 인재 양산으로 이어지는 한계를 가진 교육. 인공지능시대 교육정책에 대한 교육부의 고민은 이 본질적인 물음과 진단에서부터 시작되었다.
1. 인공지능시대 교육정책의 방향
인재상
어떤 사람을 길러낼 것인가? : 감성적 창조 인재
앞으로 인공지능이 지금의 수많은 일자리를 대체한다고 한다. 미래는 인간과 인공지능이 협업하는 시대가 될 것이다. 이 새로운 시대에서 인공지능의 역할은 정확성과 신속성에 집중될 것이다. 반면, 인간은 어떤 영역에 집중해야 할까? 이 질문에 대한 답을 찾는 과정이 앞으로 교육이 고민해야 할 미래 과제이다.
아마도 인간에게는 인간만의 감성과 창의력이 요구될 것이다. 다른 사람을 이해하고 공감할 줄 아는 마음, 타인과 소통할 줄 아는 능력, 그리고 인간이 왜 존재하는지, 어떻게 살아야 하는지를 탐구하는 자세와 같은 것들 말이다. 아이러니하게도 첨단을 달리는 미래 시대에는 고리타분해 보이는 전통적이고도 전통적인 ‘삶의 본질’에 대한 탐구와 고민에 관한 공부가 아이러니하게도 가장 중요한 공부가 될 수 있다. 바로 우리가 흔히 ‘인문학’이라고 부르는 영역이다. 또한, 인간에게는 인간만의 독특한 질문과 호기심이 무엇보다 중요해질 것이다. 따라서 정답만을 쫓는 학습 목표나 방식보다는 전혀 다른 접근을 불러일으키는 인간만의 ‘창의력’이 필요하다. 인간이 구조를 계속 새롭게 제시하고 그 구조 안에서 인공지능이 가장 빠른 길을 찾는 상황이 미래사회의 모습일 것이다. 새로운 구조를 제시하기 위해서는 무엇이 필요할까? 이제는 답을 찾기보다는 ‘질문’을 찾는 것이 더 중요해질 것이다. 새로운 질문이야말로 새로운 접근법을 낳기 때문이다.
하지만 인공지능을 만능의 도구처럼 쉽게 생각해서는 안 된다. 인공지능도 인간이 만드는 것으로, 인공지능의 판단에 편견이 있을 수 있다는 것을 유념해야 한다. 이러한 원리를 이해하고 인공지능시대에 맞는 윤리가 반드시 정립되어야 한다.
학습환경
학습환경은 어떻게 변화할 것인가?
: 초개인화 학습환경
인공지능은 학습자에게 최적화된 학습방법과 자료를 제공하는 등 학습자 개개인에게 맞춤형 학습지원을 위해 널리 활용될 것으로 보인다. 이미 외국에서는 인공지능을 활용한 학습효과 사례가 다수 보고되고 있다. 우리나라도 인공지능 등을 활용한 에듀테크(Education+Technology)가 화두다. 특히, 코로나19 때문에 2020년 4월 우리나라 역사상 최초로 초중고 전면 온라인개학이 시행되면서, 에듀테크를 교육 현장에 도입하는 것에 관한 관심이 크게 고조되었다. 교육 현장에 인공지능 등을 활용한 에듀테크 도입은 실시간 학습데이터를 축적하고 이 데이터를 활용해 기술을 더욱 개선하고, 이로 인해 교육의 질은 더 높아지는 방식의 선순환 형태로 이루어져야 한다.
혹자는 이러한 인공지능 기술의 발전이 교사의 자리를 위협한다고 한다. 하지만 정확히 말하자면, 교사의 역할 변화가 요구된다고 볼 수 있다. 이제 인공지능은 수업자료를 찾기 위해, 단순・반복적인 행정 업무를 처리하기 위해 소비하는 시간을 크게 줄여줄 것이다. 교사가 더욱 집중해야 할 일은 수업을 기획하는 일, 학생 개개인을 더욱 살피는 일, 학생의 정서 관리에 집중하고 사회성을 키우기 위해 조력하는 일이다. ‘성적’을 넘어 더욱 폭넓은 의미에서 맞춤형 ‘교육’을 실현할 수 있는 세상이 될 수 있다.
인공지능 세상에서 중요한 것은 ‘자기주도성’이다. 마음만 먹으면 인공지능이 수많은 학습자료를 가져다줄 수 있는 상황에서, 중요해지는 것은 학생의 자기주도성이 된다. 학습환경이 달라지니, 학교의 역할도 교사의 역할도 변하는 것이다.
요즘 유행하는 말로 ‘초개인화’라는 말이 있다. 데이터를 활용한 인공지능 기술을 통해 한 명 한 명의 기분까지 고려한 맞춤형 지원을 하는 것이다. 이제 학습환경도 초개인화로 들어서고 있다.
정책과정
미래 교육정책은 어떤 방식으로 이루어질 것인가?
: 따뜻한 지능화 정책
인공지능은 공공영역에서도 행정혁신 등의 이유로 폭넓게 사용될 것이며, 교육 분야에서도 예외는 아닐 것으로 전망된다. 인공지능을 적극적으로 활용하기 위해서는 빅데이터가 선결 조건이다. 앞으로 교육 데이터를 생산・수집・축적・활용하기 위한 일련의 관리・유통 체계가 필요할 것이다.
정책적으로 인공지능을 활용하게 되면 우선 다양한 포용정책이 기대된다. 모두를 위해 공평한 교육 기회를 제공하는 데 첨단기술이 활용될 것이다. 반면에 인공지능으로 인한 새로운 사각지대가 발생할 수 있다. 인공지능 발전이 정보격차를 발생시키면서 정보 접근성에 따라 교육격차가 발생하는 것이다. 따라서 이에 대한 대응책이 함께 병행될 필요가 있다. 지금까지의 내용을 정리하면 아래 표와 같다.
[표] 인공지능시대 교육정책의 3대 방향인공지능의 영향과 시사점
정책방향
(인재상) 인간-AI 협업시대, 인간 창의성, 감성에 집중→ 인간중심 사고에 기반하여 새 구조를 만드는 창의력 요구
감성적 창조 인재
(학습환경) AI는 학습자에 최적화된 학습방법과 자료 제공→ 학습자의 특성/ 수준/상황 맞춤형 개별화 교육 기대
초개인화* 학습환경
(정책과정) AI, 빅데이터 등 기반 행정혁신 시대→ 빅데이터 관리체계 필요 및 데이터 활용 포용정책 기대
따뜻한 지능화 정책
* 초개인화(hyper-personalization) : 데이터를 활용해 보다 고도화되는 개 인 맞춤형 방식
2. 인공지능시대 교육정책방향과 핵심과제
대한민국의 미래 교육이 나아가야 할 길
교육부는 지난해 11월 20일 「인공지능시대 교육정책방향과 핵심과제」를 관계부처 합동으로 발표하였다. 위에서 도출한 세 가지 정책방향을 핵심으로 하여, 미래 교육의 비전과 과제를 제시했다. 비전은 ‘인간다움과 미래다움이 공존하는 교육 패러다임 실현’으로 설정하였다. 미래에 집중하는 것만큼 인간다움에 균형 있게 집중해야 한다고 강조한 것이다.
또한, 이 보고서를 통해 향후 최소 5년 이상의 범정부 인공지능시대 교육정책의 청사진을 그렸다. 2022년까지는 ‘준비기’, 2024년까지는 ‘내실화기’, 그리고 2025년부터는 정책 ‘활성화・고도화기’로 설정하였다. 그리고 미래 비전과 정책방향을 달성하기 위해 ‘인간’, ‘시대’, ‘기술’ 세 가지의 분야의 핵심과제를 제시하였다.
‘인간’에 집중하는 교육 : 자기주도적 태도와 인간 존엄성의 마음
미래 교육정책에서는 학생들이 수업과 관련된 여러 상황에서 문제를 스스로 인식하고 설정하고 해결방법을 탐구하는 기회를 가질 수 있도록 자기주도적 태도를 강조하고, 자신과 타인을 올바로 이해하고 인간 존엄성을 중시하는 마음을 키우도록 돕는 교육을 강조한다.
2022 개정 교육과정에서는 자기주도성 등을 고려하여 학교 교육을 통해 중점적으로 기르고자 하는 역량을 반영할 계획이다. 교수・학습방법에서도 학생의 시행착오가 성장이 될 수 있도록 지원하는 다양한 모델을 개발해 나갈 예정이다. 학생들의 자기주도성을 키우기 위해 다양한 비교과 프로그램 개발도 촉진한다. 초중고교 학생뿐만 아니라, 대학도 적극적으로 학생의 자기주도성 향상을 돕는 프로그램을 개발할 수 있도록 차기 대학 기본역량 진단에 관련 내용을 반영하는 것을 검토한다.
‘시대’에 부합하는 교육 : 교양으로서의 인공지능 교육과 전문인재 양성
인공지능은 미래의 교양과 같다. 따라서, 인공지능과 관련한 소통・협업 및 활용을 위한 최소한의 소양을 학교 교육에서 갖출 수 있도록 정책을 추진한다. 여기서 중요한 것을 인공지능과 관련한 교육을 단지 ‘지식’으로 추진하면 안 된다는 것이다. 갈수록 지식의 유통기한이 짧아져만 가는 시대에 이미 우리는 살고 있으므로, 인공지능 지식에 관한 교육이 학교에 들어올 때쯤이면 이미 너무 오래된 지식이 될 가능성이 크다. 따라서 인공지능 교육은 창의력, 소통・협업능력, 비판적 사고력 등을 키우는 역량 교육이 되어야 한다.
유치원부터 놀이를 통해 인공지능을 경험하는 기회를 늘리고, 초중고교에는 2022 개정 교육과정을 통해 ‘인공지능 교육’을 학교에 도입한다. 교육 내용으로는 ‘프로그래밍’, ‘인공지능 기초원리’, ‘인공지능 활용’, ‘인공지능 윤리’를 담는다. 우선 당장 2021년 2학기부터는 고등학교 진로 선택과목으로 <인공지능 기초>, <인공지능 수학> 과목이 도입된다. 신규・현직 교원의 역량 강화를 위한 정책도 지속적으로 추진한다.
인공지능 전문인재 양성 정책을 강화하기 위해, 정부는 각 부처와 대학 등에서 그간 다양하게 추진해 온 인공지능 인재양성 정책성과를 점검하고, 발전적인 정책을 제안할 수 있도록 2021년부터 인재양성 지표를 개발하는 데 힘쓴다. 대학에서의 인공지능 소양함양 교육은 물론 석・박사급 연구자 대상 교육, 재직자 대상 재교육・훈련 프로그램들까지 망라하여 검토할 예정이다. 교육계와 산업계, 노동계가 함께 협력할 수 있도록 추진하고, 관련 보고서도 발간하여 많은 관계자가 참고 자료로 활용토록 할 계획이다.
‘기술’과 결합하는 교육 : 첨단기술을 활용한 교육환경과 교육 빅데이터 거버넌스
인공지능을 기반으로 한 다양한 디지털 도구와 콘텐츠를 활용한 양질의 맞춤형 수업을 만들어나가고자 한다. 아울러, 데이터를 활용해 학업 중도포기, 전공 부적응 등 학생의 위기상황을 조기에 진단하고 적합한 대안을 제시할 수 있는 교육정책을 개발하기 위한 데이터 거버넌스도 구축해 나갈 예정이다.
2021년부터 공교육 질 개선과 교육문제 해소를 위해 인공지능 기술을 적극적으로 사용하는 「지능형 교육 3대 프로젝트」를 실시한다. 이 프로젝트는 미래의 주요한 교육 이슈인 (1) 학습자 중심 환경, (2) 교육 취약계층 지원, (3) 학생안전 및 학교 업무 효율화를 우선 3대 분야로 선정하여 필요한 기술개발을 추진하는 민관협업 프로젝트다. 대학에서는 다양한 데이터 기반 학생중심 지원 프로그램이 개발・운영될 수 있도록 차기 대학기본역량 진단 시 관련 내용을 반영토록 할 예정이다. 학생의 교과・비교과 등 다양한 데이터를 통해 학습역량 강화, 진로・심리상담, 취・창업 지원 등을 맞춤형으로 추진하도록 유도한다는 계획이다.
부총리 겸 교육부장관을 위원장으로 하는 「교육빅데이터위원회」를 올해 출범한다. 위원회는 교육 분야 빅데이터의 활용과 보안에 관련한 사회적 합의 등을 위한 의사결정기구로 활약할 예정이다. 학생, 학부모, 시도교육청, 연구자, 교원 등 다양한 이해관계자와 빅데이터 전문가가 참석하여 교육 분야의 데이터 관리・유통과 관련한 각종 지침(가이드라인) 등을 만들어 갈 예정이다.
3. 같은 결과의 대량화를 넘어 다른 결과의 다채로움으로
인공지능은 하나의 기술이다. 새로운 기술이 화려하게 교육 현장에 사용되는 것이 교육의 미래 모습의 전부는 아닐 것이다. 그건 하나의 단면일 뿐이다. 처음에 제기했던 질문, 즉, 같은 모습의 학교에서의 같은 교육이 과거가 되어야 하고, 여기서 탈피하는 것이 진정 미래 교육의 방향이 되어야 하지 않을까?
산업화 시대의 교육은 같은 학교에서 같은 교육을 통해 동질의 인재를 대량으로 빠르게 키워내는 데 치중했었다. 이제는 같은 모습으로 키워진 대량화 시대의 교육에서, 학생 개인의 개성이 빛나는 다채로움의 시대로 가는 교육을 만들어가야 할 것이다.
그리고 그간 ‘미래’는 흔히 소수의 앞서나가는 일부를 위한 것처럼만 느껴진 적이 많았다. 정책의 초점도 그러했다. 미래는 불안하고, 그 불안한 시대를 이끄는 인재를 키우는 것이 정책의 목표인 적이 많았기 때문이다. 하지만 사실 미래 정책에 영향을 받는 것은 우리 모두다. 앞으로 인공지능시대의 교육정책은 더더욱 절대다수의 평범한 우리 모두를 위한 교육정책이 되어야 할 것이다.
인공지능 시대의 준비… 누구나 AI를 배울 수 있고, 사용할 수 있게 하는 MIT 이니셔티브 출범
MIT의 새로운 학제 간 연구 이니셔티브 RAISE (Responsible AI for Social Empowerment and Education)는 사회의 모든 부문에서 AI의 이해와 사용을 촉진하는 것을 목표로 한다(사진:MIT)
인공지능(AI)은 우리의 개인 및 생활과 산업을 변화시키고 있으며, 기술의 설계자 및 개발자와 상호 작용하는 방식도 바꾸고 있다
인공지능은 참신하고 사실적인 이미지와 음악을 생성할 수 있는 알고리즘 등과 암을 보다 정확하게 발견할 수 있도록 임상의에게 의사 결정 지원을 제공할 수 있는 등 전 세계적으로 개인뿐만 아니라 정부, 기업 및 기관은 AI의 급속한 발전을 통해 인공지능 시대로 진입하고 있다
이제, 디지털 지식이 있는 것만으로는 더 이상 충분하지 않다. 사람들은 AI의 책임있는 사용을 이해하고 개인, 커뮤니티 및 사회적 수준에서 AI를 사용하여 사물을 만들려면 AI에 능숙해야 한다. 또한, 미래의 AI 인력은 훨씬 더 다양하고 포용적이어야 하며 AI를 사용하여 책임있는 솔루션을 개발할 수 있도록 교육을 받아야 한다.
18일 현지시간, MIT의 새로운 학제간(Cross-Disciplinary) 연구 이니셔티브를 출범하고 사회의 모든 부문에 걸쳐 인공지능의 이해와 사용을 촉진하는 것을 목표로 한다고 밝혔다.
사회적 권한 부여(Empowerment)와 교육을 위한 책임있는 AI ‘레이스(Responsible AI for Social Empowerment and Education. 이하, RAISE)’라고 불리는 이 이니셔티브는 유치원부터 직장인에 이르기까지 누구나 인공지능을 배울 수 있고 참여할 수 있는 새로운 교육 접근 방식과 도구를 개발하는 것을 목표로 한다.
RAISE를 이끌고 있는 신시아 브리질(Cynthia Breazeal) 디렉터(사진:MIT)
MIT 미디어랩의 개인용 로봇(Personal Robots) 그룹을 이끌고, 미디어랩의 부소장 으로 RAISE를 이끌고 있는 신시아 브리질(Cynthia Breazeal) 디렉터는 “지금 당장 AI에 대해 배워 인공지능을 응용하려면 컴퓨터 공학이나 관련 과목을 전공해야 합니다”라며, “그러나 교육 장벽은 여전히 상당히 높습니다. 이 이니셔티브의 비전은 ‘모든 사람을 위한 AI’입니다. 즉, 형평성, 접근성 및 책임있는 권한 부여에 중점을 두고 있습니다”라고 말했다.
RAISE는 MIT 미디어랩(Media Lab)에 본부를 두고 MIT가 인공지능 시대를 맞아 2019년 새롭게 개설된 MIT 슈워츠먼 컴퓨팅 대학(MIT Schwarzman College of Computing) 및 MIT 오픈 러닝(Open Learning)과의 협업하고 있다.
한편, 포항공과대학교(POSTECH) 전기전자공학과 학사(2006년), 조지아 공과 대학교(Georgia Institute of Technology 전기 및 컴퓨터 공학 박사(2014년) 이수 후 현재, MIT 미디어랩의 박해원 책임연구원이 이 이니셔티브의 AI 지원 학습 공동 책임자로 참여했다.
MIT 미디어랩의 박해원 책임연구원(사진:MIT 미디어랩)
그녀는 소셜 로봇학 전문가로 사람들과의 상호 작용을 지원하는 소셜 로봇의 개인화에 적용되는 사회 정서적 AI 및 머신러닝에 중점을 두며, 이 프로젝트를 위해 그녀는 긍정적인 학습 태도는 물론 읽고 쓰기 능력과 언어 능력을 기르기 위해 어린 아이들과 교육용 게임을 하는 소셜 로봇을 개발한다.
다시, 본론으로 이 이니셔티브는 다양한 사람들이 AI에 대해 배우는 방법과 AI가 인간 학습을 더 잘 지원하는 데 도움이 되는 방법을 지원하기 위해 새로운 지식 및 혁신적인 기술을 발전시키기 위한 교육 및 홍보 활동과 결합 된 연구에 참여한다.
여기에, 개방형 학습과 MIT의 압둘 라티프 자멜 세계교육연구소(Abdul Latif Jameel World Education Lab. J-WEL)를 통해 RAISE는 형평성과 정의를 핵심으로 하는 글로벌 네트워크로 범위를 확장할 것이라고 한다.
또한 이 이니셔티브는 연구, 교육 및 홍보 활동에 참여하여 ▷AI의 다양성 및 포용 ▷유치원에서부터 고등학교를 졸업할 때까지(K-12) 교육에서의 AI 활용 능력 ▷AI 인력 교육 ▷AI 지원 학습의 네 가지 전략적 영향 영역을 발전시킬 것이라고 밝혔다.
이니셔티브의 성공은 RAISE가 개발한 새로운 지식, 재료, 기술 혁신 및 프로그램을 MIT 및 그 이상의 다른 이해 관계자 AI 교육 프로그램에서 활용하여 효율성, 경험, 형평성 및 영향에 가치를 추가하는 것을 의미한다.
신시아 브리질(Cynthia Breazeal)은 “RAISE는 다양한 주제에 대한 인간 학습을 지원하는 AI 강화 도구를 개발할 것입니다. 우리는 컴패니언 AI를 중심으로 미디어랩에서 많은 작업을 수행했습니다”라며, “MIT는 이미 학부 및 대학원 AI 교육에서 탁월합니다”라고 말했다.
이어 그녀는 “이제, 우리는 이러한 성공을 기반으로 교육 연구, 학습 과학 및 기술 혁신에서 주도적인 역할을 수행하여 AI 교육을 확대하고 AI로 우리의 미래를 형성하기 위해 사회에 큰 힘을 실어 줄 수 있을 것입니다”라고 덧붙였다.
특히, RAISE는 AI 분야의 역사적 불평등을 바로 잡기 위해 작업 전반에 다양성과 포용성이 포함된다.
이에 브리질은 “우리는 이러한 AI 시스템으로 인해 발생하는 의도하지 않은 편견과 불평등에 대한 이야기를 계속해서 보고 있습니다.”라며, “따라서, 우리 이니셔티브의 임무는 AI 기술의 책임있는 설계 및 사용에 대해 훨씬 더 다양하고 포용적인 사람들을 교육하는 것이며, 궁극적으로 이러한 제품과 서비스를 개발할 커뮤니티를 더욱 대표하게 될 것입니다”라고 말했다.
결론적으로 이 이니셔티브 RAISE(보기)는 AI의 책임있는 권한 부여에 중점을 두고 교실 안팎의 젊은이들에게 AI를 제공하기 위해 프로그래밍 배경이 없는 사람이라도 누구나 PC 또는 모바일 컴퓨팅을 위한 독창적인 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 커리큘럼, 교사 가이드 및 학생 친화적인 AI 도구를 개발하고 배포하고 이러한 플랫폼을 강화하고 창의력과 개성을 높이기 위해 모든 사람이 강력한 AI에 접근할 수 있도록 한다는 것이다.
[톡톡에듀] AI시대… 인간은 어떻게 바뀌어야 하나
인간의 능력을 뛰어넘고 있는 인공지능의 발전은 기대와 우려를 동시에 주고 있다. 기술 혁명이 인간 노동을 대체할 수 있는 수준이 되면서 미래 일자리에 대한 불안은 점점 커지고 있다. 전문가들 미래사회에 수많은 일자리에서 AI가 인간을 대체할 것이라 예측했다. 이러한 흐름은 교육에도 변화를 요구하고 있다.도서 『윤석만 기자의 미래 리포트, 인간혁명의 시대』에서는 4차 산업혁명 시대에 다가올 문제와 해결 방안에 대한 다양한 관점을 제시하고 있다. 책의 일부를 발췌해 카드뉴스로 제작했다.
윤석만 기자의 미래 리포트
미래사회 다양한 관점 제시
인공지능 시대의 도래에 따른 문제점 및 노동법적 쟁점 연구
본고에서는 인공지능으로 대변되는 4차 산업혁명이 노동시장에 가져올 파급효과와 그에 따라 현행 노동법이 나아가야 할 방향들에 대하여 검토하였다. 인간이 개발한 인공지능이 만일 인류에게 재앙이 되어 돌아온다면 그것은 어떤 모습일까? 일부 공상과학영화에 나오는 스토리처럼 인간이 기계의 지배를 받는 그런 일은 최소한 몇 백년 내에는 일어날 가능성이 극히 희박하다는 것이 과학계의 중론으로 보인다. 그렇다면 인공지능으로 인해 인간에게 발생할 수 있는 여러 경우의 수 중 현실적으로 최악의 상황은 어떤 경우인가? 필자의 견해로는 바로 일자리 소멸과 그로 인한 사회적 양극화의 심화현상이 가장 현실적으로 발생 가능한 최악의 경우로 생각된다. 따라서 현재로서는 인공지능과 인간이 일자리를 놓고 경쟁할 것이 아니라 어떻게 하면 인공지능기술을 활용해서 보다 고차원적이고 양질의 일자리를 만들 것인가를 고민하고 또한 이를 통해 사회 전체의 부(富)를 어떻게 늘릴 것인지, 나아가 증가된 부를 어떻게 공정하게 분배할 것인지를 보다 진지하게 검토해나가야 할 것으로 생각한다. 본고의 논의는 이와 같은 문제의식에서부터 출발하여 인공지능 시대가 다가옴에 따라 현행 노동법이 가지는 태생적 한계와 구조적 문제점을 살펴보고 이어서 그에 관한 해결점 모색을 시도해보았다. 즉 본고에서는, 인공지능의 발달로 기존의 고용관계가 다변화됨에 따라 과거에는 예상할 수 없었던 다양한 노동자직군이 출현할 것으로 보고 이러한 계층의 노동자들을 보호하고 육성함으로써 국가경제의 균형있는 성장과 발전을 이루기 위해서는 현재의 노동법 체계가 어떤 방향으로 재편되어야 할 것인지를 조명해보았다. 구체적으로, 인공지능의 발달에 따라 전통적 “노동”의 개념에 어떤 변화가 초래될 것인지를 예측해보고 이를 통해 4차 산업혁명 시대에 있어서 현행 노동법이 가지는 한계와 문제점들을 짚어보았으며, 나아가 이를 토대로 인공지능이 미래사회의 인류에게 재앙으로 남지 않고 또한 인류의 보편적 가치인 “노동을 통한 인격의 실현”이 보다 발전적으로 지속되기 위해서는 현재의 노동법이 어떻게 변화되어야 하는지를 각 분야별로 검토하였다. 본고의 검토에 의하면, 현행 근로기준법상 근로자 개념을 넘어서 자신의 노동을 주된 수단으로 생활하는 이른바, “독립노동자”의 개념범주까지 노동법이 적극적으로 끌어안을 수 있어야 비로소 향후 인공지능 시대를 맞이해서도 건전하고 지속가능한 사회의 발전을 기대해볼 수 있다는 결론에 이른다.
This paper examined ripple effects of the Fourth Industrial Revolution represented with artificial intelligence and directions of the current labor law. What would be if artificial intelligence developed by humans producer a disastrous result? Consensus in the field of science notes that the dominance of machine over human society is unlikely to happen at least within a couple of centuries like stories of a few scientific fiction movies. Then what is the worst actual situation among several cases that can occur in our society due to artificial intelligence? The author thinks that the worst situations include the disappearance of jobs and increased social polarization. Thus, the current solution should be focused on how to produce advanced and top-quality jobs by applying artificial intelligence technology, how to increase the entire social wealth and ultimately how to distribute it equally instead of competing employment between artificial intelligence and human beings. Discussion in this paper started from the above problem awareness, investigated inherent limitations as well as structural problems of the current labor law with the emergence of artificial intelligence age and attempted to explore solutions. In other words, this paper discussed how the current labor law system should be reformed in a certain direction by predicting the emergence of a variety of unexpected worker groups in accordance with the diversification of previous employment relationships due to the development of artificial intelligence and by protecting as well as growing these new workers in order to contribute to the balanced growth and development of national economy. This paper specifically predicted what shift will occur on the traditional concept of “labor” sparked by the advancement of artificial intelligence and reviewed limitations as well as problems of the current labor law in the age of the Fourth Industrial Revolution. Furthermore, this paper reviewed how the current labor law should be eventually altered to continue “the realization of personality through labor,” which is a general value of human beings, without rendering it into a disaster triggered by artificial intelligence for the future society. This review arrives at the conclusion that the development of wholesome and sustainable society can be expected with the advent of the upcoming artificial intelligence era as labor law can embrace the concept category of “free worker” who lives on their own labor actively beyond a notion of employee according to the current Labor Standard Act.
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