대학 운영의 새 표준이 되는가: Morgan State의 ‘주권형 AI’ 실험이 보여주는 미래

미국 Morgan State University, 자체 개발 주권형 AI ‘Obsidian’으로 대학 운영체계 전면 재설계 시도. AI 행정 자동화와 데이터 주권 확보가 고등교육 혁신의 핵심 아젠다로 부상하며, 한국 대학에게도 새로운 기준을 제시한다.

미국 메릴랜드 주의 Morgan State University가 자체 인공지능 시스템 ‘Obsidian’을 구축하며 대학 운영 전반을 AI 기반으로 재편하려는 시도를 본격화하고 있다. 이는 단순히 한 대학의 기술적 실험이 아니라, 향후 대학이 어떤 조직으로 진화할 것인가에 대한 본질적 질문을 던지는 움직임이다. TheBaltimoreBanner의 2025년 11월 25일자 기사 “Morgan State could one day run entirely on AI”에 따르면, Obsidian은 학사·행정·입학·상담·평가 등 대학의 거의 모든 기능에 접속하는 통합형 AI 운영체계로 설계되고 있으며, 대학 스스로 만든 ‘주권형 AI(sovereign AI)’라는 점에서 더욱 주목받는다. 현재 대부분의 대학이 외부 플랫폼—ChatGPT, Anthropic, Google, Naver 등—에 의존하는 상황에서, Morgan State는 대학 자체 데이터로 모델을 학습하고 자체 보안 체계 위에서 운영될 수 있는 독자적 AI를 구축 중이다. 이는 데이터 주권과 거버넌스, 그리고 대학 운영의 자동화 수준을 한 단계 다른 차원으로 끌어올리는 접근이다. Morgan State는 이 시스템이 “대학이 스스로 학습하는 자율적 운영체계”가 될 것이라 설명했으며, 이는 대학 행정과 학사 운영의 미래 표준이 어떻게 바뀔 것인지를 상징적으로 보여주는 사례다.

기사에 따르면 Obsidian은 직원들이 반복적으로 처리하던 업무를 즉각적으로 수행하며, 학생 위험도 분석, 문서 정리, 정책 번역, 포트폴리오 평가 등 대학 실무 전반을 지원하는 운영체계로 설계되어 있다. 가장 주목할 부분은 이 시스템이 단순 챗봇이 아니라, 대학 전체의 데이터를 기반으로 동작하는 일종의 ‘대학 운영 OS(Operating System)’ 역할을 한다는 점이다. 예를 들어, 특정 학생이 졸업 위험군인지 확인하기 위해 직원들이 여러 행정 시스템을 넘나들며 10여 개의 파일을 열어보던 작업을, Obsidian은 질의 한 번으로 탐색해 즉시 답변한다. 또한 교수자들이 작성한 과목 정책이나 평가 기준을 학생 친화적 언어로 변환하는 기능이나, 성인학습자·비전형 학습자의 포트폴리오를 정교하게 분석해 점검하는 기능도 포함되어 있다. 이는 AI를 ‘도구’로 사용하는 것이 아니라, AI가 대학 운영의 기본 플랫폼이 되는 방향으로의 이동을 의미한다. 대학 내부에서 생성되는 모든 데이터의 흐름이 AI를 통과하며, AI는 의사결정과 행정 흐름을 해석하고, 위험을 감지하고, 정보 구조를 최적화하며, 구성원의 질문에 즉시 답하는 정보 허브가 된다. Morgan State가 해당 시스템을 모든 구성 부서—학사, 입학, 재정, 체육, 학생지원 부서까지—에 확장할 계획임을 밝힌 부분은 이러한 변화를 더욱 분명하게 보여준다. 이는 대학이 더 이상 ‘부서 단위 행정체계의 집합’이 아니라, AI 중심으로 연결된 ‘데이터 기반 조직’으로 재편되고 있음을 시사한다.

Morgan State 사례에서 가장 전략적인 의의는 대학이 외부 모델이 아닌 자체 AI를 구축했다는 점이다. 기사에서도 전문가들은 “데이터가 어떻게 쓰이는지 정확히 알고, 문제가 생기면 즉시 통제 가능한 점이 자체 모델의 가장 큰 장점”이라 평가한다. 이는 단순한 기술적 우위가 아니라, 대학 데이터 주권 확보의 문제다. 대학은 매년 수만 건의 학사기록, 상담 기록, 교육 성과 자료, 연구 데이터 등을 생성한다. 이 자료들은 학생의 민감한 개인정보와 학사 성과, 교수자의 평가 기록 등이 포함되어 있어 민간 플랫폼에 학습용으로 제공하기 어렵다. 그러나 대학 내부의 통합형 AI가 이를 안전하게 관리하고 처리할 수 있다면, 대학 운영은 몇 가지 중요한 변화를 경험한다. 첫째, 대학은 데이터 흐름과 연산 과정을 통제하게 된다. 이는 개인정보 보호 규제를 준수하면서도 AI 기반 자동화를 구현할 수 있게 한다. 둘째, 대학의 특수성과 교육철학을 반영한 모델 튜닝이 가능해진다. 지역사회 기반 대학인지, 연구 중심 대학인지, 학생 성공(Success Coaching) 중심 대학인지에 따라 AI의 ‘판단 기준’을 다르게 설계할 수 있다. 셋째, AI 기능을 대학의 거버넌스 구조에 맞게 조정할 수 있다. 예컨대 학생경고 체계, 장학금 적격성, 학사상담 흐름 등은 각 대학마다 기준이 다른데, 외부 플랫폼은 이를 반영해주지 못한다. 결국 주권형 AI는 대학이 스스로 만들어가는 운영 철학을 기술적으로 구현해주는 도구라는 점에서, 단순한 자동화 기술을 넘어선다.

Morgan State의 IT 책임자는 “AI가 직원들의 일을 대체하기 위해 구축되는 것이 아니라, 절약된 시간을 학생에게 되돌려주기 위해서”라고 말했다. 이 말은 대학 행정 자동화가 가져올 업무 재편의 방향을 분명히 드러낸다. AI는 반복·정형적·규칙 기반 업무를 빠르게 처리하지만, 대학이 강조하는 핵심 가치—상담, 맞춤 지도, 진로 안내, 교수-학습 코칭 등—은 인간적 상호작용을 중심으로 남는다. 즉, AI는 업무를 ‘대체’하기보다는 업무 구조를 ‘재구성’한다. 예를 들어 학생 위험군 탐지 작업을 AI가 대신하지만, 위험을 해석하고 대응 전략을 세우는 일은 여전히 교수자와 상담사가 맡아야 한다. 문서 번역·요약·정보 정리 작업을 AI가 처리하지만, 실제 학생과의 소통은 사람의 몫이다. 이러한 변화는 한국 대학에도 그대로 적용된다. 행정 자동화가 강화되면 교수학습센터(CTL), 학사관리팀, 학생지원부서, 입학사정관실 등의 역할이 더욱 전문화되고, AI 기초 역량 훈련이 필수 업무가 된다. 즉, AI가 대학의 ‘운영체계(OS)’가 되면, 구성원의 역할은 단순 행정 집행자에서 ‘AI 활용 관리자’, ‘AI 해석자’, ‘의사결정 지원자’, ‘학생 경험 설계자’로 확장된다.

Obsidian이 모든 사용자의 상호작용 기록을 남기는 ‘레저(ledger)’ 기능을 도입했다는 점은 특히 주목해야 한다(). 이는 AI 시대 대학 운영에서 투명성과 신뢰의 기준이 어떻게 바뀌는지를 상징적으로 보여준다. 대학에서 AI 활용이 증가할수록 세 가지 문제가 발생한다. 첫째, AI가 왜 특정 결론을 냈는지 설명할 수 있는가(Explainability). 둘째, AI가 권력적·제도적 결정을 대신할 때 책임은 누구에게 있는가. 셋째, AI가 학사·행정 판단을 수행할 때 그 과정이 기록되는가. Obsidian의 ledger 시스템은 이 세 가지를 동시에 확보하려는 장치다. AI를 사용한 모든 의사결정·조치가 기록되면, 학사 문제 발생 시 책임 소재를 명확히 할 수 있고 AI 편향 문제를 사후 분석할 수 있으며, 학사·행정 조치가 투명하게 공개된다. 한국 대학에서도 AI 기반 학업 부정 탐지 시스템, 온라인 시험 proctoring 도구, 위험학생 예측 모델 등이 확산하면서 유사한 문제가 제기되고 있다. 즉, AI를 사용하는 대학일수록 ‘AI 윤리 규범’은 선택이 아니라 필수다. 따라서 향후 대학의 평가 기준에서도 “AI 기반 학사 운영의 투명성 확보 여부”와 “AI 기록 및 접근 통제 체계”는 중요한 지표로 포함될 가능성이 높다.

Morgan State의 AI 프로젝트가 가속화된 또 하나의 배경은 대규모 민간 기부다. 기사에 따르면 빌리어네어 기부자 MacKenzie Scott이 총 6,300만 달러를 학교에 기부했고, 이 중 일부가 Obsidian 개발에 사용되고 있다(). 이는 한국 고등교육 환경과 큰 차이를 만든다. 미국 대학은 민간 기부와 연구 기반 수익으로 대규모 기술 투자를 단행할 수 있지만, 한국 대학은 등록금 동결과 제한적인 재정 구조로 인해 AI 기반 운영체계 구축에 대규모 투자를 하기가 쉽지 않다. 또한 미국 대학은 지역 산업계와 연구기관이 모여 있는 생태계의 지원을 받고 있으며, AI 연구 인재를 채용하고 자체 모델을 만들 수 있는 인프라가 이미 구축돼 있다. 반면 한국 대학은 내부 기술 인력 부족, 데이터 통합 시스템 미비, 연구중심대학과 지방대학 간 격차 등 구조적 제약이 많다. 이러한 차이는 주권형 AI 대학 모델이 한국에서 구현되기 위해 필요한 조건이 무엇인지 분명하게 보여준다.

Morgan State만이 아니다. ASU(Arizona State University)는 GPT-4 기반 학습·행정 통합 플랫폼을 출시했고, Georgia State University는 학생 리텐션(retention) 분야에서 이미 AI 기반 대규모 상담 시스템을 운영 중이다. Johns Hopkins University는 자체 AI 연구소를 설립하며 캠퍼스 전체에 AI 전략을 도입하고 있다. 미국의 주요 대학들은 AI를 ‘연구 분야’로만 다루지 않는다. 이미 재정, 입학, 성적분석, 졸업예측, 학습 분석(Learning Analytics), 온라인 학습 콘텐츠 제작까지 대학 운영 전반을 AI 기반 체계로 바꾸고 있다. 즉, 미국에서는 이미 ‘AI 대학 경쟁’이 시작된 셈이다. Morgan State는 이 흐름 속에서 “대학이 자체 AI를 만든다”는 새로운 방향성을 제시하며 차별화된 선도 사례로 자리 잡고 있다.

Morgan State University의 실험은 대학이 AI를 어떻게 사용할 것인가를 넘어, 대학의 운영체계 자체를 어떻게 다시 설계할 것인가라는 근본적 질문을 던진다. 대학 내부의 모든 데이터와 기능을 AI 기반 플랫폼으로 통합하는 모델은 앞으로 더 많은 대학이 따라갈 가능성이 높으며, 이는 고등교육의 경쟁 구도를 완전히 바꿀 수 있다. AI 활용을 둘러싼 논쟁이 주로 ‘부정행위’나 ‘기술 남용’에 초점을 맞추고 있는 한국 대학 현실에서, Morgan State 사례는 보다 큰 그림—대학 조직의 구조적 혁신—을 보여준다. AI는 더 이상 특별한 기술이 아니라 대학의 ‘기본 운영 인프라’가 되어가고 있다. 이제 질문은 명확하다. “ 대학은 AI를 활용할 것인가?”가 아니라, “어떤 대학이 될 것인가?”이다.

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