이제 ‘다가올 미래’가 아니라 ‘이미 현실이 된 변화’
2025년의 고등교육 환경은 더 이상 인공지능을 미래 기술로 설명하지 않는다. HEPI Report 193 『AI and the Future of Universities』가 보여주듯, AI는 이미 학습·연구·행정·전략·지능 구성 방식 등 대학의 핵심 요소를 전면적으로 재구성하고 있다. 보고서의 필진은 디지털 교육, 전략경영, 인터넷 공학, 웹사이언스, 데이터윤리, 행정혁신, 연구생산성 등 각 분야의 전문가들로 구성되어 있으며, 이들이 공통적으로 강조하는 메시지는 분명하다. 인공지능은 더 이상 주변 기술이 아니며 고등교육의 규범과 기능 자체를 변화시키는 중심 변수로 부상했다.
2024~2025년 사이 대학 내 AI 사용량은 급격히 증가했고, 기존 교육체계가 전제하던 ‘인간 중심 산출물 평가’라는 관행은 이미 현실적인 한계에 직면했다. 학생은 강의와 과제를 AI 기반으로 재구성하고 있으며, 교수·직원은 행정과 연구 절차에서 AI를 도구로 삼아야 하는 상황에 놓였다. 반면 대학 조직의 전략, 규제, 품질보증 체계는 여전히 20세기적 설계를 유지하며 변화 속도를 따라잡지 못하고 있다. 이 간극은 단순한 운영 혼란의 문제가 아니라 대학의 정체성과 경쟁력, 더 나아가 사회적 신뢰와 직결되는 구조적 문제로 전환되고 있다.
2025년을 기준으로 대학이 마주한 상황은 ‘위기’라기보다는 ‘전환점’에 가깝다. 어떤 대학은 AI를 체계적으로 수용하며 조직 혁신을 가속하고 있지만, 또 다른 대학은 변화의 속도에 압도되어 규범적 관성을 유지하면서 대응을 늦추고 있다. 이 지점에서 우리는 대학들이 AI를 어떻게 인식하고 있으며, 무엇을 우선순위로 두어야 하는지를 살펴볼 필요가 있다. 본 1회차에서는 HEPI 보고서의 서문을 중심으로, 필진이 제시한 AI 시대 대학 논쟁의 핵심을 정리하며 시리즈 전체의 문제의식을 설정한다.
AI의 정의를 둘러싼 시각 차이 — 도구인가, 패러다임인가
AI를 어떻게 정의하느냐에 따라 대학의 대응 방식은 완전히 달라진다. 보고서 필진의 관점을 종합하면 AI는 크게 세 가지 층위로 이해된다.
① 실용적 도구로서의 AI — “이미 통합된 기능”
디지털 교육 전문가인 Kate Borthwick은 AI를 “일상 도구로 자연스럽게 녹아든 기술”로 본다. 2025년 현재 AI는 더 이상 별도의 프로그램이 아니라 MS Office의 Copilot, Blackboard LMS, Grammarly 등 일상 소프트웨어에 내장된 기능으로 확산되었다. 즉, 대학 구성원은 의도하지 않아도 AI를 사용하게 되는 환경에 놓였으며, 이러한 상황에서는 ‘AI를 사용할지 여부’가 아니라 ‘어떻게 사용할 것인가’가 핵심이다.
② 인간지능을 도전하는 기술 — “지능의 의미를 다시 써야 한다”
Rose Luckin은 AI의 핵심을 “환경 분석과 자율적 목표 수행 능력”으로 규정하면서, 현재 AI는 인간의 정보를 분석·생산하는 방식을 근본적으로 변화시키는 단계에 진입했다고 설명한다. AI는 기억력·처리 속도·패턴 탐지에서 인간을 압도하지만, 성찰·맥락 판단·윤리적 추론 등 인간 고유의 능력은 여전히 인간의 영역에 남아 있다. 따라서 AI가 발전할수록 대학은 인간지능을 더욱 강화하는 방식으로 교육을 재설계해야 한다고 주장한다.
③ 위험요소를 포함하는 기술 — “정확성과 오류의 공존”
Vinton Cerf는 LLM이 만들어내는 ‘그럴듯한 오류(hallucination)’를 특히 강조한다. AI는 가장 논리적으로 보이는 문장을 정확하게 생성하더라도, 그 내용이 사실과 다를 가능성을 내포한다. 이러한 특성은 교육과 연구 분야에서 치명적인 문제를 유발할 수 있다. 따라서 그는 AI 활용의 핵심을 “비판적 검증력”으로 규정하며, 학생과 교원이 모두 AI 산출물의 맥락·출처·논리 구조를 스스로 점검하는 능력을 갖춰야 한다고 강조한다.
이처럼 AI를 단순한 기술적 요소가 아니라 대학 학습·사고·판단 구조를 전면적으로 재정의하는 기술로 다룬다. AI를 어떻게 바라보느냐에 따라 대학의 정책·교육 방식·운영 전략은 완전히 달라질 것이다.
AI 리터러시 — 대학이 맞서야 할 가장 시급한 과제
보고서의 거의 모든 장이 강조하는 교차 주제가 있다. 바로 AI 리터러시(AI Literacy)이다. 2025년 HEPI–Kortext 조사에 따르면 학부생의 92%, 평가 활동에서는 88%가 AI를 사용하고 있다. 이미 학생들은 AI를 학습 파트너로 삼고 있으며, 대학이 이 변화 속도를 따라가지 못할 경우 교육 품질은 빠르게 약화될 수 있다.
보고서는 AI 리터러시를 단순한 활용 기술이 아니라 다음 능력을 포함한 ‘종합적 사고 체계’로 규정한다.
① AI의 작동 원리 이해 : LLM이 어떻게 학습하고 왜 오류를 발생시키는지 이해하는 것은 ‘AI 산출물의 신뢰성 판단’과 직결된다.
② 비판적 검토 능력 강화 : AI를 사용하는 것은 자유지만 결과를 검증하는 것은 인간의 책임이다. AI 활용의 본질은 “정답을 얻는 것”이 아니라 “판단을 심화하는 것”이라는 관점이 필요하다.
③ 윤리적·법적 감수성 확보 : 저작권, 개인정보, 데이터 편향, 공정성은 대학이 가장 먼저 고려해야 할 영역이다.
④ 학습·연구 목적에 맞는 활용 전략 수립 : 과제·연구·프로젝트 등 각 맥락에서 AI 활용 범위가 다르기 때문에, 대학은 이를 명확히 규정해야 한다.
대학은 AI 리터러시를 교양교육·전공교육·행정 서비스 전반에 반영해야 하며, 이를 위해 교수·직원·학생의 3자 협력 체계가 요구된다.
대학 교육체계의 붕괴와 재설계 — ‘평가’라는 핵심 전선
필진은 교육체계에서 가장 먼저 무너지는 영역으로 평가(Assessment)를 지목한다. AI는 이미 다음 활동들을 사람보다 더 빠르고 정확하게 수행한다. 보고서 작성, 에세이 구성, 데이터 분석, 번역 및 요약, 코드 생성. Borthwick은 “학생이 과제를 수행하는 전 단계에서 AI가 도움을 줄 수 있기 때문에, 기존 평가방식은 더 이상 학습을 구분하거나 확인하는 절차로 기능하기 어렵다”고 분석한다. Luckin은 이를 넘어 “평가가 결과(output)가 아니라 과정(process) 중심으로 이동해야 한다”고 주장한다. 즉, 대학은 단순 산출물을 평가하는 방식에서 벗어나 학습 과정의 사고 흐름·결정 구조·메타인지 활동·자기조절 능력을 평가해야 한다는 논지가 대거 제기된다. 이는 한국 대학에도 직결되는 논점으로, AI 활용이 일상화된 시대에 보고서 과제나 지필평가 중심 방식은 학습 진단 기능을 상실할 수밖에 없다.
전략·행정 영역의 구조적 변화 — 대학 조직 운영의 재편
AI가 바꾸는 것은 교육만이 아니다. 보고서의 중반부에서는 대학 행정·전략경영·의사결정 방식의 급격한 변화를 집중적으로 다룬다.
Giles Carden은 AI가 전략 수립의 전 과정을 자동화·고도화할 것이라고 전망한다. 외부 환경 분석 ,경쟁기관 모니터링, 시나리오 플래닝, KPI 기반 실시간 성과 관리. 전략 담당 부서는 더 이상 연례 보고서를 작성하는 조직이 아니라, 실시간 데이터 기반 전략을 관리하는 ‘AI 기반 전략 운영실’로 변화할 가능성이 있다.
Bagshaw와 Parwana는 AI가 행정직 중심의 전문서비스 영역을 가장 먼저 변화시킬 것으로 전망한다. 반복 행정 자동화, 문서 작성 지원, 규정 검색·해석, 24시간 학생지원 챗봇, 예측 기반 학사관리. 특히 Nottingham Trent University의 ‘학생 참여도 대시보드’는 학생의 중도이탈 위험을 미리 감지하는 대표 사례로 제시된다. 이는 한국 대학에도 중요한 함의를 갖는다. 재정 압박과 학생 감소 상황에서 행정 자동화는 선택이 아니라 생존전략이 될 가능성이 크다.
AI와 인간 능력의 재구성 — 무엇을 인간의 고유 역할로 남길 것인가
보고서 전체를 가장 근본적으로 관통하는 주제는 “AI 시대 인간지능의 재정의”이다. 필진은 AI가 확장되는 시대에 인간이 오히려 더 높은 지적 능력을 요구받는다고 본다. 인간이 강화해야 할 지능 요소로 비판적 사고, 메타인지, 자기조절학습, 의사소통과 협력, 윤리적 판단, 맥락 기반 사고라고 한다. Luckin은 이를 “교육의 목적이 지식 전달에서 인간지능의 성숙으로 이동하는 것”이라고 표현한다. AI가 학습·연구·작업의 많은 영역을 수행할 수 있게 되면서, 인간은 더 높은 수준의 사고·판단·창의성을 요구받는 시대가 도래한다. 이 관점은 한국 대학의 교양교육·전공교육·학업 성취도 평가 방식에도 직접적인 영향을 준다. 대학이 지식을 ‘가르치는’ 기관에서, 인간의 고유한 사고능력을 ‘성장시키는’ 기관으로 재정의되는 시대적 흐름이 이미 시작되었다.
보고서는 AI의 잠재력과 위험을 동시에 강조한다. AI는 학습 효율 극대화, 연구 생산성 폭발적 향상, 행정 자동화와 비용 절감, 경쟁력 강화를 가져오겠지만 그와 함께 사실과 다른 정보 생성, 성별·소득·전공 간 디지털 격차 심화, 데이터 윤리 문제, 연구 재현성 부족, 규제 공백, 평가체계 붕괴 등 우리가 직면하고 해결해야할 문제들도 함께 가져왔다. 대학의 선택은 단순히 기술 도입 여부의 문제가 아니라, AI 시대의 교육 정체성과 사회적 신뢰를 어떻게 재구성할 것인가에 가깝다.
2025년 대학에게 요구되는 가장 중요한 질문은 “AI를 사용할 것인가?”가 아니다. 이미 사용하고 있으며, 사용하지 않을 수 없기 때문이다.
핵심은 다음 세 가지다. ① 얼마나 빠르게 적응할 것인가 (학생과 사회의 변화 속도가 대학보다 빠르다. 대응이 늦어질수록 대학의 경쟁력과 사회적 신뢰는 약화될 것이다.) ② 어떤 원칙 위에서 사용할 것인가 (투명성, 윤리, 리터러시, 신뢰성 검증 체계는 AI 시대 대학의 필수 조건이다.) ③ 조직 전체의 전략을 어떻게 재설계할 것인가 (교육·연구·행정·평가·전략·지능 강화 등 모든 기능을 AI 중심으로 다시 설계해야 한다.)
본 시리즈는 2회차부터 AI 리터러시, 인력전략, 전략경영, 행정 자동화, 인간지능의 재정의, LLM 기반 교육 혁신, AI 연구혁명 등 대학을 구성하는 핵심 구조를 하나씩 깊이 있게 분석한다. 본 1회차는 그 서문으로서, AI가 가져온 구조적 변화를 종합적으로 제시하며 시리즈 전체의 문제의식을 설정하는 역할을 한다.
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