[특집 대학은 미래 일자리를 알고 가르치고 있는가] ② 미래 역량을 예측하는 나라들, 대학을 어떻게 바꾸고 있나
OECD가 주목한 숙련 평가·예측 시스템의 작동 방식 대학이 미래 일자리를 알고 가르치려면 먼저 미래의 역량 수요를 읽는 체계가 있어야 한다. 문제는 단순히 어떤 학과가 취업이 잘되는지를 확인하는 데 있지 않다. 어느 산업에서 어떤 직무가 늘어나는지, 그 직무가 어떤 지식과 기술,…
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[특집 대학은 미래 일자리를 알고 가르치고 있는가] ① 졸업장은 늘었지만 일자리와 맞지 않는다
대학 교육과 노동시장 사이에 벌어진 역량 불일치 OECD가 『Anticipating Skill Needs and Adapting Higher Education: From Insight to Alignment』를 통해 제기한 질문은 분명하다. 대학은 학생들이 졸업 후 마주할 일의 세계를 얼마나 정확히 읽고 있는가. 고등교육이 확대되고 학위 보유자가 늘어났지만, 노동시장에서…
[특집 : 학위의 시대는 끝나는가] ③ 2035년, 대학은 무엇이 되는가
학위의 권위가 약해진 자리에서 대학은 인간 교육과 역량 데이터의 새로운 균형을 찾아야 한다 대학의 미래를 ‘종말’로만 말할 수는 없다 대학의 미래를 이야기할 때 가장 쉽게 떠올리는 장면은 위기다. 학생 수는 줄고, 등록금에 대한 부담은 커지고, 졸업장이 더 이상 안정된 미래를…
[특집 : 학위의 시대는 끝나는가 ] ② 1만 달러 AI 학위의 실체
칸 아카데미·TED·ETS는 대학의 어떤 기능을 분해하고 다시 조립하려 하는가 KTI는 ‘싼 온라인 학위’라는 말로 설명되지 않는다 Khan TED Institute, KTI가 처음 주목받은 이유는 가격이었다. 총 1만 달러 미만으로 인공지능 중심 학사 학위를 제공하겠다는 구상은 미국 고등교육의 높은 비용 구조와 정면으로…
[특집 : 학위의 시대는 끝나는가 ] ① 대학은 왜 더 이상 신뢰받지 못하는가
1만 달러 AI 학위가 등장하기 전, 고등교육의 오래된 약속은 이미 흔들리고 있었다 대학의 위기는 어느 날 갑자기 시작되지 않았다 대학은 오랫동안 미래를 위한 가장 안정적인 선택으로 여겨졌다. 더 좋은 직업을 얻기 위해, 더 넓은 사회적 기회를 얻기 위해, 개인의 삶을…
AI 세대가 캠퍼스를 바꾸고 있다 — 대학은 지금 무엇을 다시 설계해야 하나
학생들은 이미 AI와 함께 공부하고, 취업 시장은 신입의 문을 좁히고, 연구실은 AI를 도구가 아닌 파트너로 맞이하기 시작했다. AI Index 2026을 대학의 관점에서 다시 읽으면, 고등교육의 다음 과제는 기술 도입이 아니라 대학 시스템 자체의 재설계여야 한다. 대학은 늘 시대 변화를 가장…
[특집 : AI Index 2026, 숫자 너머의 권력 지도] ⑤ AI는 일자리를 없애는가, 바꾸는가 — 연구실과 병원에서 먼저 드러난 미래
사라지는 것은 직업이 아니라 ‘진입 경로’일지도 모른다 AI가 노동을 바꾸는 방식은 우리가 흔히 상상하는 것보다 훨씬 느리고, 동시에 훨씬 깊다. 어느 날 갑자기 특정 직업이 사라지는 식의 변화보다 먼저 나타나는 것은, 그 직업 안에 들어 있던 개별 과업들의 재배치다. 반복적이고…
[특집 : AI Index 2026, 숫자 너머의 권력 지도] ④ AI 경제학 — 투자·생산성·고용의 대전환
돈은 폭발적으로 몰렸지만, 그 혜택은 같은 방식으로 퍼지지 않았다 2025년 AI 경제는 숫자만 놓고 보면 거의 승리의 서사에 가깝다. 글로벌 기업 AI 투자는 전년보다 두 배 이상 늘었고, 생성형 AI는 개인용 컴퓨터나 인터넷보다 더 빠른 속도로 대중화됐다. 미국 소비자들이 생성형…
[특집 : AI Index 2026, 숫자 너머의 권력 지도] ③ 안전은 있는데 책임은 없다? — AI 신뢰의 공백은 왜 커지고 있나
성능은 공개되지만 책임은 숨겨진다… AI 시대의 ‘신뢰 격차’ 22025년, AI는 가장 강력해졌고 동시에 가장 많은 사고를 기록했다. 문서화된 AI 사고는 362건으로 늘어 전년 233건보다 크게 증가했다. 그런데 더 불안한 것은 사고의 숫자만이 아니다. 오늘의 AI 산업은 모델이 얼마나 강력한지는 앞다퉈…
[특집 : AI Index 2026, 숫자 너머의 권력 지도] ② 똑똑해진 AI, 여전히 이상한 AI — 금메달을 따고도 시계를 못 읽는 이유
인간을 넘은 영역과 여전히 뒤처진 영역이 동시에 존재하는 ‘들쭉날쭉한 지능’의 시대 국제수학올림피아드에서 금메달 수준의 점수를 받은 AI가 아날로그 시계를 읽는 데는 절반 가까이 실패했다. 인간에게는 초등 수준의 과제가, AI에게는 여전히 불안정한 문제로 남아 있다. 이 낯선 장면은 오늘의 인공지능을 가장…