[특집 : AI Index 2026, 숫자 너머의 권력 지도] ① 패권은 끝나지 않았다 — 미국과 중국, AI의 승부는 왜 더 위험해졌나
성능 격차는 좁혀졌지만, 진짜 승부는 모델 밖에서 벌어지고 있다 2026년 3월, 미국 최고 AI 모델과 중국 최고 AI 모델의 성능 차이는 불과 2.7%로 좁혀졌다. 한때 미국의 독주처럼 보였던 AI 경쟁은 이제 사실상 접전 구간으로 들어섰다. 그런데 정작 더 불안한 것은…
[카테고리:] 특집
[특집] AI Index 2026은 무엇을 보여줬나 — 순위와 지표로 읽는 인공지능의 현재
한국의 인구당 AI 특허는 1위였고, 미·중 모델 격차는 사실상 사라졌다. 그러나 이 보고서의 진짜 핵심은 순위표 바깥에 있다. 올해 AI를 둘러싼 가장 인상적인 장면 가운데 하나는 숫자 자체보다 숫자들이 함께 가리키는 방향에 있다. 한국은 인구 10만 명당 AI 특허 건수에서…
[특집 : 저출산 700조의 질문 ] ② 출산율이 아니라 삶의 조건 : 저출산 재정과 인구정책은 어떻게 다시 짜야 하나?
지난 20년의 저출산 대응을 돌아보면, 한국 사회는 늘 같은 자리에 서 있었던 것처럼 보인다. 출산율은 떨어질 때마다 충격이 되었고, 대책은 발표될 때마다 더 강해진 것처럼 보였지만, 정작 시민의 삶은 그만큼 덜 불안해지지 않았다. 그래서 이제 질문은 자연스럽게 다음 단계로 옮겨간다.…
[특집 :저출산 700조의 질문 ] ①700조를 쓰고도 왜 바뀌지 않았나 ?저출산 대책의 실패보다 구조의 실패
20년 넘게 이어진 초저출산 대응은 왜 시민의 삶을 바꾸지 못했을까. 한국보건사회연구원이 2025년 말 펴낸 「인구정책 대응 재정전략: 저출산 대응을 중심으로」는 이 질문을 정면으로 건드린다. 이 연구는 지난 20년 동안 저출산고령사회기본계획에 투입된 재정이 총 699.3조 원에 이르렀지만, 정작 그 재정이 어떻게…
[특집 : 분석] 입학은 채웠지만 학생은 남지 않았다 : 주요 지표로 살펴본 대학의 중도탈락률 -신입생 충원율 회복 뒤에 가려진 대학의 더 깊은 위기
국내 대학 위기를 말할 때 가장 자주 앞에 놓이는 것은 학령인구 감소와 신입생 미충원이다. 그러나 대학알리미 공시 10년 데이터를 따라가 보면, 지금 한국 대학을 더 정확하게 흔들고 있는 것은 입학 단계의 어려움만이 아니다. 진짜 위기는 입학 이후에 드러난다. 학생을 얼마나…
[ 특집 라이즈에서 앵커로, 지역대학 정책은 어디로 가나] ③ 초광역 협력과 공유대학, 지역인재 정책은 대학의 생존 방식을 바꾸고 있다
라이즈에서 앵커로 이어지는 변화의 끝에는 결국 하나의 질문이 남는다. 대학은 앞으로 어떻게 살아남을 것인가. 이 질문은 단순한 위기 담론이 아니다. 오히려 정책이 대학에게 요구하는 역할이 달라지고 있다는 사실에서 출발한다. 이제 지역대학은 더 이상 지역 안에서 고립된 교육기관으로 머물 수 없다.…
[ 특집 라이즈에서 앵커로, 지역대학 정책은 어디로 가나] ② 앵커 전환의 핵심은 이름이 아니라 규칙이다
성과평가, 환류 예산, 학생 체감형 과제… 2026년부터 지역대학 정책은 무엇이 실제로 달라지나 라이즈에서 앵커로 이어지는 이번 변화는 이름부터 눈에 띈다. 하지만 정책의 실질은 명칭 변경에 있지 않다. 더 중요한 것은 대학과 지방정부가 앞으로 어떤 기준으로 평가받고, 어떤 사업이 살아남으며, 어떤…
[ 특집 라이즈에서 앵커로, 지역대학 정책은 어디로 가나] ① 라이즈는 왜 벌써 다시 손질되나
2023년 설계, 2025년 전국 시행, 2026년 재조정… 짧은 연혁 속에 드러난 지역대학 정책의 현실 라이즈를 둘러싼 최근의 변화는 자칫 큰 정책이 갑자기 방향을 틀어버린 것처럼 보일 수 있다. 그러나 시간의 흐름을 따라가 보면 이야기는 조금 다르다. 라이즈는 오래된 제도가 아니다.…
[특집 :AI 시대의 대학, 무엇을 지키고 어떻게 바꿀 것인가? ]③ AI는 대학을 더 포용적으로 만들까, 더 불평등하게 만들까
맞춤형 학습의 가능성과 사고의 외주화, 디지털 격차와 환경 비용까지, 대학은 이제 AI의 사회적 대가까지 함께 묻기 시작했다 생성형 인공지능을 둘러싼 대학의 고민은 이제 더 이상 강의실 안에서만 끝나지 않는다. 처음에는 학생들이 과제에 활용하는 문제, 교수들이 수업과 평가에 어디까지 허용할 것인가의…
[특집 :AI 시대의 대학, 무엇을 지키고 어떻게 바꿀 것인가? ]② 실험에서 제도로, 대학은 AI를 어떻게 설계해야 하나
가이드라인 몇 줄로는 부족하다. 대학의 AI 대응은 선언이 아니라 전략과 거버넌스의 문제가 되고 있다 생성형 인공지능이 대학 안으로 들어온 초기 단계에서는 대체로 비슷한 장면이 펼쳐졌다. 교수와 학생은 우선 써보기 시작했고, 대학 본부는 상황을 지켜보며 간단한 활용 원칙이나 유의사항을 내놓았다. 어디까지…