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대학이 학문적 무결성과 교육의 본질을 지키는 동시에, 혁신을 촉진할 수 있는 윤리적이고 미래지향적인 AI 전략 수립 방향을 살펴봅니다.
인공지능(AI)은 모든 산업을 변화시키고 있으며, 고등교육 분야 또한 예외가 아닙니다. 연구 성과를 가속화하는 것부터 개인 맞춤형 학습 경험을 강화하는 것까지, AI는 학계의 지형을 혁신할 엄청난 잠재력을 지니고 있습니다. AI를 효과적으로 활용하기 위해 대학은 혁신을 촉진할 수 있을 정도로 유연하면서도 리스크를 완화할 수 있을 만큼 강력한 전략적 리더십과 거버넌스 체계를 구축해야 합니다.
오늘날 학계 리더들은 전통과 혁신 사이의 균형을 잡아야 하는 과제를 안고 있으며, AI는 그 저울 위에 또 하나의 변수로 등장했습니다. 이에 따라 다음과 같은 새로운 질문들이 제기되고 있습니다.
우리 기관의 미션과 일치하는 AI 전략을 어떻게 설계할 수 있을까?
AI 거버넌스를 구축하는 과정에 누가 참여해야 하는가?
윤리적이고 포용적인 기술 도입을 보장하기 위해 어떤 안전장치가 필요한가?
본 가이드는 전문가의 관점과 최신 사례를 바탕으로 전략적 AI 리더십의 방향성을 제시합니다. 거버넌스 원칙과 주요 이해관계자의 역할을 정의하며, 교육·연구에서의 고려 사항, 주목할 만한 트렌드 및 영감을 주는 글로벌 사례들을 살펴봅니다.
인공지능(AI)은 이제 고등교육의 핵심을 관통하는 강력하고 역동적인 동력으로 자리 잡았습니다. 오늘날 대학 전반에 걸친 AI의 영향력은 매우 놀라운 수준이며, 우리는 이를 학생, 교수진, 연구자, 그리고 기관 리더십이라는 다각적인 관점을 통해 살펴볼 수 있습니다.
디지털 교육 위원회(Digital Education Council)가 2024년 8월에 실시한 글로벌 설문조사에 따르면, "학생의 86%가 이미 학업에 AI를 활용하고 있으며, 절반 이상은 최소 주 1회 이상 AI를 사용"하는 것으로 나타났습니다. 가장 빈번하게 사용되는 플랫폼은 챗GPT(ChatGPT), 그래멀리(Grammarly), 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot) 등이며, 학생들은 과제 조사 및 초안 작성부터 문장력 보완, 복잡한 개념의 이해에 이르기까지, 학업 전반에 걸쳐 AI의 도움을 받고 있습니다(Digital Education Council, 2024).
하지만 학생들의 AI사용률이 증가하는 것과 달리, Inside Higher Ed’s Student Voice survey는 AI 리터러시와 정책적 명확성 사이의 간극이 여전하다는 점을 시사합니다. 실제로 미국 학생의 51%가 AI를 성적 향상의 요인으로 꼽으면서도, 31%에 달하는 상당수는 학업 과정에서 생성형 AI를 언제, 어떻게 사용하는 것이 적절한지 정확히 모른다고 답했습니다(Inside Higher Ed, 2024). 또한 학생들은 기관 차원의 지원을 강력히 희망하고 있으며, 전문적이고 윤리적인 교육, 보다 명확한 지침, 그리고 전공 및 진로 과정과 연계된 AI 기술 통합을 요구하고 있습니다(Inside Higher Ed, 2024; Inside Higher Ed, 2025).
2025년 ' Computers and Education Open'지에 게재된 황(Huang)과 우(Wu)의 연구는 생성형 AI의 사용 증가가 학생들의 학업 불안과 성적 압박을 가중시킬 수 있다고 지적합니다. 이는 때로 AI에 대한 과도한 의존으로 이어져 자율적인 학습과 의사결정 능력을 저해할 우려가 있습니다. 그러나 연구진은 학생들이 이러한 위험성을 스스로 인식하고 있다는 점에 주목했습니다. 이에 따라 학생들은 AI를 지적 탐구와 비판적 사고의 대체재가 아닌 이를 돕는 보조적 도구로 인식하며, 균형 있고 성찰적인 방식으로 활용해야 한다고 강조합니다.
2025년 6월에 열린 'THE(Times Higher Education) 미국 디지털 대학 서밋'에서 애리조나 주립대학교의 AI 정책 추진을 이끄는 엘리자베스 라일리(Elizabeth Reilley) 박사는 교육 우선 전략의 필요성을 다음과 같이 역설했습니다.
"우리는 교육을 통해 이러한 문제들을 해결하고자 노력하고 있습니다. 즉, 학생들을 단순히 감시하는 데 집중하기보다는, 학생들이 AI 기술에 효과적이고 책임감 있게 접근하고 활용할 수 있도록 실질적인 도움을 주는 데 주력하고 있습니다."
라일리 박사의 발언은 처벌이나 규제 중심의 접근 대신 윤리적 AI 리터러시를 통한 역량 강화가 더 효과적이라는 학계 리더들의 공통된 인식을 반영합니다. 이는 투명성과 실무 역량 강화, 그리고 포용적인 거버넌스를 촉구하는 학생들의 목소리와도 궤를 같이합니다.
이러한 흐름은 ‘The Chronicle of Higher Education’이 최근 공개한 영상에서도 잘 드러납니다. 해당 영상은 학생들이 생성형 AI를 활용하는 과정을 심도 있게 다루고 있으며, 특히 5명의 학부생이 출연해 AI의 이점과 한계, 그리고 윤리적 시사점에 대해 솔직한 견해를 공유합니다(The Chronicle of Higher Education, 2025).
교수진들의 AI 도입 역시 꾸준히 증가하고 있습니다. 조사 결과 교수진의 61%가 교육에 AI를 활용하고 있다고 답했으나, 대부분은 제한적인 수준에 머물러 있습니다(Digital Education Council, 2025). 교수진들의 자신감 또한 여전히 낮은 수준입니다. 강의실 내에서 AI를 효과적으로 사용할 준비가 되었다고 느끼는 비중은 14%에 불과하며, 많은 이들이 신뢰성과 윤리, 그리고 실무 교육의 부재에 대해 지속적인 우려를 표하고 있습니다(Inside Higher Ed, 2024; Ithaka S+R, 2024).
교육계 전반의 환경적 변화가 가속화되고 있습니다. 2024년 엘루시안(Ellucian)의 설문조사에 따르면, 미국과 캐나다의 고등교육 행정 리더 중 90% 이상이 적응형 학습, 행정 자동화, AI 기반 연구 등의 추세에 힘입어 2년 내에 AI가 대학 운영의 핵심이 될 것으로 전망했습니다. 그러나 다른 조사들에서 교수진들과 학생들은 여전히 AI를 윤리적이고 일관된 방식으로 이해하고 활용하는 데 준비가 부족하다고 느끼며, 더 강력한 훈련과 명확한 정책, 그리고 디지털 리터러시 개선이 필요하다고 답했습니다(Chegg, 2025; Inside Higher Ed, 2024). 학문적 무결성, 편향성, 개인정보 보호는 여전히 주요 우려 사항으로 남아 있습니다. 실제로 교수진의 92%가 보다 구체적인 가이드라인을 요구하는 반면, 미국 대학 교무처장(Provost)의 80%는 소속 기관에 아직 종합적인 AI 정책이 마련되지 않았다고 답했습니다(Inside Higher Ed, 2024).
교수진들은 AI가 비판적 사고와 창의성을 대체하는 것이 아니라 이를 한층 더 확장하는 도구로 활용될 수 있도록 실질적인 지원 도구와 정책을 마련해야 합니다. 또한 신뢰와 학문적 무결성을 유지하기 위해서는 데이터 활용과 알고리즘 편향성에 관한 투명한 기준이 반드시 마련되어야 합니다.
연구 커뮤니티 내에서도 AI는 급격히 혁신적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 엘스비어의 글로벌 설문조사에 따르면, 연구자의 94%가 AI가 지식 발견을 가속화할 것이라 믿고 있으며, 86%는 전반적인 연구 품질이 향상될 것으로 기대하고 있습니다. 이미 37%가 전문적인 연구 활동에 AI를 활용하고 있지만, 여전히 많은 이들이 책임 있는 사용을 위한 투명성, 윤리적 안전장치, 그리고 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 요구하며 신중한 태도를 보이고 있습니다. 특히 잘못된 정보, 치명적인 오류, 추론 능력 약화에 대한 우려가 확산되고 있으며, 연구자의 81%는 AI가 필수적인 사고 능력을 저해할 수 있다는 점을 우려하고 있습니다(엘스비어, 2024).
문헌 검토부터 데이터 분석에 이르기까지 AI가 연구 워크플로우 전반에 점점 더 깊숙이 통합됨에 따라, 기관 차원의 리더십에 대한 요구도 커지고 있습니다. 연구자들은 책임 있는 AI 활용을 지원하기 위한 명확한 정책, 교육, 인프라를 필요로 합니다. 호주의 맥쿼리 대학교와 퀸즐랜드공과대학교가 공동 제안한 프레임워크는 투명성, 책임성, 연구 무결성에 기반한 원칙 중심의 거버넌스가 수립되어야 함을 강조하고 있습니다(Journal of Higher Education Policy and Management, 2025).
기관의 리더십은 고등교육 전반의 AI 도입 방식을 결정짓는 데 중추적인 역할을 합니다. 엘스비어의 2024년Academic Transformation Survey에 따르면, 많은 대학이 AI의 혁신적 잠재력을 인식하고 있음에도 불구하고, 생성형 AI를 효과적이고 책임 있게 통합하는 과정에서 유의미한 진전을 거두었다고 답한 리더는 34%에 불과했습니다. 또한 AI의 혁신적 잠재력을 높게 평가하는 비중 역시 44%에 그쳤습니다(엘스비어, 2024). 이처럼 도입 속도가 저조한 원인으로는 자원 부족, 지식 격차, 규제의 불확실성, 그리고 조직의 관성 등이 주요 요인으로 지목됩니다.
지역 차이는 AI 거버넌스 및 역량 강화에 대한 서로 다른 접근 방식을 반영합니다. 설문에 따르면, 미주와 유럽 지역은 생성형 AI의 효과적이고 책임 있는 통합과 도입에 훨씬 높은 우선순위를 두고 그 혁신적 잠재력을 높게 평가하고 있습니다. 반면 아시아 태평양 지역의 학계 리더들에게 AI는 상대적으로 덜 시급한 현안으로 여겨집니다. 특히 인도의 경우, AI 도입 진척도와 혁신 잠재력 모두 최하위로 평가되었으며, 중국 역시 전체 25개 목표 중 AI 관련 목표 두 가지를 가장 낮은 우선순위에 배치했습니다.
동시에, 이제는 기술 그 자체 만큼이나 거버넌스 프레임워크가 리더십의 핵심 의제로 부상하고 있습니다. 유럽의 경우, 제안된 AI 법안은 회원국 전체에 책임 있는 AI 사용 원칙을 법제화하고 이를 조화시키기 위한 프레임워크를 제공하는 데 목적이 있습니다.이탈리아는 한발 앞서 '국가 AI 전략 2024–2026'을 발표하고 현재 의회 논의를 진행 중이며, 여기에는 연구 및 고등교육이 우선 추진 분야로 명시되어 있습니다(Agenzia per l’Italia Digitale, 2024).
또한 대학의 리더들은 AI 추진 과제를 비판적 사고, 창의성, 학문적 무결성, 그리고 형평성 및 접근성이라는 대학의 핵심 가치와 정렬시켜야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이는 혁신이 무결성이나 포용성을 저해하지 않도록 보장하는 일입니다. 실제로 학생 지원 및 교육과정 설계를 강화하기 위해 명확한 AI 전략을 도입한 애리조나 주립대학교는 학생 유지율과 운영 효율성이 크게 향상되는 결과를 얻었으며, 이는 체계적인 AI 통합 방식이 가져다주는 가시적인 이점을 입증합니다.
이러한 리더십의 당위성은 2025년 APEC 대학 총장 포럼에서 에두아르도 페드로사(Eduardo Pedrosa) APEC 사무국장(필리핀)이 AI의 전략적 중요성을 강조하며 언급한 내용에 잘 나타나 있습니다.
APEC 회원국과 이해관계자, 실무 그룹 사이에는 AI를 핵심으로 하는 디지털 전환이 우리 지역의 경제 및 사회적 지형을 재편하는 중추적인 힘이라는 명확한 공감대가 형성되어 있습니다.
대학 리더들에게 이는 기관의 전략을 지역적 우선순위와 일치시키고, 급변하는 노동 시장에 대비해 학생들을 준비시켜야 한다는 시급성을 시사합니다.
본 AI 전략 체크리스트는 거버넌스, 윤리, 이해관계자 간 조율, 그리고 실행 전반에 걸친 우선순위를 식별하도록 지원합니다. 이를 통해 귀하는 명확한 비전과 확신을 가지고 나아갈 수 있습니다.
이 체크리스트를 활용해 리더십의 비전을 정렬하고, 핵심 전략에 역량을 집중하십시오. 이를 통해 모든 AI 이니셔티브가 기관의 사명을 지원하도록 보장할 수 있습니다.
고등교육 분야의 효과적인 AI 전략과 거버넌스는 기관의 목표에 부합하면서도, 윤리적 가치와 포용성을 수호하는 명확한 지침을 수립하는 것에서 시작됩니다. 뉴캐슬 대학교(Newcastle University)의 총장 크리스 데이(Chris Day)는 다음과 같이 강조합니다.
"대학은 AI 이니셔티브를 추진함에 있어 투명성, 형평성, 그리고 책임성을 최우선 가치로 삼아야 합니다."
2024 THE 세계 학술 서밋(World Academic Summit)에서 크리스 총장이 전하는 AI 정책 수립의 실제적인 도전 과제와 성찰을 영상을 통해 확인해 보십시오.
이러한 논의에 대한 글로벌 차원의 기여로서, 환태평양대학협회(APRU)가 발간한 백서, ‘고등교육에서의 생성형 AI: 현황과 향후 과제(Generative AI in Higher Education: Current Practices and Ways Forward)’는 중요한 시사점을 제공합니다. 본 보고서는 시드니 대학교의 대니 리우(Danny Liu) 교수와 브리티시 컬럼비아 대학교의 교육 담당 부총장보 사이먼 베이츠(Simon Bates)가 공동 집필하였으며, 생성형 AI 시대를 맞이한 대학들의 실질적인 대응 방안을 담고 있습니다.
해당 백서는 CRAFT 프레임워크—문화(Culture), 규칙(Rules), 접근성(Access), 친숙도(Familiarity), 신뢰(Trust)—를 제안합니다. 이는 단순히 발생하는 문제에 사후 대응하는 차원을 넘어, 포용적이고 가치 중심적인 변화를 추구하는 대학을 위한 전략적 모델입니다. 또한 보고서는 대학이 교수진의 역량을 강화하고, 기존의 평가 방식을 재설계하며, 학생들을 윤리적인 AI 학습 환경을 함께 만들어가는 '공동 설계자'로 참여시킬 것을 강력히 촉구합니다.
교육과 연구 전반에 걸쳐, 윤리적인 AI 활용은 데이터 수집, 알고리즘 의사결정 및 편향성 완화를 위한 명확한 기준을 요구합니다. 포용적인 거버넌스 위원회는 이러한 기준들이 다양한 학술적 요구를 반영하도록 보장하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
전 세계 대학들이 전략적 원칙을 실제로 어떻게 적용하고 있는지 보여주기 위해, 다음의 사례들은 다양한 거버넌스 모델, 가치 체계 및 실행 접근 방식을 조명하며 각 기관이 책임 있는 AI 정책을 구체화해 나가는 과정에 대한 인사이트를 제공합니다.
대학 | 국가 | 공공 AI 전략 | 거버넌스 모델 | 주요 특징 | 거버넌스 역할 |
|---|---|---|---|---|---|
애리조나 주립대학교(ASU) | 미국 | 원칙 중심 혁신 + 디지털 신뢰 | 캠퍼스 통합 팀의 검토 과정을 거치며, 상세한 강의계획서 가이드라인 포함 | 가치 기반의 프레임워크와 다기능 리뷰 팀을 통한 주도 | |
볼로냐 대학교 | 이탈리아 | 윤리 기반 정책 + ALMA AI 센터 | 인간 중심 원칙(투명성, 책임성, 지속가능성), 생성형 AI 정책, 인용 가이드라인 제공 | 윤리적 감독 및 학제 간 연구와 정책 개발 주도 | |
KU 루벤 | 벨기에 | ASEF 백서 참조 | 국가 간 협업 | 윤리적 리더십 및 정책 자문 | 국제 정책 및 윤리 표준에 대한 자문 역할 수행 |
퍼듀 대학교 | 미국 | 데이터윤리위원회 | 단계별 검토 프로세스 운영 (신속, 약식, 종합 검토) | 윤리적 감독을 위한 구조화된 리뷰 단계 이행 | |
맥쿼리대 & 퀸즐랜드공대 | 호주 | 원칙 기반 | 연구 무결성(Integrity) 및 투명성에 중점 | 연구를 위한 적응 가능하고 원칙 중심적인 거버넌스 촉진 | |
싱가포르 경영대 (SMU) | 싱가포르 | ASEF 백서 참조 | AI 및 데이터 거버넌스 센터 | 커뮤니티 우선AI 거버넌스 | AI 정책 공동 수립에 있어 지역사회 참여 유도 |
이러한 주제들은 최근의 인터뷰, 기사, 컨퍼런스 전반에 걸쳐 공통적으로 나타납니다. 전문가들은 AI 정책 수립 과정에 학생, 교육자, 행정가 등 다양한 이해관계자의 참여가 필수적임을 거듭 강조합니다. 이러한 관점을 반영함으로써, 교육 기관은 혁신을 주도할 뿐만 아니라 공동체의 모든 요소를 포용하는 개방적이고 투명한 AI 전략을 구축할 수 있습니다. 이는 결과적으로 기관의 정책과 우선순위, 그리고 나아갈 방향에 대한 공동체의 신뢰와 확신으로 이어집니다.
고등교육 기관의 AI 전략 및 정책의 5대 과제는 무엇인가?
AI 전략은 연구 성과 증명, 글로벌 협력 촉진, 교육 결과 개선 또는 학생 성공 지원 등 대학의 광범위한 목적과 일치해야 합니다. AI가 체계적으로 통합될 때, 교육 기관은 이러한 목표를 더욱 효율적으로 달성할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 일정 관리, 데이터 관리, 학생 지원과 같이 시간이 많이 소요되는 업무들을 자동화함으로써, 교육의 질적 향상에 전념할 수 있도록 자원을 확보해 줍니다. 또한 AI는 개별 맞춤형 학습을 가능하게 하고, 대규모 데이터 분석을 통해 연구 속도를 가속화하며, 기관 간의 협력을 강화하는 역할도 수행합니다. 일례로 UNU 글로벌 AI 네트워크(UNU Global AI Network)와 같은 이니셔티브는 대학, 정부, 그리고 시민 사회를 하나로 결집하여 지속 가능한 발전을 촉진할 AI 솔루션을 공동 창출하고 있습니다. 이처럼 AI가 기관의 우선순위와 부합할 때, AI는 개별 맞춤형 학습을 지원하고, 연구를 가속화하며, 운영 프로세스를 효율화함으로써 혁신을 이끄는 핵심 동력이 됩니다
내부에서 자체 개발했거나 외부에서 도입한 그 어떤 AI 에이전트나 도구라 할지라도, 반드시 명확하고 포괄적인 윤리적 프레임워크 내에서 운영되어야 합니다. 이러한 프레임워크는 알고리즘의 편향성을 방지하고, 구성원 간의 신뢰를 구축하며, 공정성을 증진하는 데 필수적인 토대가 됩니다. AI가 의사결정 과정에 더 깊숙이 통합될수록, 공정한 결과를 보장하기 위해 데이터 편향성, 책임성, 투명성 등의 문제를 해결하는 것이 무엇보다 중요해집니다. 연구 무결성의 문제 또한 그에 못지않게 시급한 과제입니다. AI 시스템이 독립적으로 새로운 지식이나 발견을 창출하기 시작함에 따라, 교육 기관은 인간이 완전히 이해하지 못하는 연구 결과를 어떻게 검증하고 귀속시킬 것인지, 그리고 이를 윤리적으로 어떻게 관리할 것인지에 대한 기준을 마련해야 합니다. 나아가, 우리가 완전히 설명할 수 없는 결과를 신뢰한다는 것이 어떤 의미인지에 대해서도 깊이 고민해 봐야 합니다. 대학은 윤리적 실천을 최우선 과제로 삼음으로써 기술 발전을 도모하는 동시에, 신뢰와 포용의 문화를 배양하는 책임 있는 혁신의 표준을 세울 수 있습니다. 이러한 노력은 강의실과 학습 기준으로도 확대되어야 하며, 이를 통해 학생들이 AI를 책임감 있고 윤리적으로 사용하는 방법을 학습할 수 있도록 해야 합니다.
AI 시스템이 효과적으로 작동하기 위해서는 막대한 양의 데이터가 필요합니다. 하지만 강력한 데이터 거버넌스가 뒷받침되지 않는다면, 이는 심각한 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 따라서 학생과 교수진의 민감한 정보를 보호하기 위해 유럽 연합의 개인정보보호법(GDPR)과 같은 규정을 준수하는 것이 최우선 과제가 되어야 합니다. 전 세계 학계 리더들의 인사이트를 종합해 볼 때, 데이터 프라이버시와 보안은 모든 AI 정책을 통틀어 가장 핵심적인 요소입니다. AI 이니셔티브의 성공 여부는 사용자와의 신뢰 구축에 달려 있으며, 그 신뢰의 근간은 다름 아닌 구성원의 데이터를 안전하게 보호하는 데 있다는 점이 거듭 강조되었습니다.
AI는 고등교육 내의 격차를 해소하고 모든 학습자에게 기회를 창출함으로써, 교육의 강력한 평등 장치가 될 잠재력을 지니고 있습니다. 교육자들은 시각 및 청각 장애 지원 도구, 텍스트 음성 변환 애플리케이션, 개인 맞춤형 학습 플랫폼과 같이 장애 학생을 돕는 AI 도구에 투자함으로써 더욱 포용적인 학습 환경을 조성할 수 있습니다. 나아가 AI는 개별적인 필요에 맞춰 콘텐츠를 조정함으로써 자원에 대한 형평성 있는 접근을 가능하게 합니다. 이는 학습 방식에 따른 격차를 해소하고, 소외된 공동체가 교육에 전념하지 못하게 가로막는 장벽을 허무는 데 기여할 수 있습니다. 세계경제포럼은 기사 <AI가 교육 접근성과 학교 현장의 평등을 개선하는 방법>에서 “AI는 교육 접근성을 개선하여 모든 학습자가 동일한 기회의 혜택을 누릴 수 있도록 보장할 잠재력을 지니고 있습니다” 라고 언급했습니다. 이러한 발전을 최우선 과제로 삼는 것은 그 어떤 학생이나 이해관계자도 뒤처지지 않도록 보장하는 핵심 전략입니다. 포용적 AI에 대한 이러한 비전은 전 세계적인 공감대를 형성하고 있습니다. 2025년 9월 뉴욕에서 열린 유엔 안전보장이사회 AI 거버넌스 세션에서 스탠퍼드 대학교 인간 중심 AI 연구소의 시니어 펠로우이자 컴퓨터 과학과 교수인 최예진 교수는 다음과 같이 강조했습니다.
지능의 개념을 더욱 확장하고, 전 세계 누구나 AI 구축 과정에 참여할 수 있도록 합시다.
최예진 교수의 이러한 발언은 AI 개발 민주화의 중요성을 강조하며, 모든 배경의 학생과 연구자들이 이러한 기술을 직접 주도하고 혜택을 누릴 수 있도록 보장해야 함을 시사합니다.
AI의 혁신적 잠재력을 보여주는 대표적인 사례는 연구 성과의 다국어 번역 역량입니다. 이는 전 세계 연구자들이 글로벌 학술 자원에 보다 쉽게 접근하고 적극적으로 기여할 수 있는 길을 연다는 점에서 큰 의미를 지닙니다. 특히 학술 출판 분야에서 영어가 오랫동안 사실상 독점적 지위를 유지하며 비영어권 커뮤니티의 가치 있는 인사이트가 충분히 조명받지 못해 온 현실을 고려할 때, 이러한 기술적 진보는 결정적인 전환점이라 할 수 있습니다.
카네기 멜런 대학교 연구 부총장인 테레사 메이어(Theresa Mayer) 박사는 저서 <과학을 위한 AI: 과학적 발견과 전환의 패러다임 변화>에서 다음과 같이 설명합니다. “이러한 실험적 플랫폼은 보다 폭넓고 포용적인 대중을 대상으로 접근성과 참여를 민주화하고, 전 세계적으로 학제 간 유연하고 신속한 협력을 강화하며, 과학적 발견이 실제 적용으로 전환되는 속도를 가속화할 것입니다.” 이는 AI가 연구의 효율과 속도를 높이는 데 그치지 않고, 연구 생태계 전반의 글로벌 포용성을 강화하고 있음을 시사합니다.
AI 기술의 급격한 진화는 견고하면서도 기술 발전 속도에 발맞출 수 있는 유연한 거버넌스 체계를 요구합니다. 이러한 유연성은 교육 기관이 새롭게 등장하는 기술과 예기치 못한 도전 과제에 효과적으로 대응할 수 있도록 하며, 규제가 실효성을 유지하고 실질적인 영향력을 발휘하도록 뒷받침합니다. 이 과정에서 지속적인 검토는 필수적입니다. 이를 통해 정책 입안자와 기관은 새로운 AI 기술 발전이 가져올 영향을 평가하고, 잠재적 위험을 선제적으로 관리하며, 필요에 따라 가이드라인을 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
예를 들어, 유럽연합의 인공지능법(AI Act)은 혁신을 촉진하는 동시에 잠재적 위험을 완화하기 위한 지속적인 평가의 중요성을 강조합니다. 이와 유사하게 OECD의 AI 원칙 역시 AI 시스템이 윤리적이며 인간 중심적인 가치에 부합하도록 정기적인 점검 수행을 권고하고 있습니다.
자율적이고 목표 지향적인 행동이 가능한 시스템인 '에이전틱 AI'의 등장은 거버넌스에 새로운 복잡성을 야기합니다. 이러한 에이전트들은 인간의 감독을 최소화하면서도 계약 협상, 연구 수행, 금융 거래 관리와 같은 다단계 과업을 수행할 수 있습니다. 최근의 정책 논의에서 강조된 바와 같이, 에이전틱 AI는 기존의 책임 구조에 도전 과제를 던지며 책임성, 투명성 및 윤리에 관한 시급한 질문들을 제기합니다. OECD의 ‘AI의 미래 이끌기’ 프레임워크가 제시한 선제적 거버넌스 전략은, 기술 발전 속도에 발맞추어 함께 진화할 수 있는 능동적이고 유연한 감독 체계의 필요성을 강조합니다.
거버넌스 구조 내에 적응성과 정기적인 검토 메커니즘을 내재화함으로써, 교육 기관은 급변하는 AI 환경을 보다 효과적으로 관리하는 동시에 기관과 사회 전반의 이익을 보호할 수 있습니다. 이러한 접근의 중요성은 오늘날의 에이전틱 AI 모델은 물론, 아직 상상조차 어려운 미래의 혁신에 이르기까지 기술 발전 속도가 가속화되고 AI 시스템이 보편화되는 흐름 속에서 더욱 커질 것입니다.
리더십 주도의 거버넌스는 성공적인 AI 전략을 수립하는 데 핵심적인 요소입니다. 감독 위원회, 정책 프레임워크, 또는 기관별 가이드라인 등을 통해 대학은 AI가 가져오는 위험과 기회를 선제적으로 관리해야 합니다. 견고한 거버넌스 구조는 대학의 교육 목표와의 일치성, 윤리적인 기술 이행, 그리고 새로운 도전 과제에 대응할 수 있는 유연성을 보장합니다.
대학은 AI의 미래를 형성하는 데 있어 독보적인 역할을 수행합니다. 컴퓨터 과학, 윤리, 법학, 사회학, 인류학 등 다양한 분야의 전문가들을 결집함으로써, 대학은 다각적인 관점과 사회적 영향을 반영하는 AI 설계 및 활용을 위한 포용적 접근 방식을 육성할 수 있습니다.
또한 대학은 산업계 파트너, 정책 입안자, 지역사회 단체 등 다양한 외부 이해관계자들과 적극적으로 소통할 필요가 있습니다. 이러한 폭넓은 참여는 AI 기술이 지닌 잠재적 이익과 위험에 대한 보다 종합적인 이해를 가능하게 하며, 학술적 혁신이 실제 사회적 요구와 조화를 이루도록 이끄는 핵심 요소입니다.
고등교육 분야에서의 AI 전략은 다양한 이해관계자 간의 긴밀한 협업을 전제로 합니다. 그렇다면 이 전략 수립과 실행 과정에 어떤 주체들이 포함되어야 할까요?
전략적인 AI 리더십은 다양한 이해관계자들의 적극적인 기여를 기반으로 합니다. 다기능 팀을 구성함으로써 대학의 AI 접근 방식이 보다 종합적이고 유연하게 유지되도록 할 수 있습니다. AI 정책 개발에 참여할 수 있는 잠재적 이해관계자로는 컴퓨터 과학 및 윤리·인문학 분야의 교수진과 연구원, 데이터 프라이버시 책임자, 법률 고문, 학생회 대표, 그리고 AI 시스템에 대한 높은 전문성을 갖춘 기술 책임자(CTO) 또는 IT 전문가 등이 있습니다.
또한 정책 입안자와 재정 지원 기관의 참여는 AI 전략이 법적·제도적 규제 체계는 물론 광범위한 사회적 목표와도 정합성을 유지하도록 하는 데 기여합니다. 더불어 산업계 파트너와의 협력은 실무에 기반한 통찰을 제공함으로써, 정책이 급변하는 기술 트렌드와 노동 시장의 수요에 효과적으로 대응할 수 있도록 돕습니다. 이러한 협력적 접근 방식은 대학이 AI가 제공하는 기회와 도전 과제를 균형 있게 아우르는 종합적인 전략을 수립하는 데 중요한 토대가 됩니다.
특히 AI의 확산으로 학문 간 전통적 경계가 점차 희미해지고 있는 상황에서, 교수진과 연구원들은 교육적 가치와 연구 우선순위를 균형 있게 반영한 AI 정책을 공동으로 수립할 수 있도록 적절한 권한을 부여받아야 합니다.
고등교육 체계 내에서 종합적이고 효과적인 AI 전략을 수립하기 위해서는 다양한 이해관계자 간의 긴밀한 협력이 필수적입니다. 각 이해관계자는 고유한 통찰과 전문성, 그리고 관점을 제공함으로써 대학의 AI 접근 방식이 포용성과 균형을 갖추고 기관의 전략적 목표에 부합하도록 지원합니다. 본 섹션에서는 AI 전략 및 거버넌스 구축 과정에서 주요 참여자들이 수행하는 역할과 그들이 창출하는 가치를 구체적으로 살펴봅니다.
대학 본부 및 교직원
교수진
연구원
학생
기술 책임자(CTO) 및 IT 리더십
정책 입안자
산업계 파트너
재정 지원 기관
대학 본부는 AI 전략의 수립부터 실행에 이르기까지 전 과정을 총괄적으로 관리·감독하며, 해당 전략이 기관의 핵심 우선순위, 운영 효율성, 그리고 관련 규제 준수 요건과 정합성을 유지하도록 보장하는 중추적 역할을 수행합니다. 이 그룹에는 총장과 부총장을 비롯해 연구처와 교무처, 도서관 실무진, 그리고 학장 및 교무처장 등 학사 운영을 책임지는 리더십이 포함됩니다.
입학 행정과 학업 상담부터 연구 활동 및 커리큘럼 설계에 이르기까지 대학 운영 전반에서 AI 활용이 본격화됨에 따라, 대학 본부는 AI의 책임 있는 도입을 주도하고 장기적인 지속가능성을 확보하는 데 있어 가장 핵심적인 위치에 있습니다.
전략적 감독 (Strategic oversight): 대학 본부는 AI 이니셔티브가 대학의 사명, 비전, 그리고 중·장기 전략 계획과 정합성을 유지하도록 전반적인 방향성을 조율합니다.
자원 배분 (Resource allocation): AI 기술 도입과 확산에 필수적인 예산 편성, 전문 인력 배치, 그리고 디지털·데이터 인프라에 대한 투자를 체계적으로 관리합니다.
정책 수립 (Policy development): 윤리적 AI 활용을 촉진하고 잠재적 리스크를 완화하는 동시에, 관련 법적 요건과 교육 인증 기준을 충족하는 거버넌스 체계 및 정책을 수립합니다.
부서 간 협업 조정 (Cross-functional coordination): 학과 및 행정부서 간 협력을 촉진하여 AI 관련 노력이 개별 부서에 국한되지 않고 대학 차원의 통합적 전략으로 추진되도록 지원합니다.
리스크 관리 (Risk management): 데이터 프라이버시, 사이버 보안, 기관의 대외 평판, 그리고 AI 도입 과정에서의 형평성과 관련된 잠재적 리스크를 식별·평가하고 이에 대한 대응 전략을 마련합니다
대학 본부는 리더십과 조정 기능을 통해 AI 도입 과제가 확장성과 장기적 지속가능성을 확보하고, 관련 규제 요구사항을 충실히 준수하도록 보장합니다. 이러한 주도적 참여는 대학이 혁신과 책임성 간의 균형을 유지하는 데 기여할 뿐만 아니라, 학생과 교수진, 그리고 외부 파트너 간의 신뢰를 구축하는 핵심 기반이 됩니다. 나아가 대학 본부는 AI 전략을 학문적 탁월성 제고, 운영 효율성 증대, 형평성 실현, 그리고 장기적 전략 비전이라는 기관의 핵심 목표와 정합시키며 대학 본연의 가치를 구현합니다.
예산 제약이 심화되는 환경에서 비용 절감과 운영 효율성 제고를 가능하게 하는 AI의 잠재력은 대학에 매우 매력적인 대안으로 부상하고 있습니다. 특히 연구처, 입학처, 인사팀, 그리고 시설 운영 전반에 걸쳐 실질적인 효과를 기대할 수 있습니다. AI는 업무 흐름을 간소화하고 반복적인 행정 업무를 자동화하며, 데이터 기반 의사결정 역량을 강화함으로써 대학이 시간과 자원을 보다 전략적이고 가치 있는 핵심 과제에 집중할 수 있도록 지원합니다.
대학 본부는 AI 전략이 기관의 설립 목적과 핵심 목표에 정합성을 유지하도록 조율하고 감독하는 핵심적인 역할을 수행합니다.
교수진은 AI 전략의 핵심 실행자이자 직접적인 수혜자로서, 관련 이니셔티브를 구체화하고 현장에 안착시키는 데 중추적인 역할을 수행합니다. 교수진의 적극적인 참여는 AI 기술이 교육, 연구, 그리고 행정 프로세스 전반의 역량 강화를 위해 실제 교육·연구 환경에 부합하는 방식으로 적용되도록 보장합니다.
AI 도구가 교육, 연구, 그리고 대학 정책 전반에 미치는 영향력이 확대됨에 따라, 의사결정 과정에서 교수진의 중추적인 역할을 제도적으로 보장하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 고등교육 전문 매체 ‘Inside Higher Ed’에 수년간 칼럼을 기고해 온 작문 교수이자 저술가인 존 워너(John Warner)는 2025년 7월 25일자 칼럼에서 교수진 주체성의 시급성을 다음과 같이 강조한 바 있습니다.
“현재 대학마다 AI에 대한 대응 방식이 상이한 상황에서, 일부 기관은 대학 차원의 명확한 지침조차 마련하지 못 해 교수진이 변화에 대한 부담을 온전히 떠안고 있습니다. AI가 개별 교과 과정이나 교수법에 미치는 영향을 성찰하는 것 역시 중요하지만, 교수진의 권리를 지키기 위해서는 이제 대학의 제도적·구조적 문제에 대해서도 분명한 목소리를 내야 할 시점입니다.”
그의 발언은 학문의 자유를 수호하는 관점에서 나아가, AI가 교육의 질을 저하시키지 않고 오히려 향상시키는 수단이 되기 위해서는 공동 거버넌스와 교수진의 주도적인 AI 정책 수립 참여가 얼마나 중요한지를 분명하게 보여줍니다.
학술적 전문성: 교수진은 자연과학, 사회과학, 인문학, 예술 전반에 걸친 심층적이고 학제적인 지식을 제공합니다. 이러한 전문성은 학문적 요구 사항과 연구 맥락을 정확히 반영한 맞춤형 AI 애플리케이션 개발의 핵심 기반을 형성합니다.
교육학적 통찰력: AI 기술이 혁신적인 교수·학습 방법을 어떻게 지원할 수 있는지, 그리고 학습자 중심의 맞춤형 교육을 어떻게 구현할 수 있는지에 대해 실질적이고 현장 중심의 방향성을 제시합니다.
윤리적 관점: AI 도입이 초래할 수 있는 윤리적 영향을 평가하고, AI 활용이 학문적 엄격성과 무결성이라는 대학의 핵심 가치와 부합하도록 관리하는 데 중추적인 역할을 수행합니다. 특히 데이터 활용의 투명성, 알고리즘 기반 평가의 공정성, 학생 개인정보 보호 등 교육·연구 현장의 윤리적 기준을 수립하고 이를 제도적으로 정착시키는 데 핵심적인 기여를 합니다.
교수진의 참여는 AI 전략이 교육과 연구 현장에서 직면한 실질적인 학술적 난제를 해결하는 방향으로 작동하도록 이끄는 동시에, 교육적 우선순위와 윤리적 성찰이라는 대학의 본질적 가치에 충실하도록 뒷받침합니다. 나아가 교수진의 주도적 역할은 AI가 비판적 사고와 창의성을 대체하는 수단이 아니라, 이를 확장하고 심화하는 도구로 활용되도록 함으로써 인간 중심 교육이라는 고등교육의 핵심 가치를 수호합니다.
교수진의 참여는 AI가 교육의 질을 약화시키는 요인이 아니라, 이를 실질적으로 제고하는 촉진제로 기능하도록 보장합니다.
연구자들은 고등교육 분야에서 AI 개발과 거버넌스를 이끄는 핵심 주체로서, 연구와 혁신은 물론 윤리적 성찰을 주도하고 있습니다. AI 기술의 개발자이자 사용자이며 감시자로서, 연구자들은 관련 정책을 수립하는 데 있어 독보적인 위치에 있습니다. 이러한 연구자들의 영향력은 AI의 개발과 배포가 윤리적·사회적·학술적 가치와 조화를 이루도록 보장하는 데 필수적입니다. 특히 대학과 연구기관이 혁신과 책임이라는 두 가지 시급한 과제 사이에서 균형을 모색해야 하는 현 상황에서는 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 아울러 연구자들은 AI의 투명성, 재현성, 그리고 사회적 영향에 대해 비판적인 관점을 제시합니다.
지식 창출: 연구자들은 AI의 역량과 한계, 그리고 그 파급 효과에 대한 이해를 심화시키는 기초 및 응용 지식을 창출함으로써, 기관 차원의 전략적 인식 형성에 기여합니다.
윤리적 리더십: 연구자들은 학술 연구와 사회적 실천을 통해 공정성, 책임성, 그리고 책임 있는 AI 사용에 관한 규범을 정립하는 데 기여합니다. 아울러 알고리즘 과정의 투명성을 옹호하고, AI가 생성한 결과물에 내재된 편향을 식별하고 완화하기 위해 지속적으로 노력합니다.
정책 개발: 교수진 연구자들은 주로 거버넌스 위원회에 참여하여, 객관적 근거에 기반한 권고안을 제시함으로써 대학과 연구기관의 AI 정책 수립에 기여합니다. 또한 민감한 연구 데이터를 보호하는 정책 마련에도 관여하여, 개인정보 보호 규정을 준수하고 대중의 신뢰를 유지하는 데 중추적인 역할을 합니다.
다자간 협력: 연구자들은 산업계, 정부, 시민사회와 긴밀히 협력함으로써, 학술적 탐구가 현실 세계의 과제와 규제 환경에 부합하며 실질적인 사회적 가치로 이어질 수 있도록 연결합니다.
연구자들은 AI 정책이 엄격한 분석, 선제적인 윤리 검토, 그리고 학문적 무결성에 기반하여 수립·운영되도록 보장합니다. 이들의 전문적 기여는 대학이 불확실성과 혼란을 효과적으로 관리하고 예기치 못한 부작용을 사전에 예방하는 데 기여할 뿐만 아니라, 급변하는 기술 환경 속에서도 학술 기관으로서의 신뢰성과 권위를 유지하는 데 결정적인 역할을 합니다.
연구자들은 연구 도구와 워크플로우는 물론, 인력과 예산이 제한된 소규모 연구팀이 직면하는 구조적 어려움까지 연구 현장의 실질적 여건을 누구보다 깊이 이해하고 있습니다. 이러한 이유로 연구자들은 대학의 실효성 있는 AI 전략을 수립하는 데 있어 핵심적인 주체로 자리합니다. 이들의 참여는 학술 연구의 실제 요구에 부합하는 최적의 AI 도구와 활용 사례, 그리고 전략적 우선순위를 발굴하고 지원하는 중요한 토대가 됩니다. 궁극적으로 이는 대학의 AI 거버넌스 체계가 연구 현장의 현실과 괴리되지 않고, 유기적으로 작동하도록 보장합니다.
이러한 과정을 통해 연구자들은 대학의 조직적 역량을 강화하고, 현재의 요구와 미래의 변화에 모두 유연하게 대응할 수 있는 신뢰성 있고 실효적인 정책 수립에 기여합니다. 이는 결국 연구 생태계 전반을 아우르는 탄탄한 정책적 기반이 됩니다.
연구자들은 AI의 투명성과 재현성은 물론, 해당 기술이 사회 전반에 미칠 파급효과에 대해 비판적인 관점을 제시합니다.
학생들은 AI 기반 도구의 핵심적인 사용자이자 수혜자로서, AI 시스템의 설계와 구현 단계 전반에 걸쳐 필수적인 인사이트를 제공합니다. 이들의 피드백은 시스템의 사용 편의성과 적합성을 확보하는 데 기여할 뿐만 아니라, 학습 경험을 강화하는 다양한 자원에 대해 형평성 있는 접근이 이루어지도록 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
Z세대가 주축을 이루는 오늘날의 대학생들은 AI와 매우 복합적이고 역동적인 관계를 형성하고 있습니다. 이들은 생성형 AI 도구를 일상적으로 활용하는 능숙한 사용자이면서도, 동시에 이러한 기술이 가져올 장기적인 사회적·교육적 영향에 대해서는 깊은 우려를 표합니다. 최근 발표된 아티클 <AI 세대 간 격차: Gen Z 학생들은 X세대 및 밀레니얼 세대 교사보다 교수학습 현장에서 챗GPT와 같은 생성형 AI 도입에 더 적극적인가?>에서는 이러한 인식을 다음과 같이 기술하고 있습니다.
"많은 [Gen Z학생들]은 생성형 AI가 노동 시장과 사회 전반에 미칠 광범위한 영향에 대해 깊은 우려를 표하고 있다. 학생과 교사 모두 일자리 상실과 미래의 ‘인간 대체’ 가능성에 대해 불안과 문제의식을 공유하고 있으며, 학위의 가치 하락, 학문적 무결성 저해, 개인정보 보호 및 투명성 문제 역시 주요한 우려 사항으로 지적된다. 더 나아가 생성형 AI가 인간의 가치 체계와 조응하지 않는 방향으로 발전할 경우, 사회적 위협과 인간적 가치의 훼손으로 이어질 수 있다는 점도 제기된다."(Chan, 2023).
이러한 우려는 AI 정책 논의 과정에서 학생들의 목소리를 적극적으로 반영하는 것이 얼마나 중요한지를 분명히 보여줍니다. 특히 일자리 대체에 대한 불안, 과제 평가 과정에서의 교수진 AI 활용에 대한 불신, 창작자의 지식재산권 침해, 그리고 데이터 프라이버시 문제와 관련해서는 학생 참여의 필요성이 더욱 강조됩니다.
AI의 윤리적 측면에 대비할 수 있도록 학생들을 교육하는 일의 중요성은 최재원 부산대학교 총장에 의해서도 분명히 강조된 바 있습니다. 최 총장은 2025년 APEC 대학총장포럼에 참석하여 다음과 같이 언급했습니다.
AI는 우리가 사고하고 학습하며 생활하고 통치하는 방식을 근본적으로 재편하고 있으며, 동시에 시급한 윤리적·사회적 질문들을 제기하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 대학의 역할은 더 이상 연구와 교육에 국한되어서는 안 됩니다. 대학은 학생들이 윤리적 추론 능력과 공동체 의식, 그리고 세계 시민 의식을 갖춘 인재로 성장할 수 있도록 지원할 책임을 지니고 있습니다.
이러한 발언은 AI 리터러시가 단순한 기술적 숙련을 넘어, 윤리적 성찰과 시민 의식, 그리고 포용적 가치에 대한 헌신을 필수적으로 포함해야 함을 시사합니다. 특히 학생들이 신기술이 초래하는 사회적 파급력에 대응해 나가는 과정에서, 이러한 가치 중심의 역량은 더욱 중요해집니다.
AI의 미래를 이끌어갈 주체인 학생들은 대학의 정책 수립 과정과 전략적 논의의 장에 주도적으로 참여해야 합니다. 이는 단순히 정책의 실효성과 형평성을 제고하기 위함을 넘어, 학생들의 가치관과 우려, 그리고 포부가 반영된 미래를 그들 스스로 설계해 나갈 수 있도록 하기 위함입니다.
사용자 중심의 피드백: 학생들은 AI가 실제 학습 과정과 몰입도에 미치는 영향을 가장 직접적으로 경험하는 주체로서, 현장감 있는 인사이트를 제공합니다. 이러한 피드백은 AI 도구의 설계와 기능을 실질적으로 개선하는 밑거름이 됩니다.
혁신적인 아이디어: 기술적 이해도가 높은 학생들은 교과 과정, 인턴십, 연구 협력 등의 다양한 맥락에서 AI 관련 과제에 창의적으로 접근하며, 기존 문제 해결 방식의 한계를 확장하는 새로운 가능성을 제시합니다.
포용성에 대한 인식: 학생들은 서로 다른 배경과 경험에서 비롯된 다양한 관점을 공유함으로써, AI 전략이 특정 집단에 편향되지 않고 모두에게 공정하고 접근 가능한 방향으로 수립되도록 기여합니다.
학생들은 AI 전략이 사용자 중심의 관점을 유지하도록 이끄는 동시에, 다양한 학문적 공동체에 실질적인 가치를 제공하는 포용적이고 혁신적인 솔루션을 도출하는 데 기여합니다.
학생들의 이러한 참여는 대학이 실제 학습 환경에서 AI 도구가 어떻게 활용되고 있는지를 정확히 파악하도록 돕고, 이를 바탕으로 윤리, 접근성, 디지털 리터러시와 관련한 합리적인 의사결정을 가능하게 합니다. 또한 학문적 무결성, 접근의 형평성, 책임 있는 사용과 같은 주요 쟁점에 대한 학생들의 생생한 관점은 캠퍼스 구성원 모두가 신뢰할 수 있는 실효성 있는 정책을 수립하는 데 중요한 토대가 됩니다.
정책 수립 과정에 학생들을 참여시키는 것은 대학 내 투명성과 협력의 문화를 조성하고, AI 전략이 학습 성과를 실질적으로 뒷받침하는 동시에 학생의 권리를 보호하도록 보장합니다. 나아가 교수·학습 및 평가 전반에 적용되는 기술이 공정하고 책임 있게 운영되고 있다는 신뢰를 심어줄 수 있습니다.
스포트라이트: Z세대와 AI |
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Z세대가 AI를 어떻게 인식하고 활용하는지를 탐구하는 기사와 연구, 그리고 통찰력 있는 분석들은 점차 증가하고 있습니다. 대학 강의실을 채우고 이제 막 사회로 진출하기 시작한 다음 세대로서, 이들의 관점은 기술과 정책의 미래를 설계하는 논의에서 그 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 본 페이지가 오로지 Z세대만을 집중적으로 다루는 것은 아니지만, 이들의 시각은 보다 폭넓은 논의를 완성하는 데 있어 필수적인 요소입니다. 보다 심층적인 이해를 원하는 분들을 위해, 아래에 참고할 만한 자료들을 소개합니다. |
로봇이 내 인턴십을 훔쳤다 (A Robot Stole My Internship) : AI가 신입 및 인턴십 역할을 어떻게 재편하고 있는지를 분석하며, 그 과정에서 Z세대가 초기 경력 형성을 위한 기회를 상실할 수 있다는 우려를 조명합니다. |
AI는 대학을 파괴하지 않고 어떻게 변화시키는가(How AI Is Changing — Not ‘Killing’ — College) : ' Inside Higher Ed'의 학생 설문조사 결과를 바탕으로, 학생들이 학습 과정에서 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있는지를 분석합니다. 이를 통해 생성형 AI 사용이 학습 방식과 참여도, 나아가 비판적 사고 역량에 어떤 영향을 미치고 있는지를 심층적으로 조명합니다. |
대학 교육 현장 내 AI에 대한 학생들의 태도 - 일리노이 대학교 시카고 (Student Attitudes Toward AI in Academia – University of Illinois Chicago): 캠퍼스 전반을 대상으로 실시한 설문조사 결과를 바탕으로, 교육 현장에서의 AI 역할에 대한 인식과 학문적 무결성, 그리고 교수진의 AI 활용에 대해 학생들이 지니는 복합적인 시각을 종합적으로 보여줍니다. |
학생 주도의 AI 전략은 사용자 중심의 가치를 견지하는 동시에, 다양한 학술 공동체의 요구를 반영한 포용적이고 혁신적인 해결책을 도출하는 데 기여합니다.
CTO와 IT 리더는 대학 교육 현장에서 효과적인 AI 전략과 거버넌스를 구축하는 데 있어 핵심적인 역할을 수행하는 필수 주체입니다. 기관의 디지털 근간을 설계하고 관리하는 건축가이자 운영자로서, 이들은 책임 있는 AI 혁신을 실현하는 데 필요한 비전과 기술적 토대를 제공합니다.
디지털 인프라 및 보안: CTO와 IT 팀은 AI 이니셔티브를 뒷받침하는 안전하고 확장 가능한 디지털 인프라의 구축과 지속적인 운영을 총괄합니다. 이러한 노력은 AI 도구가 대학의 기존 시스템과 원활하게 통합되도록 보장합니다.
전략적 실행 : CTO는 단순한 기술 운영을 넘어, 대학이 지향하는 AI 비전을 실질적이고 지속 가능한 해결책으로 구현하는 전략적 역할을 수행합니다. 이들은 새로운 기술 도입에 대한 전문적 자문을 제공하고, 시스템 간 상호운용성을 체계적으로 관리하며, 빠르게 진화하는 AI 역량에 발맞춰 대학의 디지털 환경이 장기적인 경쟁력을 갖출 수 있도록 설계합니
데이터 거버넌스 및 개인정보 보호: 이들은 학생, 교수진, 연구 데이터를 안전하게 보호하기 위한 데이터 거버넌스 정책을 수립하고 이를 엄격하게 시행합니다. 이들의 리더십은 개인정보 보호 기준과 관련 규제 준수를 유지하는 데 핵심적인 역할을 하며, 대학의 모든 이해관계자가 안심하고 AI 기술을 활용할 수 있도록 신뢰할 수 있는 데이터 환경을 구축합니다.
정책 수립 및 위험 관리: CTO와 IT 부서는 AI 거버넌스 체계를 구축하는 데 있어 신뢰받는 핵심 협력자입니다. 이들은 편향성, 오용, 사이버 보안 위협과 같은 잠재적 위험을 체계적으로 식별하고 완화하며, 윤리적 가이드라인이 급격히 발전하는 기술 환경에 기민하게 대응할 수 있도록 정책 수립과 실행을 지원합니다.
변화 관리 및 역량 강화: IT 리더들은 대학 전반에 걸친 교육과 역량 강화를 위한 기반을 조성하며, 교수진과 교직원, 그리고 학생들이 AI를 책임 있게 활용하는 데 필요한 도구와 이해를 갖추고, AI를 보다 능숙하고 효과적으로 활용할 수 있게 지원합니다.
뉴캐슬 대학교의 크리스 데이(Chris Day) 부총장 겸 총장은 영상 ‘고등교육에 대한 관점: AI와 대학의 과제와 기회’에서 다음과 같이 강조했습니다.
“대학이 품고 있는 AI에 대한 야심은 이를 뒷받침하는 디지털 토대의 견고함에 비례합니다. CTO와 IT 리더는 전략적 비전과 실질적인 실행을 동시에 이끌 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 이들은 원대한 아이디어를 보다 안전하고 지속 가능한 해결책으로 전환하는 역할을 수행합니다.” 이와 같은 관점은 THE US 디지털 유니버시티(THE US Digital Universities) 컨퍼런스에서 도출된 통찰과도 맥을 같이합니다. 즉, “IT 팀이 거버넌스 체계를 수립하고 데이터 프라이버시를 보장하며, 신기술이 지닌 복잡성에 유연하게 대응하는 신뢰받는 협력자로 자리매김할 때, 대학은 보다 큰 확신을 가지고 미래를 향해 나아갈 수 있습니다.”
CTO와 IT 리더를 단순한 기술 지원 부서가 아닌 핵심 의사결정 주체로 격상시킬 때, 대학은 AI 중심의 미래 환경 속에서 보다 강력한 회복탄력성과 리더십을 확보할 수 있습니다. 이들과의 전략적 파트너십은 대학 공동체 전체를 위한 책임감 있고 확장 가능하며, 혁신적인 AI 전략을 수립하는 데 있어 가장 근본적인 토대가 됩니다.
CTO와 IT 리더는 기관의 디지털 근간을 설계하고 관리하는 건축가이자 운영자로서, 책임 있는 AI 혁신을 실현하는 데 필수적인 비전과 기술적 토대를 제공합니다.
정책 입안자들은 고등교육 분야에서 AI 도입을 위한 규제, 윤리, 재정 지원 등 전반적인 환경을 설계하는 역할을 합니다. 이들의 역할은 단순히 대학의 규정 준수를 관리하는 데 그치지 않고, 국가 및 지역 차원에서 고등교육 현장 전반에 걸쳐 AI 관련 체계와 표준, 보호 장치가 일관되게 적용될 수 있도록 기반을 마련하는 데 있습니다.
이러한 정책적 일관성은 학문적 무결성을 수호하고 학생 데이터를 보호하며, AI 도구와 자원에 대한 공정한 접근을 보장하기 위한 단단한 근간이 됩니다. 또한, 대학이 급변하는 AI 환경 속에서도 보다 명확한 기준과 확신을 가지고 나아갈 수 있도록 돕습니다.
그러나 정책 입안자의 역할은 각국의 환경과 제도에 따라 크게 달라집니다. 일부 국가에서는 정부가 고등교육을 위한 중앙집중형 AI 전략과 법적 프레임워크를 수립하며 주도적인 역할을 수행합니다(예: EU의 AI 법안, 캐나다의 범캐나다 AI 전략). 반면, 다른 국가에서는 정책 결정이 상대적으로 분권화되어 있어 대학이나 지역 기관이 국가 또는 국제 가이드라인의 큰 틀 안에서 자율적으로 대응 방안을 마련하기도 합니다. 이러한 정책 접근 방식의 차이는 AI 거버넌스 구축과 재정 지원 체계는 물론, AI가 학술 현장에 통합되는 전반적인 과정에도 직접적인 영향을 미칩니다.
일관성 있고 포용적인 거버넌스의 필요성은 2025년 9월 뉴욕에서 열린 UN 안전보장이사회 ‘AI 거버넌스 세션’에서도 다시 한번 강조되었습니다. 이 자리에서 안토니우 구테흐스(António Guterres) UN 사무총장은 글로벌 협력의 중요성을 역설하며 다음과 같은 메시지를 전했습니다.
이러한 이니셔티브는 과학, 정책, 교육 현장을 유기적으로 연결하고, 모든 국가에 공평한 참여 기회를 제공하며, 정책의 파편화를 완화하는 것을 목표로 합니다.
그의 발언은 단순한 혁신 지원을 넘어, 지역과 기관 간 공평한 참여와 대표성을 보장하는 환경을 조성하는 주체로서 정책 입안자의 역할을 다시 한번 강조합니다. 이에 따라 대학은 자사의 AI 전략을 보다 폭넓은 국가 및 국제적 프레임워크에 부합하도록 조정하고, 공공의 이익이 반영된 정책 수립을 위해 보다 적극적으로 의견을 제시할 필요가 있습니다.
규제 지침 수립: 정책 입안자는 데이터 보호, 개인정보 보호, 투명성 및 책임성에 관한 프레임워크를 구축함으로써 대학의 의사결정에 명확한 기준을 제시합니다.
재정 지원 기회 확대: 정책 입안자는 정부 보조금, 민관 협력, 국가 차원의 이니셔티브에 대한 접근성을 확대하여 대학의 혁신 활동을 지원합니다.
공공 이익 대변: 정책 입안자는 AI의 윤리적 가치를 증진하고, 대학이 불평등, 가짜 뉴스, 노동시장 변화 등 사회적 과제에 적극적으로 대응할 수 있도록 독려합니다.
기관 간 표준화 추진: 정책 입안자는 AI 정책이 여러 대학에 걸쳐 일관되게 적용되도록 지원함으로써 정책의 파편화를 방지하고 상호 운용성을 강화합니다.
정책 입안자는 고등교육 분야에서 책임 있는 AI 혁신이 이루어질 수 있도록 지원적 환경을 조성할 수 있습니다. 일관된 기준을 제시하고 거버넌스 구조를 국가 및 글로벌 표준에 부합하도록 정렬함으로써, 대학이 자율성과 자율성과 책임성 간의 균형을 유지하도록 돕습니다. 이러한 접근은 각국의 정치적·문화적·규제적 맥락을 고려하여 최적화될 필요가 있습니다.
정책 입안자는 단순한 혁신 지원을 넘어, 모든 지역과 기관이 공평하게 참여하고 대표성을 가질 수 있도록 우호적인 환경을 조성하는 역할을 수행합니다.
산업계 파트너와의 협력은 혁신을 촉진하고 실무적인 통찰을 제공함으로써, 대학이 빠르게 변화하는 기술 환경에 보다 기민하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 또한 기업의 정책 참여는 실행 방안, 리스크 관리, 윤리적 고려에 대한 실무적인 관점을 보완하여, 대학이 원칙을 유지하면서도 현실성 있는 정책 프레임워크를 수립하는 데 기여합니다.
기술적 전문성: 산업계 파트너는 최첨단 솔루션을 제공하고, 새롭게 부상하는 AI 트렌드와 기술 역량, 그리고 실제 적용 사례에 대한 실질적인 통찰을 더합니다.
공동 연구 이니셔티브: 기업은 대학과 협력하여 학술 연구와 실제 응용을 결합한 공동 연구를 추진함으로써 혁신을 촉진합니다.
역량 강화: 산업계 파트너는 인턴십, 멘토링, 교육 프로그램 등을 통해 학생과 교직원이 실무 중심의 AI 역량을 갖출 수 있도록 지원합니다.
정책 협력 강화: 산업계 이해관계자는 거버넌스 모델, 데이터 표준, 책임 있는 혁신에 대한 실질적인 의견을 제시하며, AI 정책 및 제도 수립의 완성도를 높이는 데 기여합니다.
산업계의 참여는 학술 연구와 응용 혁신 간의 가교 역할을 수행하며, 대학의 사회적 연계성을 강화하고 기술 이전을 촉진합니다. 또한, 이를 통해 연구 자금 확보, 확장 가능한 솔루션 개발, 그리고 장기적인 협력 체계 구축을 위한 기회를 창출합니다.
산업계 파트너는 기술 실행, 리스크 관리, 윤리적 사안에 대한 실무적 관점을 보완함으로써, 원칙을 유지함면서도 보다 실용적인 정책 프레임워크를 수립하는 네 기여합니다.
AI 정책 및 개발 분야의 글로벌 산학협력 주요 사례
대학명 | 협력 기업 | 국가/지역 | 중점 협력 분야 | 주요 성과 |
|---|---|---|---|---|
케임브리지 대학교 | Google DeepMind | 영국 | CHIA 연구 센터 설립 지원 및 소외 계층 대상 박사 과정 장학 지원 | CHIA 연구 센터 설립 지원 및 소외 계층 대상 박사 과정 장학 지원 |
에든버러 대학교 | Eisai, Gates Ventures, LifeArc, NatWest, BBC | 영국 | 헬스케어 AI, 책임 있는 AI, 금융 혁신 | NEURii 및 BRAID를 포함한 다수의 연구 허브 구축, 의료 및 금융 분야의 AI 통합 추진 |
플로리다 대학교 | NVIDIA | 미국 | AI 인프라 및 교육 | 미국 최초의 AI 중심 대학 구축 및 컴퓨팅·연구 역량 확대 |
파리-사클레 대학교 | Mistral AI and EdTech France | 프랑스 | 교육 및 연구 분야의 생성형 AI | 학생 학습 경험 개선, 교수진의 교수 활동 지원 및 행정 인력의 업무 효율성 향상 |
카디프 대학교 | IQE plc | 영국 | 반도체 AI 응용 기술 | 화합물 반도체를 위한 중개 연구 시설 구축 |
테헤란 대학교 | 이란의 주요 기술 기업들 | 이란 | AI 거버넌스 및 산업 4.0 | AI 교육 및 정책을 위한 공동 위원회와 공유 플랫폼 구축 |
룬드 대학교 | 스웨덴 테크 기업들 | 스웨덴 | AI 혁신 및 연구 | 접근성에 기반한 연구 협력 추진 |
에딘버러 대학교 | Aberdeen Group | 영국 | 금융 분야의 생성형 AI | 투자 연구 및 지속가능성을 위한 AI 도구 개발 |
아시아 태평양 기술혁신대학교(APU) | Vero AI, TusStar Malaysia | 말레이시아 | 디지털 경제 및 AI 혁신 | 동남아시아 AI 협력, 혁신 및 지역 정책 개발을 위한 업무협약(MOU) 체결 |
아시아 태평양 기술혁신대학교(APU) | Morpheus.Asia | 말레이시아 | 탈중앙화 AI 및 Web3 | ‘Super DeAI’ 이벤트 개최, 블록체인과 AI가 통합된 교육과정, 공고한 산학협력 |
부산대학교 (APRU를 통한 협력) | 다수의 APEC 이해관계자 | 한국 | AI 정책, 교육 형평성, 인재 개발 | APEC 대학 리더스 포럼 공동 개최,AI의 사회적·교육적 영향에 대한 지역적 담론 고도화 |
태국 기상청 (대학 파트너십 기반) | Huawei | 태국 | 기상 및 기후 예측 AI | Huawei Pangu-Weather 모델 시범 도입, 예보 속도 및 정확도 향상, 공공 서비스 내 AI 정책 지원 |
재정 지원 기관과의 협력은 대학의 목표를 보다 넓은 사회적·경제적 가치와 윤리적 우선순위에 부합하도록 하여 AI 프로젝트의 실행력을 높입니다. 이러한 기관들은 성과의 사회적 영향력, 책임성, 장기적 지속가능성에 대한 전략적 관점을 제공하며, 사명 중심적이면서도 미래 지향적인 AI 정책 프레임워크 수립 기여합니다.
전략적 방향 제시: 재정 지원 기관은 형평성, 윤리, 공익을 핵심 가치로 반영하여 AI 연구 활용의 우선순위를 설정하는 데 기여합니다.
정책 영향력: 보조금 지급 조건과 프로그램 설계를 통해 책임 있는 거버넌스 관행을 확산하고 투투명한 평가 지표 수립을 유도합니다.
역량 강화: AI 대응력 확보에 필수적인 인프라 구축을 지원하고, 학제 간 협업과 전문 인력 양성을 촉진합니다.
책임성 확보 체계: 데이터 활용, 연구 무결성 성과 측정에 대한 엄격한 기준을 확립함으로써 기관의 신뢰도를 제고합니다.
재정 지원 기관은 AI 이니셔티브의 범위와 무결성을 정립하는 데 핵심적인 역할을 수행하며, 대학의 노력이 공익에 부합하고 장기적인 영향력을 창출할 수 있도록 지원합니다. 또한 이러한 참여는 학문적 연구와 운영 전반에 걸쳐 책임감, 혁신, 전략적 통찰이 조화를 이루는 문화를 형성하는 데 기여합니다.
재정 지원 기관은 AI 이니셔티브의 범위와 무결성을 정립하고, 모든 활동이 공익에 부합하며 장기적인 영향을 창출할 수 있도록 받침합니다.
영국 연구혁신청(UKRI)의 연구 인프라 디렉터인 캐서린 마그네이(Kathryn Magnay)는 포용적인 의견 수렴과 부문 간 협업을 통해 국가 AI 전략을 수립하는 과정에서 재정 지원 기관이 수행하는 역할의 중요성을 강조했습니다.
우리는 모든 연구 위원회와 협력하고 지역사회 및 관련 산업계의 의견을 폭넓게 수렴하여, AI에 대한 공동의 비전을 정립했습니다. 이는 연구 현장은 물론 사회 전반에 걸쳐 AI의 개발과 실용화를 뒷받침하는 기반이 될 것입니다.
캐서린 마그네이 국장의 발언은 UKRI와 같은 재정 지원 기관이 단순한 자금 대원을 넘어, AI가 공익과 학문적 무결성에 부합하도록 그 윤리적·전략적 방향을 적극적으로 이끌고 있음을 보여줍니다.
아래의 짧은 영상을 통해 AI에 대한 그녀의 견해를 확인해 보시기 바랍니다.
그 어느 한 집단의 힘만으로는 효율적이고 미래 지향적인 AI 전략을 수립하는 데 한계가 있습니다. 진정한 성과는 교수진, 학생, 연구자, 행정 전문가, 정책 입안자, 산업계 파트너, 재정 지원 기관, 그리고 특히 CTO와 IT 등 다양한 이해관계자가 긴밀히 협력할 때 비로소 창출됩니다.
각 집단이 보유한 고유한 관점은 혁신을 촉진하고 윤리적 실천은 강화하며, AI 전략이 학문적 우수성과 사회적 가치에 견고하게 자리잡도록 뒷받침합니다. 이러한 협력을 통해 대학은 대학은모술을 선도하는 동시에 이를 책임 있게 관리할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.
전략의 핵심 역할과 책임
이해관계자 | 주요 기여 | 고유한 관점과 목표 |
|---|---|---|
대학 구성원 | - | - |
대학 본부 및 교직원 | 장기 전략 수립 | 기관의 지속가능성 확보 |
교수진 | 교육 및 연구 혁신 | 학문 분야별 적합한 AI 발전 도모 |
연구자 | AI의 역량, 한계 및 영향에 대한 학내 이해 정립 | 철저한 분석과 윤리적 통찰을 통한 AI 정책의 근간 마련 |
학생 | 사용성 피드백 제공 | 학습자의 실제 요구에 기반한 전략 수립 |
CTO 및 IT 팀 | 기술적 솔루션 구축 | 안전하고 확장 가능한 AI 운영 체계 구축 |
교외 이해관계자 | - | - |
정책 입안자 | 규제 및 자금 지원 체계 마련 | 규정 준수 기반의 혁신 지원 환경 조성 |
산업계 | 실무적 인사이트 제공 | 인력 수요 일치 및 응용 혁신 추진 |
재정 지원 기관 | 연구 자금 지원 및 사회적 영향력 창출 | 자금 지원 체계 및 성과 측정 기준 수립 |
전 세계 대학들은 AI 연구를 진전시키고 혁신적인 협력 모델을 구축하는 데 있어 중추적인 역할을 수행하고 있습니다. 각국의 고등교육 기관들은 신흥 기술을 적극적으로 실험하는 한편, 기술 발전의 성과가 모든 학습자와 지역사회에 공정하게 확산될 수 있도록 포용성과 윤리적 원칙을 제도와 문화 전반에 통합해 나가고 있습니다.다음에 소개되는 사례들은 일부 대학들이 AI 전략과 거버넌스를 어떻게 설계하며 실행하고 있는지를 보여주며, 고등교육 현장에서 나타나는 다양한 정책 방향, 우선순위, 그리고 실천 방안에 대한 중요한 인사이트를 제공합니다. 비록 이는 전 세계에서 진행 중인 수많은 혁신 중 일부에 불과하지만, 현재 전 세계 고등교육 현장에서 AI를 둘러싼 실험과 협력, 제도적 혁신의 범위가 얼마나 폭넓게 전개되고 있는지를 잘 보여줍니다.
대학명 | AI 기여 사례 및 중점 분야 | AI 전략 및 정책 | AI 정책·입장 및 인사이트 링크 |
|---|---|---|---|
애리조나 주립대학교 | AI 혁신 챌린지, OpenAI 파트너십, 교육 및 연구 전반에 AI 통합 | 원칙 기반 혁신 프레임워크, 윤리 위원회 운영, AI 가속화 및 디지털 신뢰 가이드라인 | |
카네기 멜런 대학교 | 로보틱스, 머신러닝, 자율 주K&L Gates AI 윤리 및 정책 센터, CREATE Lab 행 시스템 | K&L Gates Center for AI Ethics and Policy, CREATE Lab | |
취리히 연방 공과대학교 | AI 윤리 정책 네트워크 | 연구와 교육을 통한 책임 있는 AI구현 | |
난양 공과대학교 | 연구 분야의 생성형 AI 활용 및 윤리 인증 체계 구축 | 유연한 거버넌스 프레임워크 운용 | |
베이징 대학교 | AI 교육과정 확대 및 전략적 혁신 추진 | 중국의 ‘교육 현대화 2035 계획’에 부합하는 AI 전략 추진 | |
칭화 대학교 | AI 국제 거버넌스 연구소(I-AIIG) | 글로벌 AI 거버넌스 및 지속가능발전목표(SDG) 중심 프로그램 | |
로스앤젤레스 캘리포니아 대학 | AI 혁신 이니셔티브 가동 및 OpenAI 파트너십 체결 | UC 시스템 공통 ‘책임 있는 AI 원칙’ 준수 | |
케임브리지 대학교 | AI 윤리 정책 수립 및 생성형 AI 활용 가이드라인 제공 | 교수 학습 및 평가를 위한 유연한 프레임워크 | |
멜버른 대학교 | 생성형 AI 태스크포스 구성 및 AI 활용 원칙 수립 | 윤리, 접근성, 개인정보 보호 및 인간 감독 원칙 | |
미시간 대학교 | 자체 AI 비서 'MiMaizey' 개발 및 학습 시스템 내 AI 접목 | 윤리 우선의 실험 프레임워크 | |
옥스퍼드 대학교 | AI 안전성, 윤리 및 정책 관련 학술 연구 | 교육 및 연구 분야의 책임 있는 AI 활용 지침 | |
시드니 대학교 | 이원화 평가 정책 및 Microsoft Copilot 도입 | 호주 고등교육품질규제기구(TEQSA)와의 협력 정책 | |
토론토 대학교 | 딥러닝 분야의 획기적 성과 창출 (제프리 힌튼) | 벡터 연구소와의 파트너십https://vectorinstitute.ai | |
저장 대학교 | 컴퓨터 비전, 로보틱스, 스마트 시티 응용 기술 | AI 연구 센터 중심의 국가 AI 발전 전략 부합 |
오늘날 우리가 선택하는 거버넌스 구조와 윤리적 가치, 그리고 협력과 포용의 원칙은 교육 기관이 변화에 대응하는 방식을 넘어, 미래 사회를 이끌 리더십의 방향과 기준을 규정하게 될 것입니다.
인공지능이 고등교육의 지형을 재편하고 있는 지금, 대학은 AI가 학습과 연구는 물론 대학의 핵심 가치 전반에 어떤 변화를 가져올 것인지를 스스로 정의해야 하는 중대한 전환점에 서 있습니다. 오늘날 우리가 선택하는 거버넌스와 윤리적 가치, 그리고 협력과 포용의 원칙은 교육 기관이 변화에 대응하는 방식을 넘어, 미래 사회를 이끌 리더십의 방향과 기준을 규정하게 될 것입니다.
전략적인 AI 리더십은 단순히 기술적인 과제가 아니라, 인간 중심의 과제입니다. 여기에는 미래를 내다보는 통찰력과 겸손한 리더십, 그리고 공유 가치에 대한 지속적인 헌신이 요구됩니다. 대학은 다양한 구성원의 참여를 적극적으로 이끌어내고, 견고한 윤리적 프레임워크에 투자하며, AI 이니셔티브를 기관의 사명과 긴밀히 연계함으로써 기술 혁신이 공공의 이익에 기여하도록 보장해야 합니다.
앞으로의 여정은 결코 순탄하지 않을 것이며, 그 해법 또한 대학마다 다를 것입니다. 그러나 그 길은 반드시 협력을 통해 완성됩니다. 변화에 유연하게 대응하고 투명성을 제도화하며, 학문 간 경계를 허무는 개방적 소통을 수용하는 대학만이 복합적인 변화의 파도를 헤쳐 나갈 수 있습니다. 이러한 노력은 AI가 대학의 핵심 가치를 대체하는 것이 아니라, 교육과 연구의 본질을 더욱 심화시키는 미래를 설계하는 토대가 될 것입니다.
강의실이든 연구실이든, AI는 학문적 무결성을 존중하고 포용성을 증진하며 인간의 창의성을 확장하는 방식으로 책임 있게 관리되어야 합니다. 전략적 리더십은 AI가 고등교육의 발전 과정에서 대체재가 아닌, 교육과 연구를 강화하는 신뢰할 수 있는 협력 파트너로 기능하도록 이끌 것입니다.
크리스 데이 총장이 강조했듯, “AI는 교육의 공정성과 신뢰라는 원칙을 훼손하지 않으면서 교육의 역량을 강화해야 합니다.” 이는 오늘날 모든 대학 리더들이 직면한 핵심 과제이자, 고등교육의 미래를 새롭게 정의할 수 있는 중대한 기회이기도 합니다.
엘스비어는 고등교육을 위한 신뢰할 수 있는 AI 도구를 개발하며, 대학이 디지털 전환의 시대를 정직함과 확고한 목적의식으로 헤쳐 나갈 수 있도록 지속적으로 지원해 왔습니다. 연구와 학계 전반에서 AI에 대한 신뢰를 어떻게 구축하고 있는지에 대한 보다 자세한 내용은 엘스비어의 '고등교육에서의 AI 신뢰(AI Trust in Higher Education)' 특집 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
