생성형·피지컬 AI와 로봇 시대에
우리는 무엇을 배우고 어떻게 가르쳐야 할까?

인공지능 패러다임을 반영한 개정증보판 출간!
세종도서·진중문고 선정 도서
뇌과학자 정재승 교수 강력 추천

AI 시대를 대표하는 디지털 인문학자인 구본권 저자가 대표작 《공부의 미래》의 개정증보판을 펴냈다. 이 책이 처음 출간된 2019년은 알파고 쇼크로 인해 직업의 앞날이 불안해지고 미래에 유효한 공부법과 역량에 대한 관심이 높아지던 때였다. 이런 시대적 요구를 탐구한 덕분에 이 책은 '세종도서 교양부문'과 국방부 '진중문고'에 선정되었고, 많은 학교와 도서관에서 필독서로 추천되었다. 그런데 첫 출간 이후 지금까지 우리 교육계에는 예상치 못한 변화가 많았다. 코로나19 팬데믹과 비대면 교육, 코딩 교육의 의무화, 생성형 AI의 등장과 코딩 교육 무용론, 인공지능 디지털 교과서(AIDT) 추진과 좌초 등을 거쳐 최근 이재명 정부는 공교육을 강화하고 과도한 입시 경쟁을 줄이며 AI 시대에 맞는 창의적 인재를 기르기 위한 취지로 암기 위주의 오지선다형 객관식 시험에서 벗어나 창의력·사고력을 기르는 서술·논술형 평가 도입을 적극 논의하고 있다.
교육은 불확실한 미래를 대비하는 준비 과정으로 기능한다. 그런데 기술 발달과 사회 변화가 빨라지면서 한때 구체적이고 효율적인 준비법으로 각광받던 공부법이 금방 효과가 없어지거나 기계에 의해 대체되는 상황이 펼쳐지고 있다. 생성형·피지컬 AI와 로봇의 발달로 인해, 미래에 어떤 전공과 직업이 유망하고 어떠한 역량이 필요할지 예측하고 준비하는 일은 더욱 막막해졌다. 입시를 앞둔 학생과 학부모는 물론이고 대학생과 취업 준비생, 사회 초년생, 교육 현장에서 아이들을 가르치는 교사들도 마찬가지다. 저자는 각 시·도 교육청이나 일선 학교에서 《공부의 미래》를 교재로 활용한 연수를 많이 진행하면서 수많은 선생님과 학부모를 만나 현행 교육의 과제와 현실적 고민을 들을 수 있었다. 그리고 '알 수 없는 미래를 대비하려면 무엇을 어떻게 공부해야 하는가?'라는 물음은 여전히 유효하다는 것을 깨달았다. 이것이 개정증보판을 낸 결정적인 이유다.
개정증보판에서는 핵심 내용과 인사이트는 거의 그대로이지만 인공지능 패러다임에 맞춰 디테일을 업데이트하고 시의적인 내용을 추가했다. 특히 새로 추가된 챕터인 10장 'AI 시대의 교실과 공부의 의미'는, 챗GPT가 등장한 이후 거의 모든 학생이 AI를 과제와 학습 도우미로 사용하고 있고 앞으로 점점 더 사용이 늘어날 상황에서 공부와 교육이 어떠한 과제에 직면했는지를 다뤘다. '기계가 정답을 내놓는 시대의 교실'에서 과연 어떤 학습이 의미 있게 작동할 수 있는지, AI가 곁에 있지만 왜 내가 스스로 공부를 해야 하는지 그 이유를 고찰한다.
저자는 미래의 공부란 마치 난리를 만나 피난을 떠나야 하는 상황에서의 봇짐 꾸리기와 같다고 비유한다. 무슨 일을 겪을지 알 수 없는 상황에서 집문서, 현금 다발, 금붙이 등 누구나 탐내는 물건은 우리를 제일 먼저 위험에 빠뜨릴 것이다. 가장 안전하고 유용한 생존 방법은 어떤 상황에서도 분실·도난·약탈이 불가능하고 나 자신에게서 떼어 놓을 수도 없는 그 무엇을 지니는 것이다. 과제부터 외국어 공부, 그림·작곡·작문까지 무엇이든 AI가 해결해 주는 시대에 내가 직접 지녀야 할 능력과 태도는 바로 '공부의 미래'에 있다. 그리고 이 책은 '공부의 미래'를 찾고자 하는 독자들에게 탁월한 내비게이션이 되어 줄 것이다.

'공부의 미래'는 어떻게 바뀌고 있는가?

“AI와 인터넷이 모든 걸 해결해 주는 세상인데 지금처럼 공부해도 될까요?”
“미래에 살아남으려면 아이에게 어떤 전공을 선택하라고 해야 할까요?”
“AI에 밀려나지 않으려면 어떤 직업을 가져야 하나요?”

저자가 학생, 학부모, 교사, 직장인, 교육 관료 등 다양한 집단을 대상으로 강연하면서 받았던 질문들은 주로 미래에 대한 걱정과 불안을 담고 있었다. AI와 로봇으로 인해 교육 현장과 직업 현장도 숨 가쁘게 변화하고 있기 때문이다.
예를 들어 파파고, 구글 번역, 딥엘 등 기계번역과 인공지능 통역 기술이 발전함에 따라 학생들은 외국어를 공부해야 할지 말지 갈피를 잡지 못하고, 교사들은 학생들에게 어떻게 외국어 학습 동기를 부여해야 할지 고민이 깊다.(23쪽) 2018학년도부터 의무화된 코딩 교육도 마찬가지다. 챗GPT, 깃허브 코파일럿, 제미나이 코드 어시스턴트 등 AI 코딩 보조 도구의 등장 덕분에 개발자 아닌 사람들도 소프트웨어 개발과 코딩을 손쉽게 할 수 있게 되었고 “지금 세 살 먹은 아이에게 코딩을 가르치고 있는데 그 애들이 대학을 졸업할 때쯤이면 코딩이 무엇인지 기억도 못 하게 될 것”이라던 안드레아스 슐라이허 OECD 교육국장의 주장은 현실이 되었다(물론 그렇다고 외국어 및 코딩 교육이 무용하다는 건 아니다. 오히려 저자는 차별화와 전문성 강화, 그리고 실용성 이외의 가치를 위해 더욱 공부해야 한다고 단언한다).(37쪽) 게다가 인공지능 디지털 교과서(AIDT)와 개방형 온라인 강의의 실패, 학령인구 감소와 졸업장 가치 하락으로 인한 대학의 위기, 문과·이과 통합 가속화 등 전통적 교육 방식과 여기서 벗어나려는 새로운 시도가 모두 흔들리고 있다.
직업 현장의 변화 또한 거세다. 기술이 빠르게 발전하고 직무가 끊임없이 변화하며 점점 복잡해져 가는 현대 사회에서 학위는 더 이상 한 사람의 업무 능력을 정확하게 평가할 만한 잣대가 되지 못한다. 그래서 출신 학교나 성적 같은 외형적 지표보다는 나름의 별도 채용 방식을 통해 문제 해결 능력, 논리적 사고력, 소통 능력, 협력적 리더십 등을 평가하는 국내외 기업이 늘고 있다. 유망 직업, 평생직장, 전문직도 큰 위기에 당면해 있다. 의사, 약사, 회계사, 변호사, 기관사 등 전문직은 AI에 많이 노출돼 직업적으로 가장 위험하다고 평가받는다. 과거 정보검색사와 웹 개발자가 유망 직업으로 예견되었지만 편리한 검색 도구와 웹 편집 도구가 등장하자 정반대 상황이 되고 만 것처럼, 현재 인기가 높고 유망해 보이는 직업이 미래에 가장 취약한 일자리가 될 가능성도 크다. 특히 우리나라는 세계 최고의 로봇 밀집 국가로, 제조업 노동력의 약 40%가 산업용 로봇으로 대체될 것이라는 전망이 나오고 있다.(81쪽)
이처럼 우리는 변혁의 소용돌이 한가운데 서 있고, 미래는 지금 우리가 생각한 대로 온다는 보장이 없다. 그러므로 학창 시절에는 너무 일찌감치 진로를 정하고 직무 교육에 집중하기보다, '나는 무엇을 좋아하는가' '사회는 무엇을 필요로 하는가'와 같은 질문을 스스로 던지며 고민과 탐색을 해야 한다고 저자는 조언한다.(104쪽) 또한 독해, 타이핑, 문제 풀이, 기계 조종처럼 구체적으로 측정이 가능한 역량인 하드 스킬은 AI와 로봇에 의해 얼마든지 대체될 수 있기 때문에 창의성, 공감 능력, 회복탄력성, 책임감, 협업 능력, 의사소통 능력 등의 소프트 스킬이 미래의 핵심 역량이라고 강조한다.(105쪽) 그럼 이 소프트 스킬을 어떻게 향상시킬 수 있을까?

AI 시대의 핵심 역량, 소프트 스킬 향상법

AI와 로봇의 시대에 단순히 지식을 암기하고 기술과 도구를 활용할 줄 아는 능력이 아니라, 기계는 흉내 낼 수 없는 사람만의 능력이 중요해졌다. 또 이러한 추세는 더욱 거세지고 광범위해질 전망이다. 그러므로 미래에는 규정된 직무를 매뉴얼대로 틀림없이 해내는 능력보다 복잡한 문제를 창의적으로 해결하는 능력이 중요해질 것이다. 창의성은 무에서 유를 만드는 것이 아닌, 오랜 모색과 훈련을 통해 해당 분야의 지식과 기술을 익힌 후 기존의 익숙한 것을 새롭게 바라보고 연결하는 능력이다. 이를 위해 왕성한 호기심은 물론 도전과 실패를 두려워하지 않는 환경, 재능과 능력이 노력에 의해 얼마든지 발전할 수 있다고 믿는 '성장 마인드셋'이 필요하다.(111쪽)
AI로 인해 환각(할루시네이션) 현상과 딥페이크 정보가 늘어난 오늘날, 비판적 사고력도 필수다. 사람의 뇌는 그 무게가 몸무게의 50분의 1에 불과하지만, 산소 소비량의 20%를 사용하는 에너지 과소비 기관이다. 그래서 인간은 뇌에 주어지는 부하를 최대한 줄이려는 '인지적 구두쇠(cognitive miser)' 경향을 갖고 있다. 따라서 우리는 매번 새로이 생각하거나 비판적으로 검토하는 대신 고정관념이나 앞선 경험, 각종 편향에 의존하기 쉽다. 인지적 구두쇠를 이겨 내고 비판적 사고력을 키우는 가장 쉽고 효과적인 방법은 책 읽기, 토론, 글쓰기다. 특히 멀티태스킹과 AI 때문에 복잡한 글 읽기와 깊이 생각하는 능력을 잃어버리기 쉬운 어린이와 청소년에게는 매우 중요하다.(134쪽)
학업, 취업, 업무처럼 가시적인 성과보다 장기적인 안목과 결과가 중요한 무대에서 자기통제력은 더 큰 성공을 위한 요소다. 하지만 마우스 클릭 한 번, 스마트폰 터치 한 번이면 필요한 정보를 순식간에 얻을 수 있는 디지털 세상에서 만족을 지연시키기는 더욱 어렵다. 한 미래학회에서는 '2030년이면 기다림이라는 단어와 경험이 사라질 것'이라는 예측이 나왔을 정도다. 자기통제력을 높이려면 자기만의 능동적인 습관을 만들어 환경을 통제하고, 자기 내면에 대한 성찰을 통해 내 마음을 다스려야 한다.(170쪽)
사람 사이의 소통과 공감이 점점 부족해지는 세태와, 사람을 넘어 AI와 시너지를 내야 할 디지털 환경 속에서 협업 능력의 가치는 더욱 커졌다. 실제로 구글은 채용과 인사 원칙을 검토하는 '옥시전 프로젝트'와 창의성·생산성이 뛰어난 사내 팀을 분석하는 '아리스토텔레스 프로젝트'를 진행한 결과 과학·기술·공학·수학 분야의 전문성보다 협업과 소통 능력이 성공 비결이라는 결과를 얻었다. 또 협업은 학업 성취에도 효과적이다. 책이나 강의를 통해 배우면 학습 내용의 10~20%를 기억하지만 배운 내용을 친구에게 가르쳐 주는 또래 간 모둠학습의 경우 학습 효과가 95%에 이른다. 친구를 가르쳐 주려면 먼저 배운 내용을 스스로 분석해 중요도 위주로 요약하고, 설명하는 과정에서 자신이 분명하게 아는 영역과 모르는 영역을 파악하게 되기 때문이다. 협업은 소통을 기반으로 하고, 소통의 뿌리는 공감이다. 저자는 개인이 소극적으로 기다리지 말고 내가 먼저 공감을 표현하는 것이 공감의 지름길이라고 조언한다.(193쪽)
이 책은 하드 스킬에 비해 소프트 스킬을 소홀히 해 온 대한민국의 교육을 돌아보고, 학생들이 이 능력들을 함양하려면 가정과 학교에서 어떤 환경을 조성해 주어야 하는지 꼼꼼히 짚어 본다. 나아가 인문학·철학·심리학·과학 등 분야를 넘나들며 인간만의 고유한 역량을 발견하고 개발하는 방법을 모색한다.

AI 시대에도 바뀌지 않을 공부의 본질

“챗GPT가 나온 이후 어떠한 과제를 내줘도 결국 다 AI가 해 오니까 숙제가 의미가 없어요.” _중학교 교사
“전에는 글쓰기나 과학 실험 보고서 작성 과제를 하려면 막막했는데 이젠 AI 덕분에 혼자서 공부하는 게 어렵지 않아요.” _중학생
“아이가 AI를 활용해 문제를 푼다는데 제가 보기엔 AI만 공부하는 거예요. 도대체 생각하는 힘을 키울 수 있을지 걱정이에요.” _학부모

생성형 AI의 등장 이후 교육 현장의 혼란은 이루 말할 수 없다. 중고교생들이 AI로 써낸 수행평가 과제를 제출해 공정성 문제가 생기는가 하면, 대학에서는 AI가 대신 시험을 치르는 부정 사례가 발생하기도 했다. 우리나라 학생들이 한순간에 게을러졌거나 부도덕해진 게 아니다. 저자는 사람의 본능과 성향은 그대로인데 학습을 둘러싼 환경이 근본적으로 달라졌기 때문이라고 단언한다.(272쪽) AI 네이티브 세대에게 AI의 도움을 받는 학습은 피할 수도, 막을 수도 없다. “공부엔 왕도가 없다”는 전통적 학습법과 성공 방정식은 뿌리째 흔들리고 있다. 그러나 AI가 내놓은 결과물이 자신의 실력인 것처럼 착각하면 제대로 된 학습과 성장은 이뤄질 수 없다. 그렇다면 AI 시대에 유효한 공부의 핵심이자 가장 강력한 도구는 무엇일까?
저자는 우선 내면적 학습 동기를 추천한다. 부모나 교사의 강요가 아닌 학습자의 자발적인 내면 동기와 목적의식이 보다 큰 열정과 성과로 이어지기 때문이다. 그러므로 오랫동안 꾸준히 자신의 관심사를 유지하고 심화·발전시켜 가는 과정이 필요하다. 또 이 과정에서 부모와 교사, 친구의 지지와 격려는 자신감과 안정감을 형성하는 데 도움을 준다.(215쪽)
공부는 망망대해에서의 항해와 같다. 모든 탐험은 지금 내가 어디에 있는지, 어떤 조건에 처해 있는지를 파악하는 것에서부터 시작한다. 그래야 어디로 어떻게 나아갈지 알 수 있고 그대로 실행할 수 있기 때문이다. 자신이 무엇을 알고 무엇을 모르는지 이해하는 메타인지 능력을 갖추면 효율적인 학습이 가능하다. 자신의 강점과 약점을 파악함으로써 제한된 시간에 무엇을 어떻게 공부할지 알 수 있기 때문이다. 메타인지 능력은 평소 자신이 하는 일의 의미와 방향, 효과를 돌아보고 피드백을 받으면 지속적으로 성장시킬 수 있다. 그러므로 공부나 업무 과정 중에 “전에 비슷한 일을 한 적 있는가?” “지금 방법과 다른 방법은 없을까?” “다른 상황에도 이 방법을 적용할 수 있을까?”와 같은 질문을 던지고 스스로 답을 구하는 노력이 필요하다.(241쪽)
마지막으로 기왕 학습에 AI를 써야 한다면 자신의 개인 교사로 만드는 것이 현명하다. AI를 사용할 때 스스로에게 인지적 과제를 부여하면 AI에 종속되지 않고 나를 성장시키는 도구로 삼을 수 있다. 예를 들어 AI가 제시한 답을 그대로 수용하는 대신 그 근거를 의심하고 직접 검증해 보는 것처럼 말이다. 다른 관점에서 반박할 수 있을지, 다시 재구성할 수 있을지, AI를 사용하기 전에 정리한 내 생각과 무엇이 다른지 비교하면 좋다.(286쪽)
AI는 전통적인 교실과 학습법을 무너뜨리고 있는 것처럼 보이지만 관점을 바꿔 생각하면 우리에게 '공부란 무엇인가?'라는 근본적 질문을 던지고 있다. AI가 모든 것을 대신 찾아 주고 풀어 주는 상황에서, 우리는 왜 힘들여 직접 무언가를 배워야 할까? 이제 공부는 정보의 축적이나 AI의 속도를 따라잡는 경주가 될 수 없다. 그래서 저자는 AI가 내놓는 지식을 수동적으로 소비할 게 아니라 AI라는 거울을 통해 우리의 인지적 한계와 사각지대를 객관화해야 한다고 조언한다. 이 책은 AI 시대의 한복판에서 불안감과 위기감에 사로잡혀, 무엇을 배우고 어떻게 가르쳐야 할지 갈팡질팡하는 이들에게 선명한 인사이트를 선사할 것이다.

[목 차]

개정증보판 서문: 불확실한 미래를 대비할 내비게이션을 찾아서
들어가는 말: '공부의 미래'는 어떻게 바뀌고 있는가

1부 공부의 의미가 바뀐다

01 학습 도구의 미래
자동 기계번역 시대, 외국어를 배워야 할까? | 그래도 외국어를 배워야 하는 이유 | 코딩 교육에 대한 찬반 | 코딩을 배우는 진짜 이유 | 디지털 교과서의 장단점을 알고 학습하자 | 개방형 온라인 강의가 실패하는 이유 | 그들은 왜 파워포인트를 금지했나

02 대학의 미래
저출생 사회에서 달라질 대학 입시 경쟁 | 문과, 이과 구분이 사라진다 | 글쓰는 과학자 최재천 교수의 비결 | 위기의 대학 | 인재 채용의 방식이 바뀐다 | 새로운 대학이 몰려온다 | 배우는 법을 배워야 한다

03 직업의 미래
내 직업의 유효 기간은? | 우리나라에서 뜨는 직업, 지는 직업 | '지금' 뜨는 직업의 역설 | 가장 오래 살지만 일자리는 가장 불안한 세대 | 일자리의 개념이 바뀐다 | 의사, 약사, 변호사의 미래는? 전문직의 역설 | 전문직의 미래는 정말 어두울까? | “진로는 이미 결정했어요” | 어떤 교육을 받아야 하는가

2부 미래의 능력

04 창의성
창의성에 대한 수요 | 창의성에 대한 오해 | 창의성은 '연결'이다 | 창의적 연결을 만들어내는 법 | 창의성은 '호기심'이다 | 호기심을 키우는 '안전 기지' | 고정 마인드셋과 성장 마인드셋 | 창의성은 '모난 돌'이다

05 비판적 사고력
교육의 궁극적 목표 | 우리는 왜 비판적 사고를 어려워할까 | 비판적 사고를 교육하기 힘든 까닭 | 인간 인식이 사로잡힌 '네 가지 우상' | 인지적 본능과 오류 성향 이해하기 | '인지적 구두쇠'를 노리는 함정들 | 왜 선진국에서 가짜 뉴스 피해가 클까 | 절대반지를 가진 바보 | 비판적 사고의 네 가지 도구 | 독서, 비판적 사고의 출발 | 비판적 사고는 '삶의 태도'다

06 자기통제력
마시멜로 테스트에 대한 진실과 오해 | 마시멜로 테스트의 반전 | 인내심을 키우는 환경 | '소확행'과 '욜로', 만족을 지연시키지 못하는 세대 | 디지털 세상에서 인내심 갖기 | 내의지대로 내 마음 사용하는 법 | '습관의 힘' 전략 | '마음의 힘' 전략 | 욕망의 노예가 되지 않으려면 | 행복의 일곱 가지 요소 | 죽음의 수용소 생존자가 말하는 삶의 비밀

07 협업 능력
구글이 인사 데이터 분석을 통해 발견한 것 | 함께하면 더 강해지는 사람들 | '복잡한 문제'는 혼자 풀 수 없다 | 애플은 왜 도넛 모양의 사옥을 지었을까? | 함께 배우는 법을 배워야 한다 | 켄타우로스가 알려 주는 미래의 협업 | 디지털 환경에서 희소해지는 공감 능력 | 소통의 출발은 공감

3부 AI 시대의 새로운 공부법

08 내면의 동기를 발견한 사람들
무엇이 동기를 끌어내는가 | 보상의 역설 | 꿈꾸던 대학에 입학했으나 '대2병' | 내면의 동기는 만들어지는 것 | 1만 시간을 버티는 힘 | 불변의 선호 직업 순위와 한국 사회 | '자아 인식'은 가장 실용적인 지식 | 자아 발견의 길, '궁즉변' | '견딜 만한 시련'과 '학습된 무력감' | '생활의 달인'의 비결

09 배움의 출발점과 궁극의 목표
'안갯속 항해'에서 나의 위치는? | 상위 0.1% 학생들의 비밀 | 어린아이에게는 있지만 컴퓨터에는 없는 능력 | 메타인지는 배움의 제어판이자 운전대 | 배움을 가능하게 하는 '무지의 발견' | 메타인지 능력을 갖추기 어려운 까닭 | 메타인지를 높이는 자기객관화 | '약방의 감초' 메타인지 | 특별한 기사, 의미 있는 논문의 비밀 | 배움과 앎, 자아 발견과 행복의 선순환

10 AI 시대의 교실과 공부의 의미
기계가 정답을 내놓는 시대의 교실 | 학습에서 AI 차단이 불가능한 이유 | 인지적 외주화, 아웃소싱의 역설 | AI 시대에 필요한 '바람직한 어려움' | AI가 알려 주는, 가장 현명한 학습법

주

 

[본 문]

입시 공화국 한국 사회에서는 누구나 학창 시절 비인간적 경쟁과 학업 스트레스를 피하기 어려웠습니다. 그런데 알파고 충격은 입시와 취업에 대비한 이러한 학습이 미래에도 유용할 것이라는 믿음을 허물어 버렸습니다. 저는 학생, 학부모, 교사, 교수, 교육 관료 등 다양한 집단을 만나고 대화하면서 현행 교육의 과제와 현실적 불안을 알게 됐습니다. 저 스스로 공부의 본질에 관한 질문을 마주하게 됐습니다. 저 자신 또한 대학원 공부를 하느라 오랜 기간 학교를 다녔고 기자와 연구소장으로서 읽고 쓰는 게 일이었지만 교육과 공부 방법을 탐구해 오지는 않았습니다. 그런데 알파고 이후 제게 쏟아진 독자들의 질문은 곧 저의 화두가 되었습니다. _11쪽

결론부터 말하자면, 인공지능 자동번역 시대라고 해서 외국어 학습 자체가 필요 없어지는 것은 아닙니다. 인공지능 자동번역이 등장했다고 해도 외국어를 학습하는 방법과 평가하는 방법, 그리고 외국어 학습의 목적이 달라질 뿐입니다. 평소에 쓸 일이 거의 없는 어려운 단어를 외우고 이를 평가하는 시험은 곧 사라지게 됩니다. 스마트폰으로 온갖 사전을 즉시 이용할 수 있고, 언제 어디서나 편리한 인공지능 번역을 쓸 수 있으니까요. 그렇다고 외국어를 배울 필요가 없다고 생각하면 오판입니다. 왜 그럴까요? _29쪽

경제협력개발기구(OECD)의 교육 정책을 오랫동안 이끌어 온 안드레아스 슐라이허(Andreas Schleicher) OECD 교육국장은 일찍부터 '코딩 교육 무용론'을 펼쳐 온 전문가입니다. 세계적으로 4차 산업혁명 열풍이 불던 시기인 2019년 초 열린 세계교육혁신회의 강연에서 슐라이허 국장은 “코딩 교육은 시간 낭비”라며 “지금 세 살 먹은 아이에게 코딩을 가르치고 있는데 그 애들이 대학을 졸업할 때쯤이면 코딩이 무엇인지 기억도 못 하게 될 것이며 코딩 기술은 아주 빠른 시간 안에 쓸모없어질 것”이라고 말했습니다. 슐라이허 국장이 예언한 지 채 몇 년도 지나지 않아, AI 코딩 보조 도구가 쏟아지면서 그의 말은 그대로 현실이 되었습니다. _41쪽

하버드대학의 물리학자 새뮤얼 아브스만(Samual Arbesman)은 “모든 지식은 유효 기간을 갖고 있다”며 '지식의 반감기(the half-life of facts)'라는 개념을 제시합니다. 디지털 세상에서 모든 정보는 '절대 지식'이 될 수 없고 유효 기간과 반감기를 지닌 '가변적이고 잠정적인 지식'입니다. 아브스만은 “단순히 지식을 습득하는 것보다 변화하는 지식에 어떻게 적응해야 할까를 배우는 게 더 중요하다”라고 말합니다. 끊임없이 새로운 것을 배워야 하는 평생학습의 시대에, 대입 중심의 한국 교육은 학생들로 하여금 미래를 준비하게 하기보다 오히려 위기로 내몰고 있다는 점에서 매우 위험합니다. _77쪽

사회생활을 하는 60여 년 동안 누구나 열 번 가까이 직장과 직업을 바꾸는 게 상식이 될 것입니다. 미국의 교육학자 골린 코프(Roberta Michnick Golinkoff)와 허시-파섹(Kathy Hirsh-Pasek)도 현재 대학 졸업생들은 평생에 걸쳐 열 가지 직업을 갖게 될 텐데, 그 가운데 여덟 개는 아직 만들어지지도 않은 직업일 거라고 전망합니다. 현재의 학생들은 그 어느 세대보다 긴 세월 일해야 하지만, 그 어느 세대보다 직업 안정성은 취약합니다. 역사상 처음 맞이하는 이런 역설적 상황에서 뾰족한 돌파구는 없습니다. 하지만 반드시 피해야 할 생각이 하나 있습니다. 미래의 변화로부터 절대적으로 안전한 직무와 직장을 찾겠다는 생각입니다. 이는 가장 위험하고 잘못된 직업관이 될 수 있습니다. _92~93쪽

강력하고 똑똑한 도구를 현명하게 사용하려면 그 도구를 제대로 알아야 합니다. 세상의 모든 정보에 바로 접근할 수 있는 정보화 시대는 지식의 장벽을 낮추고 누구나 필요한 정보를 이용할 수 있도록 했지만, 한 가지 중요한 능력을 요청합니다. 바로 비판적 사고력입니다. 정보가 강력한 힘인 세상입니다. 정보 홍수 환경에서는 정보를 다룰 줄 알고 유용한 정보를 판단해 골라내는 능력이 무엇보다 중요합니다. 유발 하라리는 학교에서 가르쳐야 할 것과 가장 거리가 먼 것으로 '더 많은 정보'를 지목합니다. 정보는 학생들에게 이미 차고 넘치니까요. _154쪽

협업의 대상은 사람에 국한되지 않습니다. 앞으로는 기술을 단순한 도구로 여기는 것을 넘어, 협력해야 할 파트너로 여기는 세상이 올 것입니다. 인공지능 기술이 자율적으로 학습하고 판단하는 환경에서 사람과 기계의 관계는 달라집니다. 호모 파베르인 인간은 도구의 주인으로서 도구를 만들고 조작하며 사용해 왔지만, 앞으로는 인간과 도구의 관계가 더 이상 수직적이지 않게 됩니다. 일부 영역에서 사람의 능력을 뛰어넘는 인공지능은 단순한 도구에서 협력의 파트너로 변화하게 됩니다. _205쪽

생활의 달인들은 어떠한 배경과 계기로, 끝없는 배움과 이를 통한 탁월한 성취라는 동기를 갖게 되었을까요? 한 가지 분명한 것은 달인들이 지금 하고 있는 일을 처음부터 자신의 천직이라고 인식했거나, 간절하게 소망하지는 않았다는 점입니다. 우연히 하게 된 일이기도 하고 생업 차원에서 종사하게 된 일이기도 했습니다. 하지만 일을 하면서 노력과 연구를 통해 기술이 개선되는 것을 경험하면서 즐거움을 알게 됐고 그 결과 더욱 깊이 배움에 빠져들게 되었습니다. 또한 달인들은 해당 업무와 관련해 처음부터 남다른 재능과 전문성을 가진 사람들이 아닙니다. 다른 사람들은 지루하다고 무시하거나 편법을 동원하지만 달인들은 그러한 지루함과 무시를 견디고 자신만의 경지에 도달한 것입니다. _239쪽

지식의 생산과 유통 구조가 달라지고 사회 변화가 빨라짐에 따라 기존 교육과 공부 방법은 쓸모와 가치가 퇴색하고 있습니다. 달라진 현실을 바로 보고 미래에 필요한 능력을 갖추려는 노력과 배움이 어느 때보다 절실합니다. 이러한 배움은 어디에서 출발해야 할까요? 누구나 때가 되면 학교에 가고, 상급 학교 진학과 취업에 필요한 지식과 역량을 익히는 '공부' 과정에 들어갑니다. 이때 '나는 왜 공부를 하는가' '나는 무엇을 위해 공부하는가' 하는 근본적 질문을 통과해야만 하는 것은 아닙니다. 생존을 위해 공부는 당연시되고 사실상 강요되기 때문입니다. 따라서 자신이 왜 공부를 하는지 물어볼 이유도, 기회도 드물었습니다. 외부의 압력과 관성이 큰 데다 방향까지 정해져 있으니 성실히 따라가면 될 뿐, 개인이 고민을 안고 스스로 길을 찾아 나설 이유가 없었습니다. _243~244쪽

학습에서 '바람직한 어려움'의 중요성을 인식한다면, 우리는 이처럼 AI를 자신에게 적절한 '바람직한 어려움'을 제공해 주는 도구로 얼마든지 활용할 수 있습니다. AI를 결과물 산출 도구가 아니라 나 자신의 장기적 학습을 도와주는 도구로 사용하는 방법입니다. AI를 가장 현명하게 활용하는 방법은 AI를 나만의 개인 교사로 만드는 거죠. 그 얘기는 바로, 내가 AI를 사용해 끝없이 배움을 이어 간다는 걸 의미합니다. 그러할 때 AI는 학습을 방해하는 도구가 아니라, 나를 학습시키고 성장시키는 도구가 되는 거죠. AI를 이용해 스스로 '강력한 개인'이 되는 길입니다. _286쪽