본문내용 바로가기

전체메뉴

고객센터 02-559-3929 평일 09~18시 점심 12~13시 (주말, 공휴일 휴무)
창의교육

정보문화 이야기

  • 작성자크레존
  • 등록일2020.04.24
  • 조회수606

<사피엔스>의 저자 유발 하라리는 2016년 4월 한국을 찾아 “현재 학교 교육의 80~90%는 아이들이 성인이 됐을 때 쓸모없을 수 있다.”라고 말했습니다.

2016년 3월 ‘이세돌-알파고’ 대국은 한국의 교육 현실이 미래 교육의 핵심과 얼마나 벗어나 있는가를 알려준 계기였습니다. 미래학자 앨빈 토플러가 일찍이 “한국 학생들은 학교와 학원에서 미래에 필요하지도 않은 지식과 존재하지도 않을 직업을 위해 하루에 10시간 넘게 낭비하고 있다.”라고 말한 것도 다시 주목받았습니다.

한국에서 유난히 ‘알파고 쇼크’가 컸던 것은 우리 사회가 미래를 바라보고 준비해온 태도와 관련이 깊습니다. 단기적 목표를 중시하고 ‘빠른 추격자(fast follower)’ 전략을 선택하고 사회적·개인적 자원을 집중해온 한국 사회 구조가 주요한 배경입니다.

[그림 1]
(출처 : 이미지 투데이)

선진국들이 오랜 세월과 단계적 발전과정을 거쳐 이룩한 결과를 목표로 설정한 뒤 모방과 압축적 학습을 중심으로 빠른 추격전을 펼쳐온 한국의 전략은 대체로 성공적이었고 이는 많은 영역에서 경로 의존성을 형성했습니다.

교육도 예외가 아니었습니다. 한국 교육은 국가의 산업화 전략을 충실히 뒷받침해왔고, 대학입시는 교육 수요자와 공급자가 문제를 느끼면서도 교육의 현실적 목표 달성을 위한 가장 강력한 수단으로 기능해왔습니다.

하지만 대량 생산과 소비를 기반으로 하는 산업사회가 인공지능과 자동화 기술 기반의 정보사회로 변모함에 따라, 산업사회 인력 공급을 목표로 했던 교육체제가 유효성을 잃고 근거를 위협받게 됐다. 근대 교육은 산업사회에 요구되는 직무에 투입할 인력을 목적으로, 표준화된 제도 교육 시스템을 만들어냈습니다.

3R(읽기, 쓰기, 셈하기) 능력을 갖춘 인력을 길러내는 표준화된 교육 과정과 평가를 통한, 획일화 교육입니다. 하지만, 자동화와 인공지능 기술의 발달로, 산업사회 이후 사람이 해오던 직무 대부분을 기계가 대체하기 시작했고, 기존 교육은 미래를 대비시켜주지 못할 것이라는 우려가 제기된 것입니다.

한국은 ‘빠른 따라잡기’라는 구체적 목표와 방법론을 정한 뒤 집중해왔는데, 알파고 충격으로 과녁이 어느 순간 사라져버린 것을 확인했습니다. 정답 혹은 도달해야 할 목표를 최우선으로 추구해온 게 한국교육의 특징인데, 갑자기 방향과 의미를 잃어버린 것입니다.

정보기술과 인공지능의 발달로 인해, 정답이 정해져 있는 문제는 사람이 기계의 상대가 되지 못한다는 것을 날마다 확인하고 있습니다. 하지만 역설적으로 교육의 위기는 교육을 위한 기회이기도 합니다.

그동안 눈앞의 도구적·기능적 요구에 밀려나 있었던 교육의 본질을 묻기 때문입니다. 또한 각종 전문직이 인공지능과 자동화에 의해서 대체되고 직업의 미래를 예측하는 것이 어려워지는 환경에서, 궁극적 관심은 미래 인재에게 요구되는 핵심 역량이 무엇인지로 연결됩니다.

모든 것이 불안해지는 상황에서는 결국 사람 고유의 지혜와 역량을 계발하는 것으로 관심이 집중됩니다. 현재의 교육이 위기라는 것은 새로운 교육을 위한 기회인 이유입니다.

[그림 2]
(출처 : 이미지 투데이)

모든 정보가 디지털화하는 빅데이터 시대에 기계학습 기능을 발달시키고 있는 인공지능은 많은 영역에서 사람을 뛰어넘는 실적을 보입니다. 의사, 변호사, 약사, 기자, 바둑기사, 회계사, 세무사 등 많은 전문직이 자동화와 인공지능의 위협을 받고 있습니다.

데이터화할 수 있고 패턴화할 수 있으면, 즉 ‘정답’이 있는 영역은 결국 똑똑한 기계의 몫이 된다는 것을 점점 확인하게 될 것입니다. 암산과 연산 능력이 수학 실력과 별 관계 없음을 전자계산기가 알려줬다면, 인공지능과 인터넷 기술은 ‘정답’과 ‘모범답안’을 중심으로 가르쳐온 교육의 유효성이 끝났다는 것을 증명했습니다.

미래 사회는 인공지능 시대에 기계에 의해 대체되지 않을 뿐 아니라 오히려 더욱 중요해질 인간의 역할과 역량에 주목해야 합니다. 또한 기술의 급속한 발달로 인해 빠르게 변화하는 사회 환경 속에서 중요성이 변하지 않을 인간의 고유 능력과 사회적 가치를 탐구하고 이를 구성원들과 공유해야 합니다.

이는 미래에 주목받을 것으로 전망되는 분야와 지식을 교육하는 것과 근본적으로 궤를 달리합니다. 인공지능과 자동화 기술의 정보화 시대는 무엇보다 지식이 방대한 규모로 생산되고 활용되고 또 빠르게 낡아버리는, 부단한 변화의 시기이기 때문입니다. 특정한 직무를 상정한 교육 대부분은 빠르게 변화하는 기술과 사회 변화로 인해 더 유효하지 않게 되었습니다.

유발 하라리는 우리가 아이들에게 가르쳐줄 가장 중요한 기술은 “어떻게 하면 늘 변화하면서 살 수 있을까?, 어떻게 해야 내가 모른다는 사실을 직면하며 살 수 있을 것인가?”라고 말했습니다.

이른바 스팀(STEAM : 과학, 기술, 공학, 예술, 수학) 분야의 지식이나 코딩 교육이 근본적인 미래 교육의 대책이 될 수 없습니다. 인공지능 기술의 발달에 따라 공학과 컴퓨터 관련 기술과 지식은 손쉽게 대체될 수 있는 영역입니다.

하라리의 말대로 부단히 변화할 사회에서 가장 중요한 능력은 ‘늘 변화하면서 살 수 있는 능력’, 즉 유연성입니다. 한국의 학교가 산업사회에서 적용됐던 낡은 방식으로 교육하고 있다고 비판한 앨빈 토플러가 21세기 지식정보 사회에서 가장 필요한 능력으로 강조한 것은 ‘지속적인 학습 능력(learning ability)’입니다.

[그림 3]
(출처 : 이미지 투데이)

산업사회의 교육이 지식정보 사회에서 통용될 수 없게 된 것은, 기본적으로 사회적 환경이 달라지고 그에 따라서 요구되는 인간 능력이 변화하기 때문입니다. 지식정보 사회는 지속해서 변화하는 사회이고, 필요한 정보를 언제 어디서나 편리하게 누구나 얻을 수 있는 사회입니다. 지식변화에 적응할 수 있는 유연성과 정보 활용 능력이 무엇보다 중요해집니다.

모든 정보가 디지털화하고 인터넷으로 연결되어 정보 이용의 시공간 거리가 사실상 사라진 데 따른 필연적 변화입니다. 하버드대 복잡계 물리학자 새뮤얼 아브스만은 <지식의 반감기>에서 “모든 지식은 유효기간을 지닌 가변적 지식”이라고 말합니다.

컴퓨터의 연산 기능이 2년마다 2배 가까이 증대한다는 무어(Moore)의 법칙과 네트워크 사용자 증가에 따라 네트워크의 가치가 늘어난다는 멧칼프(Metcalfe)의 법칙이 지배하는 정보기술 사회에서 지식의 증가와 기계 처리능력은 점점 가속화하는 게 기본 속성입니다.

학교에서 배운 지식과 졸업증, 자격증이 수십 년간 유용하던 산업 시대는 지나갔습니다. 지식의 생산량이 늘어나고 변화 속도가 빨라지는 지식정보사회에서 과거의 지식과 사고방식에 안주하는 것은 가장 위험한 태도입니다.

미래 사회는 인공지능과 자동화 기술의 영향력이 커져서 인간의 지식과 능력을 압도할 것으로 거론되고 있지만, 사실은 인공지능과 자동화 기술도 빠르게 발전하는 숱한 신기술의 하나입니다.

미래 사회는 무엇보다 지식정보사회이고, 인공지능과 자동화 기술은 지금 시점에 새로 등장한 파괴적 힘의 신기술일 따름입니다. 지식정보 사회는 방대한 정보와 지식이 만들어져서 지속 변화하고 지식의 힘이 지배하는 세상입니다.

미래를 대비해 소프트웨어 코딩 교육 같은 구체적 기능을 교육해도 실제로는 거의 사용하지 못할 수 있습니다. 미래에는 전혀 다른 프로그래밍 언어가 등장할 수 있고, 소프트웨어 프로그래밍은 인공지능이 사람보다 훨씬 뛰어날 수 있는 영역이기 때문입니다.

1990년대 중반까지는 컴퓨터를 사용하기 위해서 엠에스 도스(MS-DOS) 명령어와 조작법을 익히는 게 필수였습니다. 하지만 1995년 윈도95, 윈도98 등으로 컴퓨터 운영체제가 그림 아이콘과 마우스를 통한 윈도 방식으로 바뀌자 도스 명령어의 쓸모는 사라졌고 사설 컴퓨터 학원들도 급감했습니다.

[그림 4]
(출처 : 이미지 투데이)

새로운 밀레니엄을 앞둔 1990년대 말, 미래는 정보화 사회가 될 것이라며 ‘정보검색사 자격증’이 인기 높았던 시기도 있었습니다. 정보검색은 중요해졌지만, 정보검색사라는 직업은 이내 사라졌습니다. 중요한 것은 이처럼 지속해서 기술환경, 사회환경이 변화하는 세상에서 필수적인 변화 수용력, 달리 말하면 유연성과 창의성을 어떻게 교육할 수 있을 것인가의 문제입니다.

인공지능이 보편화할 미래에는 사람에게 고유한 능력이 무엇인지를 질문합니다. 교육의 목적과 가치도 변화합니다. 뛰어난 인지 기능을 구현하는 인공지능과 함께 살아갈 미래에 중요한 능력은 정보 리터러시와 기계엔 없는 공감능력을 요구합니다.

지식과 정보의 바다를 항해하기 위해 필요한 지적 능력은 호기심과 함께 정보 판별력입니다. 호기심이 학습자 주도의 자발적인 학습을 이끄는 동력이라면, 정보 판별 능력은 끝없는 자극을 추구하는 호기심을 제어하고 목적지로 찾을 수 있도록 해주는 방향타입니다.

무한한 정보 환경에서 호기심은 유익하지만, 위험도 안고 있습니다. 유익한 정보와 해로운 정보가 혼합돼 있고, 진실과 거짓이 뒤섞인 상태이기 때문입니다. 이런 환경에서 지적 추구의 동력인 호기심을 자신이 원하는 방향으로 유용하게 활용하기 위해서는 정보 판별력을 요구합니다.

무한한 환경에서 필요한 능력은 자신과 공동체에 필요한 것들을 선별하고 우선순위를 제대로 판단할 수 있는 능력입니다. 작가 어니스트 헤밍웨이가 작가는 지식을 만들어내는 사람이라며 “누구나 각자 헛소리 탐지기를 지니고 작동시켜야 한다”고 강조한 능력도 비판적 사고력입니다.

기계가 대체할 수 없는 인간 고유의 능력으로 창의성과 호기심이 주목받고 있습니다. 정해진 답과 목표 중심의 국내 학교 교육은 호기심과 창의성이 중요해지는 변화된 환경에서 교육의 위기 요인입니다.

[그림 5]
(출처 : 이미지 투데이)

호기심과 창의력은 비판적 사고능력과 분리할 수 없이 밀접하게 연결되어 있습니다. 호기심은 지식간의 간극과 인지 부조화에서 생겨나지만, 호기심을 해소할 수 있는 구체적인 지식과 창의적 결과물로 연결되기 위해서는 비판적 사고능력이 필수입니다.

호기심이 생겨나는 다양한 물음에 대해 사회적으로 제공되는 기존의 통념과 상식, 인지적 관행 등은 호기심이 지속되기 어렵게 만듭니다. 호기심이 새로운 지적 발견과 탐구로 연결되기 위해서는 기존의 상식과 사회적 통념에 저항해, 전혀 새로운 추구를 하는 과정 즉 비판적 사고력이 필요합니다.

정답과 정해진 목표 달성을 위한 경쟁을 강요하는 국내 교육은 학생들이 제도 교육 이후 각자의 호기심과 필요에 기반해 자기주도적 학습역량을 키워나가야 하는 미래 세대에게 오히려 반교육적 효과를 끼칩니다.

유비쿼터스 환경에서 손쉽게 주어지는 정보와 지식의 내용과 의도를 비판적으로 검토하는 것은 기술과 도구의 영향력이 커지는 지능정보사회에서 더욱 중요한 능력이 됩니다. 기술의 영향력이 커진다는 것은 순기능의 효과만이 아니라 역기능의 영향 또한 동일한 스케일로 증폭된다는 것을 의미합니다.

[그림 6]
(출처 : 이미지 투데이)

대부분의 기술과 서비스는 상품의 형태로 제공되는 게 속성인데, 더 많은 판매와 이용을 목적으로 하는 상품의 속성상 개발자와 업체는 해당 기술과 서비스의 긍정적인 측면만을 홍보하고 마케팅합니다. 강력한 영향력을 지닌 기술은 긍정적 효과만이 아니라 대부분 부정적 효과 또한 그 세기가 강력합니다.

개발자와 업체가 알리지 않는 이러한 강력한 기술의 부정적 측면을 인지하고 이해하면서 사용하는 것이 현명한 사용법입니다. 이는 정보기술의 영향력이 커짐에 따라 모든 사회 구성원들에게 새로운 시민적 능력으로 요구되는 기술 리터러시 능력입니다.

새로운 정보 기술과 도구를 긍정적으로 보는 것도, 부정적으로 보는 것도 위험합니다. 기술과 도구의 속성에 대해 제대로 알고 사용 방법을 익힌 뒤에야 통제력을 갖고 원하는 대로 사용할 수 있습니다.

기술과 도구의 수용에 앞서 작동방식과 영향을 파악하는 게 우선입니다. 똑똑한 기계가 인간 인지 능력을 대신하는 환경에서는 학문과 교육의 본질인 보편적 접근법과 성찰적 태도를 더 요구합니다.

한국 교육은 문과, 이과를 나누고 세부 전공으로 나눠 분과지식 중심으로 주입해왔습니다. 호기심과 비판적 사고력이 무엇보다 중요한 교육의 목표가 되는 것은 한국 교육 현실에 독이자, 약입니다. 기술 리터러시는 거대한 영향력을 갖춘 기술에 대한 이해를 기반으로 한 새로운 교육법의 기본이 되어야 합니다.

새로운 도구와 기술이 가져올 기회를 먼저 누리려는 목적에 사로잡혀, 기술이 가져올 다양한 효과에 대해서는 이해를 게을리해서는 불행한 결과로 이어집니다. 이는 컴퓨터, 인터넷, 스마트폰, 디지털 교과서 등 정보기술 일반에 적용되는 접근방식이다. 디지털과 인공지능 기술의 사용법을 넘어선 기술이 사회와 개인에 끼치는 영향을 인지하고 개인과 사회가 최대한 통제할 수 있게 만드는 기술 리터러시와 사회적 논의 시스템이 필요합니다.

인공지능 시대에 사람의 공감능력과 감정적 소통 기능은 더욱 중요해집니다. 영국 옥스퍼드대학의 진화생물학자 로빈 던바는 인간을 비롯한 다양한 영장류의 사회생활 집단 규모와 두뇌 크기를 비교 관찰한 연구를 통해 두뇌 크기가 소속 집단의 크기에 따라 달라진다는 점을 밝혀냈습니다.

사람의 대뇌 신피질이 어느 생명체보다 크고 발달한 이유는 인간이 동물 중 가장 고등한 소통 수단을 통해 복잡한 사회관계를 형성하기 때문입니다. 인간 두뇌는 무엇보다 사회생활을 위한 감정적 소통과 처리를 수행하는 과정에서 발달한 체계로, 생태계에서 인간의 우월성은 사회생활을 가능하게 하는 복잡하고 미묘한 감정적 소통능력입니다.

하지만 인공지능 기술 발달로 사람의 감정을 인식하고 그에 반응하는 도구의 등장은 인간의 감정적 소통능력에 일찍이 없던 도전을 던집니다. 감성형 로봇의 등장에는 인공지능 기술 발달과 함께 소셜미디어 분석, 얼굴인식, 표정 및 음성 분석 등을 통해 기계가 사람의 감정과 상태를 인식할 수 있게 된 덕분입니다.

반려로봇, 섹스로봇 등 인간의 감정을 상대하고 처리하는 로봇이 등장한다는 것은 동시에 기존에 사람들끼리 맺어온 유대와 감정적 관계에 근본적 변화가 생긴다는 것을 의미합니다. 2013년 개봉한 할리우드영화 <그녀>에서처럼, 감성형 인공지능과 로봇의 등장은 사람으로 하여금 사람보다 기계와의 관계를 더 추구하게 만드는 요인이 될 수 있습니다.

사람 수준의 감정 인식 및 표현 기능의 인공지능이 등장하면 시간이 지날수록 더 사람과 비슷한 능력을 갖게 되고 자연스럽게 사람들은 그에 대한 의존이 깊어질 것입니다. 이럴 경우 동시에 인간만의 고유한 가치와 특징은 희소해집니다.

[그림 7]
(출처 : 이미지 투데이)

마치 공장 시스템 기반 대량생산 시대에 수제 명품에 대한 수요가 생겨나듯 인간의 고유성에 대한 관심이 높아지는 환경입니다. 섹스로봇이나 감정 인식 로봇이 보급되면 이 도구가 많은 사람의 감성적 상대가 되는 현상은 불가피하고, 강한 수요를 가진 관련 기술 개발과 채택을 막을 수 없습니다. 1인 사회, 고령화사회, 개인주의가 강화될 미래에 감성형 로봇은 범용화가 예상됩니다.

사람들이 감성형 로봇과 인공지능과의 관계에 익숙해지게 되면 자신의 기대와 예상과 다르게 반응하는 자연인의 감정에 대응하는 것이 어려워질 수 있습니다. 사람이 상대의 감정과 미묘한 상태 변화를 읽는 능력이 발달하지 않을 수 있고, 조작하고 통제할 수 있는 로봇과 달리 상대 사람의 감정과 반응은 나의 통제 영역 밖입니다.

사회적 존재인 인간에게 감정 파악과 표현 등 감성적 소통능력은 존재를 규정하는 핵심 기능이지만, 제대로 발달하지 못하거나 퇴화할 수 있는 환경이 됩니다. 인공지능을 통해 인간처럼 감정적 소통과 표현능력을 도구에 구현한 결과 우리는 감성형 로봇을 곁에 두고 감정적 관계마저 의지하게 되지만, 이는 결과적으로 사회적, 감정적 동물로서의 인간의 핵심 소통능력에 위협을 가져오는 환경입니다. 인공지능 시대에 사람과의 감정적 소통이 줄어들고 어려운 관계가 됨에 따라, 인간의 공감과 소통능력은 어느 때보다 중요한 인간의 능력이 될 수 있습니다.

인공지능 사회는 지식과 정보의 힘이 지배하는 지식정보사회이지만, 기존의 교육제도와 학습 방법은 유효성을 상실합니다. 기계가 사람처럼 지적 인식과 판단, 업무 처리 기능을 수행할 수 있게 되면서 기계가 할 수 없는 사람만의 영역을 찾아 그에 필요한 역량을 계발해야 합니다.

지식과 환경이 지속 변화하는 미래 인공지능 사회에서 무엇보다 중요한 능력은 평생 학습 능력입니다. 변화하는 세상에서 자기주도적으로 길을 찾아가는 능력은 호기심과 정보 판별능력입니다. 두 가지는 배우는 사람 스스로 주체가 되는 지적 태도이고, 교육자는 안내자와 보조자의 역할을 할 따름입니다.

[그림 8]
(출처 : 이미지 투데이)

호기심과 비판적 사고력은 정보사회의 무한 지식 환경에서 무엇보다 중요한 자기주도적 학습의 요소이지만, 체계적이고 조직적 교육이 거의 이뤄지지 않아 왔습니다. 인공지능 사회는 새로운 지식 학습 방법을 우리에게 요구합니다.

또한 사회적 존재로서의 공감능력과 소통능력은 항상 사람의 핵심적 자질이었지만, 인공지능 환경에서 사람처럼 감성적 반응을 하는 도구가 등장함에 따라 더욱 중요한 인간 고유능력으로 주목받고 있습니다. 호기심, 비판적 사고력, 공감능력은 인공지능 시대를 헤쳐나갈 핵심적인 인간 능력입니다.

기술과 도구가 발달할수록 그를 제대로 활용하기 위해서는 사용자가 해당 도구에 대해 더욱 많이 연구해야 하며, 기술과 도구에 의존할 수 있는 영역이 어디까지인지 그리고 어느 영역을 인간이 판단하고 선택해야 할지를 결정해야 합니다.

구 본 권 (IT전문 저널리스트, <로봇시대, 인간의 일> 저자)
소감태그 참여결과
소감태그별 랭킹
잠시 기다려 주시길 바랍니다.
MY MENU
로그인하시면
마이메뉴 설정이 가능합니다.
마이메뉴 설정
마이메뉴가 설정되었습니다.