(필독) AI 시대의 교육과 미래 인재상

AI 시대의 교육과 미래 인재상에 대한 카이스트 김정호 교수님의 심도 깊은 통찰을 담은 특강입니다. 교수님은 현재의 AI가 '바둑 1단' 수준에 불과하며, 미래에는 에이전트 AI와 피지컬 AI로 진화하며 인류 문명에 '불의 발견'과 같은 혁명적 변화를 가져올 것이라 예측합니다. 이 강연을 통해 AI 시대에 수학적 사고력과 융합적 소통 능력을 갖춘 인재의 중요성, 그리고 현재 주입식 교육의 한계를 넘어선 창의적 교육 혁신의 필요성을 절감하게 될 것입니다. 자녀 교육의 방향성에 대한 고민부터 우리 사회와 기업이 변화하는 시대에 어떻게 대비해야 할지 구체적인 대안과 실용적인 조언을 얻을 수 있는 귀중한 기회가 될 것입니다.

 

1. 인공지능의 현재와 미래 예측

1.1. 현재 인공지능의 수준과 미래 발전 방향

1) 현재 인공지능 수준:

○ 현재 우리가 접하는 인공지능(ChatGPT 등)은 미래 시대의 10단 중 1단 수준에 불과하다고 평가된다.

○ 인공지능은 인류 역사상 불의 발견에 비견되는 문명의 대전환으로, 따뜻함과 음식 조리뿐 아니라 산불이나 배터리 화재처럼 국가 시스템을 셧다운시킬 수 있는 양면성을 가진다.

○ 인공지능에 필요한 GPU나 HBM도 발열 문제가 있어 냉각이 중요하다.

 

2) 인공지능의 발전 단계:

○ 과거 인공지능: 판단형 인공지능으로, 바둑처럼 특정 작업을 잘 수행하는 형태이다.

 

○ 현재 인공지능: 생성 인공지능으로, 글쓰기, 말하기, 음악 작곡, 영화 제작 등 인간의 고급 창작 기능을 대신한다.

  - 현재는 주로 글쓰기나 그림(사진) 제작 수준이지만, 미래에는 아이디어만으로 1분 만에 한 시간짜리 영화를 만들 수 있게 되어 인간의 생산성이 100배에서 1,000배 높아질 것으로 예측된다.

  - 광고나 유튜브 콘텐츠도 AI가 만들게 되며, 이는 사람의 생각, 이념, 종교까지 지배할 수 있게 된다.

  - 단점은 비싼 반도체가 많이 필요하다는 점이다.

 

○ 곧 등장할 인공지능: 에이전트 AI (비서형, 대리형 AI)로, 시킨 일을 넘어 스스로 계획을 세우고, 보고하며, 할 일을 정하고, 사용자의 의도까지 판단하여 모든 작업을 처리한다.

 - 예시: 제주도 출장 시 맛집 추천을 넘어 예약, 가방 싸기, 일정 맞추기, 비행기 예약 등 모든 액션을 최적 비용으로 처리 후 사용자에게 통보한다.

 - 에이전트 AI에는 추론 기능(Reasoning)이 추가되어, 단순한 정보 제공을 넘어 복합적인 상황 판단과 해결책을 제시한다.

 - 예시: "서울역까지 가려면 무슨 교통편을 타야 할까?" 질문 시, 택시비 유무, 식사 시간, 빈자리 여부 등을 고려하여 최적의 경로를 알려준다.

 

○ 먼 미래 인공지능: 피지컬 AI로, 로봇에 인공지능이 탑재되어 육체적인 작업까지 수행하는 시대가 도래한다.

 

1.2. 인공지능 발전에 필수적인 반도체 기술의 진화

1) 메모리의 중요성 강조:

○ 현재 엔비디아의 GPU가 인공지능 성능에 중요하지만, 미래에는 저장 장치(메모리)가 인공지능 성능을 더 결정할 것이다.

○ GPU는 계산 기능 담당, HBM은 저장 장치 역할을 하며, GPU 성능 향상을 위해 HBM의 성능이 더욱 중요해진다.

○ 장기적으로 엔비디아와 같은 GPU 회사보다는 삼성, SK하이닉스와 같은 메모리 회사의 역할이 더 커질 수 있다.

 

2) GPU와 HBM의 관계 및 시장 변화 예측:

○ 엔비디아가 GPU에서 큰 수익을 얻지만, 성능 향상의 한계로 메모리(HBM)의 필요성이 증대되며, 엔비디아가 직접 메모리 회사를 인수하려 할 수 있다.

○ 반대로 삼성이나 SK하이닉스가 엔비디아를 인수할 수도 있다.

○ 현재는 PC 시대에 마이크로소프트와 인텔이 지배하고 TSMC가 제조, 삼성 등에서 메모리를 공급하는 구조였으나, AI 시대에는 GPU 중심으로 바뀌고 메모리가 핵심 역할을 하면서 패권이 하나로 통합될 가능성이 있다.

○ 샘 알트만 등 AI 리더들이 직접 HBM 공급을 요청하는 상황이 되면 게임의 판도가 달라질 수 있다.

 

3) HBM의 기술적 중요성 설명:

○ 생성형 인공지능의 트랜스포머 모델(GPT의 'T')은 행렬 계산을 엄청나게 많이 수행하며, 그 결과로 다음 단어를 확률적으로 선택한다.

○ GPU는 이 계산을 빠르게 처리하는 수만 명의 '곱셈하는 사람'에 비유될 수 있다.

○ 문제는 계산 결과를 쓰고 지우는 칠판(메모리)의 속도가 느리다는 점이다.

○ HBM은 칠판을 100장 사용하는 것과 같이 동시에 많은 작업을 처리할 수 있도록 대역폭(소통의 통로)을 혁신적으로 넓힌 고대역폭 메모리이다.

○ 인공지능이 행렬 수학에 기반하고 동시 처리가 유리하기 때문에, HBM과 같은 고대역폭 메모리가 성능에 더 큰 영향을 미친다.

○ HBM은 30년 동안 인공지능 성능에 핵심적인 영향을 미칠 것으로 예상된다.

 

4) HBF (High Bandwidth Flash)의 등장:

○ HBF는 랜드 플래시를 쌓아 만든 것으로, 디램 기반 HBM보다 10배 정도 큰 저장 용량을 가진다.

○ HBF는 용량이 큰 대신 느리지만, 보조적인 기능으로 활용될 수 있다.

 

5) 메모리 산업의 미래 경쟁:

○ HBM, HBF 시장이 열리면서 중국과 미국도 메모리 산업에 투자하게 되고, 미국은 자국 내 공장 건설을 요구할 것이다.

○ AI 시대의 생존 경쟁은 메모리 중심으로 일어날 것으로 예측된다.

 

2. AI 시대 국가 및 교육 시스템의 변화 방향

2.1. 정부의 역할 및 인재 양성 방안

1) 기업 지원 방안:

○ 기업은 스스로 잘하도록 놔두는 것이 좋지만, 가장 목말라하는 것은 인재이다.

○ 기업이 인재 양성을 위해 계약학과를 만들고, 커리큘럼을 직접 구성하며, 개발자들이 강의하고, 장학금과 운영비를 지원하는 모델이 효과적이다.

○ 정부는 이러한 기업의 인재 양성 노력을 재정적으로 지원해야 한다.

 

2) 국가 차원의 인재 육성 전략:

○ 전국 국립대학교를 살리고, 서울에 가지 않아도 충분히 공부할 수 있도록 해야 한다.

○ 전국 국립대학교에 10개의 반도체 학과를 만들고, 학과당 100명씩 총 1,000명의 학생을 선발하여 석박사 과정까지 학비와 생활비를 파격적으로 지원해야 한다.

○ AI 학과도 같은 방식으로 1년에 1,000명씩 육성해야 한다.

○ 카이스트의 반도체 계약학과와 시스템 아키텍트 대학원처럼 기업과 대학이 밀접하게 협력하여 커리큘럼을 운영하고, AI와 반도체를 동시 교육하는 프로그램을 정부가 파격적으로 지원하되 간섭하지 않아야 한다.

 

3) 중고등학교 AI 교육 강화:

○ 중고등학교의 AI 교육을 위한 인프라와 재정적 지원이 필요하다.

○ AI를 전공하고 싶은 중고등학교 선생님들을 카이스트와 같은 대학원에 보내 석박사 교육을 시켜 AI 전문 선생님 제도를 만들어야 한다.

 

4) 산업 인프라 지원:

○ 반도체 기업의 시설 투자 시, 전기, 토지, 냉각수 공급 등 인허가를 신속히 처리해야 한다.

 

2.2. AI 시대의 직업과 인재상

1) 미래 직업의 세 가지 분류:

○ AI를 개발하는 인재: 수학을 잘해야 하며, AI 분야의 학사, 석사, 박사 과정을 거쳐 GPT나 딥시크와 같은 AI를 직접 개발한다.

○ 자기 전문 분야에서 AI를 극단적으로 잘 활용하는 인재: 방송인, 작가, 기자, 교사, 영화 감독, 변호사, 의사 등 모든 전문직에서 AI를 귀신같이 잘 다루어야 한다.

 - AI를 잘 쓰는 변호사와 못 쓰는 변호사의 경쟁력 차이가 커지며, AI를 못 쓰는 변호사는 초보 변호사 10명을 고용하는 것과 같을 것이다.

 - AI 사용에는 월 몇백만 원 수준의 비용이 들 것으로 예상된다.

○ 육체 노동을 하는 인재: AI 개발 및 활용 능력이 없는 경우에 해당한다.

 

2) 직업 구조의 급격한 변화:

○ 미래에는 의사, 화가 등 전문직의 수가 크게 줄어들고, 소수의 훌륭한 전문가가 많은 역할을 대체할 것이다.

○ 톨게이트 직원이나 식당 키오스크처럼 인건비 비중을 줄이기 위해 AI가 사람의 역할을 대체하며, 이는 기존 직업에 10배에서 100배의 충격을 줄 것이다.

○ AI는 기업의 재고 관리 및 수요 예측 등 수익 창출에 지대한 영향을 미쳐, AI를 활용하는 기업과 그렇지 않은 기업의 생존을 결정할 것이다.

○ 부동산 상권 분석 등 다양한 분야에서 AI의 도움을 받아 성공 확률을 높일 수 있다.

 

3) AI 개발 인력의 특성 및 보상:

○ AI 개발 인력의 수는 줄어들 수 있으나, 소수의 천재 수학자들은 엄청난 돈을 벌 것이다.

○ 메타에서 AI 과학자를 1,000억 원에 스카우트한 사례처럼, 소수 천재의 가치가 매우 높아질 것이다.

○ 미국은 자본 투자와 스타 옵션 등을 통해 AI 과학자들에게 파격적인 보상을 제공하지만, 한국은 의사나 아파트 투자 등 전통적인 가치에 집중하여 AI 과학자들에게 그만한 보상을 주지 않는 경향이 있다.

○ 한국 사회가 지적 재산과 창의력에 대한 가치를 높이 평가하지 않으면, 4만 불 GDP를 넘기 어렵고, 역사상 가장 잘 사는 기간이 고점을 찍고 내려갈 수 있다.

○ AI 시대에 변화하지 않고 기술 가치를 높이 평가하지 않는다면 성장이 멈출 것이다.

○ AI 최고 과학자가 되면 한국에서 충분한 대우를 받지 못해도 미국이나 중국이 데려갈 것이다.

○ 미국의 비자 제도가 AI나 반도체 인재 유치를 위해 바뀔 수도 있다.

 

2.3. 교육의 혁신 방향 및 필요성

1) AI 시대의 교육 구분:

○ 세계 최고 AI 과학자 코스: 수학, AI, 전산학 분야의 석박사 과정이 필요하며, 세계 최고 수준이 되면 해외에서 영주권 등 파격적인 대우를 받을 것이다.

○ AI 반(半)전문가 코스: 예술, 문학, 법학, 경영 등 모든 분야의 지성인이라면 AI를 잘 다루는 것이 기본 소양이 되어야 한다.

○ 전 국민 AI 교육: 누구나 AI를 공부하고 사용할 수 있도록 중고등학교 교육이 바뀌어야 한다.

 

2) 현재 교육 방식의 문제점:

○ 정답 맞추기 위주의 시험: AI가 더 잘하는 정답 맞추기에 6~10년간의 교육 시간과 경제적 투자를 하는 것은 비효율적이다.

 - 99단 원리를 알면 되지 굳이 외울 필요가 없으며, 미국 중고등학교처럼 계산기 사용을 허용해야 한다.

 - 덧셈 뺄셈조차 엑셀이나 스마트폰이 대신하는 시대에, 주산 학원 같은 현재 학교 시험 방식은 본질에서 벗어나 있다.

○ 창의성 및 인격성 저해: 정해진 시간에 정답이 있는 문제를 빠르게 푸는 훈련은 젊은이들의 창의성과 인격성을 저해한다.

 - AI를 수업 도구로 쓰고 시험에도 AI를 활용하게 해야 한다.

 

○ 졸업 후 직업 부족: 현재 교육 방식으로 졸업하면 AI가 모든 것을 대체하여 직업을 찾기 어려울 수 있다.

- 대기업도 경력직을 선호하며, 대학 교육과 산업체의 격차가 커서 대학 졸업 후 취업 확률이 낮다.

- 의사, 변호사 시험 등 특정 시험에만 매달리는 현실은 AI로 상당 부분 대체될 것이다.

 

3) 교육 혁신 방안:

○ 수업에 AI 적극 도입:

- 미술, 역사 등 다양한 과목에서 AI를 도구로 활용하여 창의적인 학습을 유도한다.

- 역사 공부 시, 단순 암기가 아닌 자료 조사, 보고서 작성, 프레젠테이션을 통한 평가로 전환해야 한다.

- 발표를 통해 학생의 깊이 있는 생각, 독창성, 관점을 평가해야 한다.

 

○ 선생님의 역할 변화:

- 선생님들은 AI를 활용한 새로운 교육 방식에 적응하고 변화해야 한다.

- 교수의 90% 역할도 AI가 대체할 수 있다.

 

○ 미래 교육 시스템 예측:

- 인구 감소로 대학의 위기가 심화되며, 유튜브 대학, 아마존 대학, 구글 대학 등 새로운 형태의 고등 교육 기관이 등장할 수 있다.

- 샘 알트만이 추진하는 스타게이트 프로젝트는 AI 개발 및 데이터 센터 구축에 천조 원 이상 투자될 것이며, 교육까지 AI로 담당하여 전 세계 사람들이 AI로 교육받게 할 계획이다.

- 개인당 1대씩 GPU(1억 원 상당)를 소유하는 시대가 올 수 있으며, 이는 전 세계적인 규모로는 10경 원에 달하는 시장을 형성할 것이다.

- 이러한 변화로 학교, 교수, 중고등학교 등 기존 교육 기관에 위기가 올 수 있다.

 

4) 교육의 본질적 변화:

○ 질문하는 교육: 이스라엘처럼 학생들에게 "무엇을 배웠니?" 대신 "무엇을 질문했니?"라고 물어보는 교육으로 전환해야 한다.

- AI도 질문을 잘 하지만, 호기심, 사랑, 눈물(감정), 화해 등 내적 동기나 인간적인 특성은 아직 없다.

 

○ 기억력의 중요성 감소: AI의 발달로 전화번호처럼 외워야 할 지식의 필요성이 줄어든다.

- 정직, 싸우지 않기, 손 씻기 등 기본적인 가치만 지키면 나머지는 AI가 처리할 수 있다.

 

○ 학교 교육의 이유: 12년 동안 학교를 다녀야 할 이유 자체가 사라질 수 있다.

- 세계 최고 수준의 강의를 온라인으로 들을 수 있게 되면서, 교수의 역할은 번역, 정리, 토론 유도 등으로 바뀔 것이다.

 

5) AI를 활용한 교육의 실제 적용 (카이스트 사례):

○  AI for Engineering: 연구실에서 HBM 설계를 AI로 해보고 있으며, 말만 하면 다 알아듣게 만드는 것을 시도 중이다.

○  AI 활용 극대화: 자료 조사, 논문 검색, 논문 교정 등은 AI를 최대한 활용하도록 지도한다.

○ 핵심 질문과 토론: AI가 아직 깊이까지 모르는 영역에서는 핵심적인 질문을 던지고 토론하며, 교수와 학생이 함께 맛있는 것을 먹으며 인간적인 소통을 한다.

○ 생성 인공지능 프로젝트: 수업에서 생성 인공지능을 통해 공학 문제를 풀어보는 프로젝트를 진행하고, 성공 시 다른 교수들에게도 확산할 계획이다.

○ AI 교육 방식: AI에게 교과서를 읽게 하여 학부생 수준의 지식을 갖추게 한 후, 교과서를 뛰어넘는 방향 제시와 아이디어, 참여적 학습을 유도한다.

 

6) 교육 과정 및 평가 방식의 변화:

○ 입사 방식 변화: 방송국 신입 기자 선발 방식(영어 성적, 상식 시험)처럼 현재 기업의 채용 방식도 비합리적이며, 미래에는 AI 활용 프로젝트 수행 능력, 인턴십 경험, 추천서, 태도 등을 중요하게 볼 것이다.

- 엔비디아는 인턴십을 통해 학생의 태도, 접근 방식, 전문 지식을 평가하며, 샘 알트만이 인턴들을 직접 집으로 초대하는 등 인재의 중요성을 인지하고 있다.

- 주관적인 평가 방식은 공정성 논란을 야기할 수 있다.

 

○ 한국 산업의 특징과 교육의 문제: 한국은 과거 패스트 팔로워 전략으로 제조업 기반 성장을 해왔기에, 창의성보다는 근면함과 주어진 과업 수행 능력을 중시하는 교육과 채용 방식을 가졌다.

- 하지만 미래에는 AI가 적당한 콘텐츠를 만들 것이므로, 독창적인 콘텐츠 생산을 위해 교육 방식이 바뀌어야 한다.

 

7) 수학 교육의 재정립:

○ AI 시대의 수학: 인공지능 학습의 처음부터 끝까지 수학이 기본이 되며, AI의 원리, 구조, 작동 방식 등을 이해하는 데 수학적 사고력이 필수적이다.

 

○ 수학의 본질: 수학은 수식 풀이가 아닌 생각하는 힘이다.

 - 수학적 사고력은 코딩, GPU, HBM 등 기술 구현의 바탕이 되는 생각의 힘이다.

 

○ 수학 교육의 문제점:

 - 현재 수학 교육은 문제 풀이 위주로, 99단을 꼭 외워야 하는가와 같은 질문을 던진다.

 - 인도와 중국의 최고 수학자들은 깊은 수학적 개념을 가진 사람들이지, 단순히 99단을 잘 외우는 사람이 아니다.

 - 암기하고 빠르게 연습하여 푸는 방식의 시험은 수학자로서 창의적으로 성장하는 길과 수학의 즐거움을 막는다.

 - 수학 교과 과정은 좋지만, 평가와 시험 방식이 본질을 훼손한다.

 

○ 수학 교육의 개선 방향:

 - 단순 암기나 빠른 문제 풀이보다, 원리를 이해하고 질문하며, 생각하는 힘을 기르는 교육이 되어야 한다.

 - 넉넉한 시간을 주고 소수의 문제를 풀며, 각종 도구를 사용할 수 있도록 해야 한다.

 - 토론하고 즐기며, "2+2가 왜 4인지 사례를 들어봐", "2라는 정수가 세상에 존재하는가", "삼각형의 합이 180도인 이유" 등 상상력과 지적 즐거움을 자극하는 질문을 던져야 한다.

 - 수학 교육은 라디오, TV, 전자레인지를 만드는 데 유용했지만, AI 시대에는 본질적인 사고력 함양에 집중해야 한다.

 

8) 전 국민 대상 AI 교육 확대:

○ 중학교 정보 교과목의 시간을 국영수 수준으로 늘려, 학생들이 소프트웨어와 AI를 다양하게 경험하도록 해야 한다.

○ 과학고처럼 AI 영재고를 만들어 중학생 때부터 천재 수학 교육을 통해 우리나라만의 독특한 AI를 개발하는 수학자, 천재 과학자를 양성해야 한다.

○ 아주 특수한 영재 교육과 전 국민 대상 교육 방법을 동시에 추진하여, AI를 잘 활용하거나 AI 인재가 나올 수 있도록 해야 한다.

○ AI 연구 및 반도체 연구에 대한 국가 투자는 많지만, AI 교육에 대한 논의는 부족하다.

○ AI는 생산성 향상과 학습 수준을 높일 수 있는 강력한 도구이며, AI 격차는 디지털 격차보다 훨씬 커질 것이다.

○ 국가는 AI 격차를 해소하고, 국민들이 자기 분야에서 AI를 잘 활용할 수 있도록 교육 과정을 만들어야 한다.

 

9) 교육 과정 변화의 민감성:

○ 수학, 음악 등 과목의 효용성에 대한 논의는 평생 이어지지만, AI 시대에는 창의성 교육이 필요하다는 주장이 제기된다.

○ 인도, 중국 등 아시아 국가의 수학 교육 방식(문제 풀이, 암기)이 AI 개발에 기여한 것은 사실이나, 그들은 단순히 암기만 한 것이 아니라 깊은 수학적 개념과 논리 훈련을 받은 사람들이다.

○ 교육 과정 결정 시스템도 바뀌어야 하며, 정부, 위원회, 교사 등 다양한 주체가 논의하여 방향을 공유하고 점진적으로 변화해야 한다.

○ 이를 통해 한국이 AI 시대에 문화뿐만 아니라 기술에서도 선두에 설 수 있다.

 

3. AI 시대의 기회와 도전

1) AI 시대에 대한 개인적 관점:

○ 김정호 교수는 AI 발전을 보며 밤잠이 안 올 정도로 재미있고, 15살, 20살 때 AI가 있었다면 더 많은 것을 해냈을 것이라는 아쉬움을 느낀다.

○ 현재를 20대로 돌아온 것과 같은 엄청난 기회로 받아들이며, 엔진을 풀 가동하여 파도를 이겨내고 목적지로 나아가야 한다고 강조한다.

○ 전 세계 모든 시민이 동일 선상에서 출발하므로, 한국도 풀 악셀을 밟아 달려가야 한다.

 

2) AI 시대의 풍요와 격차:

○ AI는 인류에게 더 큰 풍요를 가져다줄 것이며, 1%의 천재들을 더욱 훌륭한 천재로 만들어 엄청난 혁신을 쏟아낼 것이다.

○ 다만, AI가 창출하는 풍요 속에서 소외되는 사람들의 문제를 신경 써야 한다.

○ AI 격차는 디지털 격차보다 훨씬 커질 것이며, 이는 국가의 책무이다.

○ 과거에는 천재 주변의 다양한 직업군(커피 타는 사람, 청소하는 사람 등)이 함께 살아갈 수 있었지만, AI는 이러한 육체 노동까지 대체하여 일자리를 빼앗을 것이다.

○ AI 팩토리(AI 데이터 센터)는 10조~100조 원의 투자와 원자력 발전소급의 전력(10GW)이 필요하며, 소수의 기업이나 국가만이 투자할 수 있다.

○ AI는 쩐의 전쟁, 전기의 전쟁으로 비유되며, 4차 산업혁명 등 그 어떤 혁명보다도 급격한 사회 변화를 가져올 것이다.

 

3) 미래 시대 인재의 역량:

○ 미래에는 수학, AI, 미술, 예술 등 다방면을 잘하는 인재가 필요하다.

 - 만화가가 역사 의식과 스토리텔링 능력을 갖춰야 더 재미있고 독특한 작품을 만들 수 있는 것처럼, 융합적 소통 능력이 중요하다.

○ 한국의 교육 시스템은 과목별, 전공별로 나뉘어 있어 벽을 허물고 다른 분야와 소통하는 능력을 기르는 데 한계가 있다.

○ 깊게 파는 능력(3만 시간의 법칙)도 중요하지만, 많은 정보를 종합하고 다른 분야를 꿰뚫는 넓은 시야가 필요하다.

○ 성격과 태도:

 - 카이스트 연구실 학생 선발 시, 성적보다는 성실성, 태도, 논리적인 소통 능력, 호기심, 열정을 중요하게 평가한다.

 - 창의성은 단순한 아이디어가 아니라 관찰, 호기심, 열린 사고, 끈기 등 종합적인 역량을 통해 발현된다.

○ 전문 지식의 가치 하락: AI 시대에는 특정 분야의 전문 지식만으로는 가치가 떨어지며, 여러 전문 지식을 융합하고 소통하는 능력이 중요하다.

○ 한국 사회는 이러한 창의적이고 융합적인 인재를 인정하고, 높은 보상(연봉, 스톡옵션, 기회)을 주며, 격려해야 한다.

 - 기업의 인사 평가 제도도 이러한 변화에 준비되어야 한다.

 

4) 자녀 교육에 대한 조언:

○ 초등학생 자녀를 둔 부모는 세계와 기술의 움직임, 특히 AI에 관심을 가지고 너무 자녀를 혼내지 말아야 한다.

○ 고등학생 자녀가 공학이나 자연과학을 좋아한다면, 수학을 전공시키고 AI로 석박사를 해보도록 권유하여 1% 인재가 되어 사회에 기여하도록 해야 한다.

 

 

※ 참고자료 : 유투브 강의 중 AI 시대의 교육과 미래 인재상에 대한 카이스트 김정호 교수님의 강의 내용을 바탕으로, AI에 대한 경제공부를 하기 위한 저의 개인적인 정리 내용임을 밝혀 둠을 참고 하기 바랍니다.