미국 실리콘밸리 한복판에 위치한 명문 대학의 컴퓨터공학 강의실 풍경이 과거와 크게 달라지고 있습니다.
학생들은 노트북을 열어 복잡한 프로그래밍 언어 대신 자연어로 AI에게 말을 건네며 앱과 서비스를 만들어갑니다. 같은 입력값에 항상 같은 결과를 내놓던 전통적 코딩과 달리, AI는 문장의 뉘앙스와 맥락에 따라 전혀 다른 결과를 만들어내는 존재로 설명됩니다. 이 수업에서 가장 강조되는 역량은 알고리즘이나 문법이 아니라 언어를 다루는 감각과 의도를 정확히 전달하는 소통 능력입니다.
해당 수업은 시험이나 필기 과제가 없는 실습 중심 구조로 운영됩니다. 학생들은 전공 구분 없이 팀을 꾸려 약 두 달 반 동안 AI를 활용해 실제 사용할 수 있는 서비스나 앱을 기획하고 구현합니다. 컴퓨터공학 전공자뿐 아니라 경영, 디자인, 인문사회 계열 학생들도 참여하며, 팀 발표와 피드백 과정이 반복됩니다.
강의 시간 동안 전통적인 코드 설명은 거의 등장하지 않고, 대신 AI에게 어떤 방식으로 질문하고 지시해야 원하는 결과를 얻을 수 있는지가 주요 학습 내용으로 다뤄집니다. 교수진은 사람과의 협업만큼이나 AI와의 협업에서도 커뮤니케이션 역량이 중요하다는 점을 강조합니다.
이러한 변화는 일부 대학에 국한된 실험이 아닙니다. 미국 주요 대학들에서는 AI 활용을 금지하던 기존 기조에서 벗어나, 효과적인 활용법을 가르치는 방향으로 빠르게 선회하고 있습니다.
한 대학은 코드 없이 AI로 소프트웨어를 개발하는 과목을 정규 강좌로 개설했고, 또 다른 대학은 빅테크 현업 출신 강사진이 참여해 실제 업무에서의 AI 활용 방식을 전수하는 수업을 운영하고 있습니다. 일상 언어로 의도를 설명하면 AI가 이를 코드로 구현해주는 이른바 ‘바이브 코딩’을 정식 교과목으로 채택한 사례도 등장했습니다.
AI 활용은 이제 특정 전공자의 기술이 아니라 전교생이 갖춰야 할 기본 소양으로 인식되고 있습니다. 과거 글쓰기나 정보 활용 교육처럼 AI를 이해하고 다루는 능력이 필수 교양으로 자리 잡는 분위기입니다. 일부 대학에서는 학생이 먼저 자신의 사고로 과제를 수행한 뒤, AI를 활용해 오류를 점검하고 보완한 결과물을 다시 제출하도록 요구합니다.
AI를 단순한 도구가 아닌 협력자로 규정해 과제물에 사용한 AI 모델의 이름과 역할을 명시하도록 하는 수업도 늘고 있습니다. 학습 윤리와 책임 있는 사용을 함께 가르치려는 의도입니다.
이처럼 대학 교육이 빠르게 변하는 배경에는 기업이 원하는 인재상의 변화가 자리하고 있습니다. 글로벌 빅테크 기업들의 채용 구조를 보면 신입 개발자 비중이 과거보다 크게 줄어든 것이 확인됩니다. 몇 년 전까지만 해도 컴퓨터공학 전공 졸업생들이 복수의 입사 제안을 받는 일이 흔했지만, 최근에는 입사추천서 작성 요청이 늘어나고 있다고 합니다. AI가 기초적인 코딩과 테스트, 문서 작업을 상당 부분 대체하면서 경력이 낮은 주니어 엔지니어의 역할이 축소되고 있기 때문입니다.
기업 현장에서는 이론적 지식보다 실무에서 바로 활용 가능한 경험을, 단순한 코딩 능력보다 문제를 정의하고 설명하는 능력을 더 중시하는 경향이 강해지고 있습니다. AI에게 정확한 지시를 내리고 결과를 해석해 의사결정에 반영할 수 있는 역량이 중요해진 셈입니다.
이 과정에서 언어 이해력, 논리적 사고, 비판적 판단력 같은 인문사회적 소양이 다시 주목받고 있습니다. 세계적인 AI 연구자들 사이에서도 AI 시대에 가장 중요한 언어는 컴퓨터 언어가 아니라 인간의 언어라는 발언이 반복되고 있습니다.
미국의 주요 경제 매체들은 AI가 대체하기 어려운 영역으로 창의성, 판단력, 맥락 이해 능력을 꼽으며 인문학 전공자에 대한 기업 수요가 다시 늘고 있다고 분석합니다. 기술을 만드는 능력보다 기술을 어떻게 활용할 것인가를 설명하고 조율하는 능력이 조직의 경쟁력을 좌우하게 된 결과입니다. 대학이 코딩 교육의 비중을 줄이고 소통과 협업, 윤리 교육을 강화하는 흐름은 이런 변화와 맞닿아 있습니다.
AI가 일상화된 시대의 컴퓨터공학 수업은 더 이상 코드 암기나 문법 숙달에 머물지 않습니다. 사람과 사람, 사람과 AI 사이에서 의미를 정확히 전달하고 협력의 방향을 설계하는 능력을 키우는 공간으로 바뀌고 있습니다. 기술의 진입 장벽이 낮아질수록, 기술을 다루는 인간의 사고와 언어는 오히려 더 중요한 자산이 되고 있습니다.
대학 강의실에서 시작된 이 변화는 앞으로 기업 조직과 노동 시장 전반으로 확산될 가능성이 큽니다. AI가 코드를 대신하는 시대에 남는 경쟁력은 결국 무엇을 어떻게 말할 수 있는가에 달려 있다는 점을 교육 현장은 이미 체감하고 있습니다.
출처:ChatGPT,조선일보