[현장] "AI 학습 환경 천차만별…공동 교육 인프라 필요"

"코딩 교육보다 시스템 이해도부터 가르쳐야"…개발자 역할·채용 변화

"인공지능(AI) 교육에도 장비 경쟁이 생겼습니다. AI 서비스 사용료와 장비 확보 여부에 따라 학습 경험 자체가 천차만별입니다. 현재 학생 간 해당 격차는 더 벌어지고 있습니다."

박성준 숙명여대 소프트웨어(SW)중심대학사업단 특임교수는 과학기술정보통신부가 13일 서울 국가과학기술자문회의 대회의실에서 개최한 '에이전틱 AI 시대 SW 산업 및 인재양성 대응방안 간담회'에서 이같이 지적했다. 

이날 간담회에 류제명 과기정통부 제2차관을 비롯한 이도규 과기정통부 정보통신정책실장, 신준우 정보통신기획평가원 전략기획본부 본부장 등 IT 주요 부처와 국내 AI 산학연 관계자들이 참석했다.

과학기술정보통신부가 13일 서울 국가과학기술자문회의 대회의실에서 개최한 '에이전틱 AI 시대 SW 산업 및 인재양성 대응방안 간담회' 장면. (사진=과학기술정보통신부)

박 특임교수는 현재 학생 간 AI 학습 환경 격차가 커지고 있다는 점을 지적했다. AI 서비스 사용료와 장비 확보 여부에 따라 학습 경험 자체가 달라질 수 있다는 설명이다.

그는 "개발자들은 매달 수십만원에서 많게는 100만원 이상을 AI 서비스 이용에 지출한다"며 "학생들은 이런 비용을 감당하기 어렵다"고 말했다. 이어 "학생들이 유튜브와 소셜네트워킹서비스(SNS)를 통해 AI 개발 사례를 접하고 있지만 실현하기 어렵다"며 "실제로 동일한 환경을 갖추기 어렵기 때문"이라고 설명했다.

그러면서 "일부 AI 에이전트나 개발 환경은 추가 장비가 필요하다"며 "이런 접근성 차이가 학습 경험 격차로 이어질 수 있다"고 설명했다.

이날 백은옥 한양대 컴퓨터SW학부 교수는 AI 시대에 컴퓨터공학과 커리큘럼 방향이 바뀌어야 한다고 주장했다. AI로 누구나 SW를 쉽게 만들 수 있는 시점에서 컴퓨터공학과 역하을 재정의해야 한다는 설명이다. 

백 교수는 "대학은 운영체제(OS)를 비롯한 컴파일러, 아키텍처 등 컴퓨터 작동 원리를 가르치는 핵심 기술 교육에 더 집중해야 한다"고 강조했다. 이어 "학생은 기초 기술 이해를 갖춰야 AI로 생성된 코드나 시스템 구조를 제대로 분석하고 검증할 수 있을 것"이라고 말했다.

백 교수는 대학 간 교육 역할을 나누는 방안도 검토할 필요가 있다는 점을 제안했다. 일부 대학은 핵심 SW 연구 중심으로 운영하고, 다른 대학은 응용 SW 교육 중심으로 운영하는 방식도 하나의 대안이 될 수 있다는 설명이다.

임치현 울산과학기술원(UNIST) AI대학원 산업공학과 부교수는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 접근 환경 부족을 가장 큰 문제로 꼽았다. 그는 "대학별로 인프라를 구축하는 것보다 공동 GPU 클러스터 등 통합 활용 체계가 필요하다"고 대안을 제시했다.

"바이브 코딩이 개발자 역할 바꿔…경력 중심 채용"

AI 기술 확산으로 개발자 역량과 채용 방식에 변화가 생긴 것으로 나타났다. 

류제명 과학기술정보통신부 제2차관이 발언하고 있다. (사진=과학기술정보통신부)

신정규 래블업 대표는 개발자 역량이 코드 작성에서 시스템 설계와 검증 중심으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "기업 역시 단순 코드 작성 능력보다 요구 사항 정의와 시스템 구조 이해 능력을 더 중요하게 본다"고 말했다.

오승욱 슈어소프트 대표도 개발자의 코드 검증 역량을 개발자 핵심 역량으로 봤다. 그는 "현재 코드 자동 생성 비율이 전체 코드 약 30% 수준까지 올라갔지만, 생산성 증가는 약 10% 수준에 그쳤다"며 "코드 검증 비용은 오히려 두 배 가까이 늘었다"고 사례를 공유했다.

왕지영 카카오엔터프라이즈 사업기획팀 매니저는 사내 개발자 업무 범위가 줄어들고 있다고 분석했다. 그는 "AI를 통한 개발 생산성 증가가 이어지고 있다"며 "데이터 사이언티스트 등 다른 직무 인력 역시 AI 도구를 활용해 최소 기능 제품(MVP) 제작, 개념검증(PoC)를 진행하는 사례가 늘고 있다"고 설명했다.

조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 SW 산업이 원하는 인재 유형도 바뀌고 있다고 봤다. 그는 전통적인 패키지 SW 개발 인력보다 AI 에이전트 서비스, AI 인프라 SW, 반도체 인터페이스 등 새로운 기술 영역을 이해하는 인재 수요가 커질 가능성이 높다고 전망했다.

조 회장은 이런 변화 원인을 SW 산업 구조 재편으로 꼽았다. 그는 "그동안 SW 기업이 패키지 제품을 만들어 공급하는 구조였다"며 "현재 기업들이 AI를 활용해 필요한 기능을 직접 개발하는 수요 중심 구조로 이동하고 있기 때문"이라고 말했다. 

류제명 과기정통부 제2차관은 "현재 AI 쓰나미는 소수 전문가가 방향을 제시한다고 해서 해결될 수 있는 문제가 아니다"며 "SW 산업계 관계자를 비롯한 학계 등 모든 구성원이 머리 맞대고 논의해야 하는 이슈"라고 말했다. "이어 상황 대처를 위해 보다 광범위한 논의가 지속적으로 필요할 것"이라고 덧붙였다.