AI 시대의 학과 및 전공 선택은 학생들이 미래의 직업 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 인공지능 기술의 급속한 발전은 교육, 산업, 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 이에 따라 대학들은 AI 관련 학과를 신설하고 기존 전공과의 융합을 통해 다양한 분야에서 활용 가능한 인재를 양성하고 있습니다. 이러한 배경 속에서 본 3회 연재 시리즈에서는 AI 시대에 적합한 전공 선택의 중요성과 주목할 만한 학과들을 심층적으로 분석해 나갈 것입니다.
AI가 당신의 꿈을 훔치기 전에, 먼저 훔쳐야 할 것은?
“내가 하고 싶은 일이, AI가 더 잘하면 어떡하지?”
이제는 단순한 걱정이 아니라 현실이다.
AI는 의사처럼 진단하고, 변호사처럼 판결을 예측하며, 작가처럼 글도 쓴다.
꿈을 향해 달려가는 10대에게, ‘하고 싶은 일’보다 ‘사라지지 않을 일’을 고민해야 하는 시대가 왔다.
그렇다면 무엇이 대체되고, 무엇이 끝까지 인간의 몫으로 남을까?
AI는 도대체 어디까지 할 수 있을까?
1. AI는 생각보다 똑똑하다
인공지능이 이미 하고 있는 일들을 보면 놀라울 정도다.
AI는 법조문을 분석하고 승소 확률을 예측하며, 의학 논문 수천 건을 순식간에 읽어내 진단 정확도를 높인다.
실제로 AI는 유방암 진단에서 인간보다 30% 이상 정확하다는 연구 결과가 있다¹.
한국의 대형 병원들 또한 AI 기반 진단 시스템을 도입해 환자 상담에 활용 중이다².
이 정도라면 단순 반복 업무는 물론, 고급 전문직까지도 AI에게 맡길 수 있는 세상이 곧 도래한다.
2. 인간의 일, AI가 넘본다
단순 노무직만 위험한 게 아니다.
회계, 번역, 고객 응대처럼 매뉴얼 기반으로 움직이는 일들이 AI의 우선 타깃이 되고 있다.
대기업은 이미 챗봇을 통해 고객 불만을 자동으로 처리하며, 일부 법무법인도 AI를 활용한 계약 검토 시스템을 사용한다.
이러한 변화는 고임금, 고난이도 일자리도 예외가 아니라는 것을 보여준다.
다시 말해, “공부만 잘하면 살아남는다”는 말이 더는 통하지 않는 시대가 온 것이다.
3. 속도는 생각보다 빠르다
AI 기술의 발전 속도는 상상을 초월한다.
5년 전만 해도 불가능했던 이미지 생성, 음성 합성, 자연어 번역이 지금은 무료 서비스로 제공된다.
카카오와 네이버, 삼성 등 국내 대기업도 AI 인재 채용에 집중하고 있다³.
학교에서 배우는 것보다 산업계가 먼저 달려가고 있다는 사실은, 기존 교육이 현실을 따라가지 못하고 있음을 보여준다.
그렇다면 우리는 어디서부터 따라잡아야 할까?
4. 인간과 AI의 경계는 흐려진다
디자이너가 만든 로고와 AI가 만든 로고, 누가 만들었는지 구분할 수 있을까?
이제는 결과만 보고 사람의 손인지 AI의 알고리즘인지 구별하는 것이 거의 불가능해졌다.
AI가 만든 음악이 음원 차트에 올라오고, AI 소설이 문학상을 받고 있다.
형식만 보면 인간처럼 ‘창의적’인 활동도 AI가 해낼 수 있다는 사실은 우리에게 질문을 던진다.
‘인간다움’은 과연 어디에 있는가?
5. 질문은 기술이 아니라 사람에게 있다
AI는 빠르게 진화하고 있지만, 그 기술을 어떻게 받아들이고 사용할 것인지는 전적으로 인간에게 달려 있다.
AI가 만든 콘텐츠를 받아들이는 사회, 교육, 윤리 기준은 아직 정리되지 않았다.
결국 우리는 기술의 속도만 따라가는 것이 아니라, ‘어떻게 살아갈 것인가’라는 질문을 던지는 쪽으로 진화해야 한다.
그리고 그 질문의 시작은 전공 선택에서부터 시작된다.
‘무엇을 공부할까’는 곧 ‘어떻게 살아남을까’와 같은 말이 된다.
그럼 나는 무엇을 선택해야 유리할까?
1. AI를 피하지 말고 타라
AI의 등장은 위협이 아니라 기회가 될 수 있다.
같은 디자인이라도 AI 툴을 활용한 사람은 더 빠르고 더 다양하게 결과물을 낼 수 있다.
같은 글쓰기라도 AI를 편집 보조 도구로 활용하면 창작 속도와 품질이 함께 올라간다.
즉, 누가 더 똑똑한가가 아니라, 누가 더 잘 활용하는가가 중요한 시대다.
이기적으로 말하면, 남보다 AI를 빨리 다루는 사람이 이긴다.
2. 전공이 아니라 ‘방식’이 중요하다
컴퓨터공학과만 유리한 것이 아니다.
언어학, 철학, 심리학 등 기존의 비(非)공학 전공도 AI와의 융합으로 새로운 가치를 만들 수 있다.
MIT는 전공 불문 모든 학생에게 AI 교양을 의무화했고⁴, 한국도 일부 대학이 ‘AI+X’ 융합 전공을 도입 중이다.
‘어떤 과’를 다니느냐보다, ‘어떻게 AI와 협업할 수 있는가’가 경쟁력을 좌우한다.
이제 전공은 출발점일 뿐, 핵심은 AI와 함께 갈 수 있는 능력이다.
3. 생존하려면 능력의 기준이 바뀌어야 한다
예전에는 높은 학점, 외국어 실력, 자격증이 경쟁력이었다.
지금은 문제 해결력, AI 툴 활용력, 협업 능력이 더 중요한 평가 기준이 되고 있다.
대기업 인재 채용 시 ‘생산성 도구 활용 능력’이 핵심 질문으로 바뀌는 이유도 이 때문이다.
기존 방식에 안주하면 시대에 뒤처진다.
이기적일 정도로 ‘앞서가는 학습자’가 되어야 한다.
4. 전공 선택도 투자의 관점에서 보라
시간과 돈을 들여 배우는 전공은 일종의 투자다.
그렇다면 10년 후에도 유효할 전공인가를 생각해야 한다.
AI와의 협업 가능성이 없는 전공은 수익률이 떨어진다.
반면, 데이터, 인간 감정, 언어 처리 등 AI가 미처 대체하지 못할 분야는 지속 가능성이 높다.
자신의 흥미와 AI 사이의 교차점을 찾는 것이 ‘투자의 안목’이다.
5. AI는 경쟁자가 아니라 파트너다
결국 AI는 우리 일자리를 빼앗는 적이 아니라, 함께 일하는 동료가 된다.
그 동료를 이해하고, 활용하고, 제어할 수 있는 사람이 살아남는다.
즉, AI와 함께 더 잘 일할 수 있는 ‘인간 전문가’가 되는 것이 진짜 전략이다.
이기적으로 생각해보자.
어차피 AI가 온다면, 그 파도를 타는 사람이 되어야 한다.
나는 대체될까, 아니면 살아남을까?
1. 사라질 직업이란 경고
세계경제포럼은 2025년까지 8500만 개의 일자리가 사라질 것이라고 경고했다⁵.
특히 단순 반복 업무, 텍스트 기반 작업, 고정된 프로세스를 따르는 직군은 위태롭다.
지금은 존재하지만 10년 후에도 존재할 거라고 장담할 수 있는 직업은 많지 않다.
학생들도 이 현실을 감지하고 있다.
전공 선택이 점점 더 어렵고 무거운 결정이 되는 이유다.
2. 선택이 곧 생존이다
전공을 고른다는 것은 앞으로의 삶의 방식까지 정하는 일이다.
AI에 대체되지 않을 ‘경험’을 쌓고, 인간만이 할 수 있는 ‘판단’을 훈련해야 한다.
이제는 지식보다 ‘적응력’이 중요한 시대다.
“앞으로 어떤 기술이 뜰까?”가 아니라, “나는 어떻게 변할 수 있을까?”를 물어야 한다.
두려움을 줄이는 가장 좋은 방법은, 준비하는 것이다.
3. 인간적인 것이 가장 경쟁력이다
AI는 빠르지만 공감하지 못한다.
상대방의 감정을 읽고, 상황의 미묘한 분위기를 파악하며, 리더십을 발휘하는 것은 인간만이 할 수 있는 일이다.
비대면 세상에서 진짜 리더는 공감을 복원하는 사람이다.
따라서 공감력, 소통력, 협업 능력은 AI 시대에 더 중요해진다.
결국 ‘사람스러운 사람’이 살아남는다.
4. 전공보다 더 중요한 ‘사람됨’
대학의 간판, 전공명보다 더 중요한 건 그 전공을 통해 무엇을 배우고 어떻게 성장하는가다.
가장 빠르게 사라지는 전공도 있고, 가장 느리게 진화하는 전공도 있다.
그러나 빠르게 바뀌는 세상에서 유일하게 변하지 않는 건 ‘사람 자체’다.
따라서 전공 선택의 진짜 기준은 외부보다 내부에 있다.
자신을 가장 잘 표현할 수 있는 도구가 전공이 되어야 한다.
5. 공포는 우리를 바꾸는 연료가 될 수 있다
두려움은 나쁜 감정이 아니다.
그 두려움을 인정하고, 변화의 방향을 잡는다면 오히려 그것은 가장 강력한 성장의 원천이 된다.
지금의 혼란과 변화는 우리에게 ‘판’ 자체를 바꾸는 기회를 제공한다.
그리고 그 판을 바꾸는 첫걸음이 바로 지금 이 순간의 선택이다.
전공이 아니라, 방향을 바꾸는 선택이다.
각주 출처
- Nature Medicine (2019). “AI outperforms doctors in breast cancer detection.
- ”중앙일보 (2023). “서울대병원, AI 진단 시스템 본격 도입”
- 매일경제 (2024). “삼성·네이버, AI 인재 쟁탈전”
- MIT News (2018). “MIT reshapes itself to shape the future with AI College.”
- World Economic Forum (2020). “The Future of Jobs Report.”
다음 회 예고
2회차에서는 “컴퓨터공학만이 답일까?”라는 질문을 시작으로, AI 시대에 유리한 전공 선택법과 MIT가 왜 모든 학생에게 AI를 가르치기로 했는지를 살펴봅니다.
