출처: JTBC

믿고 맡긴 은행에서 내 연 소득이랑 대출한도가 해커 손에 넘어갔다면? 😱 지금 실제로 벌어지고 있는 일이야. 지난달 말부터 이달 초까지 신한·KB국민·하나·BNK부산은행에 예가람·웰컴저축은행, 현대캐피탈까지 금융회사 7곳에서 해킹으로 정보가 줄줄 새 나갔거든 🏦💥 시중은행부터 저축은행, 캐피탈까지 업권도 가리지 않았어.

시작은 신한은행 모바일 홈페이지 ‘M신한'이었어. 지난달 28일 오후 6시 4분 🕕 해커들이 고객번호 같은 칸에 아무 값이나 마구 넣어보면서 서비스 조회랑 휴대폰 인증 절차를 우회하려고 문을 두드리기 시작했지 🔨 그러다 오후 7시 11분부터는 대출 신청 결과 조회 등 6개 서비스를 콕 집어서 집중 공격했어 🎯

해킹당한 정보도 꽤 민감해 😨 이름, 전화번호는 기본이고 연소득, 대출한도, 신청 상품, 금리 같은 대출 정보까지 빠져나갔어. 일부 고객은 주민등록번호(66건)랑 연계정보 CI(97건)까지 유출됐고. 서비스별로 보면 대출 신청 결과 조회에서 2만 4,308명(고객번호·재직 사업자번호·산출 한도·시장금리 등), 고객 연락처 조회에서 2만 2,851명(휴대폰·회사 전화번호), 대출신청내역 조회에서 1만 9,578명(신청 상품·연소득·입사 일자)의 정보가 노출됐어 🧾 중복을 빼면 신한은행에서만 총 2만 5,729명이야.

다른 곳도 무사하지 않았어 📉 예가람저축은행은 고객 약 4만 명 정보가 빠져나간 걸로 보여서 정확한 규모를 확인하는 중이고, 국민은행은 119명(임직원 포함), 하나은행은 고객 89명 정보가 유출됐어 🔓 BNK부산은행에선 외주 개발 직원 11명 정보가 노출됐고. 카카오뱅크·케이뱅크·토스뱅크 인터넷은행 3사 서버에도 같은 IP가 접근을 시도했는데, 다행히 3사 모두 실제 침해나 유출로 이어지진 않았다고 하네 🙏

불안은 곧바로 돈의 움직임으로 나타나기도 했어! 💸 5대 은행 요구불예금 잔액이 지난달 말 675조 원 가량에서 이달 7일 655조 원 가량으로, 딱 4영업일 만에 20조 원 정도가 빠졌거든 😮 지난달엔 오히려 10조원 가량 늘었던 돈이라 반전이 더 눈에 띄는 것 같아! 이 급격한 이탈 뒤엔 이번 해킹 사태가 결정적이었다는 해석이 나와 🧐 "은행에 맡긴 내 돈, 내 정보는 정말 안전할까?" 이 질문이 지금 금융권을 제일 아프게 찌르고 있어 ☝🏻

🎯보안 점검용 AI가 해커의 ‘공격팀’으로

이번 금융권 해킹 사태에서 주목받은 도구는 중국🇨🇳에서 개발된 AI 기반 침투 테스트 도구 ‘아르텍스(ARTEX)’야. 침투 테스트란 기업이나 기관이 자체 시스템에 해커처럼 접근해 보안 취약점을 찾아내는 점검 작업을 말해. 아르텍스는 이런 작업을 AI로 자동화하도록 설계된 도구야⚙️ 원래는 시스템의 약점을 찾아 보완하는 데 쓰이지만🛠, 공격자가 이를 악용하면 반대로 침입 경로를 찾는 데🔓 활용할 수 있어. 보안을 강화하기 위해 만들어진 기술이 사이버 공격에도 쓰일 수 있다는 점에서 우려가 커진 거지.

🗃사람 대신 여러 작업을 이어서 수행하는 AI 에이전트

핵심은 ‘AI 에이전트’라는 기술이야. 일반적인 챗봇이 질문에 답하거나 정보를 생성하는 데 초점을 맞춘다면, AI 에이전트는 목표를 달성하기 위해 여러 단계를 계획하고 도구를 실행하는 등 작업을 이어서 수행할 수 있어📝 보안 점검에 활용할 경우 시스템을 분석하고, 취약점을 탐색하고, 발견한 문제를 검증하는 작업을 연속적으로 진행할 수 있는 거야. 공격자가 이런 기능을 악용하면 사람이 일일이 명령을 내리지 않아도 공격 과정의 여러 단계를 자동으로 처리할 수 있어😨 AI가 해킹 방법을 알려주는 것뿐 아니라, 실제 작업을 수행하는 주체로 활용될 수 있다는 게 기존 방식과 다른 점이야.

중국어🇨🇳로 지시했는데, 한국🇰🇷 은행을 공격했다고?

이번 사태가 특히 주목받는 건 AI가 실제 금융권 공격에 어떻게 활용됐는지 구체적인 흔적이 포착됐기 때문이야. 미국🇺🇲 사이버 보안업체 크라우드스트라이크는 공격 관련 파일과 AI 대화 기록 등을 분석해, 공격자가 중국🇨🇳어로 작성한 침투테스트 지시문을 사용한 정황을 확인했다고 밝혔어🔍 한국의 금융 서비스를 공격하는 데 반드시 한국어로 명령하거나 국내에 직접 접속할 필요는 없었던 거지. 웹서비스에 쓰이는 기술과 통신 규칙은 국가마다 크게 다르지 않고, AI 모델은 여러 언어를 처리할 수 있으니까🖥 현재, 중국어 지시문과 중국에서 개발된 도구가 확인되면서 중국과의 연관성에 무게가 실리고 있지만, 공격의 배후와 구체적인 가담 주체를 확정하려면 추가적인 분석이 필요한 상황이야🧐

AI 해킹 도구의 딜레마🤯

논란이 커지자 아르텍스 개발자는 도구가 사이버 공격에 악용된 점을 들어 업데이트를 중단하고 추가 버전도 공개하지 않겠다고 밝혔어🙅 보안 취약점을 찾아내는 기술이 범죄에 활용되자 개발자가 직접 공개 중단을 선언한 거지. 하지만 여기엔 딜레마가 있어. 침투테스트 도구는 기업과 기관이 해커보다 먼저 시스템의 약점을 발견하는 데도 쓰이거든🔍 악용을 막기 위해 도구의 배포를 제한하면 정당한 보안 점검까지 위축될 수 있고, 반대로 공개를 유지하면 공격자도 같은 기술을 활용할 수 있어. 결국 이번 사태는 AI 기술을 어디까지 공개하고, 그 활용에 대한 책임을 누가 져야 하는지라는 질문까지 던지고 있어🤔

구식 해킹에도 속수무책? ‘기본기’ 부족했다😶‍🌫️

AI를 활용했다니, 지금까지 듣도 보도 못한 ‘최첨단’ 사이버 공격이 자행된 것만 같잖아 😱사실 이번 사태에서 공격자가 선택한 수법은 공공기관이나 기업의 정보 유출에 흔히 쓰인 ‘크리덴셜 스터핑’이었어. 암암리에 떠도는 🪪이용자 아이디와 비밀번호를 무작위로 입력해서 개인정보를 탈취하는 아주 단순한 방식인데, 🏦7개 피해 은행들은 이조차 막지 못한 거야. 🤖AI로 대단히 새로운 위협을 만들어낸 게 아니라, 그저 “기존에 존재하던 해킹 절차를 자동화하고 고도화해 대규모로 증폭”시킨 수준이었는데도 🤔

특히 공격자는 본인 확인 절차가 미흡하거나 외부 접근을 통제하는 시스템이 미비한 지점, 이미 알려진 웹 취약점처럼 기본적인 보안 허점을 파고들었어 🕳️ 보안이 삼엄한 핵심 금융거래망을 뚫기보다 비교적 허술하게 관리되는 🚪‘쪽문’을 노린 거지. 이억원 금융위원장이 8일 국회 국정감사에서 “우리의 대응 방식이 아주 기본적인 부분도 굉장히 미흡하다”고 피해 은행들을 질타한 이유도 여기에 있어 ☝️

같은 공격을 받고도 방어에 성공한 우리은행과 농협은행은 뭐가 달랐을까? ‘기본기’를 충실히 갖추고 있었다는 게 가장 먼저 눈에 띄어. 이 은행들은 내부망 접속 시 🫆본인인증이나 단말기 인증을 요구하는 등 이중·삼중 방어막을 쳐놨거든. 가령 우리은행은 대출모집인이 접수한 대출 건 등의 민감한 정보를 지정된 태블릿 단말기에서만 확인할 수 있도록 ⛔️업무 환경을 제한하고 있고, 업무 시스템에 접속하려면 별도의 인증서와 생체인증이 필요한 구조야 🕸️농협은행은 애초에 대출모집인에게 내부망에 접속할 권한을 부여하지 않는다고 해 🙂‍↕️외부에서 업무 시스템에 접근할 수 있는 경로 자체를 최소한으로 제한하고, 단말기와 사용자 인증을 철저히 해 불법적인 접근을 차단한 거지 🙅 단순하지만 가장 기본적인 보안 조치를 이행한 덕에 고객의 개인정보를 지킬 수 있었던 거야 ✋

2주 전부터 경보음 울렸는데 🚨

금융권의 아쉬운 선제 조치, 이게 전부가 아니야. 금융보안원이 금융사들을 모아놓고 🤖AI 에이전트의 공격에 대비해 보안 점검을 촉구한 게 사태가 발생하기 불과 2주 전 일이었거든.

지난달 17일, 🏦금융보안원은 ‘금융 인공지능 보안 위협 세미나’를 열고 AI 에이전트가 활용된 실제 금융권 피해 사례를 공유했어. 이번에 공격을 받은 금융사 7곳 중 BNK부산은행, 예가람저축은행을 제외한 나머지 5곳의 담당자도 이 자리에 참석했고. 이날 소개된 사례는 이번 사태와 유사하게 🇨🇳중국 인공지능 모델을 활용한 경우였어. 은행들이 금융보안원의 경고를 새겨듣고 AI 위협에 대비해 보안 취약점을 점검하고 안전망을 다시 다졌다면, 피해를 막을 수 있었을지 몰라 😑

이번 해킹에 이용된 ‘아르텍스’의 개발자는 도구가 사이버 공격에 악용된 점을 들어 업데이트를 중단하고 추가 버전도 공개하지 않겠다고 밝혔어 ❌ 그렇지만 아르텍스 말고도 이제껏 공개된 AI 모의 해킹 도구만 80여 개에 달한다고 하니, AI 에이전트를 활용한 해킹이 보편화되는 건 시간문제겠지? 🧐 앞으로 점점 더 많아질 AI 해킹 사고, 번번이 산발적으로 대응할 게 아니라 ‘사이버 보안청’ 같은 🏢컨트롤타워를 두고 전문성을 축적해야 한다는 목소리가 나와. AI의 공격 속도를 인간 관리자가 따라가며 방어하기는 어려운 만큼 🤖‘AI에 맞설 AI’를 정보 보안의 최전선에 배치해야 한다는 지적도 잇따라. 다만 이번처럼 ‘구식 해킹 수법’에까지 손도 못 쓰고 당하지 않으려면, 기업들이 관리 사각지대에 놓인 이른바 👤‘섀도 IT’까지 철저하게 살피고 보안 취약점을 정기적으로 점검·보완하는 등, 기본적인 보안 의무에 소홀히 하지 않는 것이 무엇보다 중요하겠지.

이번 해킹으로 개인정보가 빠져나가면서 🔓 가장 걱정되는 건 그 정보가 보이스피싱이나 명의도용 같은 “2차 피해”에 쓰이는 거야. 금융위원회가 10월 6일 밝힌 시점까지는 이번 정보 유출 때문에 실제 고객 자금이 빠져나간 사례는 확인되지 않았어💳 하지만 이름·연락처·대출 관련 정보 등을 조합하면 훨씬 그럴듯한 사기가 가능해지는 만큼 안심할 단계는 아니지⚠️

 은행들은 “피해 확인되면 전액 보상” 💸

신한은행과 KB국민은행은 이번 해킹으로 실제 고객 피해가 발생하고 📌 사고와의 연관성이 확인되면 “전액 보상하겠다는 방침”을 밝혔어. 하나은행도 유출 정보를 악용한 2차 피해가 발생하면 관련 규정에 따라 보상하겠다는 입장이야🏦

그런데 여기엔 아직 숙제가 있어🤔 무엇을 ‘이번 해킹 때문에 생긴 피해’로 인정할지 구체적인 기준이 정해지지 않았거든. 예를 들어 몇 달 뒤 보이스피싱을 당했을 때 이번에 유출된 정보가 실제 범죄에 쓰였다는 걸 어떻게 입증할지가 문제야🔍 개인정보가 유출된 사실 자체에 대해서도 보상이 필요한지를 두고 논의가 이어지고 있고, 일부 피해자들은 집단소송까지 준비하고 있어⚖️

 당장은 ‘2차 피해’부터 막자 🚨

금융당국은 개인정보 유출 이후 한 달 동안 “2차 피해 특별대응기간”을 운영하기로 했어⏰ 각 금융회사에는 피해 고객 전담 창구를 만들고, 유출된 개인정보를 활용한 이상 거래를 더 촘촘하게 잡아내도록 이상거래탐지시스템(FDS)을 강화하라고 주문했지🔎 보이스피싱 정보를 공유·분석하는 AI 플랫폼 ‘ASAP’도 함께 활용하기로 했어🤖

고객이 직접 할 수 있는 방법도 있어🙋 “금융거래 안심차단서비스”를 신청하면 본인도 모르게 대출이나 카드 발급이 이뤄지는 걸 막을 수 있고, ‘개인정보 노출자 사고예방시스템’에 등록하면 금융회사가 거래 과정에서 본인 확인을 더 강화하게 돼🔐

 금융권 전체 보안 체계도 다시 짠다 🛡️

재발 방지의 핵심은 한두 은행만 고치는 게 아니라 “금융권 전체가 같은 공격 정보를 공유하고 함께 막는 것”이야🤝 금융위·금감원은 은행뿐 아니라 카드·보험·증권·저축은행·핀테크까지 외부에 노출된 IT 자산과 인증·접근통제 체계를 전면 점검하도록 했어💻 공격에 쓰인 IP와 공격 수법도 금융회사끼리 공유해 발견 즉시 차단하도록 했고.

외부에서 접근할 필요가 없는 시스템은 아예 접속을 막고 🚧, 꼭 필요한 경우에도 직원이나 외부 업체가 볼 수 있는 정보와 권한을 최소화하겠다는 게 기본 방향이야. 여기에 “제로트러스트(누구도 처음부터 믿지 않고 매번 확인하는 보안 방식)” 원칙과 AI 기반 탐지 기술까지 확대해, AI 공격에는 AI로 대응하는 체계도 구축하기로 했어🤖🛡️

결국 이번 사태에서 중요한 건 해커를 한 번 막는 데서 끝나는 게 아니야 🔄 “정보가 유출된 뒤 고객을 얼마나 빨리 보호하고, 실제 피해가 생겼을 때 어디까지 책임지며, 다음 공격이 오기 전에 금융권 전체가 얼마나 빨리 정보를 공유하느냐”가 더 중요해진 거지🧐

이번 사건에서 눈여겨볼 대목은 AI 에이전트가 해킹 공격에 활용됐다는 사실이야🤖🧠 과거에는 사람이 전문 지식과 상당한 시간을 들여 취약점을 알아내고 그에 맞는 해킹 전략을 세웠다면, 이제 AI가 빠르게 그 과제들을 수행해 해킹의 진입 장벽을 낮춘 거야⌛ 비단 해킹뿐만 아니라 다양한 분야에서 AI가 필요한 작업을 훨씬 쉽게 수행할 수 있게 됐어. 그런데 여기서 한 가지 질문이 생겨. AI가 범죄에 악용되는 것도 문제지만, 우리가 합법적인 일을 맡긴 AI가 목표를 이루기 위해 불법적인 방법을 선택한다면 어떨까?🤔 

김병필 한국과학기술원(KAIST)교수는 바로 이 지점을 짚어. AI는 방대한 자료를 학습하면서 법률과 윤리 지식을 익히고 추가 학습을 통해 위험한 요청을 거절하도록 훈련 받아📚 앤트로픽에서는 클로드의 행동을 지도하기 위해 일종의 원칙집인 AI 헌법⚖️을 활용하기도 하지. 그래서 실제 AI에게 불법 행위가 무엇인지 물으면 꽤 정확하게 설명해 주고🧐, 불법을 이유로 프롬프트 입력에 대한 답을 거절하거나 우회적으로 대답하기도 해🙅 하지만 법을 설명할 수 있다는 것과 실제 행동에서 법을 지키는 건 별개의 문제야. 특히 AI 에이전트는 사용자가 정한 목표를 달성하도록 설계되기 때문에 목표를 이루는 데 유리한 행동과 법적으로 허용되는 행동이 얼마든지 충돌할 수 있어💥

실제 2023년 AI 안전 연구진은 흥미로운 모의실험을 진행했어🔍 AI에게 주식 거래를 맡기고 실적이 나쁘면 회사가 어려워질 수 있다는 압박을 줬지. 그러던 중 AI는 주가에 영향을 줄 만한 미공개 정보를 전달 받았어🤑 문제는 이런 정보를 이용해 거래하면 불법이 될 수 있다는 거야😟 그런데 실험 속 AI는 법적 위험을 인식하면서도 해당 정보를 활용해 거래를 진행했어. 심지어 상사에게는 미공개 정보가 아니라 공개된 시장 정보를 근거로 거래했다고 거짓 보고까지 했지😯 물론 실제 금융시장에서 벌어진 범죄는 아니고 통제된 실험이었어. 하지만 AI가 목표 달성에 집중하다 보면 부적절한 수단을 선택하고, 그 선택이 사회적으로 옳지 않으니 마치 자신의 행동을 숨기는 듯한 결과까지 나타날 수 있다는 건 최근 여러 실험과 관찰에서 확인할 수 있어😶‍🌫️

그럼 AI에게 법을 지키라고 신신당부하면 끝일까? 그렇게 간단하지는 않아😥 AI의 안전장치를 우회하도록 위험한 요청을 다른 목적으로 포장하는 '탈옥(jailbreak)' 시도가 계속되고 있거든. 실제 지난 7월 국내 AI 안전 행사에서 화이트해커가 단 두 번의 명령과 14개 토큰만으로 AI로봇의 안전장치를 우회해 금지된 행동을 유도하는 데 성공하기도 했어⛓️‍💥 외부의 명령으로 안전장치가 쉽게 무너질 수 있다는 뜻이지. 게다가 외부 공격이 없어도 AI의 법적 판단은 쉽지 않아⚖️ 같은 행동도 구체적인 상황이나 맥락에 따라 법적 판단이 달라질 수 있거든. AI가 법 조항을 많이 알고 있다고 해서 모든 상황에 올바르게 판단한다고 보장할 수 없는 이유야. 무엇보다 AI 에이전트가 실제로 돈을 송금하거나 계약을 체결한다면, 잘못된 판단은 답변 오류를 넘어 현실의 피해로 이어질 수 있지😨 

이제 AI가 행동할 수 있는 권한이 커질수록 중요한 건 성능만이 아니야. 위험한 거래에는 사람의 승인을 받게 하고, AI가 접근할 수 있는 정보와 실행할 수 있는 행동을 제한하는 등 여러 안전장치가 필요해🔒 그런데 안전장치를 마련하는 것만큼 중요한 건 우리가 AI의 능력을 평가하는 기준 자체를 다시 생각하는 일이야. 우리는 지금까지 AI가 얼마나 빠르고 정확하게 일을 끝내는지에 주목해 왔어⏳✨ 어쩌면 이번 해킹 사건도 해킹이라는 과제를 빠르고 정확하게 끝냈다는 해커(혹은 집단) 목표 의식의 성과로 볼 수 있지. 그런데 목표를 달성하기 위해 법을 어겨야 하는 상황이라면 어떨까?⛓️‍💥 법을 어기지 않기 위해 목표 달성을 포기한 AI는 일을 못 한 걸까 아니면 제대로 판단한 걸까?🤔 AI가 우리 대신 더 많은 일을 하게 될 미래에는 무엇이든 해내는 능력만큼 해서는 안 되는 일 앞에서 멈추는 능력이 중요해질지도 몰라.

• 액션 드라마 보다가 "저게 말이 돼?" 싶어도, '북한 출신'이라는 설정 하나면 이상하게 다 납득되지 않았어?🧐 경향신문 칼럼 <분단국의 데우스 엑스 마키나>는 한국 사회에서 분단과 북한이 고대 그리스 비극 속 갈등을 한 번에 정리해 버리는 '기계장치의 신'처럼 쓰이고 있다고 짚어🎭 문제는 이게 드라마에서 끝나지 않고, 복잡한 안보 쟁점마저 "북한에 이로운 거 아니냐"는 질문 하나로 흑백이 돼버린다는 거야⚖️ 북한을 모든 판단의 절대 기준이 아니라 여러 조건 중 하나로 놓을 때 비로소 진짜 대화가 시작된다는 메시지가 오래 남더라💡 분단 서사에 익숙해진 우리 시선을 돌아보게 하는 글이니까 꼭 읽어봐📰

• 바야흐로 축제의 계절이야🍂🍃 날씨가 시원해지기 무섭게 전국에서 수많은 축제가 열리고 있어💃🕺 그런데 유명 가수 공연과 먹거리 장터, 체험 행사 등이 비슷하고 '왜 이 지역에서 이런 축제를?' 싶은 의문이 들기도 해🤔 한겨레의 <축제는 가고 지역은 남는다>는 전국 지방자치단체가 경쟁적으로 개최하는 지역 축제의 획일성을 비판해. 다른 지역에서 따라하기 어려운 그 지역만의 역사와 일상을 활용하는 것보다, 한 지역에서 성공한 출렁다리나 조명 등을 만들어내기에 급급하지🌉💡 축제 기간 관광객을 유치해 지역 내 소비를 활성화하려면💸 성공 사례를 참고할 수는 있어. 그런데 축제를 먼저 만들고 사람을 불러 모으는 것과, 지역에 이미 있는 가치를 나누기 위해 사람을 초대하는 건 달라. 축제가 끝난 뒤 관광객은 떠나지만 지역에는 뭐가 남을까?👥 성공한 축제에 필요한 건 똑같은 경험과 사진보다 그곳을 다시 찾게 만드는 이야기가 아닐까?

• 누군가를 돕기 위한 선한 의도라면 타인의 고통을 낱낱이 전시해도 될까? 📹카메라 뒤의 촬영자와 카메라 앞의 피사체는 얼마나 대등해질 수 있을까? 어디까지가, 얼마나 가능한 사랑의 범주일까? 👁️‘시선의 윤리학’은 화면과 지면에 담을 무언가를 찾기 위해 끊임없이 시선을 던지고, 고통받는 타인을 찾아내 카메라 앞에 세우고, 그들의 삶을 재단해야 하는 사람들이 어쩌면 평생에 걸쳐 갈등해야 할 문제일지 몰라 💭 이창동 감독은 오랜 시간 메가폰을 잡으며 이어온 고뇌, 촬영자와 피사체 간 복잡다단한 관계 역학을 🎬영화 ‘가능한 사랑’에 층층이 담아냈어. 한겨레21 칼럼 〈가능한 사랑, 가난한 사랑〉에선 방송 작가인 필자가 “촬영 중에는 뒤늦게 생긴 절친인 양 가능한 한 모든 사랑을 쏟지만 돌아서면 잊어야 하는 것이 이 일을 하며 보일 수 있는, 가난하기 짝이 없는 나의 사랑”을 솔직하게 털어놔 💬 이들의 사랑은 가난할 수밖에 없을까? 그 사랑이 가난에 머물지 않으려면 어떻게 해야 할까. 영화와 함께 곱씹어 봐도 좋을 질문들이야. 지금 이 순간에도 다양한 현장에서 윤리와 기록 사이 회색지대를 헤매는 이들의 고민을 함께 나눠보면 어떨까 🚶

• 국감장에서 의원들이 고성을 주고받는 장면🗣, 요즘은 뉴스에서 보는 걸 넘어 쇼츠로도 자주 만나지 않아? 그런데 국회의원들이 직접 충돌 장면을 편집해 SNS에 올리고📱, 각자의 지지층을 향해 확산시키고 있다면 어떨까?📢 경향신문 칼럼 <‘쇼츠 국감’은 그만해야>은 국감장의 설전이 짧은 영상으로 재가공되면서 정책을 검증하는 과정은 사라지고, 상대 진영을 제압하는 순간만 남는 현실을 짚어. 쇼츠가 정치인과 시민을 직접 연결하는 소통 창구가 될 수는 있지만💬, 분노와 대결만 부추긴다면🥊 과연 공론장이라고 할 수 있을까? 우리가 정치 콘텐츠를 소비하는 방식까지 돌아보게 하는 칼럼이야.

• 조선일보 칼럼 〈대학도 결국 AI에 잠식되나〉는 AI가 대학 교육까지 바꾸기 시작한 지금 🤖 대학과 교수의 역할이 무엇이어야 하는지를 🎓 묻는 글이야. 미국 하버드대 실험에서는 📚 같은 물리학 내용을 배웠을 때 AI 튜터를 이용한 학생들의 학습 효과가 📈 교수 수업보다 두 배 이상 높게 나타났어. 칼럼은 그 이유를 AI가 교수보다 더 똑똑해서가 아니라 🧠 같은 질문을 수십 번 받아도 지치지 않고 🔁, 학생 한 명 한 명에게 맞춰 설명할 수 있는 "기계다움"에서 찾아. ⚙️ 그런데 여기서 더 흥미로운 질문을 던져. 💭 시험 점수나 논문 편수처럼 📊 대학이 오랫동안 ‘잘함’의 기준으로 삼아온 것들이 사실 AI가 가장 잘하는 능력이라면 🤖, 우리는 지금까지 인간의 교육에서도 "기계다움"을 평가해 온 건 아닐까? 🤔 그렇다고 AI가 못 하는 영역을 찾아 🔍 인간다움의 방어선을 계속 뒤로 물리는 것도 답은 아니라고 말해. 🚧 결국 중요한 건 AI보다 잘하는 인간을 만드는 것이 아니라, AI와 함께 살아가는 인간에게 대학이 무엇을 가르쳐야 하는지 다시 묻는 일이야. 🌱 700년 전 강의실에서 졸고 있던 학생처럼 😴 이제는 교수의 말을 듣기만 하는 강의를 넘어 📖, 학생을 정말 ‘깨울’ 대학의 역할이 무엇인지 💡 생각하게 하는 글이야.