안녕하세요, 앤소장입니다.
솔직히 말하면, 저도 불안합니다. 3년 후 세상이 어떻게 될지, 내 아이가 어떤 길을 걸어야 할지, 잘 모르겠어요.
큰애가 고1이 됐습니다. 물리치료사가 되고 싶어합니다. 저는 그 말을 들으면서 속으로 계산했습니다. '손이 필요한 직업이잖아. AI가 대체하기 어렵겠지. 괜찮을 거야.' 그런데 이 말에서 멈췄습니다.
"현대는 춤추는 로봇을 원하는 게 아닙니다. 공장 로봇 노동자를 원합니다. 돈도 있어요. 오래 걸리지 않을 겁니다."
현장직이 안전하다고요. 그 이야기는 이제 시효가 다 됐습니다. 그럼 우리는 아이에게 무엇을 가르쳐야 하는 걸까요. 무엇을 키워줘야 하는 걸까요.
이번에 이야기를 나눌 분은 카네기멜론대학교 수학과 교수 포셴 로(Po-Shen Loh)입니다. 미국 수학올림픽 국가대표팀 감독을 역임했습니다. 그런데 지금 그가 하는 일은 경시대회 준비가 아닙니다.
"AI 이후에 인류가 살아남도록 돕는 것"이 자신의 주된 관심사라고 직접 말합니다. 미국 농촌 지역을 뛰어다니고, 아프리카까지 갔습니다. 교실에 들어가고, 길을 걷고, 눈으로 확인했습니다. 그 이야기를 지금 나눕니다.
이 글은 유튜브 채널 EO(Entrepreneur & Opportunities)에서 2026년 2월 22일에 게재된 "AI Will Create New Wealth, But Not Where You Think | Carnegie Mellon University, Po-Shen Loh"를 바탕으로 제작되었습니다.
Q. 코딩 학원 보내야 하나요? 이공계로 가야 살아남나요? 이 질문, 정말 많은 부모들이 합니다.
저는 이 질문에 바로 답하기 전에 제가 직접 목격한 것부터 말씀드리겠습니다.
얼마 전 저는 중국의 한 학교를 방문했습니다. 그 학교는 AI 기반 앱을 보여줬는데, 목적은 하나였습니다. 시험에 나올 유형의 문제를 반복해서 풀게 해서 점수를 올리는 것. 일종의 AI 성능 향상기, 시험 대비 훈련 도구였습니다. 담당자가 저에게 물었습니다. "어떻게 생각하세요?" 저는 이렇게 대답했습니다.
"저라면 AI를 교육에 그런 식으로 쓰지 않을 것 같습니다. 그건 사람을 AI의 인간 버전으로 만드는 겁니다. 인간 로봇을 만드는 거예요."
코딩 학원에 대해서도 같은 말을 하고 싶습니다. 코딩을 배우는 것 자체가 문제가 아닙니다. 하지만 많은 학원이 코딩을 '자격증처럼' 가르칩니다. 특정 작업을 수행하도록 훈련시키는 거죠. 저는 사람을 채용할 때 그런 사람을 원하지 않습니다. 지금 당장은 쓸모가 있어 보이겠지만, 1~2년만 지나면 AI가 그 작업을 훨씬 빠르고 싸게 해버립니다.
제가 원하는 사람은 처음 보는 문제 앞에서도 생각하려고 하는 사람입니다. 배우는 속도가 빠르고, 의도가 좋은 사람. 이런 사람에게는 조직이 자리를 만들어서라도 데려오고 싶다는 생각이 듭니다. 무슨 역할이든 맡길 수 있으니까요. 코딩 학원 여부보다, 그 태도가 먼저입니다.
Q. 솔직히, 시험 잘 보고 좋은 대학 가면 취업이 되지 않을까요? 그 경로를 믿어왔는데요.
저는 이 부분이 가장 마음이 무겁습니다.
지금 많은 나라에서 많은 부모들이 자녀에게 이렇게 말하고 있습니다. "이 공부를 열심히 하면, 나중에 좋은 직업을 얻을 수 있어." 아이들은 그 말을 믿고 20년 가까이 그 경로를 따라갑니다. 하기 싫은 것도 참고, 시험을 위해 살고, 졸업을 합니다. 그런데 막상 나왔더니 직업이 없습니다.
이건 앞으로 심각한 정신건강 위기로 이어질 것입니다.
생각해보세요. 20년 동안 부모의 말을 믿고, 하고 싶었던 것들을 미루면서 달려왔는데, 세상에 나왔더니 길이 없다는 걸 알게 되는 것. 그 충격이 얼마나 크겠습니까. 이미 그런 일들이 곳곳에서 일어나고 있습니다. 대졸 실업, 취업 재수, 공무원 시험 장기 준비. 이 현상이 AI 때문에 더 빠르게, 더 광범위하게 펼쳐질 겁니다.
시험 점수가 높으면 선택지가 생기는 건 여전히 사실입니다. 하지만 그 선택지 자체의 수가 줄어들고 있다는 사실도 함께 이야기해야 합니다. 두 가지를 동시에 볼 수 있어야 지금 아이에게 해줄 말을 찾을 수 있습니다.
Q. AI가 수학 선생님도 대체한다는데, 학원은 어떻게 해야 하나요?
저는 얼마 전 하룻밤 버스를 타고 이동하면서 온라인 수학 게임을 업데이트하고 있었습니다. 예전에는 수학 대회 문제들을 제가 직접 다 풀고 힌트를 만들어야 했습니다. 그런데 이번에는 AI에게 맡겼습니다. 고난도 수학 문제들을 풀고, 단계별 힌트를 만들고. 그걸 보면서 솔직하게 생각했습니다.
이 정도면 수준 높은 수학 코치도 AI로 대체될 수 있습니다.
그럼 학생에게 남는 핵심 질문은 무엇이 되는가요. "나는 이걸 정말 하고 싶은가?" 그게 됩니다. AI가 다 가르쳐줄 수 있는 세상에서, 배우려는 욕구가 있는 아이와 없는 아이의 차이가 더 커집니다.
그런데 AI를 쓸 때 위험한 점도 있습니다. AI는 권위 있어 보이는 방식으로 틀린 말을 할 수 있습니다. 그래서 AI가 답해준 것이 맞는지 스스로 판단할 수 있는 능력이 반드시 있어야 합니다. AI를 도구로 활용하면서 스스로 생각하는 능력도 함께 가지고 있는 아이. 이 둘이 같이 있어야 합니다. 둘 중 하나만 있으면 부족합니다.
학원을 보낼 것이냐 말 것이냐의 문제보다, 그 학원에서 아이가 답을 받아 적는 연습을 하고 있는지, 아니면 처음 보는 문제를 앞에 두고 생각하는 연습을 하고 있는지. 그 차이가 중요합니다.
Q. 현장직은 AI로부터 안전하다고 했는데, 정말 그런가요?
한동안 많은 사람들이 말했습니다. "안전한 직업은 배관공 같은 블루칼라야. AI가 손으로 하는 일까지 할 수는 없잖아." 그 말이 틀린 건 아니었습니다. 그런데 지금은 상황이 달라지고 있습니다.
휴머노이드 로봇이 얼마나 빠르게 늘어나고 있는지 보세요. 보스턴 다이내믹스는 미국의 유명한 로봇 회사입니다. 현대자동차가 그 회사를 인수했을 때, 저는 바로 알았습니다. 현대가 그 로봇으로 춤을 추게 하려는 게 아니라는 것을. 현대는 대규모 제조업체입니다. 로봇 노동자가 공장을 가득 채우기를 원합니다. 돈도 충분히 있습니다. 길지 않을 겁니다.
블루칼라 직업도 결국 자동화의 흐름에서 자유롭지 않습니다. 그러니 저는 질문의 방향을 바꾸고 싶습니다. "어떤 직업이 살아남는가"가 아니라, "어떤 사람이 살아남는가"로요. AI와 로봇이 대체하기 어려운 건 특정 직업이 아닙니다. 특정한 태도, 그리고 사람 사이의 신뢰 관계입니다. 그 부분이 남습니다.
Q. 핸드폰도 없는 가난한 동네 아이들이 왜 가장 뛰어났다는 건가요?
지난해 12월, 저는 사우스캐롤라이나의 농촌 지역을 방문했습니다. 차를 타고 내려가는 길에, 가게들과 건물들을 보는 순간 이 동네가 경제적으로 어려운 곳이라는 걸 바로 알 수 있었습니다. 저는 4학년 교실로 들어가서 칠판에 이렇게 썼습니다.
"1 + 3 + 5 + 7 + 9 = ?"
등호를 쓰는 순간, 뒤에서 아이들이 소리쳤습니다. "25요!"
그 다음 20분이 제가 4학년을 가르쳐본 경험 중 가장 인상적인 수업이었습니다. 아이들은 아이디어를 계속 쏟아냈습니다. 누군가 발표하면, 나머지 아이들이 조용히 들었습니다. 서로를 존중했습니다.
저는 나중에 안내를 맡은 분에게 물었습니다. "이 아이들 정말 대단한데요. 게임을 많이 하나요?" 그 분이 말했습니다. "핸드폰이 없어요. 돈이 없어서요. 인터넷도 없을 수 있어요." 그럼 뭘 하고 노냐고 물었더니, 이렇게 답했습니다. "직접 게임을 만들어서 놀아요."
미국의 농촌 지역 전체를 뛰어다니면서 느낀 게 있습니다. 도전하고 싶어하는 아이들은 어디에나 있습니다. 다만 커리큘럼이 그것을 막고 있습니다. 표준 문제를 푸는 연습만 시키는 교육은, 표준 답변만 내놓는 사람을 만들어냅니다.
그런데 우리에게 필요한 건 비표준 문제 앞에서도 생각하려는 사람입니다. 핸드폰이 없어서 스스로 게임을 만들어야 했던 그 아이들은, 이미 그 훈련이 몸에 배어 있었습니다. 답을 찾는 게 아니라, 판을 만드는 것을 이미 하고 있었습니다.
도시의 아이들도, 한국의 아이들도, 그 능력이 없는 게 아닙니다. 다만 그 능력을 쓸 기회가 없었던 것일 수 있습니다.
Q. 어떤 사람이 미래에 살아남는다는 건가요? 눈빛으로 안다고 하셨는데.
저는 사람을 채용할 때 이 질문을 가장 먼저 합니다. "이 사람을 믿을 수 있는가?"
AI는 많은 일을 할 수 있습니다. 하지만 AI에는 눈이 없습니다. 눈이 없다는 건, 그 눈이 바뀌지 않는다는 것도 확인할 수 없다는 의미입니다.
사람은 다릅니다. 누군가와 이야기할 때, 이 사람이 자기 자신보다 더 큰 것을 위해 움직이는 사람인지 느낄 수 있습니다. 그게 눈빛에서 나옵니다. 로봇의 눈을 보면서 그 확신을 가질 수는 없습니다.
세상이 더 자동화될수록, 잘못될 수 있는 지점도 더 많아집니다. 소프트웨어 업데이트 시스템이 해킹되면 어떻게 될까요? 특정 시간에 수천 대의 전기차가 동시에 최고 속도로 달리는 상황. 더 연결된 세상은, 한 번의 잘못된 판단이 훨씬 큰 피해를 만드는 세상이기도 합니다.
그래서 우리에게는 진짜로 믿을 수 있는 사람이 필요합니다. 돈으로 매수되지 않고, 자기 이익보다 공익을 먼저 생각하는 사람. 그런 사람이 지금 매우 부족합니다.
좋은 의도를 가진 사람, 그리고 배우는 속도가 빠른 사람. 이 두 가지를 동시에 가진 사람에게는 어떤 자리든 맡길 수 있습니다. 무슨 일이든 의미 있게 해냅니다. 저는 그런 사람을 만나면 어떻게든 제 조직 안에 자리를 만들어서 데려옵니다.
Q. AI로 공부하면 좋다고 하는데, 어떻게 써야 제대로 쓰는 건가요?
AI는 분명히 교육에 대한 접근성을 높입니다. 오늘 무언가를 알고 싶다면, 정말 배울 수 있습니다. 이슬람 경전에 무엇이 쓰여 있는지 궁금하다면, 지금 AI에게 물어보면 됩니다. 이전에는 전문가를 찾아가거나 도서관을 뒤져야 했던 일들이 이제는 몇 초 만에 가능합니다.
그런데 문제는 동기입니다. 배움의 이유가 무엇인가.
예전에는 사람들이 공부했습니다. 점수를 올려야 순위가 높아지고, 순위가 높아야 좋은 대학을 가고, 좋은 대학을 가야 직업이 생겼으니까요. 그 경로가 작동하던 시대에는 그 동기가 충분했습니다. 그런데 지금은 그 경로가 흔들리고 있습니다. 열심히 공부해도 직업이 없는 사람들이 늘고 있으니까요.
그러면 이제 무엇이 배움의 이유가 되어야 할까요. 저는 이렇게 생각합니다. 자기 자신보다 더 큰 것, 다른 사람과 연결된 무언가를 위하는 마음이 있는 아이는 계속 배웁니다. 그 아이는 호기심이 살아 있습니다. 그리고 그 아이는 얼마든지 뛰어나질 수 있습니다. AI를 도구로 쓰는 것과, AI에게 생각을 대신 맡기는 것은 완전히 다른 일입니다. 그 차이는 동기에서 나옵니다.
Q. "안정적인 삶을 원하는 분들, 행운을 빕니다"라고 하셨는데, 그 말이 무섭게 들립니다.
저도 그 말이 직설적이라는 걸 압니다. 하지만 솔직해야 한다고 생각합니다.
지금의 안정적인 직업은 AI에게 빼앗길 겁니다. 슬프지만 사실입니다. 그래서 어쨌든 사람들은 다른 방향으로 움직여야 합니다. 그걸 원해서가 아니라, 세상이 그렇게 되고 있으니까요.
그런데 여기서 희망도 있습니다. 지금이 오히려 새로운 경제 흐름이 만들어질 수 있는 시점입니다. 신뢰 네트워크, 즉 생각이 깊고 서로를 진심으로 대하는 사람들이 연결되는 구조. 그 안에서 일거리가 생기고, 조직이 만들어지고, 자원이 흐릅니다.
예를 들어, 아프리카의 능력 있는 사람이 미국의 스타트업과 파트너가 된다면 어떻게 될까요? 임금 기준이 다른 두 나라 사람이 함께 일하면, 양쪽 다 이득입니다. 한쪽은 비용을 아끼고, 다른 쪽은 그 나라에서 매우 좋은 수입을 얻습니다. 그 연결이 가능해지는 이유는 기술이 아닙니다. 신뢰입니다. 저 사람은 믿을 수 있다는 것을 누군가가 직접 알고 있기 때문입니다.
기업가정신의 핵심도 같습니다. 다른 사람의 불편함을 찾아내고 그것을 해결하는 것. 그러면 돈이 따라옵니다. 안정적인 일자리를 기다리는 게 아니라, 문제를 찾아서 해결하는 사람이 되는 것. 그게 21세기 이후를 위한 방향입니다.
그리고 그 방향에서 영어는 문을 여는 열쇠가 됩니다. 영어가 유창하다면 접근할 수 있는 세계의 크기가 달라집니다. 영어와 함께, "이 사람은 다른 사람을 진심으로 생각한다"는 인상을 주는 태도. 이 두 가지가 세트입니다.
배운 점을 요약합니다
- 특정 기술보다 태도가 먼저입니다. AI는 1~2년 안에 많은 기술을 대체합니다. 하지만 처음 보는 문제 앞에서도 생각하려는 사람, 빠르게 배우는 사람은 어느 자리에든 쓸 수 있습니다. 오늘 부모가 할 수 있는 건 하나입니다. 아이에게 정해진 정답이 없는 질문을 한 번 던져보는 것. 틀려도 됩니다. 생각하는 것 자체가 목적입니다.
2. 신뢰는 성적표에 없습니다.
포셴 로가 말한 "눈빛으로 알 수 있다"는 것은, 사람을 볼 때 성과 기록이 아니라 인격을 본다는 뜻입니다. 자기 이익보다 다른 사람을 먼저 생각하는 태도, 그게 AI가 대체하지 못하는 인간의 자원입니다. 아이가 집에서 가족에게 어떻게 행동하는지, 친구가 힘들 때 어떻게 반응하는지, 그 작은 장면들이 그 태도를 만들어갑니다.
3. 배움의 동기를 다시 만들어야 합니다.
점수를 위한 공부는 점수를 만들지만, 사람을 만들지는 못합니다. 자기 자신보다 더 큰 것을 위하는 마음이 있는 아이는 배움을 멈추지 않습니다. "왜 공부해야 해?"라는 질문에 "대학 가려고"가 아닌 다른 답을 가진 아이를 키우는 것, 그게 지금 부모에게 가장 중요한 일일 수 있습니다.
4. 시스템 바깥을 볼 수 있는 능력이 필요합니다.
점수 경쟁 구조가 대부분의 사람에게 기회를 주지 않도록 설계되어 있다면, 그 구조 안에서만 답을 찾으려는 건 한계가 있습니다. 영어, 글로벌 네트워크, 다른 사람을 향한 진심. 이것들이 그 구조 바깥으로 나가는 문을 열어줍니다. 완벽하지 않아도 됩니다. 그 방향으로 조금씩 열어두는 것이 중요합니다.
H.E.L.P를 소개합니다
H.E.L.P(Heartwarming Experience & Learning Project)
가족봉사와 러닝저니로 AI시대 미래교육을 실천하는 커뮤니티
H.E.L.P 러닝저니란?
"여행이 교실이고, 질문이 교과서이고, 가족이 팀입니다."
일반 여행과 뭐가 다른가요?
일반 여행은 보고, 먹고, 찍고 돌아옵니다.러닝저니는 질문을 들고 떠나, 답을 찾아 돌아옵니다.
같은 장소를 가도 전혀 다른 경험이 됩니다. 여행이 끝난 후, 아이도 부모도 조금 달라져 있거든요.
딱 3단계예요
떠나기 전 - 우리 가족의 고민을 꺼내고, 이번 여행과 연결되는 질문을 만들어요
여행 중 - 보고 듣는 걸 넘어, 직접 체험하고 대화하며 질문의 답을 찾아요
돌아온 후 - "이걸 우리 일상에서 어떻게 써먹을까?" 함께 정리해요.
경험이 그냥 추억이 아닌 실제 변화가 됩니다
왜 AI 시대에 꼭 필요한가요?
AI는 정답을 순식간에 찾아줍니다. 하지만 "어떤 질문을 해야 하는지"는 알려주지 못해요.
러닝저니는 아이가 낯선 여행 속에서 스스로 질문을 만들고 → 답을 탐색하고 → 가족과 함께 해결하는 경험을 반복합니다.
이것이 바로 AI가 절대 대신해줄 수 없는 힘, 질문력과 문제해결력입니다.
H.E.L.P 러닝저니는돌아왔을 때
우리 가족이 달라져 있는 여행입니다. 💚
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