우리의 미래는 기술(thechnology)에 달려 있는가?

제 관점이 담겨 있긴 하지만 AI가 이를 어떻게 해석하는지도 한번 살펴봤습니다.

초록처럼 간단히 정리하자면... 인간은 노동없는 생성의 시대를 준비함과 동시에 마틴 루터 킹 주니어의 "인간은 달에 가는 기술은 만들었지만, 어떻게 평화롭게 사는지는 아직 배우지 못했다"는 한 마디를 지금의 지도자들이 마음속에 새겼으면 하는 마음입니다. 

재밌게 읽어보시길 :)

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기술 시대의 인간: 프랑스 바칼로레아에서 한국 교육의 미래까지

I. 서론: 바칼로레아 질문, 시대의 화두가 되다

프랑스 바칼로레아 철학 시험에 출제된 "우리의 미래는 기술(technology)에 달려 있는가?"라는 질문은 오늘날 전 세계가 인공지능(AI) 기술 선점을 위해 치열하게 경쟁하는 현상과 맞물려 인류가 직면한 근본적인 질문을 던지고 있습니다. 이 질문은 기술 발전의 속도와 그 파급력에 대한 깊은 기대와 동시에 잠재적인 우려를 동시에 내포하며, 기술이 인간의 삶과 내면에 어떤 영향을 미칠 것인지에 대한 근본적인 인문학적 성찰을 요구합니다.1

 

프랑스 바칼로레아 철학 시험의 의미와 '우리의 미래는 기술에 달려 있는가?' 질문의 현대적 함의

프랑스 바칼로레아는 200년 넘게 시대의 주요 이슈를 관통하는 철학적인 질문들을 제시해 온 프랑스 대학 입학 자격시험입니다.2 이 시험은 주입식 입시 교육의 대안으로 꾸준히 주목받아 왔으며, 철학적인 질문에 얼마나 합리적인 논거로 명료하게 자신의 견해를 피력하는지가 중요하게 평가됩니다.2 시험의 목적은 단순히 철학 전문가를 양성하는 것이 아니라, 독립적인 사고력을 갖춘 시민을 길러내고 교양을 보급하는 데 있습니다.2 학생들은 4시간 동안 주어진 3개 주제 중 1개를 선택하여 논문 형태로 작성해야 하며, 이 과정에서 논리적 사고, 비판적 분석, 복수의 시점 비교 평가, 근거 있는 주장 제시 등의 능력을 익히게 됩니다.2

"노동은 우리를 더 인간답게 만드는가?", "기술은 우리의 자유를 증진시키는가?", "권력 행사와 정의 존중은 양립 가능한가?" 등 실생활과 밀접하면서도 깊이 있는 질문들이 출제됩니다.2 특히 "우리의 미래는 기술에 달려 있는가?"라는 질문의 출현은 오늘날 AI 시대에 인류가 직면한 근본적인 질문을 담고 있습니다.2

바칼로레아가 단순히 대학 입시를 넘어 '독립적인 사고력을 갖춘 시민' 양성을 목표로 한다는 점은 교육의 본질에 대한 깊은 성찰을 보여줍니다.2 이는 복잡한 사회 문제를 해결하고 미래를 주체적으로 이끌어갈 능력이 단순히 지식 암기가 아닌, 철학적 사고와 논리적 표현력에 있음을 시사합니다. 즉, 기술 시대에 필요한 것은 기술 자체에 대한 이해를 넘어, 기술이 인간과 사회에 미치는 영향을 비판적으로 성찰하고 자신의 가치관을 정립하는 능력으로 확장됩니다.

또한, 바칼로레아 시험 문제가 '시대의 주요 이슈를 관통'하고 2, 시험 후에는 '각 언론매체나 사회단체들이 유명인사와 일반 시민들을 모아놓고 각종 토론회를 열 정도로 국민적 관심사'가 된다는 점은 6 이 시험이 단순한 학업 평가를 넘어선 사회적 담론의 장임을 보여줍니다. "우리의 미래는 기술에 달려 있는가?"라는 질문의 출제는 AI 기술 선점 경쟁이 가속화되는 현 시대에, 기술 발전의 방향과 인간의 역할에 대한 사회 전반의 깊은 고민과 성찰이 필요하다는 강력한 메시지를 던집니다. 이는 교육이 현실 사회 문제와 밀접하게 연동되어야 함을 시사합니다.

 

AI 시대의 도래와 인류가 직면한 근본적인 질문들

사용자 질의에서 언급되었듯이, 전 세계가 AI 기술 선점을 위해 '미친 듯이 달려가는' 현상은 기술 발전의 속도와 그 파급력에 대한 깊은 우려와 기대를 동시에 내포하고 있습니다 [User Query]. 이는 기술이 인간의 삶과 내면에 어떤 영향을 줄 것인지에 대한 근본적인 인문학적 성찰을 요구합니다.1 AI 기술 선점 경쟁이 '미친 듯이 달려가는' 현상은 기술 발전이 인간의 통제 범위를 넘어설 수 있다는 잠재적 위험을 내포합니다. 이는 기술이 인간을 위한 '수단'이 아닌 '목적'이 될 수 있다는 철학적 경고와 맞닿아 있습니다.1 따라서 본 보고서는 단순히 AI 기술의 현황을 분석하는 것을 넘어, 기술 발전의 방향을 인간 중심적 가치와 윤리적 원칙에 기반하여 설정해야 한다는 긴급한 메시지를 전달하는 데 초점을 맞출 것입니다.

 

II. 기술에 대한 철학적 성찰: 미래는 기술에 전적으로 달려 있는가?

기술은 인류의 삶에 지대한 영향을 미쳐왔으며, 특히 인공지능(AI)의 발전은 미래에 대한 낙관론과 비판론을 동시에 불러일으키고 있습니다. 미래가 기술에 전적으로 달려 있는지에 대한 질문은 기술의 양면성을 깊이 성찰하고 인간 주체성의 역할을 재조명하는 데서 시작해야 합니다.

 

기술 낙관론과 기술 비판론: 긍정적 영향과 부정적 위험성

기술의 발전은 다양한 긍정적 효과를 가져왔습니다. 개인과 기업의 새로운 재산 형성, 일상생활의 편의성 향상, 생산성 제고, 지식과 발견의 확대, 인간 잠재력의 실현 증대, 자기표현과 창의성의 부활, 세계적인 인식과 상호의존성 제고 등이 대표적입니다.7 특히 AI는 제조업, 물류, 서비스업 등 다양한 분야에서 자동화, 데이터 분석, 예측을 통해 생산성 향상과 비용 절감, 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여하고 있습니다.8 의료 분야에서는 진단 정확도 향상, 질병 조기 발견, 개인 맞춤형 치료 계획 수립, 신약 개발 프로세스 최적화, 의료 영상 분석 혁신 등 막대한 잠재력을 보여주고 있습니다.10 예를 들어, 구글과 베릴리는 당뇨병성 망막증과 황반부종을 선별하는 머신러닝 알고리즘을 개발하여 의사들이 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕고 있으며 11, IBM의 왓슨은 환자 증상을 기반으로 최적의 치료법을 제시합니다.10 교육 분야에서도 AI는 개인화된 학습 경험, 지능형 튜터링, 즉각적인 피드백, 학습 접근성 향상, 학생 참여도 증진, 관리 업무 자동화 등을 통해 교육의 패러다임을 변화시키고 있습니다.12 KPMG의 설문조사에 따르면, 고등 교육 과정 학생의 약 70%가 생성형 AI를 사용한 후 성적이 향상되었다고 답했습니다.12

동시에 기술은 비판적인 시각의 대상이 되기도 합니다. 과학기술은 인간을 위하는 수단이어야지 인간을 지배하는 목적이 되어서는 안 된다는 점이 강조됩니다.1 지나친 기술 의존은 비인간화를 초래하며 7, 인간의 감정이나 윤리를 무시한 기계적 사고방식 확산, 유전자 조작이나 복제 기술 등으로 인한 생명 경시, 기술 중심 산업화로 인한 생태계 및 환경 파괴, 디지털 기술에 의한 감시 통제 및 프라이버시 침해 수단화 등의 문제점을 야기할 수 있습니다.1 교육 분야에서도 AI는 민감한 학생 데이터 수집으로 인한 개인정보 보호 문제, 인간 상호작용 부족, AI 알고리즘의 편향성 및 부정확성, 높은 도입 비용, 그리고 과도한 의존성으로 인한 학생들의 비판적 사고 능력 저해 등의 단점을 가집니다.12

이러한 기술, 특히 AI가 가져오는 광범위한 긍정적 효과와 동시에 심각한 부정적 위험은 기술이 본질적으로 중립적이지 않으며 1, 그 활용 방식에 따라 인류에게 혜택이 될 수도, 위협이 될 수도 있음을 의미합니다. 따라서 미래는 단순히 기술 발전의 속도를 높이는 것이 아니라, 기술의 양면성을 인지하고 인간 중심의 가치를 바탕으로 그 방향을 신중하게 설정해야 한다는 결론으로 이어집니다.

 

기술 결정론과 기술의 사회적 구성론: 인간 주체성의 중요성

기술 결정론은 기술 발전을 사회 변화의 유일한 동력으로 간주하고 사회적 맥락이나 인간의 주체적인 역할을 간과하는 위험한 시각입니다.1 이 관점은 기술이 그 자체의 논리에 의해 사회와 독립적으로 필연적인 경로를 따라 발전한다는 생각으로, 기술과 사회의 관계를 기술이 사회에 일방적인 영향을 미치는 관계로 이해하게 만듭니다.14 만약 기술이 자율적으로 발전하고 사회를 필연적인 경로로 이끈다고 믿는다면, 인간은 기술의 수동적인 객체로 전락하고 윤리적 책임에서 벗어나게 될 수 있습니다.

반면, 기술의 사회적 구성론은 기술 변화 과정에 정치적, 경제적, 조직적, 문화적 요소가 개입하며, 기술적 인공물이 사회적 구성물의 일종임을 강조합니다.14 즉, 기술을 개발하고 발전시키는 것은 기술 자체의 논리가 아니라 그 기술을 개발하거나 도입하는 개인 또는 특정한 사회집단임을 주장합니다.14 이러한 관점은 기술이 인간 사회의 가치와 선택에 의해 형성됨을 강조하며, 이는 인간이 기술 발전의 방향을 능동적으로 결정하고 통제할 수 있는 주체임을 의미합니다. 따라서 미래는 기술 자체에 달려 있는 것이 아니라, 기술을 어떻게 '구성'하고 '활용'할 것인지에 대한 인간의 의지와 선택에 달려 있다는 결론을 도출할 수 있습니다.

 

마르틴 하이데거와 마틴 루터 킹의 통찰: 기술을 수단으로 볼 것인가, 목적으로 볼 것인가

기술 발전의 방향성에 대한 중요한 질문은 마르틴 하이데거와 마틴 루터 킹 주니어의 통찰에서도 찾아볼 수 있습니다. 하이데거는 "기술은 사물을 자원으로만 바라보게 만든다"고 지적하며, 기술을 단순한 도구나 편의를 위한 수단으로 보지 않고 인간 존재와 인식 방식 자체를 바꾸는 본질적인 힘으로 이해했습니다.1 그는 기술을 무조건 배척하지는 않지만, 기술에 맹목적으로 휘둘리지 않고 그것의 본질을 성찰하고 자각하는 태도가 필요하다고 보았습니다.1 하이데거의 이러한 관점은 기술이 인간의 존재론적 인식을 왜곡할 수 있음을 경고하며 기술의 본질에 대한 성찰을 요구합니다.

마틴 루터 킹 주니어는 "인간은 달에 가는 기술은 만들었지만, 어떻게 평화롭게 사는지는 아직 배우지 못했다"고 일갈하며, 기술 발전이 인류의 근본적인 문제 해결에 기여하지 못하는 역설적인 상황을 비판했습니다.1 그의 비판은 기술적 성취가 인간 사회의 평화와 윤리적 성숙으로 이어지지 못하는 현실을 지적합니다. 이 두 사상가의 통찰은 기술이 인간의 삶의 질과 윤리적 가치 증진을 위한 '수단'으로서 존재해야 하며, 기술 자체가 '목적'이 되어 인간을 지배해서는 안 된다는 강력한 메시지를 전달합니다. 이는 AI 시대에 기술 개발이 단순히 경제적 이익이나 패권 경쟁을 넘어 인간의 존엄성, 사회적 조화, 지속 가능한 발전을 궁극적인 목표로 삼아야 함을 강조합니다.

 

III. AI 혁명: 글로벌 경쟁과 사회적 파급효과

인공지능(AI) 기술은 현재 전 세계적으로 가장 뜨거운 화두이며, 그 발전 속도와 파급력은 전례 없는 수준입니다. 이러한 AI 혁명은 글로벌 경쟁 구도를 재편하고 있으며, 경제, 고용, 윤리, 사회 구조 등 다방면에 걸쳐 심대한 영향을 미치고 있습니다.

 

글로벌 AI 기술 개발 경쟁 현황

글로벌 에이전트 AI 시장은 2024년 약 52억 달러에서 2034년 약 1,966억 달러로 연평균 43.8% 성장할 것으로 전망됩니다.16 AI는 2025년에 가장 중요한 기술 1위로 2년 연속 꼽혔으며, AI 기업 M&A 비중도 2020년 3.5%에서 2024년 7.2%로 두 배 이상 증가했습니다.17 AI 에이전트의 폭발적 성장과 설명 가능한 AI(XAI), 멀티모달 AI의 발전이 주요 트렌드로 주목받고 있습니다.17

주요국들은 AI 기술 선점을 위해 막대한 투자와 전략을 펼치고 있습니다.

• 미국: AI 특허 점유율 38.97%로 1위를 차지하며 AI 분야 리더십을 공고히 하고 있습니다.18 미국의 대중국 반도체 수출 통제는 AI 기술 경쟁 우위 확보를 위한 핵심 전략으로 분석되며 16, 국방 및 의료 분야에 집중 투자하고 있습니다.19 오바마 행정부부터 바이든 행정부까지 AI R&D 투자 확대, 공공-민간 파트너십 지원, 사회적 영향 해결에 중점을 두었으며 19, 특히 바이든 행정부는 AI 안전성, 신뢰성, 책임성을 강조하며 관련 행정명령을 발동하고 AI 안전연구소를 설립했습니다.20 미 연방거래위원회(FTC)는 기존 권한으로 AI 위험에 대응하며 'AI도 법 적용에서 예외 없음' 입장을 명확히 하고 있습니다.21
• 중국: AI 특허 점유율이 2017년 12.19%에서 2022년 22.45%로 크게 증가하며 양적, 질적 성장을 보이고 있습니다.18 2017년 '차세대 인공지능 발전 규획'을 발표하며 AI를 국가 전략으로 격상시켰고, 2030년까지 AI 이론, 기술, 응용 분야에서 세계 선두 수준에 도달하여 세계적인 AI 혁신 중심지로 도약하는 것을 목표로 합니다.19 2030년까지 1조 위안 규모의 AI 산업 육성을 계획하고 있으며 19, AI 논문 수 세계 1위, AI 인재 보유량 세계 2위(20만 명 이상)를 기록하는 등 인재 육성에도 집중하고 있습니다.22
• 한국: AI 특허 점유율 7.66%로 세계 4위, 기술력 지수 128.5점으로 3위를 기록하며 일본을 추월했습니다.18 2조 2천억 원의 R&D 투자를 계획하고 있으며 19, AI 반도체, 데이터 센터 등 인프라 구축에 투자를 확대하고 있습니다.19 2024년 9월 출범한 국가인공지능위원회는 민간의 LLM 및 AGI 개발을 집중 지원하고 있습니다.16
• 유럽연합 (EU): 2024년 3월 세계 최초의 포괄적인 AI 규제 법안인 'EU AI Act'를 승인했습니다.23 이 법은 AI 시스템을 위험도에 따라 4가지(금지된 AI, 고위험 AI, 제한적 위험 AI, 최소 위험 AI)로 분류하고 차등적인 의무를 부과하며, 특히 생성형 AI에 대한 투명성 의무를 강조합니다.23 위반 시 최대 3,500만 유로 또는 전 세계 연간 매출의 7%에 달하는 벌금이 부과될 수 있습니다.23 단계적으로 2024년 8월부터 2027년 8월까지 시행될 예정입니다.23

미국과 중국이 AI 특허 점유율에서 압도적인 양강 구도를 형성하며 18, AI를 국가 안보 및 경제력의 핵심 요소로 인식하고 막대한 투자를 진행하는 것은 19 AI 기술 경쟁이 단순한 기술 개발을 넘어선 '패권 경쟁'임을 시사합니다. 특히 미국의 반도체 수출 통제 16와 중국의 국가 주도 육성 전략 25은 이러한 경쟁이 기술 공급망과 지정학적 영향력으로 확장되고 있음을 보여줍니다. 유럽연합의 규제 중심 접근 23은 기술 혁신과 더불어 안전 및 윤리적 측면을 선제적으로 통제하려는 시도로, 글로벌 AI 거버넌스 논의의 복잡성을 더합니다. 한국은 기술력 지수에서 선전하고 있지만 18, 이러한 다변화된 글로벌 경쟁 구도 속에서 혁신과 규제의 균형을 맞추고, 특정 분야에 대한 선택과 집중을 통해 경쟁 우위를 확보하는 전략적 접근이 필요함을 시사합니다.

[표 1: 주요국 AI 특허 점유율 및 기술력 지수 비교 (2022년 기준)]

국가	AI 특허 점유율 (%)	기술력 지수	순위
미국	38.97	-	1
중국	22.45	-	2
일본	11.95	124.4	-
한국	7.66	128.5	3
영국	-	42.5	-
독일	-	41.1	-

출처: 소프트웨어정책연구소 (SPRi) 보고서 18

이 표는 글로벌 AI 기술 경쟁의 현주소를 정량적으로 보여주는 핵심 자료입니다. 미국과 중국의 압도적인 점유율과 한국의 상대적 위치를 한눈에 비교할 수 있어, AI 기술 패권 경쟁의 양상을 명확히 이해하는 데 필수적입니다. 이를 통해 한국이 글로벌 경쟁에서 어느 정도의 역량을 가지고 있으며, 어떤 국가들과의 격차를 줄여나가야 하는지를 직관적으로 파악할 수 있습니다.

 

AI가 경제와 고용에 미치는 영향

AI는 자동화, 데이터 분석, 예측 등을 통해 생산성을 향상시키며 8, 제조업, 물류, 서비스업 등 다양한 분야에서 AI 도입을 통한 생산성 향상 효과가 나타나고 있습니다.8 이는 혁신을 촉진하고 새로운 산업을 창출하여 경제 성장에 기여할 수 있습니다.8

그러나 AI는 일부 직업을 대체하여 실업을 발생시킬 수 있지만, 동시에 새로운 일자리를 창출할 수도 있습니다.8 엘런 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 전문가는 인공지능의 위험성과 인류의 미래에 대해 불안감을 표현하며 일자리 대체 문제를 우려하고 있습니다.9 국제통화기금(IMF)은 AI로 인해 전 세계 일자리의 40%가 영향을 받으며, 특히 선진국에서는 60%의 일자리가 영향을 받을 것으로 예측했습니다.26 이 중 절반은 생산성 향상에 도움이 되지만, 나머지 절반은 임금에 영향을 미치거나 일자리가 없어질 수 있다고 경고했습니다.26 다보스포럼에서도 AI로 인한 고용 양극화 심화, 중저숙련 근로자의 임금 정체, 양질의 일자리 감소 등 부정적인 영향을 경고하며 27, 글로벌 불평등을 악화시킬 것이라고 예측했습니다.26 이는 '노동 없는 생산' 또는 '노동과 소득의 분리' 현상을 가속화할 것입니다.28

AI가 생산성을 극대화하는 동시에 대규모 일자리 소멸과 소득 양극화를 심화시킬 것이라는 IMF와 다보스포럼의 경고는 26 AI 시대의 가장 심각한 사회적 파급효과 중 하나입니다. 이는 단순히 특정 직업이 사라지는 것을 넘어 '노동 없는 생산'이라는 새로운 경제적 패러다임을 예고하며, 인간의 기본적인 삶 유지를 위한 경제적 기반이 흔들릴 수 있음을 의미합니다. 19세기 러다이트 운동의 역사적 교훈은 28 이러한 변화에 대한 사회적 안전망과 새로운 분배 시스템이 마련되지 않을 경우, 심각한 사회적 불안과 갈등을 초래할 수 있음을 경고합니다. 따라서 AI 시대의 미래는 기술 발전 속도만큼이나 사회적 합의와 정책적 대응에 달려 있습니다.

[표 2: AI가 고용에 미치는 영향: 기회와 위험 요소]

구분	기회 요소	위험 요소
경제적 영향	생산성 향상 8	비용 절감 8	새로운 비즈니스 모델 창출 8	경제 성장 촉진 8	일자리 감소 및 대체 8	소득 양극화 심화 26	중저숙련 근로자 임금 정체 27	'노동 없는 생산' 가속화 28
고용 변화	새로운 일자리 창출 (AI 관련 기술 개발, 유지보수, 운영 등) 8	인간과 AI의 상호 보완적 협력 통한 서비스 질 향상 9	인간이 판단, 창의, 감성, 협업에 집중 가능 9	대규모 실업 발생 가능성 9	양질의 일자리 감소 27	노동력 가치 하락 29	사회적 불안 및 갈등 유발 가능성 28

출처: IMF, 다보스포럼, KISTEP, SPRi 등 자료 종합 8

이 표는 AI가 고용 시장에 미치는 복합적인 영향을 명확하게 제시하여, 기술 발전의 긍정적 측면과 부정적 측면을 동시에 이해하는 데 도움을 줍니다. 특히 IMF와 다보스포럼의 구체적인 예측은 일자리 변화가 단순한 우려가 아닌 현실적인 위협임을 보여주며, 이는 기본소득과 같은 새로운 사회적 안전망 논의의 필요성을 강조하는 근거가 됩니다.

AI로 인한 대규모 일자리 소멸과 불평등 심화에 대비하여 모든 사람에게 기본소득을 제공해야 한다는 주장이 활발히 논의되고 있습니다.29 일론 머스크, 제프리 힌턴 등은 AI가 일자리를 대체하며 발생할 불평등을 해결하기 위해 기본소득 도입이 필수적이라고 주장합니다.29 기본소득 도입의 주요 논리는 기술 발전으로 인한 생산성 향상의 혜택이 소수에게 집중되는 것을 방지하고, 모든 사회 구성원에게 분배하여 사회적 안정을 유지하는 것입니다.29 재원 마련 방안으로는 기술세(로봇세), 누진세 강화, 디지털세, 탄소세 등이 제안됩니다.29 해외에서는 핀란드(웰빙 개선 효과), 알래스카(빈곤율 감소, 소득 불평등 완화), 스페인 바르셀로나(삶의 질 개선) 등에서 기본소득 실험이 진행되었으며 29, 스위스에서는 국민투표를 통해 부결되기도 했습니다.29

 

AI의 윤리적, 사회적 문제

AI 기술이 전 산업 분야에 적용됨에 따라 편향성, 인격권 침해, 사생활 침해, 신뢰성과 투명성 상실, 책임 문제, 검증되지 않은 정보 제공, 거짓 정보 등 다양한 윤리적 문제가 논란이 되고 있습니다.30 AI는 인간의 데이터를 학습하므로, 입력 데이터에 결함이 있으면 출력도 결함이 있을 수 있으며, 첨단 AI 기술의 오용은 돌이킬 수 없는 문제를 야기할 수 있습니다.31

구체적인 사례로는 생성형 AI가 가짜 법률 판례를 만들어 변호사가 법원에 제출한 사건 31, 챗봇 '이루다'의 혐오 발언 및 개인정보 무단 활용 논란 31, 미국 의료 시스템의 인종 편견 31, 애플카드와 아마존 채용 프로그램의 성차별 31, 누구나 피해자가 될 수 있는 딥페이크 영상과 가짜 뉴스 유포 31, 흑인의 재범률을 높게 예측한 '콤파스' 시스템의 불공정성 31 등이 있습니다.

AI 윤리 문제 사례들은 AI가 단순히 새로운 문제를 생성하는 것이 아니라, 기존 사회에 내재된 불평등, 불공정, 성차별, 인종 편견 등을 학습 데이터로부터 '자동화'하고 '확산'시키는 경향이 있음을 보여줍니다. 특히 AI의 '블랙박스' 문제 31는 이러한 편향성이 어떻게 작동하는지 이해하기 어렵게 만들어, 문제를 해결하기 더욱 어렵게 만듭니다. 이는 AI 기술 발전 속도만큼이나, 기술의 윤리적, 사회적 영향에 대한 깊은 성찰과 함께 데이터의 다양성 확보, 설명 가능한 AI(XAI) 기술 개발 31, 그리고 강력한 규제 및 거버넌스 구축이 시급함을 의미합니다.

[표 3: 주요 AI 윤리적 문제 사례 및 유형]

문제 유형	구체적 사례	설명
정보 조작 및 허위 정보	가짜 법률을 만든 생성형 AI 31	딥페이크 영상 및 가짜 뉴스 유포 31	생성형 AI가 허위 정보를 생성하거나, 딥페이크 기술로 조작된 영상/음성이 사회적 혼란을 야기
편향성 및 차별	챗봇 '이루다'의 혐오 발언 31	미국 의료 시스템의 인종 편견 31	애플카드 신용한도 성차별 31	아마존 채용 프로그램 성차별 31	'콤파스' 재범률 예측 편향 31	AI가 학습 데이터에 내재된 사회적 편견(성차별, 인종차별 등)을 반영하여 불공정한 결과를 초래
프라이버시 침해	챗봇 '이루다' 개인정보 무단 활용 31	디지털 기술에 의한 감시 및 통제 1	AI 시스템이 민감한 개인정보를 무단으로 수집, 활용하거나 감시 수단으로 오용될 위험
신뢰성 및 투명성 상실	AI의 '블랙박스' 문제 31	검증되지 않은 정보 제공 30	AI의 의사결정 과정이 불투명하여 신뢰하기 어렵고, 제공된 정보의 정확성을 검증하기 어려움
책임 문제	- (명시된 사례 없음)	AI로 인한 문제 발생 시 책임 소재가 불분명해지는 문제
비인간화 및 생명 경시	인간 감정/윤리 무시한 기계적 사고 1	유전자 조작/복제 기술로 인한 생명 경시 1	기술 의존 심화로 인간의 본질적 가치나 생명 존중 의식이 약화될 수 있음

출처: 청렴윤리경영 브리프스, 닐리리 등 자료 종합 30

이 표는 AI 윤리 문제가 추상적인 개념이 아니라 실제 생활에 심각한 영향을 미치고 있음을 구체적인 사례를 통해 보여줍니다. 다양한 유형의 문제와 그 발생 원인을 명확히 제시함으로써, AI 기술의 책임 있는 개발과 활용을 위한 정책적, 사회적, 기술적 노력이 왜 필요한지를 설득력 있게 뒷받침합니다.

 

글로벌 AI 거버넌스 논의

AI 기술이 국경을 초월하는 특성에도 불구하고 32, 글로벌 거버넌스 논의는 국가/지역별로 상이한 접근 방식을 보이며 파편화되어 있습니다.

• 주요국(EU AI Act, 미국 AI 전략)의 규제 및 정책 방향:

• EU AI Act: 세계 최초의 포괄적 AI 규제 법안으로, 위험도 기반의 차등적 의무 부과, 생성형 AI에 대한 투명성 의무, 강력한 벌금 부과 등을 특징으로 합니다.23 이는 AI 신뢰성과 안전성 확보에 중점을 둔 규제 중심의 접근 방식입니다.23
• 미국 AI 전략: AI 지배력 강화와 초강대국 유지를 목표로 하며, AI 안전성, 신뢰성, 책임성을 강조하는 정책으로 전환했습니다.20 정부 규제보다는 민간의 자율적 대응을 우선하면서도, 필요한 경우 정부가 규제하는 입장을 취하고 있습니다.21 NIST(국가표준기술연구소)를 중심으로 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF)를 마련하고 AI 안전연구소를 설립하여 AI 안전 확보에 주력하고 있습니다.20

• 유엔(UN) 및 OECD의 AI 거버넌스 권고: 국제 협력의 중요성:

• OECD AI 권고안: 혁신적이고 신뢰할 수 있으며 인권과 민주적 가치를 존중하는 인공지능을 위한 포괄적인 기본원칙(인간중심, 윤리성, 견고성, 포용성, 지속가능성, 투명성, 설명가능성, 책임 완수)과 국가별 정책 수립 가이드를 제시합니다.33 생성형 AI의 활용 확산 등 기술 및 서비스 환경변화를 반영하여 AI 시스템 정의를 재정의했습니다.34
• 유엔(UN) AI 거버넌스 보고서: 유엔 인공지능 고위급 자문기구는 '인류를 위한 AI 거버넌스' 최종보고서(2024년 9월)를 발표하며, AI를 개별 국가와 기업의 손에 맡겨놓을 수 없다고 결론지었습니다.32 보고서는 권력과 부의 초집중, 기존 제도 혼란, 허위 정보 확산, 인권 및 시민의 자유 침해, 취약계층 차별, 민주주의 및 법치주의 기반 약화, 사회적 고립 및 중독 조장 등 AI의 광범위한 위험을 우려합니다.32 글로벌 AI 거버넌스 부재 및 '대표성 격차'(G7 중심 논의, 글로벌 사우스 배제)와 '조정 격차'(일관성 결여)를 지적하며 35, 국제 AI 과학 패널 설립, 글로벌 AI 정책 대화 플랫폼 구축, AI 표준 교환 시스템, AI 역량 개발 네트워크, 글로벌 AI 기금, 글로벌 AI 데이터 프레임워크, 유엔 사무국 내 AI 사무소 설치 등 7가지 제언을 통해 국제 협력의 중요성을 강조합니다.32 유엔 글로벌 디지털 콤팩트도 포용적이고 공정하며 안전한 디지털 미래를 목표로 SDGs 및 인권 보호와 연계하여 추진됩니다.35

AI 기술이 국경을 초월하는 특성에도 불구하고 32, 글로벌 거버넌스 논의는 EU의 규제 중심 법안 23과 미국의 혁신 및 자율 규제 강조 20 등 국가/지역별로 상이한 접근 방식을 보이며 파편화되어 있습니다. 유엔 보고서가 지적하는 '대표성 격차'(글로벌 사우스 배제)와 '조정 격차' 35는 이러한 파편화가 글로벌 불평등을 심화시키고 효과적인 국제 협력을 저해할 수 있음을 시사합니다. 이는 AI 시대의 미래가 단순히 기술 발전의 속도에 달려 있는 것이 아니라, 얼마나 포용적이고 일관된 글로벌 거버넌스 체계를 구축하여 기술의 혜택을 공평하게 나누고 위험을 효과적으로 관리할 수 있는지에 달려 있음을 보여줍니다. 한국은 이러한 논의에 적극적으로 참여하여 '가교 역할'을 모색해야 합니다.36

 

IV. 한국 교육의 미래: AI 시대에 필요한 변화

AI 시대의 도래는 한국의 교육 시스템에 근본적인 변화를 요구하고 있습니다. 현재 한국 교육이 직면한 고질적인 문제점들을 해결하고, 미래 사회에 필요한 핵심 역량을 길러내기 위한 혁신적인 접근이 시급합니다.

 

한국 입시 및 교육 시스템의 문제점

한국은 과도한 입시 경쟁으로 인해 사교육 부담이 가중되고 교육 기회 불평등이 심화되는 구조적 사회 문제를 겪고 있습니다.37 고소득층의 사교육비 지출이 저소득층보다 2배 이상 높으며, 이는 상위권 대학 진학률 격차로 이어져 학생의 잠재력보다 사회경제적 배경이 입시에 더 큰 영향을 미치는 '부모 경제력 효과'를 초래합니다.37 이러한 현상은 사회경제적 지위의 대물림을 심화시키고 교육적 다양성을 저해하는 '나쁜 균형(bad equilibrium)'으로 평가됩니다.37

우리나라 공교육은 '한국형 시험능력주의'에 함몰되어 사회적 정의에 기반한 참된 공정을 상실했다는 비판을 받고 있습니다.38 고교학점제 도입에도 불구하고 학교 현장에서는 입시 유불리를 따르거나 어려운 과목을 회피하는 경향이 있어, 입시 중심 교육을 더욱 공고히 할 것이라는 우려가 큽니다.39 교육부가 제시하는 교육과정은 여전히 국가 주도형으로 '무늬만 선택형'이라는 지적도 있습니다.39 이러한 방식은 암기 위주의 교육에서 지식의 이해와 응용력이 부족한 한계를 드러냅니다.13

코로나19 팬데믹 이후 학생들의 생활 습관이 무너지고 사회성이 저하되었으며, 학교폭력이나 아이들 간 분쟁이 증가하는 등 학교 현장의 어려움이 커지고 있습니다.40 교사들은 학생 생활지도와 학업 부담으로 인해 큰 고통을 겪고 있으며, 일부는 병가나 명예퇴직을 선택하는 상황입니다.40 또한 고교학점제 도입으로 과목이 다양화되면서 교사들의 비전공 과목 지도 부담이 가중되고, 체계적인 교육과정 연계가 미흡하다는 문제도 제기됩니다.39

한국 교육 시스템의 고질적인 문제점들, 즉 과도한 입시 경쟁, 사교육 불평등, 그리고 '시험능력주의'에 기반한 주입식 교육 37은 AI 시대에 요구되는 핵심 역량(비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력 등)을 육성하는 데 근본적인 한계를 가집니다.41 특히, 고교학점제와 같은 개혁 시도조차 입시 중심 교육을 강화할 우려가 있다는 점 39은 현 시스템의 '나쁜 균형' 37이 매우 견고함을 보여줍니다. 이는 한국 교육이 미래 사회의 변화에 유연하게 대응하기보다 기존의 경직된 틀에 갇혀 있음을 의미하며, AI 시대의 요구에 부응하기 위해서는 단순한 부분적 개선을 넘어선 '과감한 접근' 37과 근본적인 패러다임 전환이 시급함을 강조합니다.

 

AI 시대에 필요한 핵심 역량

AI가 단순 반복 업무를 넘어 분석, 판단, 창의성 영역까지 확장되면서 8, 인간에게 요구되는 역량은 AI가 대체하기 어려운 '인간 고유의 역량'으로 재정의되고 있습니다.

• 비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력: AI 시대에는 챗GPT와 같은 AI가 생성한 응답을 평가하고 논리적 오류나 부정확성을 식별하기 위한 비판적 사고력 41, 혁신적인 질문을 제시하고 새로운 해결책을 마련하는 창의력 41, 그리고 복잡한 시나리오에 참여하여 전략적 솔루션을 고안하는 문제 해결 능력 13이 필수적입니다. AI는 암기에서 문제 해결과 전략적 사고로 교육의 패러다임을 전환하는 강력한 촉매제 역할을 합니다.13
• 커뮤니케이션 능력, 문맥 이해력, 학습 민첩성: AI와의 상호작용을 위해 자신의 생각을 명확하고 일관되게 표현하는 커뮤니케이션 능력 41과 함께, AI가 부족한 문맥적 이해력을 보완하기 위한 인간의 문맥 이해력 41이 중요합니다. 또한 급변하는 AI 환경에 적응하고 새로운 기술을 습득하는 학습 민첩성 41이 강조됩니다. 사람들 간의 관계를 유지하고 상대방을 이해하고 공감하는 소통 능력도 필수적입니다.42
• 디지털 리터러시 및 직업 윤리: 모든 사람이 AI 전공자가 될 필요는 없지만, 기본적인 AI 용어와 개념에 익숙해지는 디지털 리터러시 함양이 요구됩니다.41 AI의 편향성이나 왜곡된 정보 확산, 딥페이크 등 오용을 방지하기 위한 강력한 직업 윤리 의식도 필수적입니다.41
• 철학적 사고와 인간 중심 가치: AI 시대 생존을 위한 가장 강력한 역량으로 철학적 사고가 제시됩니다.42 이는 기술 발전이 인간의 정체성과 윤리적 경계에 도전하는 질문(예: 인간은 어디까지 인간인가?)에 대해 다양한 관점에서 탐구하고 답을 찾아가는 능력입니다.42 궁극적으로 인간 중심의 가치를 유지하고 발전시키는 것이 중요합니다.42

AI가 단순 반복 업무를 넘어 분석, 판단, 창의성 영역까지 확장되면서 8, 인간에게 요구되는 역량은 AI가 대체하기 어려운 '인간 고유의 역량'으로 재정의되고 있습니다. 비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력, 고도의 커뮤니케이션 능력, 그리고 특히 '철학적 사고' 42는 AI가 제공하는 정보의 한계를 넘어서고, 기술이 인간의 삶에 미치는 본질적인 영향을 성찰하며, 윤리적 판단을 내리는 데 필수적입니다. 이는 교육의 목표가 단순히 지식 전달이 아니라, AI와 협력하여 시너지를 극대화하고 인간의 존엄성을 지키며 미래를 설계할 수 있는 '인간다운 인간'을 양성하는 방향으로 근본적으로 전환되어야 함을 의미합니다.

 

해외 교육 혁신 사례에서 배우는 교훈

해외의 다양한 교육 혁신 사례들은 AI 시대에 성공적으로 적응하기 위한 교육 시스템의 방향성을 제시합니다.

• 핀란드: 역량 중심 교육과 복지국가 모델: 핀란드는 '역량 중심 복지국가'로 진화하며 신자유주의적 글로벌 교육 개혁 담론을 뛰어넘는 '교육혁신 제4의 길'을 선도적으로 실천해왔습니다.43 핀란드 교육개혁은 통합학교(종합학교) 개혁에서 교육 이념을 구현하며 국제 사회에서 교육적 성공 사례로 주목받고 있습니다.44 핀란드의 교육은 단순히 지식 전달을 넘어 학생들의 전인적 성장과 사회적 역량 함양에 중점을 둡니다.
• 싱가포르: 국가 주도 AI 학습 플랫폼과 교사 역량 강화: 싱가포르는 AI 교육 분야에서 세계를 선도하고 있습니다.45 '에듀테크 플랜' 아래 교육 디지털화를 추진하여 2020년부터 모든 초·중등 학생에게 디지털 기기를 지급하고, 국가적 온라인 학습 공간인 'Student Learning Space (SLS)'를 구축하여 무상 제공했습니다.45 SLS는 AI 학습 분석 기능을 통해 학생 맞춤형 지도를 가능하게 합니다.45 싱가포르는 AI 활용 목표를 '교사가 더 많은 학생과 효과적으로 연결되고 가르칠 수 있도록 돕기 위함'으로 명확히 설정했으며 45, 교사들이 최신 AI 기술과 교육 방법을 배울 수 있도록 '교사 학습의 날'을 운영하는 등 교사 역량 강화에 국가적 지원을 아끼지 않습니다.45 5년 내 AI 전문가 수를 3배 증대(15,000명)하고 해외 인재를 영입하는 등 AI 인재 양성 및 유치에도 적극적입니다.46
• 에스토니아: AI 교과서 도입과 디지털 교육 혁신: 에스토니아는 디지털 선진국으로서 교육 혁신으로 전 세계의 주목을 받고 있습니다.47 2016년부터 AI 교과서를 도입하여 국제학업성취도평가(PISA)에서 괄목할 만한 성과를 냈습니다.48 AI 교과서는 학생들이 자기주도적으로 학습할 수 있는 환경을 만들고, 교과목 간 연계된 콘텐츠를 제공하며, 학생들이 개별 학습 목표를 설정하도록 돕는 방식입니다. 한국 교육부가 "단순 PDF 형태의 디지털 교과서와 다르다"고 평가할 정도로 혁신적인 시스템입니다.48 '프로게 타이거(ProgeTiger)' 프로젝트를 통해 초등학생부터 컴퓨터와 로보틱스를 배우고, 고학년 학생들은 게임 프로그래밍이나 모바일 애플리케이션까지 배우는 등 조기 디지털 교육을 강화했습니다.47 이러한 디지털 교육의 성과는 '택시파이'와 같은 성공적인 IT 기업들의 등장으로 이어졌습니다.47

이러한 다양한 국제 모델들은 AI 시대에 성공적으로 적응하기 위한 교육이 단순히 기술 도입을 넘어선 총체적인 변화를 요구함을 보여줍니다. 핀란드는 인간 중심의 역량 기반 학습을 강조하고, 싱가포르는 국가적 학습 플랫폼과 교사 역량 강화를 통해 기술을 교육에 효과적으로 통합합니다. 에스토니아는 조기 디지털 리터러시 교육과 자기 주도 학습을 가능하게 하는 AI 교과서 도입으로 교육의 질을 향상시켰습니다. 이러한 사례들은 효과적인 미래 교육이 기술 통합, 교사 역할 재정의, 인간 고유 역량 함양, 그리고 명확한 국가 비전과 포괄적인 정책 지원을 통해 이루어짐을 입증합니다. 이는 한국의 현재 파편화되고 입시 중심적인 교육 방식과 대조되며, 시스템적이고 인간 중심적인 교육 개혁의 필요성을 강조합니다.

 

V. 결론 및 제언: 한국 교육, AI 시대의 나침반이 되다

프랑스 바칼로레아의 철학적 질문 "우리의 미래는 기술에 달려 있는가?"는 AI 시대의 인류가 직면한 근본적인 도전과 기회를 상징적으로 보여줍니다. 기술은 생산성 향상과 삶의 편의를 증진하는 강력한 도구이지만, 동시에 일자리 양극화, 윤리적 문제, 사회적 불평등 심화 등 다양한 위험을 내포하고 있습니다. 기술 결정론적 시각을 넘어 기술의 사회적 구성론을 인식하고, 기술이 인간을 위한 수단이지 목적이 되어서는 안 된다는 철학적 통찰을 바탕으로 미래를 설계해야 합니다. 현재 글로벌 AI 경쟁은 패권 다툼으로 심화되고 있으며, 각국은 혁신과 규제 사이에서 자국의 이익을 극대화하려는 전략을 펼치고 있습니다.

이러한 전 지구적 변화의 흐름 속에서 한국의 교육 시스템은 과도한 입시 경쟁, 사교육 불평등, 주입식 교육, 그리고 학교 현장의 어려움이라는 고질적인 문제에 직면해 있습니다. 이러한 구조적 경직성은 AI 시대에 필수적인 비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력, 그리고 철학적 사고와 같은 인간 고유의 역량을 육성하는 데 한계를 드러내고 있습니다. 해외 교육 혁신 사례들은 기술 도입을 넘어선 총체적인 교육 패러다임 전환의 필요성을 시사합니다.

이에 본 보고서는 한국 교육 시스템이 AI 시대의 나침반이 되어 인간 중심의 미래를 열어갈 수 있도록 다음과 같은 근본적인 변화를 제언합니다.

 

1. 입시 제도 개혁을 통한 교육의 본질 회복

과도한 입시 경쟁은 사교육 부담과 교육 기회 불평등을 심화시키고, 학생의 잠재력보다 사회경제적 배경이 입시에 더 큰 영향을 미 미치게 합니다.37 이러한 '나쁜 균형'을 깨기 위해 과감한 입시 제도 개편이 필요합니다. 예를 들어, '지역별 비례선발제'와 같은 제도를 통해 부모 경제력의 영향을 줄이고 교육을 통한 사회 이동성을 확대해야 합니다.37

또한, 단순한 시험 점수 위주의 '한국형 시험능력주의'에서 벗어나야 합니다.38 AI 시대에는 비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력, 협업 능력 등 인간 고유의 역량이 중요합니다.41 따라서 이러한 역량을 평가하고 육성하는 방향으로 교육 및 평가 시스템이 전환되어야 합니다. 고교학점제 역시 입시 유불리를 따르기보다 진정한 학생의 선택과 성장을 지원하는 방향으로 재설계되어야 합니다.39

 

2. 인간 중심 AI 교육 패러다임 구축

기술 발전의 방향을 인간 중심의 가치에 기반하여 설정하는 것이 중요합니다. 이를 위해 바칼로레아처럼 기술의 본질과 인간 존재의 의미를 탐구하는 철학 교육을 강화해야 합니다.1 학생들이 기술의 양면성을 이해하고, 윤리적 판단을 내릴 수 있는 능력을 함양하도록 지원해야 합니다.

모든 학생이 AI의 기본 개념과 작동 원리를 이해하고, AI의 편향성, 프라이버시 침해, 허위 정보 확산 등 윤리적 문제에 대한 비판적 인식을 함양하도록 AI 리터러시 및 윤리 교육을 의무화해야 합니다.30 또한, 암기식 교육에서 벗어나 AI 도구를 활용하여 실제 사회 문제를 해결하는 프로젝트 기반 학습을 확대하여 비판적 사고, 창의성, 협업 능력을 키워야 합니다.13 이는 지식을 단순히 습득하는 것을 넘어, 지식을 활용하여 문제를 해결하는 능력을 기르는 데 중점을 두는 것입니다.

 

3. 교사 역량 강화 및 교육 환경 혁신

AI 시대의 교육 혁신은 교사의 역할 변화와 역량 강화 없이는 불가능합니다. AI 기술 활용 교육, 학생들의 사회성 및 정서 지원을 위한 교사 재교육 프로그램과 심리적 지원을 강화해야 합니다.12 싱가포르의 '교사 학습의 날'과 같이 학생들이 등교하지 않는 날을 활용하여 교사 교육에 집중하는 모델을 참고할 수 있습니다.45

개인 맞춤형 학습, 즉각적인 피드백, 관리 업무 자동화를 위한 AI 기반 학습 시스템 도입을 확대하고, 모든 학생이 공평하게 기술에 접근할 수 있도록 인프라 격차를 해소해야 합니다.12 에스토니아의 AI 교과서 도입 사례를 벤치마킹하여 학생들이 자기주도적으로 학습할 수 있는 혁신적인 디지털 학습 환경을 구축하는 것이 필요합니다.48

 

4. 사회적 안전망 구축을 위한 선제적 논의

AI로 인한 대규모 일자리 변화와 양극화 심화에 대비하여, 보편적 기본소득 등 새로운 사회적 안전망 구축에 대한 범사회적 논의를 시작하고, 재원 마련 방안을 모색해야 합니다.28 이는 기술 발전의 혜택이 소수에게 집중되는 것을 방지하고, 모든 사회 구성원에게 분배하여 사회적 안정을 유지하는 데 기여할 것입니다.

AI 기술의 혜택을 공평하게 나누고 위험을 효과적으로 관리하기 위해, 유엔, OECD 등 국제기구의 AI 거버넌스 논의에 적극적으로 참여하고 '가교 역할'을 모색해야 합니다.32 이는 글로벌 AI 거버넌스의 파편화를 극복하고, 포용적이고 일관된 국제 표준을 마련하는 데 기여할 수 있습니다.

미래는 기술에 전적으로 달려 있는 것이 아니라, 기술을 어떻게 '구성'하고 '활용'할 것인지에 대한 인간의 의지와 선택에 달려 있습니다. 한국 교육이 이러한 변화의 시기에 단순한 기술 수용을 넘어, 인간의 존엄성과 가치를 지키며 미래 사회를 주도하는 '나침반'이 되기를 기대합니다.

참고 자료

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36. 유엔에서의 인공지능과 디지털 거버넌스 논의 현황 ... - 외교안보연구소, 6월 23, 2025에 액세스, https://www.ifans.go.kr/knda/com/fileupload/FileDownloadView.do?storgeId=c61b04e5-0182-4c75-ad21-828ecacfb855&uploadId=5089008110469179&fileSn=1
37. [제2024-26호] 입시경쟁 과열로 인한 사회문제와 대응방안 | BOK 이슈노트(상세) - 한국은행, 6월 23, 2025에 액세스, https://www.bok.or.kr/portal/bbs/P0002353/view.do?menuNo=200433&nttId=10086626
38. [연말특집] 우리나라 입시개혁의 실패 원인과 극복 방안 - 2022 및 2028 대입제도 개편을 중심으로 - 교육을바꾸는사람들, 6월 23, 2025에 액세스, https://21erick.org/column/14220/
39. [교육희망] 입시 교육, 학교간 격차 심화 등 우려 목소리, 6월 23, 2025에 액세스, http://news.eduhope.net/23157
40. '학교폭력' '인성교육' '교권 침해' 학교 현장의 목소리는? - K스피릿, 6월 23, 2025에 액세스, http://www.ikoreanspirit.com/news/articleView.html?idxno=72132
41. 인공지능 시대에 필요한 7가지 핵심역량 | 한국경제, 6월 23, 2025에 액세스, https://www.hankyung.com/article/2023070936201
42. "AI 시대 생존을 위한 3가지 필수 역량”, 6월 23, 2025에 액세스, https://brunch.co.kr/@a2424c82fc944a6/4
43. 역량 중심 복지국가와 교육혁신 4.0: 핀란드 교육개혁 모델의 특징과 함의 | DBpia, 6월 23, 2025에 액세스, https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11596423
44. 핀란드 교육 관련 연구 동향분석 네트워크 : 텍스트 분석을 중심으로, 6월 23, 2025에 액세스, https://koreascience.kr/article/JAKO202416246240538.pdf
45. [ + ] AI 교육 세계 1위의 싱가포르, 어떻게 공부하고 있을까?, 6월 23, 2025에 액세스, https://askedtechinsight.stibee.com/p/55
46. 싱가포르 “AI 인재 3배로”… 국민 360명당 1명꼴 육성｜동아일보, 6월 23, 2025에 액세스, https://www.donga.com/news/Inter/article/all/20231205/122498558/1
47. 에스토니아의 디지털혁신 - 이코리아, 6월 23, 2025에 액세스, https://www.ekoreanews.co.kr/news/articleView.html?idxno=28436
48. 학부모 입장에서_에스토니아의 AI교과서 혁신, 그리고 한국의 도입 ..., 6월 23, 2025에 액세스, https://blog.naver.com/garden_5_/223699999404