정부가 내년부터 인공지능(AI) 디지털 교과서를 초중고교에 본격 도입할 예정인 가운데, 디지털 기기 사용 시간이 늘어날수록 학생의 수학 성적이 떨어졌다는 연구 결과가 나왔다. 휴대전화 알림을 켜두는 등 디지털 기기 의존도가 높을수록 수학 성적은 더 하락했다. 한국교육학술정보원이 23일 발간한 ‘2023 디지털교육백서’에는 이런 내용이 담긴 ‘국제 학업성취도 평가(PISA) 2022’ 분석 결과가 담겼다. PISA는 경제협력개발기구(OECD)가 3년마다 주관하는 국제비교 연구로, 만 15세 학생이 읽기·수학·과학 영역에서 필요한 지식을 갖추었는지 평가한다. 우리나라 학생이 학교 학습 활동에 태블릿·노트북 등 디지털기기를 사용하는 시간은 하루 2.2시간으로, OECD 평균(2시간)보다 12분 길었다. 주말 학습에 사용하는 시간은 2.3시간으로, OECD 평균(1.6시간)보다 42분 더 길었다. 주말에 여가 활동차 디지털기기를 쓰는 시간은 4.4시간으로 OECD 평균(3.9시간)보다 30분 길었다. 디지털 자원을 이용하는 시간이 늘어날수록 수학 성취도는 낮아졌다. PISA 분석 결과 한국 학생은 학습 활동에서 디지털 자원을 사용하는 시간이 1시간 늘어날 때마다 수학 성취도 점수가 3점씩 낮아졌다. OECD 평균(-2점)보다 낙폭이 더 컸다.여가 활동에서 디지털 자원 사용 시간이 1시간 늘어날 때 한국은 4점씩, OECD 평균은 5점씩 수학 성취도 점수가 떨어졌다. 디지털 기기 의존도가 높을수록 수학 성취도 점수는 더 크게 떨어졌다. 수업 중 디지털기기의 소셜미디어(SNS)와 애플리케이션 알림을 꺼두는 학생은 그렇지 않은 학생보다 학업성취도가 상대적으로 높았다. 한국의 경우 수학 점수가 27점 차이가 났다. OECD 평균은 17점차였다. 잘 때 스마트폰 알림을 끄는 학생도 그렇지 않은 학생보다 수학 점수가 높았는데 한국은 16점차, OECD 평균은 10점차였다. 연구진은 “수업 시간이나 잠잘 때 디지털 기기를 켜두고, 디지털 기기가 없으면 불안감을 느끼는 등 디지털 기기에 대한 의존도가 높은 학생일수록 수학 성적이 떨어지는 경향이 있음을 알 수 있다”라고 밝혔다.

‘인공지능(AI)이라는 말이 사라진다?’ 생성형 AI ‘챗GPT’ 등장 이후 AI가 광범위하게 일상에 녹아들면서 AI 기술 자체를 강조하는 현상은 올해를 기점으로 점차 줄어들 것이란 전망이 나온다. 이른바 ‘AI 역설’이다. AI가 제품, 서비스 안으로 들어가면서 ‘AI 기술을 적용했다’는 게 중요한 것이 아니라 AI를 통해 어떤 혁신을 이뤘는지가 중요해지는 시대로 바뀌고 있다는 뜻이다. #美 CES 최대 화두 인터넷 필요 없는 AI 시대주요 기업들도 뛰어들어 지난 9~12일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2024에서도 전자제품, 자동차, 로봇부터 안경, 유모차, 베개까지 다양한 제품이 AI라는 ‘옷’을 입고 이전보다 훨씬 똑똑해진 모습으로 사람들 앞에 나타났다. 남아 있는 손가락 신경의 작은 신호를 AI가 읽고 실제 손가락처럼 움직이는 ‘손가락 의수’, 음성을 수어로 바꿔 주고 사람처럼 풍부한 표정을 짓는 ‘3차원(D) AI 아바타’도 등장했다. CES 현장을 둘러본 장병탁 서울대 AI연구원장은 23일 “제품의 전반에 AI가 스며들고 있다”고 평가했다. ●모든 사물에 AI 적용하는 시대 이번 CES에서 주목받은 ‘AI 에이전트’와 ‘온디바이스 AI’는 AI 기술이 어떤 식으로 발전할지를 보여 준다. AI 에이전트는 사용자가 원하는 걸 알아서 척척 해 주는 일종의 AI 비서로 실제 구현되는 모습은 다양하다. 기능적으로 PC, 자동차 등에 내장되거나 움직이는 로봇 형태를 띨 수도 있다. 국내 가전업체가 공개한 ‘AI 로봇’도 AI 에이전트에 해당된다. AI 로봇은 사물인터넷(IoT)과 AI가 결합된 사물인공지능(AIoT·AI of Things)을 통해 개인 맞춤형 비서 역할뿐 아니라 집안 일을 대신해 주는 집사 역할도 할 것으로 전망된다. 인터넷 연결과 상관없이 기기 안에서 AI를 구동할 수 있는 온디바이스 AI도 PC, 스마트폰에서 구현되기 시작했다. 온디바이스 AI의 확산은 소규모언어모델(sLM) 개발 경쟁으로도 이어졌다. sLM은 오픈AI의 GPT-4, 구글 제미나이와 같은 대규모언어모델(LLM)에 비해 학습량은 적지만 최적화를 통해 최대한의 성능을 내면서 개발·구동 비용을 줄인 언어모델이다. 특히 AI의 학습 지표인 매개변수(파라미터)가 70억개(7B) 이하인 sLM 시장을 선점하기 위한 경쟁이 치열하다. 메타(라마2 7B), 구글(제미나이 나노1, 나노2), 마이크로소프트(파이2) 등 글로벌 주요 기업도 줄줄이 뛰어들었다. 지난해 ‘미스트랄 7B’에 이어 수학, 물리 등 작은 전문 모델로 쪼갠 뒤 질문에 따라 연결하는 방식의 ‘믹스트랄 8x7B’(전문가 믹스·MoE) 모델을 오픈소스(소프트웨어 설계도 공개)로 내놓은 프랑스 스타트업 미스트랄 AI는 오픈AI의 대항마로 떠오르고 있다. #연내 ‘GPT-5’ 공개GPT-4에 추론 기능 추가인간 수준 AI 현실화 전망 이경전 경희대 경영학·빅데이터응용학과 교수는 “중요한 건 모델을 실제 사용하고 난 뒤의 평가”라면서 “미스트랄을 써 본 기업들 얘기를 들어 보면 다들 ‘써 보니 좋다’고 한다. 오픈 소스로 이만큼 따라왔다는 건 한국 기업에도 희소식”이라고 말했다. ●텍스트 넘어 이미지·영상·음성도 생성 성능으로 승부를 보는 LLM의 진화도 계속되고 있다. 오픈AI의 최신 LLM인 GPT-4(매개변수 1조 7000억개 추정)보다 더 많은 기능이 추가된 GPT-5가 올해 안에 공개될 예정이다. 추론 기능도 추가된다고 한다. 텍스트(글자)를 학습하는 걸 넘어 이미지·영상·음성을 분석하고 생성하는 ‘멀티 모달’ 방식으로도 발전하고 있다. 인간이 다양한 방식을 통해 사물을 인식하는 것과 동일하게 AI가 학습한다는 얘기다. ‘할루시네이션’(환각 현상·AI가 정보를 처리하는 과정에서 그럴듯한 오답을 내놓는 현상)은 완전히 제거되지 않았지만 인간처럼 사고하고 판단할 수 있는 능력을 갖춘다는 건 인공일반지능(AGI·인간 수준으로 일을 처리하는 AI)이 현실화할 수 있다는 의미로 해석된다. #AI 어디까지 왔나AGI는 초기 단계 머물러감각 분석 기술 집중해야 구글 딥마인드의 6단계 분류 기준으로 보면 특정 업무 수행에 초점을 맞춘 AI 중에선 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드’처럼 이미 인간을 뛰어넘는 ‘레벨5’(슈퍼휴먼)의 AI도 등장했다. 그러나 전반적인 업무를 수행할 수 있는 AGI(챗GPT, 바드, 라마2)는 아직 ‘레벨1’(초기 단계)에 머물러 있다. 장 원장은 “텍스트를 학습한 생성형 AI의 성능에 대해선 연구자들도 놀라고 있다”면서 “AGI 시대가 앞당겨지는 느낌을 많이 받는다”고 말했다. 그러면서도 “시각 등 감각에 해당하는 부문은 아직 데이터화되지 않은 게 많다”며 “표정이나 감정을 분석하는 건 어려운 기술이지만 이게 가능해지면 파급효과가 엄청나다. 우리가 집중해야 할 부분”이라고 강조했다.

‘인공지능(AI)이란 말이 사라진다?’ 생성형 AI ‘챗GPT’ 등장 이후 AI가 광범위하게 일상에 녹아들면서 AI 기술 자체를 강조하는 현상은 올해를 기점으로 점차 줄어들 것이란 전망이 나온다. 이른바 ‘AI 역설’이다. AI가 제품, 서비스 안으로 들어가면서 ‘AI 기술을 적용했다’는 게 중요한 게 아니라 AI를 통해 어떤 혁신을 이뤘는지가 중요해지는 시대로 바뀌고 있다는 뜻이다. 지난 9~12일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2024에서도 전자제품, 자동차, 로봇부터 안경, 유모차, 베개까지 다양한 제품이 AI라는 ‘옷’을 입고 이전보다 훨씬 똑똑해진 모습으로 사람들 앞에 나타났다. 남아 있는 손가락 신경의 작은 신호를 AI가 읽고 실제 손가락처럼 움직이는 ‘손가락 의수’, 음성을 수어로 바꿔주고 사람처럼 풍부한 표정을 짓는 ‘3차원 AI 아바타’도 등장했다. CES 현장을 둘러본 장병탁 서울대 AI연구원장(컴퓨터공학부 교수)은 23일 “제품의 전반에 AI가 스며들고 있다”고 평가했다. 제품 안으로 들어간 AI…sLM 개발 경쟁 치열 이번 CES에서 주목 받은 ‘AI 에이전트’와 ‘온디바이스 AI’는 AI 기술이 어떤 식으로 발전할 지를 보여준다. AI 에이전트는 사용자가 원하는 걸 알아서 척척 해주는 일종의 AI 비서로, 실제 구현되는 모습은 다양하다. 기능적으로 PC, 자동차 등에 내장되거나 움직이는 로봇 형태를 띨 수도 있다. 국내 가전업체가 공개한 ‘AI 로봇’도 AI 에이전트에 해당된다. AI 로봇은 사물인터넷(IoT)과 AI가 결합된 사물인공지능(AIoT·AI of Things)을 통해 개인 맞춤형 비서 역할 뿐 아니라 집안 일을 대신 해주는 집사 역할도 할 것으로 전망된다. 인터넷이 연결되지 않아도 기기 안에서 AI를 구동할 수 있는 온디바이스 AI도 PC, 스마트폰에서 구현되기 시작했다. 온디바이스 AI의 확산은 소규모언어모델(sLM) 개발 경쟁으로도 이어졌다. sLM은 오픈AI의 GPT-4, 구글 제미나이와 같은 대규모언어모델(LLM)에 비해 학습량은 적지만 최적화를 통해 최대한의 성능을 내면서 개발·구동 비용을 줄인 언어모델이다. 특히 AI의 학습 지표인 매개변수(파라미터)가 70억개(7B) 이하인 sLM 시장을 선점하기 위한 경쟁이 치열하다. 메타(라마 2 7B), 구글(제미나이 나노-1, 나노-2), 마이크로소프트(파이-2) 등 글로벌 주요 기업도 줄줄이 뛰어들었다. 지난해 ‘미스트랄 7B’에 이어 수학, 물리 등 작은 전문 모델로 쪼갠 뒤 질문에 따라 연결하는 방식의 ‘믹스트랄 8x7B’(전문가 믹스·MoE) 모델을 오픈소스(소프트웨어 설계도 공개)로 내놓은 프랑스 스타트업 미스트랄 AI는 오픈AI의 대항마로 떠오르고 있다. 이경전 경희대 경영학·빅데이터응용학과 교수는 “중요한 건 모델을 실제 사용하고 난 뒤의 평가”라면서 “미스트랄을 써본 기업들 얘기를 들어보면 다들 ‘써보니 좋다’고 한다. 오픈소스로 이만큼 따라왔다는 건 한국 기업에도 희소식”이라고 말했다. 텍스트에서 이미지·영상·음성 분석으로…AGI 현실화? 성능으로 승부를 보는 LLM의 진화도 계속되고 있다. 오픈AI의 최신 LLM인 GPT-4(매개변수 1조 7000억개 추정)보다 더 많은 기능이 추가된 GPT-5가 올해 안에 공개될 예정이다. 추론 기능도 추가된다고 한다. 텍스트(글자)를 학습하는 걸 넘어 이미지·영상·음성을 분석하고 생성하는 ‘멀티모달’ 방식으로도 발전하고 있다. 인간이 다양한 방식을 통해 사물을 인식하는 것과 동일하게 AI가 학습한다는 얘기다. ‘할루시네이션’(환각현상·AI가 정보를 처리하는 과정에서 그럴듯한 오답을 내놓는 현상)은 완전히 제거되지 않았지만 인간처럼 사고하고 판단할 수 있는 능력을 갖춘다는 건 인공일반지능(AGI·인간 수준으로 일을 처리하는 AI)이 현실화할 수 있다는 의미로 해석된다. 구글 딥마인드의 6단계 분류 기준으로 보면 특정 업무 수행에 초점을 맞춘 AI 중에선 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드’처럼 이미 인간을 뛰어넘는 ‘레벨6’(슈퍼휴먼)의 AI도 등장했다. 그러나 전반적인 업무를 수행할 수 있는 AGI(챗GPT, 바드, 라마2)는 아직 ‘레벨1’(초기단계)에 머물러 있다. 노건태 서울사이버대 빅데이터·정보보호학과 교수는 “AGI는 인간의 지능을 모든 영역에서 모방하거나 뛰어넘는 것을 목표로 한다”면서 “지금까지 AI가 달성한 수준과는 근본적으로 다른 훨씬 더 어려운 목표”라고 말했다. 이어 “자연어 처리, 이미지 인식, 패턴 분석 등 특정 영역에서는 매우 뛰어난 성능을 보이지만 이를 통합하고 유연하게 창의적으로 사고해 처리할 수 있는 능력은 적어도 아직까지는 사람의 고유한 영역”이라고 덧붙였다. 장병탁 원장은 “텍스트를 학습한 생성형 AI의 성능에 대해선 연구자들도 놀라고 있다”면서 “AGI 시대가 앞당겨지는 느낌을 많이 받는다”고 말했다. 그러면서도 “시각 등 감각에 해당하는 부문은 아직 데이터화 안 된 게 많다”며 “표정이나 감정을 분석하는 건 어려운 기술이지만 이게 가능해지면 파급효과가 엄청나다. 우리가 집중해야 할 부분”이라고 강조했다.

“올해 CES는 AI를 위한 전시였지만 역설적으로 AI는 눈에 띄지 않았습니다.” 지난 9~12일(현지시간) 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2024 현장을 찾았던 김태호(26) 뤼튼테크놀로지스(뤼튼) 공동창업자 겸 이사는 23일 “AI 자체를 전시하기 보다는 하드웨어와의 결합이 본격 시도되는 모습이었다”면서 “(이른바 ‘AI 비서’로 불리는) AI 에이전트를 어떤 하드웨어에 구축해놓을지 다양한 고민이 엿보였다”고 말했다. 이번 CES를 관통한 화두는 AI였다. 전자제품, 자동차, 로봇부터 안경, 유모차, 베개까지 다양한 제품이 AI라는 ‘옷’을 입고 훨씬 똑똑해진 모습으로 전시장에 등장했다. 남아 있는 손가락 신경의 작은 신호를 AI가 읽고 실제 손가락처럼 움직이는 ‘손가락 의수’, 음성을 수어로 바꿔주고 사람처럼 풍부한 표정을 짓는 ‘3D(차원) AI 아바타’도 등장했다. 김 이사는 “휴대전화와 시계, TV, 냉장고, 자동차 등 내 삶의 일부를 차지하는 곳에 ‘나만의 비서’가 있다는 사실은 업무공간이 아닌 라이프스타일 전반에서도 AI를 활용한 생산성이 높아질 수 있다는 의미”라고 설명했다. 현재 AI 기술 수준에 대해서 “기술 발전 속도가 빠른 것은 분명하다”면서도 “CES에서 AI에 가장 잘 맞는 디바이스(기기)에 대한 고민이 계속되는 것처럼 AI 기술 자체는 마라톤 경기에서 100m를 막 지났다. AI의 르네상스는 이제 시작”이라고 말했다. 복잡한 기하학 문제도 인간 이상의 능력으로 풀어내는 수학 인공지능 ‘알파지오메트리’가 등장하는 등 AI 기술이 급속도로 발전하면서 일각에선 올해가 인간의 지능을 뛰어넘는 ‘티핑 포인트’(극적인 변화의 순간)의 해가 될 것이란 관측도 나오지만, 김 이사는 다른 전망을 내놓았다. 그는 “AI가 빠르게 처리하거나 대량의 정보를 알고 있다고 해서 이걸 인간 지능의 전부라고 할 수는 없다”고 강조했다. 그러면서 “인간의 지능을 뛰어넘는 티핑 포인트보다는 이미 AI가 뛰어난 능력을 갖고 있는 부분을 더 잘 활용할 수 있는 방식으로 업무 공간을 넘어 라이프스타일 전반으로 확산하는 티핑 포인트가 될 것 같다”고 말했다.AI와 인간이 공존할 수 있나“AI, 인간을 보조하는 존재” 뤼튼의 생성형 AI 포탈은 지난해 1월 정식 서비스를 시작한 뒤 11개월여만에 누적 가입자 200만명을 돌파했다. 최근에는 대학 내 생성형 AI 생태계 조성에도 나섰다. 신기술에 대한 거부감이 낮고 활용 의사가 높은 대학생부터 시작해 다양한 연령대와 직군으로 확대해나간다는 구상이다. 김 이사는 “기술이 그 가치를 본격적으로 발휘하는 시기는 사람들에게 쓰임을 받기 시작할 때”라면서 “챗GPT 이전에도 GPT-3가 있었지만 사용법이 복잡해 외면을 받았다가 챗GPT가 대화 형식으로 서비스를 제공하면서 대중화가 이뤄졌다”고 설명했다. 이어 “대중화는 더 많은 기술 개발을 위한 기본 토대”라며 “앞으로 생성형 AI를 활용해 개개인에 특화된 AI 기술 개발이 본격화될 것”이라고 내다봤다. ‘AI와 인간이 공존할 수 있나’는 물음에는 “AI는 라이프스타일 곳곳으로 확산하면서 인류의 삶을 전반적으로 보조해줄 것”이라면서 “AI는 인간을 대체하는 존재가 아니라 보조하는 존재”라고 강조했다.

지난 연말 과학 저널 ‘네이처’는 올해 주목해야 할 연구 중 가장 먼저 ‘인공지능(AI) 연구의 질주’를 꼽았다. 네이처의 예측대로 연초부터 놀라운 AI 연구 성과들이 쏟아져 나와, 2024년이 AI가 인간을 뛰어넘는 ‘티핑 포인트’의 해가 되는 것 아니냐는 목소리까지 나오고 있다. 구글 딥마인드와 미국 뉴욕대 컴퓨터과학과 공동 연구팀은 복잡한 기하학 문제를 인간 이상의 능력으로 풀어낼 수 있는 수학 인공지능 ‘알파지오메트리’(AlphaGeometry)를 공개했다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘네이처’ 1월 18일자에 실렸다. 기계학습 기반 AI 시스템으로는 수학 증명 문제를 풀어내는 게 쉽지 않다. 기계학습은 컴퓨터가 특정 작업을 수행하는 방법을 익힐 수 있도록 하는 빅데이터가 반드시 있어야 한다. 그렇지만 기하학 증명 문제는 AI를 훈련할 수 있는 자료가 거의 없다. 이에 연구팀은 사람이 만들어 놓은 데이터가 필요 없는 방법을 사용했다. 알파지오메트리는 기본적인 기하학 정리와 증명법을 바탕으로 복잡한 문제를 스스로 풀고 학습해 훈련하는 신경 언어모델을 활용했다. 연구팀은 알파지오메트리에게 2000~2020년 국제수학올림피아드에 출제된 기하학 문제 중 30개를 풀도록 했다. 그 결과 알파지오메트리는 25개의 문제를 완벽하게 증명했다. 알파지오메트리의 풀이를 본 수학자들은 국제수학올림피아드 금메달리스트 수준이라고 평가했다. 특히 2004년 국제수학올림피아드에서 출제된 문제에 대해서는 기존에 알려지지 않았던 새로운 방식의 증명을 내놨다. 연구팀은 알파지오메트리가 현재는 기하학 분야 문제 해결에 국한돼 있지만, 다른 수학 영역에까지 적용이 가능할 것으로 예측했다. 알파지오메트리 개발을 이끈 트리우 트린 구글 딥마인드 연구원은 “이번 연구는 AI 개발의 핵심 목표인 복잡하고 논리적인 문제를 인간이 보여 준 최고 실력에 근접하는 수준으로 해결할 수 있음을 보여 줬다는 데 의미가 있다”고 말했다.한편 미국 위스콘신·매디슨대 생화학과, 화학·생명공학과 공동 연구팀은 인간의 개입이 전혀 없이 단백질을 설계할 수 있는 AI 로봇을 개발했다고 17일 밝혔다. 이 연구 결과는 화학 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 화학공학’ 1월 12일자에 발표됐다. 생체 내 거의 모든 화학반응은 단백질로 이뤄진 효소로 진행된다. 또 수많은 질병은 유전자 오류로 인해 잘못된 단백질 생산이나 구조 이상 때문에 생긴다. 그래서 단백질의 구조와 기능을 이해하는 것은 생화학, 생물물리학뿐만 아니라 생물학, 의학 연구에서 핵심 과제라고 할 수 있다. DNA 유전 암호를 해석하면 단백질을 구성하는 아미노산 순서는 알 수 있지만 단백질의 3차원 구조를 예측하고 새로운 단백질을 만들어 내는 것은 쉽지 않은 일이다. 이번 연구팀은 단백질을 빠르게 설계할 수 있는 AI 플랫폼인 ‘단백질 경관 탐색을 위한 자율주행 머신’(샘플)을 개발했다. 연구팀은 샘플이 내열성 강한 단백질 효소 4종을 설계하도록 했다. 그 결과 인간 과학자가 6~12개월 걸린 단백질 효소 개발을 샘플은 단 몇 주 만에 설계해 냈다. 연구를 이끈 필립 로메로 위스콘신·매디슨대 교수(구조 생물학)는 “이번 AI 로봇은 신약 개발이나 신물질 발견에 걸리는 시간과 비용을 획기적으로 줄여 줄 것으로 기대한다”고 말했다.

지난 연말 과학 저널 ‘네이처’는 올해 주목해야 할 연구 중 가장 먼저 ‘인공지능(AI) 연구의 질주’를 꼽았다. 네이처의 예측대로 연초부터 놀라운 AI 연구성과들이 쏟아져 나와, 2024년이 AI가 인간을 뛰어넘는 ‘티핑 포인트’의 해가 되는 것 아니냐는 목소리까지 나오고 있다. 구글 딥마인드와 미국 뉴욕대 컴퓨터과학과 공동 연구팀은 복잡한 기하학 문제를 인간 이상의 능력으로 풀어낼 수 있는 수학 인공지능 ‘알파지오메트리’(AlphaGeometry)를 공개했다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘네이처’ 1월 18일자에 실렸다. 기계학습 기반 AI 시스템으로는 수학 증명 문제를 풀어내는 쉽지 않다. 기계학습은 컴퓨터가 특정 작업을 수행하는 방법을 익힐 수 있도록 하는 빅데이터가 반드시 있어야 한다. 그렇지만 기하학 증명 문제는 AI를 훈련할 수 있는 자료가 거의 없다. 이에 연구팀은 사람이 만들어 놓은 데이터가 필요 없는 방법을 사용했다. 알파지오메트리는 기본적인 기하학 정리와 증명법을 바탕으로 복잡한 문제를 스스로 풀고 학습해 훈련하는 신경 언어모델을 활용했다. 연구팀은 알파지오메트리에게 2000~2020년 국제수학올림피아드에 출제된 기하학 문제 중 30개를 풀도록 했다. 그 결과 알파지오메트리는 25개의 문제를 완벽하게 증명했다. 알파지오메트리의 풀이를 본 수학자들은 국제수학올림피아드 금메달리스트의 수준이라고 평가했다. 특히 2004년 국제수학올림피아드에서 출제된 문제에 대해서는 기존에 알려지지 않았던 새로운 방식의 증명을 내놨다. 연구팀은 알파지오메트리가 현재는 기하학 분야 문제 해결에 국한돼 있지만, 다른 수학 영역에까지 적용이 가능할 것으로 예측했다. 알파지오메트리 개발을 이끈 트리우 트린 구글 딥마인드 연구원은 “이번 연구는 AI 개발의 핵심 목표인 복잡하고 논리적 문제를 인간이 보여준 최고 실력에 근접하는 수준으로 해결할 수 있음을 보여줬다는 데 의미가 있다”라고 설명했다. 인간 없이 단백질 설계 가능한 AI로봇 개발인간 1년 걸린 설계, AI로봇 단 몇 주 만에 한편, 미국 위스콘신-매디슨대 생화학과, 화학·생명공학과 공동 연구팀은 인간의 개입이 전혀 없이 단백질을 설계할 수 있는 AI 로봇을 개발했다고 17일 밝혔다. 이 연구 결과는 화학 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 화학공학’ 1월 12일자에 발표됐다. 생체 내 거의 모든 화학반응은 단백질로 이뤄진 효소로 진행된다. 또 수많은 질병은 유전자 오류로 인해 잘못된 단백질 생산이나 구조 이상 때문에 생긴다. 그래서, 단백질의 구조와 기능을 이해하는 것은 생화학, 생물물리학뿐만 아니라 생물학, 의학 연구에서 핵심 과제라고 할 수 있다. DNA 유전 암호를 해석하면 단백질을 구성하는 아미노산 순서는 알 수 있지만, 단백질의 3차원 구조를 예측하고 새로운 단백질을 만들어 낸다는 것은 쉽지 않은 일이다. 구글 딥마인드는 2018년 단백질 구조를 예측하고 만들어 내는 인공지능 ‘알파폴드’를 내놨다. 알파폴드는 2020년 코로나19 바이러스 단백질 구조를 예측하고, 2022년에는 인간 단백질 98.5%를 포함한 단백질 구조 데이터베이스를 공개해 학계를 놀라게 했다. 이번 연구팀은 단백질을 빠르게 설계할 수 있는 AI 플랫폼인 ‘단백질 경관 탐색을 위한 자율 주행 머신’(샘플·SAMPLE)을 개발했다. 연구팀은 샘플이 내열성 강한 단백질 효소 4종을 설계하도록 했다. 그 결과, 인간 과학자가 6~12개월 걸린 단백질 효소 개발을 샘플은 단 몇 주 만에 설계해냈다. 연구를 이끈 필립 로메로 위스콘신-매디슨대 교수(구조 생물학)는 “이번 AI 로봇은 신약 개발이나 신물질 발견에 걸리는 시간과 비용을 획기적으로 줄여줄 것으로 기대한다”라고 말했다.

업스테이지·KT·콴다 공동개발매스GPT, 1점 만점에 0.488점 토종 인공지능(AI) 스타트업 업스테이지와 매스프레소(콴다), KT가 함께 만든 수학 특화 언어모델이 AI의 수학 능력을 평가하는 테스트에서 마이크로소프트(MS)와 오픈AI를 뛰어넘고 세계 1위를 차지했다. 업스테이지는 지난해 12월엔 ‘솔라’라는 경량 언어모델로 세계 성능 순위표에서 1위를 차지하기도 했다. 업스테이지는 수학 특화 언어모델 ‘매스(Math)GPT’가 고난도 수학 경시 문제 1만 2500개로 구성된 테스트에서 1점 만점에 0.488점을 받아 0.481점을 받은 MS의 ‘토라(ToRA)13B’를 제치고 역대 최고점을 기록했다고 밝혔다. 매스GPT는 업스테이지의 모델 설계, 수학 공부앱 ‘콴다’를 만든 매스프레소의 학습할 데이터 제공, KT의 그래픽처리장치(GPU)와 클라우드 등 인프라 지원으로 만들어졌다. 매스GPT와 토라13B는 AI 모델의 규모를 의미하는 매개변수가 약 130억개다. 업계가 300억 매개변수 이하를 경량 언어모델(SLM)로 구분하는 만큼 두 모델 역시 SLM에 해당한다. 그럼에도 매스GPT가 획득한 점수는 매개변수 1750억개인 오픈AI의 ‘챗GPT’(GPT-3.5, 0.355점)는 물론 조 단위 매개변수로 추정되는 같은 회사의 ‘GPT-4’(0.425점)보다도 앞섰다. 매스GPT는 초등·중학교 수학 문제 8500개로 구성된 연산 테스트 ‘GSM8K’에서도 SLM 중 최고점인 0.782점을 기록했다. 업계에 따르면 GSM8K에서 매스GPT보다 점수가 높은 모델은 매개변수가 2조~5조개로 추정되는 구글의 ‘제미나이’(0.944점)와 GPT-4(0.92점)뿐이다. MS의 토라13B는 0.758점을 기록했다. MATH와 GSM8K는 누구나 소스코드를 가져다 자신의 AI를 테스트할 수 있는 측정 도구로, 모델들이 경쟁해 순위를 매기는 플랫폼은 아니다. 업스테이지는 측정 결과를 담은 논문을 통해 매스GPT를 전 세계 개발자들과 공유할 방침이다.

열세 살 미국 소년이 세계 최초로 블록 쌓기 게임인 ‘테트리스’를 끝판까지 깼다. 3일(현지시간) AFP통신 등은 미 오클라호마주에 사는 윌리스 깁슨이 지금까지 인공지능(AI)만이 성공했던 일을 해냈다고 전했다. 깁슨은 지난달 21일 닌텐도 원조 버전 테트리스를 40분가량 이어 간 끝에 게임 화면이 멈춰 선 영상을 2일 유튜브에 올렸다. 영상을 보면 ‘레벨 18’에 ‘점수 999999’ 상태에서 블록이 내려오다가 게임 화면이 멈추자 깁슨이 숨을 가쁘게 몰아쉬고 머리를 감싸 쥐더니 “세상에”(Oh my god)를 외친다. 이후 넋이 나간 듯한 얼굴로 “손가락에 감각이 없다”고도 했다. 화면이 멈춘 건 코딩의 한계로 블록이 생성되지 않고 얼어붙는 ‘킬 스크린’(kill screen) 상태에 도달했기 때문이다. 게임이 더 높은 레벨을 인식하지 못해 레벨 29 이후에는 숫자가 뒤엉킨다. 깁슨은 128번을 더 성공시킨 뒤 157번째 판에서 게임을 정지시켰다. 테트리스는 1985년 옛 소련의 프로그래머 알렉세이 파지트노프가 개발했고, 게임사 닌텐도가 저작권을 확보해 1989년 출시했다. 지금까지 킬 스크린을 만든 건 ‘스택 래빗’ 같은 테트리스 AI뿐이었다. 깁슨은 유튜브에서 처음 테트리스를 접하고 단순함에 끌려 2021년부터 일주일에 20시간씩 게임을 하고 있다. 고등학교 수학교사인 그의 아버지는 아들이 테트리스 말고 집안일을 돕는 등 다른 일도 하기 때문에 “게임에 빠져도 괜찮다”고 했다. 깁슨의 목표는 지난해 3위에 그쳤던 클래식 테트리스 월드 챔피언십에서 우승하는 것이다.

지난해 과학저널 ‘사이언스’는 ‘2023년 주요 연구 성과’ 중 하나로 구글 딥마인드의 날씨 예측 인공지능(AI) ‘그래프캐스트’(GraphCast)를 선정했다. ‘네이처’는 ‘2024년 주목해야 할 연구’로 ‘인공지능(AI) 연구의 질주’를 꼽았다. 지난해 전 세계를 휩쓸었던 챗GPT의 업그레이드 버전인 GPT-5, 텍스트에서 비디오까지 다양한 유형의 파일을 처리할 수 있는 구글의 생성형 인공지능 ‘제미니’, 단백질 3D 구조의 정밀 예측이 가능한 구글 딥마인드의 ‘알파폴드’ 새 버전 등이 올해 속속 공개된다. 특히 2022년 말부터 챗GPT로 대표되는 생성형 AI의 열풍은 2016년 바둑 AI 알파고가 이세돌 9단과의 대국에서 압승했을 때보다 더 충격적으로 다가오고 있다. AI가 인간 고유의 특징이라고 할 수 있는 창의성, 의식, 일반 지능까지 갖추게 되는 것 아니냐는 우려마저 나오고 있다. 영화 ‘터미네이터’ 시리즈에는 인간을 뛰어넘는 파괴적 AI 스카이넷이 등장한다. 영화적 상상력이기는 하지만 AI의 발달을 이야기할 때 빠지지 않고 등장한다. 과연 영화에서 등장하는 강(强)인공지능이 가능할 것인가는 과학자들 사이에서도 논쟁거리다. 강AI 개념에는 알파고처럼 특정 문제가 아닌 범용 문제를 풀 수 있는 인공일반지능(AGI), 인간 지능을 넘는 초지능, 의식을 가진 지능에 대한 개념이 섞여 있으며 이들 개념이 서로를 필연적으로 함축하고 있지 않다. 그래서 생성형 AI가 여러 문제를 풀 수 있는 AGI를 구현한다고 하더라도 인간 같은 의식을 가진 강AI가 되지는 않는다는 주장에 힘이 실린다.실제로 지난해 12월 미국 뉴올리언스에서 열린 머신러닝 분야 최대 학회인 ‘신경 정보처리 시스템학회’(NeurIPS) 콘퍼런스에서도 이런 문제들이 논의됐다. 많은 사람이 챗GPT 같은 대형 언어모델의 등장에 따라 ‘인공지능 초지능이 갑자기 등장할 수 있는가’라는 질문을 던졌다. 대규모 언어모델은 방대한 텍스트와 기타 정보를 사용해 학습하면서 다음에 나올 내용을 예측하고 현실적 답변을 만들어 낸다. 언어를 번역하고, 수학 문제를 풀고, 시를 쓰거나 컴퓨터 프로그램도 짠다. 이 때문에 일부 연구자는 이런 도구가 대부분 작업에서 인간과 비슷하거나 능가하는 AGI를 달성할 것으로 예상하기도 한다. 이에 대해 많은 전문가는 AI 모델에서 양적 증가가 질적 변화로 급격하게 변화하는 ‘창발’(emergence)의 순간이나 인간의 지능을 뛰어넘어 인간의 제어가 불가능해지는 특이점(singularity)은 오지 않을 것이라고 예측했다. 연구자들은 오픈AI의 GPT-3로 수학 계산의 정확도를 측정하고, 구글의 대규모 언어모델인 ‘람다’(LaMDA)가 연구팀이 제공하는 속담이나 격언의 참과 거짓을 구분해 낼 수 있는지 분석했다. 또 사람이나 동물의 시각 체계 기능을 컴퓨터로 구현하는 컴퓨터 비전 분야에서도 특정 영상들을 보고 압축하고 새로운 이미지로 재구성하도록 실험했다. 그 결과 각종 생성형 AI에게서 인간의 창의력이나 생각을 뛰어넘는 수준의 실력이 관찰되지 못했다고 연구팀은 밝혔다. 연구를 이끈 산미 코에조 미국 스탠퍼드대 교수(컴퓨터과학)는 “아직까지는 AI에서 ‘마법’ 같은 일은 일어나지 않을 것으로 보인다”고 말했다. AI 연구자들의 이런 자신감에도 불구하고 한편에서는 AI가 인간을 위협하는 순간은 갑자기 찾아올 수 있는 만큼 윤리적 기준을 마련해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 이 때문에 유엔 고위급 자문기구는 올해 중순쯤에 대형 언어모델과 AI에 대한 국제 규제 지침이 될 최종 보고서를 발표한다.

“안녕, 나는 인공지능(AI) 기초 교과를 담당하는 교수야.”(김성도 서울사이버대 드론·로봇융합학과 교수) “안녕하세요! 인공지능 기초를 담당하시는 교수님, 어떻게 도와 드릴까요?”(챗GPT) “너는 지금부터 나의 조교처럼 행동해 주길 바라.”(김 교수) “네, 교수님. 조교 역할을 맡겠습니다. 교육과 관련된 도움이 필요하시면 말씀해 주세요.”(챗GPT) “인공지능이 무엇인지 학생들이 알기 쉽게 설명해 줬으면 해. 아주 쉬운 용어로 설명해 주길 바라.”(김 교수) “알겠습니다. 교수님. 인공지능에 대한 기본적인 개념을 쉽게 설명해 드리겠습니다.”(챗GPT) #몰라요를 모르는 AI질문 초기 역할 부여답변의 방향성 설정 평소 생성형 AI 챗GPT를 수업 조교처럼 쓰는 김 교수는 챗GPT에게 무언가를 물어볼 때 이런 식으로 대화를 한다. 인간과 기계의 상호작용이긴 하지만 마치 사람과 대화를 하듯 감정을 이입하고 논리적으로 설명을 하면 챗GPT로부터 훨씬 더 좋은 결과물을 이끌어 낼 수 있다는 게 김 교수의 설명이다. 챗GPT에게 ‘인공지능은 무엇인가?’라고 곧바로 물어봤을 때와 결과물을 비교하니 답변이 확연히 달랐다. 4~5개월 전 챗GPT를 처음 접한 뒤 자신만의 활용법을 체득한 김 교수는 2일 “챗GPT는 모르는 걸 모른다고 하지 않는다. 그게 사람 조교와의 큰 차이”라고 말했다. 그러면서 “챗GPT에게 ‘네가 지금 어떤 역할을 수행하기를 기대한다’고 질문 초기 단계에 ‘역할 부여’를 하면 답변의 방향성, 한계가 설정된다”고 덧붙였다. 챗GPT로 대표되는 생성형 AI 시대가 열리면서 인간과 AI의 대화법이 주목받고 있다. 사용자가 조그마한 대화창을 통해 질문을 하면 AI가 답변을 하는 구조이지만 질문하는 방법, 수준에 따라 답변의 품질이 달라진다. 프롬프트(명령어)를 작성하는 능력이 중요해졌다는 얘기가 나오는 것도 이 때문이다. 질문의 기술이 아닌 질문의 격, 깊이, 맥락이 핵심 능력으로, 이는 해당 분야에 대한 ‘내공’을 쌓아야만 가능한 일이다.#호모 프롬프트 등장생성형AI와 친숙한 신인류‘질문 디자인’ 능력 중요 생성형 AI를 능숙하게 사용하면서도 AI에 미흡한 부분을 창의적으로 보완해 나갈 수 있는 인문학적 문해력을 갖춘 사람을 ‘호모 프롬프트’라고 부르기도 한다. ‘트렌드 코리아 2024’ 공저자인 이향은 LG전자 상무는 “앞으로 사람들은 손안에 ‘정답 자판기’를 들고 있을 것이다. 질문을 다르게 할 수 있는 역량이 필요하다”고 말했다. 컴퓨터 언어가 아닌 ‘일상의 언어’로 누구나 AI와 대화하는 시대가 도래하면서 질문을 디자인하는 창의력, 비판적 사고 능력, 사색력이 이전에 비해 더 중요해졌다는 의미다. 챗GPT를 사람 대하듯 하며 일을 지시할 경우 결과물이 더 좋다는 연구 결과도 있다. 구글 딥마인드가 대규모언어모델(LLM)을 대상으로 초등학교 수준의 수학 문제를 풀라고 하면서 “심호흡을 하고 이 문제를 단계적으로 풀어 보자”고 하자 정확도가 80.2%(구글 ‘팜2’ 기준)를 기록했다. 챗GPT와 대화하면서 ‘잘했어’, ‘좋아’라고 칭찬을 해 주면 답변 품질이 더 좋아진다는 주장도 있다. 유용균(한국원자력연구원 인공지능응용연구실장) Al프렌즈 대표는 “생성형 AI의 학습 원리는 책을 읽고 난 뒤 그다음 단어를 예측하는 것으로, 엄청나게 많은 데이터를 학습하다 보니 논리 구조나 문맥도 이해를 한다”면서 “AI와 일하는 것도 사람과 비슷한 면이 많다. AI에게 정확하게 역할을 부여하고 체계적으로 지시를 내리는 게 중요하다”고 말했다. #할루시네이션 걸러라그럴듯한 오답들 쏟아내‘AI 오류’ 거를 능력 필요 AI가 내놓은 답을 검증할 수 있는 능력도 중요해졌다. 특히 환각 현상으로 불리는 ‘할루시네이션’(AI가 정보를 처리하는 과정에서 그럴듯한 오답을 내놓는 현상)을 걸러 낼 줄 아는 게 실력이 됐다. 하지만 전문가가 아니면 제대로 된 답변을 했는지 알아차리기가 쉽지는 않다. 한 대학교수가 지난해 2학기 강의를 준비하면서 챗GPT에게 ‘가족이라는 체계는 마치 하나의 모빌(유아용 흔들개비 장난감)과 같다고 말한 사람이 누구이며, 그 출처는 무엇인가’라고 묻자 “윌리엄 제임스의 저서 ‘심리학의 원리’에 나온 비유 중 하나입니다”라고 답했다. 뭔가 잘못됐다고 생각한 이 교수는 다시 ‘윌리엄 제임스의 책 몇 페이지에 쓰여 있느냐’고 물었고 챗GPT는 “해당 책의 310쪽에 나옵니다”라고 천연덕스럽게 답했다. 그러면 ‘이 비유를 구체적으로 어떻게 표현했는지 원문을 제시해 달라’고 하자 그제야 “제가 언급한 내용에 오류가 있었습니다. 심리학의 원리에는 ‘가족이라는 체계는 마치 하나의 모빌과 같다’는 특정 문구나 비유가 포함돼 있지 않습니다”라고 잘못을 인정했다고 한다.

이정선 광주시교육감이 올해 교육정책의 지향점을 ‘다시, 교육의 본질’로 정하고 미래인재 양성에 나선다. 이 교육감은 2일 신년사를 통해 “지난해는 아이들의 꿈이 실현될 수 있도록 밭을 갈고 씨를 뿌리는 과정을 거쳤다”며 “새해에는 ‘다시, 교육의 본질’로는 기치를 걸고 다양한 실력의 싹을 틔우고 미래의 꽃을 피우겠다”고 다짐했다. 이 교육감은 “교육은 오로지 아이들이 그 중심에 있어야 하고 학생들이 꿈꾸는 삶을 이루기 위한 다양한 실력과 미래의 변화에 대응할 역량을 키우는 것에 집중해야 한다”고 밝혔다. 이는 “다양한 교육환경 변화 속에서 광주교육의 위기를 기회로 바꾸기 위한 가장 단순하면서도 확실한 해결책”이라는 이교육감의 철학이 반영된 것이다. 이 교육감은 학생들의 다양한 실력을 길러주는 정책에서 한단계 더 나아가 창의성을 기르는데 교육역량을 집중한다. 다양한 실력을 키우고 배움의 깊이를 더하는 수업활성화 정책을 통해 기본 실력을 탄탄히 다지는데 주력하면서도 상상력, 생각하는 힘을 키우기 위해 독서 교육을 강화할 예정이다. 이를 위해 창의적 독서교육이라고 강조한다. ‘다시 책으로’프로젝트를 바탕으로 책 읽는 학교 문화를 조성하고 학교급에 맞는 독서·토론·논술 프로그램도 다양하게 운영할 계획이다. 청소년 특화 복합도서관을 설치하는 등 독서의 중요성을 알고 책 읽는 즐거움을 경험할 수 있도록 독서교육을 활성화한다. 인문교육 활성화도 병행 추진한다. 이 교육감은 “학생 만족도가 높은 고교의 365스터디룸을 학생자치의 장으로 확대하고 학생 발달과 학교급에 맞춰 중학교는 365캐리어룸, 초등학교는 365플레이룸을 새롭게 조성하겠다”고 밝혔다. 이 교육감은 미래 산업사회에 대비한 기술인재 육성을 위해 다양한 교육정책을 펼치겠다는 뜻도 전했다. 우선 “교육발전특구와 연계한 특성화고 역량 강화, 학과 재구조화 사업, 지역산업 맞춤형 기술인재 양성 등을 통해 매력적인 특성화고를 만들겠다”며 “광주AI교육원 설립 추진, 미래교실인 AI팩토리 구축, 코딩교육을 위한 피지컬컴퓨팅 교구 구입, 전자칠판 설치, AI 기반의 교수학습 플랫폼 구축 등 미래교육 환경 조성에 최선을 다하겠다”고 강조했다.이 교육감은 세계화 교육 강화에도 의지를 드러냈다. 이 교육감은 “학생들이 5·18의 가치를 함양한 세계민주시민으로 성장할 수 있도록 학생 글로벌 리더 세계 한바퀴 프로그램을 확대하고 초등학생은 동네 한바퀴, 중학생은 팔도 한바퀴 프로그램을 운영한다”고 전했다. 다문화 교육분야는 “교육국제화특구 사업과 연계해 다가치센터 운영을 활성화하고, 다문화교육 정책학교 및 한국어학급을 확대하겠다”며 “광주글로벌교육센터를 운영해 단위학교의 국제교류, 다양한 국제도시와 교육교류 협력을 추진하겠다”고 강조했다. 그러면서 “정책을 실현하기 위해서는 소통과 협력이 중요하다”며 “광주교육시민협치진흥원이 본격 출범해 다양한 시민협치 사업을 추진하고, 자치단체 및 지역 대학과 연계한 교육협력 사업 등을 통해 광주교육의 지평을 넓히겠다”고 말했다.

동화를 쓴다는 것은 단지 어린이 인물을 화자 삼아 어른이 하고 싶은 이야기를 전하는 일이 아니다. 어린이의 시선으로 세계와 새롭게 마주치는 경험을 얻을 때 작품은 감동을 선사할 수 있다. 누군가의 마음을 움직이고 싶다면 먼저 작가의 마음이 작품에 담겨야 한다. 올해 본심에서 논의된 응모작은 총 5편이었다. ‘어쩌다 보니’는 획일화된 반복 학습으로 마치 인공지능 로봇처럼 자라는 오늘날 어린이의 모습을 서늘하게 비춘다. 다만 어린이 독자보다는 이를 바라보는 어른의 시선이 더 도드라진다는 점이 지적됐다. ‘나의 할머니, AI할매’는 어린이와 사물 사이의 유대감을 유머러스하게 그려 냈으나, 할머니의 형상이 다소간 전형성 안에 머물렀다. ‘나는 너의 미지수X’는 수학·과학에 빠진 어린이가 사랑을 깨닫는 과정을 재밌게 풀어냈다. 하지만 정작 상대방을 사랑하는 이유가 서사적으로 충분히 드러나지 못한 점이 아쉬웠다. ‘앵, 탁!’은 모기 잡는 어린이의 일상을 유쾌하게 형상화한 점이 눈에 띄었다. 이야기와 세계의 규모를 조금 더 확장한다면 더 좋은 작품을 쓰리라 기대한다. 수상작으로 선정된 ‘윤호 구하기 대작전’은 친구를 맺고 싶은 어린이의 마음을 재치 있게 그려 냈다. 특히 두 인물이 함께 시간을 보내는 과정에서 천천히 우정이 샘솟는 순간을 따뜻한 시선으로 담아낸 점이 돋보였다. 마음껏 뛰놀 시간이 부족한 오늘날 어린이들을 동화의 형식을 통해 구해 내고 싶은 작가의 애틋한 마음이 전해지는 작품이었다. 당선자에게 축하의 박수를 전하며 앞으로의 행보를 응원한다.

오늘날 인공지능(AI) 탄생의 지적 기원은 ‘사이버네틱스’(인공 두뇌학)다. 이 개념을 처음 세상에 내놓은 창시자는 20세기 최고 천재 수학자로 불렸던 노버트 위너(1894~1964). 사이버네틱스는 인간과 같은 생명체와 기계 간 통신 및 제어를 연구하는 학문으로, 위너는 기계도 ‘피드백(되먹임) 메커니즘’을 통해 스스로 학습할 수 있다고 생각했다. 사이버네틱스는 AI부터 자동화, 제어공학, 생체공학 등 응용 학문뿐 아니라 경제학, 사회학, 철학에도 깊은 영향을 미쳤다. 사이버네틱스는 위너를 주축으로 존 폰 노이만, 워런 매컬러 등 세기의 천재들이 모인 1946년 3월 뉴욕의 ‘메이시 회의’에서 탄생했다. 여기서 파생한 접두어 ‘사이버’는 사이버스페이스, 사이보그 등 수많은 기술 용어로 사용되고 있다. 이 책은 막강한 호기심과 좌충우돌 행보로 덜커덩거렸던 위너의 일대기를 세밀하게 그려 낸다. 18세에 하버드대 사상 최연소 박사 학위를 받은 위너는 1932년 37세에 매사추세츠공과대학(MIT) 수학과 정교수가 됐다. 그는 1960년대 초반 손바닥만 한 크기의 유무선 장치가 지구상의 모든 사람을 연결할 것이라고 예측했다. 위너는 동시대의 천재 폰 노이만과는 매우 대조적이었다. 폰 노이만은 사이버네틱스 연구를 통해 초기 컴퓨터 모델을 고안했지만 그의 열성적인 목적은 핵무기의 개발이었다. 반면 위너는 핵무기에 공포를 느꼈고 사이버네틱스가 가져올 기술 발전의 위험을 경고하면서 인류의 삶을 개선하는 데 활용되길 원했다. 위너는 1964년 린든 존슨 미국 대통령으로부터 최고 영예인 미국과학훈장을 받았지만 냉전의 칼바람 속에 연방수사국(FBI)의 감시 표적이 됐다. 미 정부의 무기 개발과 신기술 독점 행위를 공개 비판했기 때문이다. 두 저자는 사람을 기계보다 우위에 두며 세상을 변화시킨 과학기술 혁명을 이끈 위너에게 반항적인 영혼을 가진 과학계의 ‘다크히어로’라고 헌사를 보낸다.

최근 교육계에서 주목하고 있는 ‘에듀테크’는 교육(education)과 기술(technology)의 합성어다. 교육에 정보통신기술(ICT)을 접목해 기존 교육 서비스를 개선하거나 새로운 서비스를 제공하는 기술을 의미한다. 에듀테크가 한국 공교육에 본격적으로 등장한 계기는 코로나19 팬데믹이다. 코로나19로 비대면 교육이 확대되면서 온라인 교육 플랫폼 활용이 늘었고 ‘디지털 네이티브’로 불리는 새로운 세대가 등장하면서 첨단 기술에 관한 관심도 높아졌다. 교육당국은 인공지능(AI)이나 빅데이터, 가상현실(VR), 증강현실(AR), 사물인터넷 같은 최신 기술이 맞춤형 학습과 학생들의 경험 확장에 도움이 된다고 보고 도입을 추진하고 있다. 에듀테크의 특징으로는 콘텐츠의 물리적 제약이 없고 교사가 실시간으로 피드백을 제공할 수 있다는 점이 꼽힌다. 또 AI와 빅데이터를 활용하면 학습자의 강점과 약점을 파악해 부족한 부분을 공부할 수 있게 하면서 맞춤형 교육을 제공할 수 있다. 수업 후 가정에서도 학습 강화나 보충 학습을 할 수 있을 것으로 전망된다. 특히 교육부가 2025년 초등학교 3학년부터 영어·수학·정보·특수교육 국어 과목에 디지털 교과서를 도입하는 방안을 확정하면서 교육청들도 대비에 나섰다. 경기도교육청은 ‘AI 활용 학생 맞춤형 교육’을 중점 과제로 내걸고 학생 1인당 1스마트기기 보급, AI 활용 맞춤형 교육, 디지털 시민교육을 추진 중이다. 학습 플랫폼을 시범 운영 중인 교육청들도 있다. 경남도교육청은 빅데이터 AI 플랫폼인 ‘아이톡톡’을 개발해 활용 중이고, 충북(‘다채움’)과 경기도(‘하이러닝’) 역시 자체 플랫폼을 만들어 교실에서 사용하고 있다. 이 밖에 서울·인천·울산 등 11개 교육청은 공동으로 AI 맞춤형 교수학습 플랫폼을 구축해 2025년 3월 도입한다는 계획이다. 에듀테크를 활용하려면 나이에 맞는 기기 보급이 필수다. 이를 위해 각 시도교육청은 ‘1인 1디바이스’ 공급에 나서고 있다. 교원의 디지털 교육 역량 강화도 중요한 과제로 꼽힌다. 교사들 사이에서는 기술 활용뿐 아니라 교육과정을 재구성, 설계할 수 있는 전문적인 연수가 필요하다는 목소리가 나온다. 학생들의 ‘디지털 리터러시’ 함양도 필요하다. 학생 스스로 학습을 관리하고 스마트기기를 올바르게 이용할 수 있는 역량을 길러 줘야 한다는 지적이다. ■본 기사는 경기도교육청의 지원으로 작성됐습니다.

경기 김포시 솔터초등학교 6학년 영어 시간. 학생들이 교실에 비치된 태블릿PC를 꺼내 자리에 앉는다. 인공지능(AI) 기술을 활용한 영어 학습 애플리케이션(앱) ‘하이러닝’을 실행시킨 아이들은 각자 게임을 통해 단어 연습을 하기 시작했다. 자신이 모르는 문장은 버튼을 눌러 반복해 듣고 대본을 보며 따라 하기 연습을 이어 갔다. 교사는 아이들 각각의 학습 현황을 대시보드를 통해 보면서 부족한 학생의 상황을 확인했다.교육부가 2025년부터 초중고등학교에 AI 디지털 교과서를 도입할 예정인 가운데 교육 현장에서도 ‘AI 코스웨어’(교육 소프트웨어)와 기기를 활용한 디지털 기반 수업이 확산되고 있다. 코로나19 팬데믹 이후 학교 현장에서 각종 디지털 기술을 쓰는 것이 익숙해졌고 최근에는 기술과 교육의 합성어인 ‘에듀테크’(edu+tech)가 학생 맞춤형 교육에 유용하다는 인식도 퍼지고 있다. AI 코스웨어 등이 공교육에 광범위하게 도입된 사례는 세계적으로도 드물다. 전례가 없는 만큼 전국 시도교육청들은 디지털 선도학교를 운영하면서 교육에 미리 적용하고 있다. 교사나 교과, 학생 수준에 따라 AI 코스웨어를 수업에서 활용하고 디지털 기반 교육혁신 모델과 사례도 발굴한다. 이를 위해 교육부가 선발한 선도교사단인 ‘터치교사단’ 총 398명이 지난 7~8월 집중 연수 과정을 이수하기도 했다. 전국에서 가장 많은 초중고교생이 있는 경기도의 사례를 통해 에듀테크 활용 방법을 엿볼 수 있다. 경기도교육청이 개발한 AI 통합학습 플랫폼 ‘하이러닝’을 쓰는 수업에서는 EBS 콘텐츠를 학생들의 기기로 가져와 영상과 문제지, 학습 진단을 제공한다. 종이 학습지를 나눠주는 대신 각자 기기로 직접 퀴즈를 풀면 교사는 실시간으로 학생들이 어떤 부분을 어려워하는지 확인하고 개별적으로 도움을 줄 수 있다. ‘하이러닝’은 경기도 학생들의 데이터를 한데 모아 맞춤형 학습 콘텐츠 제공에 활용한다. 공공 플랫폼 말고도 교사들은 민간에서 개발한 코스웨어를 다양하게 적용한다. 이서영 솔터초 교사는 “5~6학년 영어 수업을 맡고 있는데 서책형 대신 디지털 교과서를 쓰면서 적절한 디지털 도구를 활용하고 있다”며 “학생들에 대한 실시간 모니터링이 가능해 어느 부분에서 어려움을 겪는지 확인할 수 있다”고 말했다.디지털 도구는 학생들의 자기주도적 학습을 돕는다는 장점이 있다. 학생들의 현재 수준을 실시간으로 파악할 수도 있다. 시스템에 탑재된 AI가 교사가 제시한 과제를 안내하고 학습 진도와 정답률을 토대로 도움이 될 만한 학습 콘텐츠를 추천하기 때문에 ‘맞춤형 교육’에 도움이 된다는 게 교사들의 평가다. 모둠 활동 같은 단체 활동도 온라인을 기반으로 학생들이 서로 작업을 확인하면서 할 수 있다. 상대적으로 입시 부담이 큰 중고교 주요 과목에서도 디지털 기술을 쓸 수 있다. 경기 광명시 소하중의 박혜란 영어 교사는 ‘하이러닝’과 민간이 개발한 AI 영어회화 앱을 이용해 중학교 1학년 영어 수업을 진행하고 있다. 박 교사는 “영어나 수학처럼 한 단계를 넘어가야 다음 단계로 갈 수 있는 교과에서는 활용 가능성이 높다”고 밝혔다. 학생들의 수업 몰입도와 참여도도 자연스레 올라가고 있다. 앱 안에서 활동을 많이 하면 보상이 주어지는 체계가 있어 동기부여가 되고 태도도 더 적극적으로 변화한다는 게 교사들의 공통된 평가다. 손을 들고 발표하지 않아도 자신의 생각을 디지털 기기에 남기는 방식으로 발표가 가능해졌다. 고경욱 경기 안양시 신성고 교사는 “조용한 성격이라 발표나 참여를 어려워했던 학생들도 디지털 기반으로는 더 많이 참여한다”고 전했다. 학생들은 자신의 부족한 점을 알 수 있고 여러 가지 활동을 선택할 수 있는 것을 강점으로 꼽았다. 솔터초 5학년 학생은 “수학 앱을 활용하면 내가 자주 틀리고 부족한 부분을 찾아 그 부분을 연습할 수 있게 된다”며 “여러 가지 추가 자료를 클릭하면 영상이나 사진자료를 바로 볼 수 있어 더 재밌고 이해가 잘된다”고 말했다. 소하중 1학년 학생도 “하고 싶을 때 충분히 듣기와 말하기 활동을 할 수 있고 맞춤형 영상을 보고 더빙도 할 수 있다”며 “재미도 있고 레벨을 달성하면 뿌듯하다”고 말했다. 수업 효과가 나타나다 보니 교사들의 관심도 높다. 지난 16일 서울대 시흥캠퍼스에서 열린 ‘에듀테크활용교육 성과나눔 한마당’에는 교사 약 500명이 참석해 선도학교의 수업 사례를 공유하고 코스웨어를 직접 써 보며 수업 적용 방법을 고민했다. 경기도교육청 관계자는 “현재 에듀테크 기술은 AI 디지털 교과서가 가장 먼저 도입되는 수학, 영어, 정보 교과에서 가장 많이 쓰고 있다”며 “사회나 과학 등 다른 과목에서도 활용 가능한 만큼 전 과목으로 확대될 것”이라고 밝혔다.

호남대학교가 40개 학과 350명을 2024학년도 정시모집한다. 26일 호남대에 따르면 2024년 1월 3일부터 6일까지 정시모집 나군 원서접수를 실시한다고 밝혔다. 이번 정시모집에서는 40개 학과에 350여명을 모집하며, 수능성적 70%와 학생부 30%를 반영해서 선발한다. 수능 성적은 국어, 수학, 영어, 탐구, 한국사 등 5개 영역의 백분위 점수가 반영되며 탐구과목은 우수 1과목을 선택할 수 있다. 특히, 호남대학교는 학생들의 선택의 폭을 넓혀주기 위해 올해로 4년째 보건, 사범계열 등 일부 학과를 제외한 33개 학과를 광역단위 통합선발 방식으로 모집한다. 통합선발은 전교생을 인공지능(AI) 융합인재로 성장시키기 위한 학교의 목표에 따라 선발되며 상담심리학과, 경영학부, 외식조리학과, 반려동물산업학과, 만화애니메이션학과, e스포츠산업학과 등이다. 통합선발 입학생은 1학년 1학기 동안 전공 탐색 기간을 거쳐 학기 말에 희망 학과를 최종 선택할 수 있다. 합격자는 다음달 19일 발표된다.

서울신문 독자권익위원회는 지난 20일 제169차 회의를 열고 12월 한 달 동안의 서울신문 보도에 대해 논의했다. 회의에는 김영석(연세대 언론홍보영상학부 명예교수) 위원장, 최승필(한국외대 법학전문대학원 교수)·정일권(광운대 미디어커뮤니케이션학부 교수)·허진재(한국갤럽 이사)·이재현(이화여대 커뮤니케이션미디어대학원 석사과정)·김재희(김재희법률사무소 대표변호사) 위원이 참석했다. 위원들은 국내 정신질환자의 실태를 분석하고 사회적 편견 해소와 적절한 지원을 촉구한 ‘대한민국 정신건강리포트-당신의 마음은 안녕하십니까’ 기획 등이 시의적절하고 완성도가 높았다고 입을 모았다. 또 기자들이 주축이 된 내부 필진 칼럼도 전문성이 돋보였다고 평가했다. 다만 단순히 정부 발표를 옮겨 적는 것이 아닌 해설과 분석을 곁들인 심층보도가 늘어나야 한다고 주문했다. 다음은 위원들의 주요 의견이다.허진재 ‘대한민국 정신건강리포트-당신의 마음은 안녕하십니까’ 시리즈를 의미 있게 잘 봤다. 그중에서도 4일자 지면에 실린 정신질환 치료의 양극화를 다뤘던 기사가 인상 깊었다. 결론은 사는 곳과 상관없이 보편적으로 이용 가능한 의료체계를 만들어야 한다는 것인데, 현상 전달뿐 아니라 대안에 대해서도 공감할 수 있고 실현할 수 있는 수준에서 적절히 지적했다고 생각한다. 며칠 뒤 윤석열 대통령도 자살률을 낮추겠다고 말하는 등 시의적절했던 기획이었다. 그동안 우리나라가 자살률 1위라는 이야기만 수년째 들어왔는데 현실적인 대안을 제시했다. 전국 시군구의 인구 10만명당 정신의료기관 수를 통계낸 그래픽도 눈에 잘 들어왔다. 다만 시리즈 마지막에 의료진 설문조사를 실시했는데 단 20명으로 통계를 낸 것은 아쉬움이 남았다. 20명이라면 정량조사가 아니라 인터뷰나 정성조사 방식으로 풀어가는 게 맞다는 생각이 들었다. 6일자 사진으로 뚫린 신한 ‘얼굴 인증 ATM’ 기사는 기자의 호기심과 정성이 들어가 좋은 점수를 주고 싶다. 지난 1년 동안 차장급 기자를 전후로 한 일선 기자들의 칼럼이 늘어난 것이 서울신문의 큰 변화라고 생각한다. 독자들도 뉴스 이면의 모습을 보는 데 도움이 되고 회사 차원에서도 기자들이 자꾸 글을 쓰며 역량을 키우는 것이 도움이 되지 않을까 생각한다. 최승필 ‘마음건강’ 시리즈 좋게 봤다. 우리나라 지도를 그래픽으로 만들어 낸 것이 특히 눈에 띄는 역작이었다. 주제를 추상적으로 다루는 것이 아니라 거제와 군산 산업단지의 실직자 정신건강 우려를 지적하는 등 깊이 있는 내공이 느껴졌다. 비판적인 접근 없이 사안을 단순전달식으로 보도한 기사들은 아쉬웠다. 예컨대 19일자 1면에 실린 ‘인구절벽 89곳, 최대 144억 수혈한다’는 기사는 우리나라가 매년 저출생 예산으로 몇조원씩 쓰고 있는데도 인구가 줄어들고 있는데, 89개 지역에 연간 144억원을 준다고 이 문제가 정말 해결될 것이라고 보는지, 스트레이트로 사안을 전달했으면 관련 기사로라도 깊이 있게 짚어 줬으면 좋았을 것 같다. 같은 맥락에서 12일자 층간소음 기사도 보도자료 내용으로 거의 구성된 느낌이었다. 또 최근 인공지능(AI)이 화두인데, 세계 최초 AI 규제법을 만든 유럽연합(EU)에 대해 보도하고 20일자에 AI 관련 좌담회를 진행하는 등 산발적으로만 다루고 자체 분석기사가 없어 안타까웠다. 하나의 주제로 모아 심층적으로 다뤘으면 한다. 정일권 ‘마음건강 시리즈’는 최근 ‘정신병동에도 아침이 와요’라는 드라마로 사람들의 관심이 높아졌을 때 언론에서 다뤄주고 정책으로 이어지는 흐름이 좋았다. 기자들의 칼럼이나 취재 후기 중 좋은 글이 많았다. 디지털문화에 익숙한 독자들에게 말하듯 쓰는 칼럼의 문체가 쉽게 읽힌다고 생각한다. 칼럼을 쓸 때는 기자가 해당 주제에 대해 깊이 있게 아는 전문성이 느껴졌고, 명확한 주제를 다루다 보니 이해하기도 쉬웠다. 지속적으로 외부 칼럼보다는 이런 내부 필진을 활용하는 게 서울신문의 차별화 전략이 될 수 있을 것 같다. 특히 12일자 신문에 정치부 이민영 기자가 쓴 ‘세종로의 아침-소소위 단상’은 문제 이해에 큰 도움이 됐다. 서울신문뿐 아니라 국내 언론사 고질적 문제가 정치 보도에서 기계적 균형을 맞추려다 보니 정치인들의 말을 그대로 받아쓰는 경향이 있다. 또 편향적이라는 비판에서 벗어나기 위해 ‘지적이 나온다’, ‘평가가 나온다’라는 등의 표현을 관행적으로 쓰는데 지양해야 한다고 생각한다. 통계에 대한 이해가 떨어지는 기사도 아쉬웠다. 예컨대 11일자 ‘수능 1등급 97% 휩쓴 이과’와 같은 기사는 “종로학원이 2024학년도 수능 응시생 3198명의 성적을 토대로 수학 응시자 44만 3090명의 성적을 추정한 결과”라고 통계를 인용하면서 이들 중 인문계 비율이 얼마였는지를 언급하지 않아 신뢰도가 떨어졌다. 김재희 법조, 젠더 관련 기사를 주로 살폈다. 6일자 8면에 실린 법관기피제도 관련 보도는 7년 새 2배로 폭증한 기피신청 접수 건수 통계로 분석한 시도는 좋았으나 배경에 대한 이해 없이 사법부에 대한 불신이 늘었기 때문이라고 결론 낸 것이 아쉬웠다. 법관선발제도 변경으로 일정 기간의 변호사 경력이 있어야 판사로 임명되는 상황에서, 변호사 생활 동안 당사자와 이해관계가 생기는 경우가 많기 때문에 기피와 제척 건수가 늘어난 면이 있다는 점을 간과했다. 마찬가지로 14일자 1면과 8면에 실린 ‘직장 비리 신고했더니… 괴롭힘 가해자가 됐다’ 기사는 사례를 중심으로 보도한 점은 좋았으나, 이미 공익신고자를 보호하는 제도나 법이 있는 상황에서 이를 다루지 않아 자칫 기사를 읽은 독자들이 공익신고를 기피할 수 있는 부작용이 우려됐다. 13일자 6면 기사 ‘부모 이혼으로 출국, 학대에… 숫자도 알 수 없는 사라진 아이들’은 그동안 언론에서 다뤄지지 않았던 불법미취학아동을 아동 복리 문제와 연관 지은 시도가 의미 있었다. ‘마음건강’ 시리즈는 어젠다 세팅부터 키핑까지 충실했던 좋은 기획이었으나 뒷심이 부족했던 것은 다소 아쉬웠다. 이재현 ‘마음건강’ 시리즈는 시의성도 좋았고 노고가 많이 들어간 기획이라고 생각했다. 특히 그래픽을 적절히 활용한 점이 눈에 띄었다. 아쉬운 점은 우울증 환자 중 2030 여성이 많다고 언급했으나 정작 심층 인터뷰는 중년 남녀를 위주로 이뤄진 것이 의아했다. 8일자 6면에 실린 ‘3년간 65명 어린 생명 잃었다 오후 2~6시 등하굣길 교통사고 최다’ 기사는 해외와 비교해도 우리나라의 어린이 교통사고가 높다는 중요한 문제를 다루면서 통계 제시에만 그쳤고, 부제에 ‘횡단보도 건너는 저학년 주의’라고 들어가면서 마치 운전자와 아이들에게 알아서 조심하라는 메시지를 전달하는 인상을 줬다. 단순히 현상 제시에 그치지 않고 어떤 점이 미비한지 다뤘어야 하지 않았을까. 5일자 1·2면에 걸쳐 실린 ‘여성·전문성 키운 2기 내각’ 기사는 스트레이트 기사와 이어지는 박스 기사까지 깔끔한 정리가 보기 좋았다. 김영석 요즘 프로젝트 파이낸싱(PF), 홍콩 ELS 문제 등 연일 중대한 경제 문제가 보도되고 있지만 어려운 개념이다 보니 독자들에게 와닿지 않는다. 구체적으로 이 문제가 우리에게 어떤 영향을 줄 수 있는지를 깊이 있게 풀어서 설명해 주는 기사가 있었으면 한다. 같은 맥락으로 얼마 전 폐막한 COP28도 화석연료 ‘퇴출’이라는 용어 사용 여부를 두고 의견이 갈리다 결국 ‘퇴출’이라는 용어가 들어가지 않았다. 우리와 직접적인 연관이 있는 중요한 문제인데 충분히 다뤄지지 않은 것 같다. 퇴출이라는 용어가 빠진 의미가 무엇이고, 세계의 기후변화 협약의 분위기가 어떻고 우리는 어떤 태도를 취해야 할지 심층적으로 다뤄 주면 좋을 것 같다. 마찬가지로 북한의 전자기펄스(ENP)탄 위협도 모든 게 전자동화돼 있는 우리 사회 안보에 큰 위협이 될 수 있는 문제인 만큼, 미국의 핵우산이 유일한 방법일지 심도 있게 다뤄 주면 어떨까 싶다. 또 아쉬운 것은 부산엑스포 유치 관련 보도였다. 우리의 현재 위치를 냉정하게 짚어 보는 기사들이 필요했다고 생각한다. 지난 1년을 돌아보면 심층 기획 시리즈 가운데 좋은 기사들이 많았다. 서울신문의 위상을 높여 줬다고 생각한다.

전남대가 올해 연구비로 지원받은 국가 예산이 2000억원이었다. 국립대에서는 1위였다. 지난해도 1위였다. 전임교원 1인당 연구비가 1억 7000만원, 국립대 1위를 달성했다. 학생 1인당 교육비가 2400만원 수준. 국립대는 물론 비수도권 대학에서 1위를 차지했다. 연구와 교육에 강한 연구 중심 대학이다. 전남대는 올 한 해 공정혁신 시뮬레이션 구축사업 등 10억원 이상 대형사업 25건을 추진했다. 2993개의 연구과제를 수행하고 있다. 여기에 ▲호남권 반도체공동연구소 ▲반도체 특성화대학 ▲AI융합혁신대학원 ▲창업교육 혁신 선도대학으로 선정됐다. 또한 비수도권대학 중 두 번째로 많은 첨단학과 정원을 늘렸다. 구체적으로 반도체학과를 비롯해 인공지능학과, 에너지신소재학과, 미래차·로봇·스마트선박 분야 학과 총 214명이다.호남권 반도체공동연구소로 선정돼 전남대는 5년간 최대 445억원의 국비를 확보했다. 전남대는 내년도 정시 모집에서 가군 542명, 나군 391명, 다군 5명 등 총 938명을 선발한다. 이번 정시모집에서는 전형요소로 일반 모집단위는 수능 100%를, 예체능계열은 수능과 실기점수를 반영한다. 다만 음악학과 피아노전공(5명)을 제외한 예체능계열 모집단위는 수시모집 결과 이월인원이 발생할 경우에 모집하게 돼 추후 정시모집 인원 변경 공고 내역을 확인해야 한다. 수능을 반영하는 전형은 모집단위에서 정한 대학수학능력시험 반영 영역과 동일한 영역을 응시해야 한다. 국어, 수학, 탐구(2개 과목) 영역은 변환표준점수를, 영어는 등급별 환산점수를, 한국사는 가산점을 적용한다.

2024학년도 입학전형에서 전체 모집인원 3675명 중 1582명을 정시모집으로 선발한다. 정원 내 일반전형으로 1397명, 정원 외 특별전형인 농어촌학생 특별전형에서 135명, 기초생활수급자 및 차상위계층 특별전형에서 50명을 뽑는다. 정시모집은 수능 성적 100%로 선발한다. 일반전형뿐만 아니라 정원 외 특별전형(농어촌학생·기초생활수급자 및 차상위계층)도 수능 100%를 반영하기에 전형별로 대비하는 부담을 덜 수 있다. 모집 단위나 계열별로 지정한 필수 선택과목도 없다. 또 수학영역(확률과 통계·미적분·기하)과 탐구영역(사탐·과탐)에서 어떤 과목을 선택했는지와 관계없이 인문·자연계열에 지원할 수 있다.일반전형 다군에서는 서울캠퍼스 최초의 자연계열 모집 단위로 ‘언어 및 AI(인공지능)융합학부’가 신설됐다. 국어 20%, 수학 35%, 영어 15%, 탐구 30%를 반영한다. 다군에 신설된 ‘사회과학(Social Science) 및 AI 융합학부’는 국어 30%, 수학 35%, 영어 15%, 탐구 20%를 반영한다. 글로벌캠퍼스는 일반전형 가군에서 AI데이터융합학부를, 다군에서 ‘금융(Finance) 및 AI융합학부’를 선발한다. 원서 접수는 다음달 4일 오전 10시부터 6일 오후 6시까지다. 입학처 홈페이지를 통해 인터넷 신청만 받는다. 지원 자격 등 관련 서류를 제출해야 하는 경우 다음달 8일까지 서울캠퍼스 입학처로 우편 서류를 보내야 한다. 일반전형 최초 합격자는 다음달 31일, 특별전형 최초 합격자는 2월 6일 발표한다. 자세한 정보는 입학처 홈페이지에서 확인할 수 있다.

2024학년도 정시모집으로 1227명을 선발한다. 가군과 나군에서 각각 249명, 978명을 뽑는다. 지난해와 달리 학부(과)·전공별로 선발하는 일부 모집단위를 제외하고 계열별로 통합 선발한다. 인문계열은 인문사회계열·경상계열 등 4개 모집단위로, 자연계열은 자연생명계열·IT계열·공과계열 등 11개의 모집단위로 뽑는다. 올해 세종대는 AI로봇학과와 인공지능데이터사이언스학과, 우주항공드론공학부 지능형드론융합전공 등 첨단학과를 신설했다. 기존 인공지능학과, 데이터사이언스학과, 지능기전공학부는 통폐합됐다. 첨단학과에서 총 202명을 선발한다. 일반학생 전형 인문·자연계열은 수능 100%를 반영한다. 예체능계열은 수능 성적 외에도 모집단위에 따라 실기 고사 성적과 학생부(교과) 성적을 반영한다. 예체능계열은 가군의 영화예술학과 연출제작 전공과 무용과를 제외한 모든 학과를 나군에서 선발한다. 무용과는 수시 미충원 인원 발생 시에만 정시모집 선발을 진행한다.수능에서 국어·수학은 표준점수, 탐구는 변환표준점수, 영어는 등급을 반영한다. 계열별로 영역별 반영 비율이 다르다. 군계약학과인 국방시스템공학과, 항공시스템공학 전공은 1단계에서 수능 100%로 일정 배수를 선발한 후 2단계에서 해군 및 공군주관 전형을 실시한다. 정시 전형 중 두 전형만 수능 최저학력기준이 적용된다. 가군과 나군에서 모집하는 농어촌학생 특별전형, 특성화고교졸업자 특별전형은 수능 100%로 모집한다. 특성화고교졸업자 특별전형은 수능 직업탐구 응시자도 지원할 수 있다. 특성화고교졸재직자 특별전형은 특성화고교를 졸업한 후 현재 직장에 재직 중인 수험생만 지원할 수 있다. 자세한 사항은 입학처 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.