다음 교육부를 주목해야하는 이유

끊임없는 학습이 만드는 변화와 교육의 중요성

한때 인공지능 분야는 정체기에 빠져 있던 시기가 있었습니다. 흔히 AI의 겨울이라 불리는 이 시기는 1970년대와 1980년대를 아우르며, 연구자들에게 밑도 끝도 없는 좌절감을 안겨주었던 시기였습니다. 특히, 기호적 AI(Symbolic AI)에 기반한 연구가 주류였던 시기와 맞물려 있었는데, 이러한 접근법이 보여준 한계가 AI 발전의 발목을 잡았던 주요 원인이었습니다.

기호적 AI는 인간의 두뇌가 정제된 언어로 표현된 상징적 규칙을 사용한다고 가정하고, AI 또한 논리적 규칙을 따라 이를 모방할 수 있다고 믿었습니다. 지능의 본질을 추론(Reasoning)으로 정의했던 것입니다. 그러나 이 접근법은 새로운 데이터나 복잡한 상황을 처리하는 데 한계를 드러냈고, 결국 AI는 긴 정체기를 겪게 되었습니다.

반면, 신경망 기반 언어 모델은 지능의 본질을 추론이 아닌 학습(Learning)으로 봅니다. 데이터를 기반으로 끊임없이 학습하며 새로운 패턴을 발견하고, 이를 통해 창의적이고 유연한 결과를 도출하는 방식을 택했죠. 언어와 추론은 학습의 결과물일 뿐이라는 관점입니다. 이 접근은 한때 무시되었지만, 컴퓨터 성능과 데이터 처리 능력의 발전으로 부활하며 오늘날 AI 혁신의 중심이 되었습니다.

AI의 겨울을 떠올리며, 오늘날 한국의 정치적 상황과 비교해 보면 흥미로운 통찰을 얻을 수 있습니다. 현재 권력을 쥐고 있는 사람들, 특히 1980년대 사법고시나 행정고시를 통해 권력의 상층부에 오른 이들은 과거의 틀에 갇혀 있습니다.

현 대통령 역시 오랜 검사 생활을 통해 권력의 주변부를 맴돌다 대통령직에 올랐지만, 그의 정책 결정과 정치적 행보를 보면 새로운 정보를 받아들이고 이를 바탕으로 변화하는 학습 능력이 부족하다는 인상을 줍니다. 이는 단순히 한 개인의 문제가 아니라, 권력 구조 전반에서 나타나는 한계일 가능성이 큽니다.

지금의 권력자들이 내놓는 말과 글은 시대에 뒤떨어져 있습니다. 그들은 과거 자신이 익숙했던 경험에 의존하며 세상을 판단하려는 경향을 보입니다. 이러한 태도는 마치 기호적 AI가 새로운 상황과 데이터를 제대로 이해하지 못하고, 정해진 규칙에만 의존해 실패를 반복하는 모습과 닮아 있습니다.

반면, 일반 시민들, 즉 민초들은 열린 마음으로 새로운 정보를 받아들이며 꾸준히 학습하고 성장하려는 경향이 강합니다. 인터넷, 책, 다양한 사회적 경험을 통해 끊임없이 자신을 발전시키는 모습은 신경망 기반 AI가 데이터를 학습하며 창의적인 결과를 만들어내는 과정과 유사합니다. 이러한 태도는 우리 사회가 앞으로 더 나은 방향으로 나아갈 수 있는 힘이 됩니다.

결국, 학습을 멈춘 권력자들이 과거의 경험에 의존해 시대에 뒤떨어진 결정을 내릴 때, 우리 사회를 진정으로 변화시키는 주체는 끊임없이 배우고 변화하는 민초들임을 알 수 있습니다.

이번 기회에 한국 사회는 단순한 변화가 아니라, 근본적인 교육 철학의 변화를 맞이해야 합니다.

현행 교육 체계는 과거의 성공 공식에 지나치게 의존하며, 비판적 사고와 창의력을 키우지 못하고 있습니다. 이는 결국 학습을 멈추고 권위주의적 사고방식에 갇힌 지도자를 만들어냈습니다.

우리가 다음 정부의 교육부에 주목해야하는 이유입니다.

AI의 겨울을 극복한 것은 학습이라는 본질에 다시 주목한 덕분이었습니다. 인간 사회에서도 마찬가지입니다. 과거에 갇혀 학습을 멈춘 권력자들에게 더 이상 미래를 맡길 수 없습니다.

다음 정부는 윤석열 정부의 실패를 교훈 삼아, 교육 시스템의 근본적인 변화를 이끌어내야 합니다. 이 변화는 단순히 교육 정책을 수정하는 수준을 넘어, 새로운 철학과 비전을 통해 사회 전체의 방향성을 제시하는 일이어야 합니다.

그렇지 않다면, 또 다른 “윤석열”이 탄생하지 않을 것이라는 보장은 없습니다.