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<p>e-book 보기 이슈 ISSUE AI 교육 혁신과 AI 융합인재 양성 전략: 해외 대학·교육기관 사례와 시사점 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS 모든 산업을 알아야 하는 산업: AI 시대 금융의 변화와 정책 제언 신뢰할 수 있는 AI: 글로벌 현황과 향후 정책적 과제</p>
SW중심사회
<p>목차 Table of Contents 정책·법제 ▹ 미국 백악관, AI 사전심사 대상을 폐쇄형 모델로 한정하되 개방형 모델까지 확대 검토 ▹ 미국 하원, AI 기업 과세로 일자리 창출 재원을 마련하는 법안 발의 ▹ 브루킹스 연구소, AI 세금 대신 자본소득 과세 강화 제안 ▹ AI 선도기업 연구자들, 미국 정부에 AI 개발 속도 조절 요구 ▹ 일본 특허청, AI 활용의 기본 방향 제시하는 AI 비전 수립 기업·산업 ▹ AI 토큰 비용 관리를 위한 ‘토크노믹스’ 부상 ▹ 앤트로픽, EU AI 법 준수를 위해 AI 생성 글에 워터마크 도입 ▹ 오픈AI, ‘데이브레이크’ 프로그램 확장과 함께 ‘GPT-5.6 Cyber’ 공개 ▹ 즈푸AI, 코딩과 사이버보안 성능 높인 AI 모델 ‘GLM-5.3’ 공개 ▹ 오픈AI, 사이버보안 우려로 프런티어 모델 개발 속도 조절 ▹ 기업 AI 활용 방식이 에이전트 중심으로 변화하는 경향 포착 기술·연구 ▹ RAND 연구소, 미국과 중국의 AI 개발 생태계 분석 ▹ 수학 분야에서 AI로 인한 인간 수학자 역할 축소 우려 ▹ 퓨리서치센터, 웹페이지 10개 중 1개에서 AI 작성 징후 발견 ▹ 오픈AI, 코딩 에이전트 활용한 과학 소프트웨어 개발 사례 조명 ▹ AI 기업 발표에 의존하지 않는 연구자 주도 ‘AI 관측소’ 공개 인력·교육 ▹ AI로 근무시간 단축 공언한 빅테크 기업, 직원들은 장시간 노동 지속 ▹ 다트머스대 교무처장, 학생 고유의 실력과 AI 활용 능력을 구분할 필요성 제기 ▹ 퓨리서치센터, 미국에서 AI로 인한 일자리 감소 우려 확대 경향 관측 ▹ 스탠퍼드 디지털경제연구소, AI 고노출 직종에서 청년층 고용 격차 심화 관측 ▹ 로이즈 뱅킹 그룹 조사에서 영국 기업 과반이 AI로 인한 신규 일자리 창출 응답</p>
AI 브리프
<p>​​​​​​ 인공지능은 이제 개별 기술이 아니다. 컴퓨팅, 데이터, 반도체, 에너지, 산업 적용, 안전·신뢰가 인재를 매개로 결합된 국가경쟁력의 핵심 기반으로 전환되고 있다. AI G3 도약을 위한 인재정책도 달라져야 한다. 교육 인원을 늘리는 공급정책만으로는 부족하며, 우리나라 특성에 맞는 전략 분야의 인재를 확보·순환·배치하고 이를 성과자원과 결합하는 국가 실행체계로 발전해야 한다. 국제지표를 종합하면 한국의 위치는 이중적이다. 국가 AI 종합역량은 세계 4~5위권으로 상위권이지만, 인재 부문 경쟁력은 이에 미치지 못한다. 국내 AI 인재의 상대적 밀도와 최상위 인재의 교육 수준은 비교적 높은 편이다. 그러나 최고급 연구자·발명가의 절대 규모, 국제 인재의 순유입, 전략 분야별 핵심인재의 임계 규모는 모두 제한적이다. 주요국의 정책을 비교하면 공통된 흐름이 보인다. AI 인재정책의 범위가 교육에서 자원 접근, 국가미션, 산업 적용, 성과관리로 확장되고 있다는 점이다. 국가별로는 강조점이 다르다. 미국은 대학·빅테크·국립연구소가 참여하는 개방형 연구생태계를 NAIRR와 Genesis Mission 등 국가 차원의 연구자원·프로그램과 연결하며, 연구자뿐 아니라 전력·냉각·반도체 등 AI 인프라 분야 인력까지 정책 대상에 포함한다. 중국은 중앙계획으로 기초·고등·직업·평생교육과 노동시장 제도를 연계하고, AI+산업·과학·민생 과제를 인재의 현장 배치 수요로 삼는다. 영국은 연구·안전 분야의 비교우위를 살려 글로벌 인재를 유치하고, 장학·헤드헌팅·전 국민 업스킬을 경제·공공서비스의 AI 채택과 연결한다. 싱가포르는 Creator(창시자)–Practitioner(실무자)–User(활용자) 3층 인재구조와 도메인 전문성+AI 역량을 겸비한 'AI 이중역량 인재'를 중심으로, 연구·컴퓨팅·기업 CoE(우수성센터)·국가미션을 좁은 공간에 밀집시키는 개방형 허브 전략을 편다. 한국은 AI대학원, SW·AI 중심대학, 디지털 인재양성, 전 생애 AI 교육이라는 폭넓은 공급 기반과 반도체·제조·공공서비스 분야의 도메인 자산을 갖추고 있다. 다만 다음 단계에서는 신규 교육과정을 늘리는 것을 넘어, 전략직무의 정의, 최고급 인재와 미션팀의 확보, GPU·데이터·실증환경 접근, 글로벌 두뇌순환, 현장 배치와 성과 환류를 하나의 체계로 통합해야 한다. 한국의 위치를 종합하면 다음과 같다. 반도체·제조·공공 디지털 기반과 정책동원력을 갖춰 AI 인재 정책에서 G3급 ‘프런티어 실행형’으로 도약할 잠재력은 있다. 그러나 글로벌 최상위 인재의 규모·유입·정착 측면에서는 미국·영국·싱가포르보다 약한 ‘산업 기반 실행형’에 머물러 있다. 따라서 미·중과 전 분야에서 총량 경쟁을 벌이기보다, 3대 메가프로젝트(AI 반도체, AIDC, 피지컬 AI)와 제조·공공 AX, 안전 등 선택 분야에서 Top 3 성과를 내는 고밀도 인재·전략을 추진해야 한다. 인재 확보·운용 방식으로 보면, 한국은 현재 국내 대학·정부사업으로 인재를 양성해 국내에 투입하는 ‘국가 파이프라인형’에 속한다. AI G3 인재강국으로 도약하려면 여기에 외부 흡인과 글로벌 순환 기능을 더한 ‘글로벌 플랫폼형’으로 전환해야 한다. 다만 미국식 완전 개방형 플랫폼이나 중국식 대규모 동원모델을 그대로 따르기는 어렵다. 대신 국내 정예인재 육성, 전략적 외부 유치, 온디맨드형 인재 순환, 국내 산업 미션을 연계한 전략 분야 고밀도 순환·운용형 모델을 구축해야 한다. 이러한 전환을 통해 한국은 인재 확보·운용 방식과 국가전략 실행·운용력을 함께 끌어올려 AI 인재강국으로서의 위상을 강화할 수 있다. 본 연구는 이를 위해 다섯 가지 전략 전환(Shift)을 제안한다. (범용·양적 인재 공급 → AI G3 미션 정예화) AI 반도체, 데이터센터, 피지컬 AI, 독자 AI 모델, AI 안전, 산업 AX 분야의 세계적 리더·엔지니어·도메인 전문가를 장기 육성한다. (인재 단품 지원 → 인재-성과자원 패키지) GPU, 데이터, 연구인력, 테스트베드, 법률·규제 지원, 조달경로를 인재·팀에 함께 묶어 제공한다. (일회성 유치·영구귀환 → 글로벌 두뇌순환) 공동 PI, 이중소속, 단기상주, 원격참여, 해외파견 후 환류를 정상적인 경력경로로 인정한다. (교육과정·개인 수료 → AX 미션팀 성과) AI PM, 모델, 데이터, MLOps, 도메인, 안전 인력이 팀을 이뤄 지역·산업·공공 문제를 해결하고, 그 성과가 채용·조달·확산으로 이어지게 한다. (부처·사업별 실적관리 → 통합 성과관리 및 지능화) 인재 밀도, 이동·잔류, 자원 접근, 현장 배치, 연구·산업·공공·안전 성과를 공통지표로 관리하고 독립적으로 검증한다. 한국형 AI G3 인재강국은 모든 분야에서 인재 총량을 경쟁하는 국가가 아니다. 비교우위 분야에서 세계적 인재와 팀이 국내외 자원을 자유롭게 활용해 연구·제품·생산성·공공서비스·안전 성과를 지속적으로 만들어내는 국가다. 제조·반도체·피지컬 AI·공공 AX라는 기반에 글로벌 인재순환과 고밀도 성과환경을 결합하고, 그 실행을 위해 주무 부처인 과기정통부를 중심으로 각 부처 역할과 협력체계를 만들어 속도감 있게 추진한다면 한국은 규모의 추격을 넘어 차별화된 실행역량으로 AI G3의 핵심권에 진입할 수 있을 것이다. Executive Summary</p>
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