기존의 6-3-3-4 학제는 1900년대 초기에 정립된 교육 시스템으로 산업화 시기에 접어들 때 산업 현장에 요구하는 생산 인력을 양성하는 데 초점을 두고 있습니다. 2010년 이후 인공지능 기술의 급속한 발전이 예고하는 4차 산업혁명은 기존 학제의 변화를 야기할 수 밖에 없으며, 극단적이지만 현실적인 전망으로, 기존 대학 전공의 50~90%가 10년 이내에 쓸모가 없어집니다. 따라서, 대학 진학에 초점을 둔 기존의 초중고등학교 교육 체계 역시 변화가 불가피합니다. 그러한 변화의 요점은;

• 천재 또는 수재에 기반을 둔 사회: 다수의 노동자가 아니라, 소수의 천재가 사회적 총생산의 핵심 자원이 될 것입니다. 극단적으로, 100만명의 중국 노동자들이 생산하는 사회적 가치의 총합보다 Damis Hassabis 한 명이 생산하는 가치가 더 클 수도 있습니다.

• 소수 엘리트 교육: 인공지능 전문가는 99.9%의 재능과 0.1%의 노력으로 완성되며, 재능은 타고나는 것입니다. 사회 총가치 생산의 핵심 자원인 수재들을 양성하기 위해서는 타고난 재능을 갖춘 극소수의 인재를 발굴하고 양성하는데 초점을 둘 수 밖에 없습니다.

• 교육 체계의 재구성: 인공지능 기술은 사회와 산업의 모든 영역에 영향을 미칩니다. 가령, 의사나 판검사 역시 AI 의사 및 AI 법률가와 더불어 업무를 수행하는 방법을 익혀야 합니다.

이하, 한국의 학제를 5-5-4-3-3(의무교육 14년)으로 가정하고, 인공지능 커리큘럼이 각 학제에 부가되어 일부 학생만 이수하는 것을 상정하여 구성하였습니다. 취학연령을 앞당기고 의무 교육 기간을 2년 더 연장한 형태입니다. 물론, 한국의 현실은 6-3-3-4 학제지만, AI 커리큘럼은 기존 학제에 부가되는 요소이므로, 그러한 차이는 문제가 되지 않습니다.

AI 커리큘럼이 상정한 5-5-4-3-3(의무교육 14년) 학제의 내용은 다음과 같습니다. 한국의 한해 출생 인구를 40만 명으로 가정하면;

• 유아원+유치원 5년(만 2~ 6세): 출생 인구의 100%인 40만 명이 매년 유치원에 입학합니다.

• 초등과정 5년(만 7~11세): 출생 인구의 100%인 40만 명이 매년 초등학교로 진학하며, 그 중 30%인 12만 명이 초등학교에서 부가적으로 인공지능 과정을 이수합니다.

• 중등과정 4년(만 12~15세): 출생 인구의 100%인 40만 명이 매년 중등학교에 진학하며, 중등학교에서 출생 인구의 10%인 4만 명이 부가적으로 인공지능 과정을 이수합니다.

• 대학과정 3년(만16~18세): 출생 인구의 10%인 4만 명이 매년 대학에 진학하며, 출생 인구의 1%인 4천 명이 부가적으로 인공지능 과정을 부전공으로 이수합니다. 따라서, 매년 자신의 전공 외에 인공 지능을 부전공으로 이수한 인력 4천 명이 사회로 배출됩니다. 가령, 법학 전공+인공지능 부전공, 의학전공+인공지능 부전공, 기계공학 전공+인공지능 부전공 등입니다.

• 대학원 3년(만19~21세): 매년 인구의 2.5%가 1만 명이 대학원에 진학하며, 출생 인구의 0.1%인 400명이 인공지능을 전공합니다(석박사 통합 과정). 따라서, 매년 200~300명이 인공지능으로 박사학위를 취득하게 됩니다.

전술한 5-5-4-3-3 학제는 다음과 같은 특징이 있습니다.

1. 대학 진학률이 10%에 불과합니다(기존 70%). 그 이유는 중급 이하의 지식 노동은 10년 이내에 완전 자동화될 것이기 때문인데, 예를 들어, 공인회계사나 노무사와 같은 직종은 이미 완전한 AI 시스템이 구현될 수 있는 단계이고, 은행이나 보험과 같은 금융산업 역시 무인화 자동화가 완성단계에 이르렀으므로, 회계학과, 경영학과, 경제학과 등 기존의 대학 전공 대부분이 불필요한 상황입니다.

2. 예술 등 특정 부문을 제외한 거의 모든 대학 진학자가 의무적으로 인공지능을 부전공으로 이수합니다. 그 이유는 사회와 산업 제 부문에서 자동화되지 않은 나머지 분야도 인공지능과 더불어 업무 양상이 재정립되기 때문입니다.

3. 박사급 인공지능 전문 인력이 매년 200~300명씩 배출됩니다. 이들이 앞서 언급한 사회 총가치의 핵심 생산 자원입니다. 달리 표현하면, 이들 중 탁월한 재능을 갖춘 한 두명이 생산하는 가치가 일반적인 노동자 1만 명이 생산하는 가치의 합계보다 많을 것입니다. 매년 그러한 인재가 한 두명씩 사회에 투입될 것이지만, 이들이 반드시 대학원을 마친 뒤에 나타나는 것을 아닐 것입니다. 일부는 초등학교 과정에서 나타날 수도 있으리라 봅니다.

4. 5-5-4-3-3 학제에서 중등과정에서 학업이 종료되는 인구의 90%도 의무 교육 14년을 이수해야 합니다. 14년은 대학 진학률이 70%인 2017년의 평균 수학년수에 버금갑니다. 달리, 대학 진학률이 10%에 불과하더라도, 시민 개개인의 평균 수학연한을 지금과 크게 다르지 않다는 점입니다.

5. 초등, 중등, 대학 등의 교과 과정 전반에 걸쳐 인공지능 커리큘럼은 기존 과정에 부가적 과정, 달리 표현하면, 특별 활동에 속합니다. 따라서, 각급 학교는 정규 과정만 이수하는 다수 학생과, 정규 과정과 AI 과정을 같이 이수하는 소수로 대별될 것입니다. 이러한 구조는 당연히 특별반 논쟁을 야기하겠지만, 앞서 언급하였듯이 AI 재능은 타고나는 것이지 노력으로 달성되는 것이 아닙니다.