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1. 컴공보다 경쟁률 4배 높지만…취업시장선 '찬밥'
최근 국내 대학에서 인공지능(AI) 학과가 높은 인기를 끌고 있음에도 불구하고, 산업계에서는 이러한 신생 학과 출신 졸업생에 대한 신뢰도가 낮아 취업에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 현상은 AI 학과의 교육 내용과 졸업생의 실무 역량에 대한 검증 부족, 그리고 산업계에서 요구하는 전문성 수준과의 괴리에서 비롯된 것으로 보입니다.
🎓 AI 학과의 인기와 현실
- 높은 경쟁률: 서강대학교의 'AI기반자유전공학부'는 2025학년도 정시모집에서 36명 모집에 815명이 지원하여 22.61:1의 경쟁률을 기록했습니다. 이는 같은 대학의 경영학과(4.49:1)와 컴퓨터공학부(5.69:1)보다 훨씬 높은 수치입니다.
- 산업계의 신뢰 부족: 한 반도체 기업 관계자는 "신입 직원 채용 과정에 신생 학과 출신을 쓰지 않으려는 경향이 있다"며, AI 학과 졸업생의 실력을 가늠하기 어렵다고 밝혔습니다.
🧠 AI 분야의 전문성 요구
- 고도화된 지식 필요: KAIST 김재철AI대학원의 최재철 교수는 "미국의 AI 관련 기업의 리드 개발자도 대부분 박사 학위 소지자"라며, AI 분야는 기술 장벽이 높아 학부 수준의 교육만으로는 고도화된 AI 모델을 다루기 어렵다고 지적했습니다.
- 학부 교육의 한계: AI 학과 졸업생이 테크 기업에 지원하더라도 가점이 주어지지 않으며, 기업들은 대부분 석·박사 학위자에게만 가점을 부여합니다.
🔄 학생들의 대응 전략
- 복수전공 선택: 한국외국어대학교 AI융합전공 2학년 서모 군은 "AI 학과 주전공만으로는 컴퓨터공학과 졸업생과 경쟁하기 어렵다고 판단했다"며, 경제학을 복수전공할 계획이라고 밝혔습니다.
- 대학원 진학 고려: 일부 학생들은 AI 분야에서 요구하는 전문성을 갖추기 위해 대학원 진학을 고려하고 있습니다.
📌 결론
AI 학과는 높은 인기를 끌고 있지만, 산업계에서는 졸업생의 실무 역량에 대한 신뢰도가 낮아 취업에 어려움을 겪고 있습니다. 이는 학부 교육의 한계와 산업계의 전문성 요구 수준 간의 괴리에서 비롯된 것으로, 학생들은 복수전공이나 대학원 진학 등을 통해 대응하고 있습니다.
출처 : https://www.hankyung.com/article/2025033110721
2. “코딩 학습은 시간 낭비”라는 코딩 플랫폼 CEO, 왜?
🧠 “더 이상 코딩을 배울 필요는 없다” 주장과 그 파장
📌 발단: 리플릿 CEO 암자드 마사드의 발언
- 2024년 5월 27일, AI 코딩 플랫폼 리플릿(Replit)의 CEO 암자드 마사드는 X(前 트위터)에 다음과 같은 글을 올림:
- “더 이상 코딩하는 법을 배울 필요는 없다.”
- 이 주장은 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이의 발언을 인용한 것이었음:
- "앞으로 3~6개월 내 AI가 전체 코드의 90%를 작성하게 될 것이고, 12개월 내 전면적인 AI 코딩 시대로 전환될 것"이라는 예측.
- 마사드는 이 주장에 적극 동의하며,
- “AI가 코딩을 대부분 대신하는 시대가 오므로 코딩을 배우는 건 시간 낭비다.”
- 라고 단언함.
🧩 찬반 논쟁: 코딩 무용론 vs 코딩 필요론
✅ 찬성 입장
- 어떤 사용자는,
- “이젠 문제 해결 시 코드를 분석하기보다 AI 도구를 먼저 활용하는 패러다임으로 바뀌고 있다.” 고 주장하며, 마사드의 의견에 동조.
- 오픈AI CEO 샘 알트먼:
- 코딩 그 자체보다, AI 도구를 다루는 능력이 더 중요해지고 있다고 강조.
- “AI가 코딩 작업의 절반 이상을 수행하고 있다.”
- 마사드 본인도 추가 게시물에서,
- “예외가 있다는 건 동의하지만, 이 흐름(트렌드)은 놓쳐선 안 된다.”
- 고 재차 강조.
❌ 반대 입장
- 한 사용자:
- “AI가 코드를 잘못 작성했을 때, 코딩 지식이 있어야 고칠 수 있다. 안 그러면 크레딧을 낭비하며 AI에게 다시 요청해야 한다.”
- 모닝브루 창립자 알렉스 리버만:→ 이에 대해 마사드는 "null이 자바스크립트에서 객체라는 걸 굳이 알 필요는 없다"고 주장하며 깊이 있는 학습은 불필요하다는 입장을 고수.
- “소프트웨어 구조, API, 인증 등의 기본 개념을 모르면 디버깅이나 개선 작업 시 치명적 맹점이 생긴다.”
- MIT 아르만도 솔라-레자마 교수:
- “AI는 아직 추론 능력, 대형 시스템 내 버그 탐지 능력 등이 부족하다. 초보 개발자가 익혀야 할 기본 기술들을 대체하지 못한다.”
- 구글 CEO 순다르 피차이:
- “구글에서 새로 작성된 코드의 25%가 AI 생성이지만, 개발자의 최종 검토와 승인이 반드시 필요하다.”
🧭 마사드의 보완 설명: “기본적인 코딩 이해는 필요”
- 마사드는 이후 논란이 커지자 추가 입장을 밝혔음:
- “완전한 무코딩을 주장하는 것은 아니다.”
- 코딩을 대신할 수는 있지만,
- 코딩에 대한 기본적인 이해는 여전히 유효하다고 정리.
- “완전한 무코딩을 주장하는 것은 아니다.”
🔍 정리: 기술 변화 vs 기초 역량
항목 내용
| 주장 | AI가 곧 대부분의 코딩을 대체하므로 코딩을 깊이 배울 필요가 없다 |
| 찬성 측 논거 | - 코드의 대부분을 AI가 작성함- 도구 사용 능력이 더 중요해짐 |
| 반대 측 논거 | - AI는 아직 불완전하며코드 이해 없이는 수정·개선 불가능 |
| 중간 조율 | 기본 개념과 문제 해결 역량은 여전히 필요단, 도구 활용 능력은 더욱 중요해짐 |
📌 결론
- AI 코딩 도구는 분명 개발 방식의 패러다임을 변화시키고 있음.
- 하지만 현재 기준으로는 코딩을 완전히 몰라도 되는 수준은 아니며,
- AI의 한계를 보완하기 위해 기본적인 코딩 이해와 시스템 구조에 대한 지식은 필수적임.
- 마사드의 발언은 기술 진보를 강조한 것이지만, 실무의 현실과는 여전히 간극이 있음.
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