[기고] AI시대, 가능성을 실력으로 바꾸는 교육

"예제는 따라했는데 제 일에는 어떻게 쓰죠?"

[아이뉴스24 박정민 기자] 수업이 끝나면 자주 듣는 질문이다. 강사의 예제는 똑같이 재현했는데, 막상 자신의 작업 앞에서는 무엇부터 해야 할지 모르겠다는 것이다. 나는 AI 교육의 핵심 과제가 이 질문 안에 있다고 생각한다.

교육은 한 사람이 선택할 수 있는 삶의 범위를 넓힌다. 그 본질은 시험이 끝나면 사라지는 지식이 아니라, 필요한 것을 찾아 익히고 자신의 삶과 일에 쓰는 힘을 기르는 데 있다.

AI 시대에도 이 본질은 그대로다. 달라져야 하는 것은 그것을 실현하는 내용과 방식이다. 기존 교육과정에 새로운 기술의 이름만 덧붙여서는 충분하지 않다. 어떤 능력을 기르고, 어떻게 연습하며, 배운 사람이 실제로 무엇을 해낼 수 있어야 하는지부터 다시 정해야 한다.

불안이 아니라 판단을 가르쳐야 한다

AI 교육은 쉽게 불안을 파는 말이 된다. "지금 시작하지 않으면 늦는다"거나, "AI만 익히면 누구나 곧바로 전문가가 된다"는 식이다. 그런 말로는 교육에 대한 신뢰를 만들 수 없다. 배우는 사람에게 필요한 것은 위기감이 아니라 무엇을 왜 배워야 하는지에 대한 구체적인 설명이다.

AI를 배워야 하는 이유는 자신의 일에 비추어 기술의 가능성과 한계를 판단하기 위해서다. 어떤 과정에 AI를 쓸 수 있고, 어디까지 맡길 수 있으며, 어떤 부분은 사람이 직접 확인하고 고쳐야 하는지 알아야 한다. 이 감각은 직접 써보고 결과를 검토해 본 사람만 얻을 수 있다.

특정 도구 하나를 오래 쓰겠다는 뜻도 아니다. 도구는 계속 바뀐다. 그러나 새 도구의 기능을 살피고, 작업에 적용하고, 결과를 평가하는 힘은 남는다. 지금의 AI 교육이 길러야 할 것은 바로 이 학습 능력이다.

기능을 아는 것과 일을 해내는 것은 다르다

어떤 메뉴를 누르고 어떤 문장을 입력하는지도 물론 배워야 한다. 그러나 수업에서 결과를 한 번 재현했다고 자신의 작업에 바로 쓸 수 있는 것은 아니다.

실제 작업에는 '목적'과 '조건'이 있다. 무엇을 전달해야 하는지, 어느 수준의 결과가 필요한지, 시간과 비용은 얼마나 쓸 수 있는지가 정해져 있다. 혼자 만족하는 결과와 다른 사람의 요구에 맞춘 결과도 다르다.

그래서 이미지 수업이라면 생성에 성공하는 데서 끝나면 안 된다. 기획에 맞는지 판단하고, 원하지 않은 부분을 찾아 고치고, 실제로 쓸 수 있는 형태로 완성해야 한다. 영상이라면 장면 하나의 완성도보다 장면 사이의 흐름과 전달하려는 내용, 편집과 후반 작업까지 봐야 한다.

여기서 자기 분야의 기본기가 필요해진다. 영상과 VFX에서는 구도와 빛, 움직임, 장면의 연결을 이해하는 눈이 있어야 한다. AI가 만든 장면이 아무리 화려해도 전달하려는 내용과 어긋나거나 전체 흐름을 끊을 수 있다. 좋은 결과의 기준이 없으면 수십 개를 만들어놓고도 무엇을 골라야 할지 모른다. 생성하는 능력과 그 결과를 제대로 쓰는 능력 사이에는 따로 배워야 할 것이 있다.

영상 작업을 한 번도 해보지 않은 한 크리에이터가 있었다. 짧은 영상에 VFX를 입히는 작업은 금방 해냈다. 장면 하나에 효과를 더하는 일은 도구를 익히면 되기 때문이다. 그러나 처음부터 끝까지 AI로 만들어야 하는 작업 앞에서는 막혔다. 어떤 장면이 필요한지, 그 장면들을 어떤 순서로 이어야 이야기가 되는지 정하는 기획이 필요했기 때문이다.

그래서 나는 스토리텔링이 있는 영상을 골라 그대로 카피해보는 과제를 냈다. 잘 만든 영상을 장면 단위로 쪼개고, 같은 흐름으로 다시 만들어보면서 이야기가 어떻게 짜이는지를 직접 따라가보게 한 것이다. 기능을 더 가르치는 대신, 장면과 장면 사이를 설계하는 감각을 연습하게 했다.

또한 수업에서 잘된 예제만큼 잘되지 않은 과정도 보여주려 한다. 결과가 의도와 다르게 나왔을 때 무엇을 확인했는지, 어떤 조건을 바꿨는지, 왜 다시 생성하는 대신 합성으로 고쳤는지 또는 기획 자체를 조정했는지를 설명한다. 학습자는 완성작보다 문제를 푸는 과정에서 자기 작업에 적용할 기준을 얻는다.

출발점이 다르면 배움의 순서도 달라야 한다

AI를 배우려는 사람들의 출발점은 제각각이다. 기존 작업을 개선하려는 실무자, 새로운 분야를 처음 배우는 사람, 자기 사업의 콘텐츠를 직접 만들려는 사람, 영상 제작을 직업으로 준비하는 사람은 같은 도구를 써도 필요한 깊이와 순서가 다르다. 교육은 학습자가 무엇을 하고 싶은지, 어떤 경험이 있는지, 지금 어디서 막혀 있는지에서 출발해야 한다.

처음 시작하는 사람에게는 작은 결과물이라도 끝까지 완성해보는 경험이 필요하다. 자신의 의도가 결과에 반영되는 과정을 겪어봐야 다음 작업으로 나아간다. 기존 실무자에게는 지금의 작업 방식에 AI를 넣어보고 이전과 비교하는 과제가 효과적이다. 어느 단계에서 효과가 있었고 수정에 어떤 부담이 생기는지 직접 확인하는 것이다. 기초 원리와 결과를 검토하는 방법은 함께 익히되, 실습은 각자의 목적에 맞추는 방식이 좋다.

오프라인 수업의 장점도 여기에 있다. 같은 설명을 들어도 막히는 지점은 사람마다 다르다. 기능을 몰라서인지, 원하는 결과가 분명하지 않아서인지, 결과를 판단할 기준이 없어서인지에 따라 필요한 도움이 달라진다. 작업 과정을 옆에서 함께 보면 그 차이가 보인다.

성과는 수업이 끝난 뒤에 확인된다

수업을 끝까지 들은 것과 배운 것을 쓸 수 있는 것은 다르다. 강사의 예제를 재현한 학습자도 조건이 바뀐 과제 앞에서는 막힐 수 있다. 그래서 AI 교육의 성과는 새로운 작업에서 학습자가 어떤 판단을 내리고 어떻게 움직이는지로 확인해야 한다.

결과물과 함께 제작 과정을 설명하게 하는 이유가 여기 있다. 왜 그 도구를 썼는지, 어떤 조건을 넣었는지, 결과에서 무엇을 문제로 봤는지 말할 수 있어야 한다. 완성도 높은 결과가 곧 깊은 이해를 뜻하지는 않는다. 반대로 결과가 아직 서툴러도 문제를 정확히 짚고 개선 방법을 내놓는다면, 그 학습자는 이미 중요한 것을 배운 것이다.

현장에서 쓸 결과물을 만든다면 책임도 배워야 한다. 요구사항을 이해하고 피드백을 반영하는 능력, 자료의 이용 조건을 확인하고 개인정보와 작업 정보를 신중하게 다루는 태도, 결과의 오류를 검토하는 습관이다. 평가는 점수가 아니라 무엇을 잘했고 어디서 막혔으며 다음에 무엇을 바꾸면 되는지 알려주는 과정이어야 한다. 그래야 배움이 한 번의 체험으로 끝나지 않고 혼자서도 이어진다.

내가 AI 교육을 통해 만들고 싶은 변화

나는 'AFX', 'AI VFX' 수업을 비롯해 여러 오프라인 AI 수업을 진행해왔다. 앞으로 더 분명히 하고 싶은 방향은 학습자가 배운 내용을 자신의 일로 가져가도록 돕는 것이다. 새로운 기술을 경험했다는 만족이 실제 작업을 시작하고 완성하는 힘으로 이어지기를 바란다.

내가 지향하는 수업은 기능과 현장, 개인의 목적을 잇는 교육이다. 무엇을 만들지 정하고, 필요한 기술을 배우고, 직접 시도한 결과를 검토하고, 고쳐서 완성하는 경험을 수업 안에 담고 싶다. 처음에는 강사의 도움을 받더라도 스스로 선택하고 판단하는 범위가 점점 넓어져야 한다.

AI VFX 교육에서는 특히 생성 자체보다 전체 제작 과정을 보는 관점이 중요하다. 어떤 장면이 필요한지 기획하고, 결과를 고르고, 기존 소스와 결합하고, 편집과 후반 작업을 거쳐 쓸 수 있는 형태로 만드는 흐름이다. 각 기능이 이 흐름에서 어떤 역할을 하는지 이해해야 배운 것을 다른 프로젝트에도 옮겨 쓸 수 있다.

가르치는 사람도 계속 배워야 한다. 새로운 기술의 가능성과 한계를 직접 검토하고, 현장이 요구하는 역량이 달라지면 수업도 고쳐야 한다. 학습자에게 변화에 대응하는 힘을 가르치려면 교육 자체가 먼저 변화에 대응해야 한다.

모두의 가능성을 실력으로 바꾸는 교육으로

AI 교육은 더 많은 사람이 원하는 분야에 도전할 수 있는 길이 되어야 한다. 관심은 있지만 시작할 방법을 모르는 사람, 기존 경험을 새로운 방식으로 넓히려는 사람, 자신의 아이디어를 직접 구현하고 싶은 사람에게 구체적인 출발점을 줄 수 있어야 한다.

물론 AI 수업 하나가 취업이나 성공을 보장하지는 않는다. 전문성에는 연습과 경험, 각 분야의 기본기가 필요하다. 교육은 그 과정을 건너뛰게 해주겠다고 약속할 것이 아니라, 무엇을 어떤 순서로 배우고 연습해야 하는지 보여줘야 한다. 가능성과 실력 사이에 놓인 노력을 구체적으로 안내하는 것이 교육의 몫이다.

이런 기회가 일부에게만 주어져서도 안 된다. 학교와 직업교육, 공공과 민간 교육이 각자의 역할을 하며 기초적인 AI 이해에서 분야별 활용까지 이어지는 길을 만들어야 한다. 새로운 일을 준비하거나 하던 일을 바꾸려는 사람이 필요한 때에 다시 배울 수 있어야 한다.

한국은 새로운 기술을 빠르게 받아들이는 사회다. 그 속도에 더해 다양한 사람이 기술을 자신의 일에 쓰고 성장하도록 돕는 교육까지 만들어낸다면, 세계가 참고할 만한 모범이 될 수 있다고 나는 생각한다. 개인의 관심과 적성을 실제 역량으로 잇고, 배움의 기회를 넓히는 교육이다.

지금 AI를 배우려는 사람에게

마지막으로, 지금 AI를 배우려는 사람에게 건네고 싶은 이야기가 있다. 첫째, 도구 목록보다 만들고 싶은 것 하나를 먼저 정하길 바란다. 새 도구는 매주 나오고, 그것을 다 따라가려는 순간 배움은 정보 수집으로 바뀐다. 만들고 싶은 것이 분명하면 무엇을 배워야 하고 무엇은 지금 몰라도 되는지가 저절로 드러난다.

둘째, 작게 만들더라도 끝까지 완성해보길 바란다. 멋진 장면 열 개보다 기획부터 편집까지 마친 15초짜리 영상 하나가 더 많은 것을 가르쳐준다. 완성하는 과정에서야 비로소 자신이 어디서 막히는지, 무엇을 더 배워야 하는지 알게 된다.

셋째, 결과를 의심하고 기록하길 바란다. 그럴듯한 결과가 나왔을 때 멈추지 말고, 내 의도와 무엇이 다른지, 무엇을 바꿨더니 어떻게 달라졌는지 적어두는 것이다. 그 기록이 쌓이면 도구가 바뀌어도 사라지지 않는 자기만의 기준이 된다.

넷째, 혼자 배우지 않기를 바란다. 자신의 작업을 보여주고 피드백을 받을 수 있는 수업이나 커뮤니티, 동료를 찾는 것이 중요하다. 다른 사람의 눈으로 내 결과를 보는 경험은 혼자서는 얻기 어렵고, 현장에서 요구하는 능력도 결국 그런 교환 속에서 길러진다.

AI는 시작의 문턱을 낮춰주었지만, 실력까지 대신 쌓아주지는 않는다. 그 사이의 거리를 걷는 것은 결국 배우는 사람의 몫이고, 그 길을 덜 헤매게 돕는 것이 교육의 몫이다.

교육은 중요하다. 그래서 시대에 맞게 달라져야 한다. 스스로 이해하고 판단하며 배운 것을 삶에 쓰는 힘이라는 본질을 지키기 위해, 교육의 내용과 방식은 계속 바뀌어야 한다.

지금 필요한 것은 AI가 무엇을 할 수 있는지 보여주는 데서 한 걸음 더 나아가, 배우는 사람이 자기 일을 시작하고 문제를 풀고 원하는 결과를 만들어내도록 돕는 교육이다. 나는 AFX AI VFX 수업과 앞으로의 AI 교육을 통해 그 가능성이 구체적인 실력이 되는 과정을 만들어가고자 한다.