생성형 AI 실전 활용, 울산과학대의 ‘산학실전 교육’ 실험

생성형 인공지능(Generative AI)의 파급력이 산업·교육 현장 전반에 깊숙이 번지고 있다. 울산과학대학교가 최근 이러한 흐름에 적극적으로 반응, 학생들을 대상으로 ‘생성형 AI 활용·취업 준비’ 특강을 열었다. 현장에서 드러난 핵심은 단순히 AI를 소개하는 수준을 넘어, 실제 산업과 취업에 이 기술이 어떻게 쓰이고 강화되는지 구체적 사례 중심 교육이라는 점이다.

울산과학대 특강은 다양한 학부생과 교수진, 산업체 관계자가 참여해 생성형 AI의 원리(딥러닝 기반 예측과 텍스트·이미지 생성, 프롬프트 엔지니어링, 오픈AI·구글 등의 최신 모델 구조)를 명쾌하게 풀어냈다. 실제로 GPT-5, Google Gemini, 토종 하이퍼클로바 등 주요 대형 AI모델의 작동방식이 설명됐으며, 파이프라인 설계와 실무 자동화, 데이터 프라이버시 이슈, 산업별 도입 사례 등이 병행되어 다뤄졌다. 학생들은 코드 실습은 물론, 마케팅·QA자동화·신약설계 같은 현실 문제에 어떻게 생성형 AI가 적용되는지 실례를 체험하면서 기술 습득 그 자체가 취업 경쟁력임을 인식했다.

생성형 AI의 기술 원리는 과거 룰기반 프로그래밍이나 단순 패턴 매칭과 달리, 대규모 데이터로부터 복잡한 패턴을 스스로 추출한 뒤, 새로운 텍스트·이미지·음성·코드 등 여러 형태의 결과물을 생성하는 데 있다. 자연어처리(NLP)뿐 아니라, 멀티모달(텍스트+이미지 결합), 시계열 분석, 로봇 움직임 예측 등 메타 학습역량도 폭넓게 확장되고 있다. 울산과학대 특강은 이러한 최신 AI 원리와 산업계 실제 활용을 잇는 징검다리를 구축했다. 특히 제조·자동차·에너지 등 주력산업이 자리한 울산의 산업 구도와 맞물려, 학생들이 기업 프로젝트 기획, AI기반 품질검사, 신제품 개발 자동화 등 현장형 직무 역량을 기를 수 있는 특별 실무 교육이 시도되었다.

업계에서는 이미 글로벌 상위권 기업(삼성, 현대, 두산 등)은 생성형 AI를 통한 “디지털 트윈” 구축(설계-테스트 자동화), MLOps(머신러닝 파이프라인 자동화), B2B제품 고도화 등에서 기존 업무방식을 급속히 재편 중이다. 현재 채용 시장 역시 인공지능 실무능력을 갖춘 졸업생에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. HR테크 플랫폼, 스마트팩토리, 바이오헬스 분야는 생성형 AI 프롬프트 설계력, 알고리즘 튜닝, 윤리·보안 역량이 주요 없음 기준으로 자리잡고 있다.

국내 대학 교육의 뒤처짐, 이론-현장 괴리 등의 문제를 고려하면, 울산과학대의 현장접목 실습형 AI특강은 기술 격차 해소의 중요한 파일럿 모델로 평가된다. 실제 교과과정 개정 흐름도 이 방향에 가속페달을 밟고 있다. 재학생들은 GPT·Gemini·Claude 등 다양한 생성AI 도구를 직접 다뤄보고, 자기소개서 자동작성, 이력서 분석·코칭, e-포트폴리오 자동생성 등 취업 준비의 전 과정에서 AI 활용역량을 자연스럽게 내재화하고 있다. 이로써 AI 활용 자체가 새로운 ‘디지털 리터러시’이자, 이력 관리·직무적합성 판단의 표준 언어가 되는 셈이다.

다만, 생성형 AI 기반 교육이 빠르게 확장되면서 졸업생 맞춤형 학습 커리큘럼, 데이터 개인정보 이슈, AI 윤리(예: 허위정보 생성), 산업체·대학 협력 강화 필요성 등의 과제가 함께 부상한다. 업계 일부에선 “AI 기본기를 무시한 빠른 도구 익히기”의 부작용이나, “AI 편향·저작권 문제” 등 부정적 측면도 지적된다. 아직 정책적·법적 안전망과 평가 체계가 충분히 뒷받침되지 않고 있음도 경각심을 가져야 할 포인트다.

향후 울산과학대 사례는 전국 이공계 대학의 AI 실무교육 확산, 디지털 신인재 양성, AI융합 취업모델 확립에 중요한 시금석으로 자리매김할 전망이다. 궁극적으로는 대학-산업-정책 3자가 긴밀히 연계돼, 빠르게 변화하는 디지털 일자리 구조에 발맞춘 ‘AI 실전역량 중심 교육생태계’로 전환되는 것이 관건이다.

아이러니하게도, AI가 직무와 취업의 판을 바꾸는 이 순간, 기술을 제대로 이해·활용하는 능력이 인간의 가장 본질적 생존무기가 되고 있다. 현장형 AI 인재육성을 위한 대학의 신속한 대응, 산업계와의 지속적 교류, 국가적 정책 뒷받침, 그리고 건강한 AI 생태계 구축을 위한 사회 공동의 노력이 동시에 모여야 한다.

— 이도현 ([email protected])