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futurium.ec.europa.eu 보도 [제목]

EU, 고등교육 특화 AI 가이드라인 부재 드러나… "정책 공백, 대학이 직접 메워야"

유럽연합(EU)이 인공지능(AI) 시대의 교육 패러다임을 재설정하고 있지만, 고등교육에 특화된 정책적 청사진은 여전히 부재하다는 분석이 나왔다. EU 집행위원회의 'AI Act'를 비롯해 유럽 교육생태계 전반의 AI 가이드라인이 초·중등교육을 중심으로 설계되면서, 대학이라는 특수한 영역은 상대적으로 소외돼 왔다는 지적이다. 2025년 3월 유럽미래포럼(Futurium)에 게재된 니콜라오스 디에티스(Nikolaos Dietis)의 매핑(mapping) 분석은 이러한 정책적 공백을 체계적으로 정리하면서, 대학 스스로 전략적 방향을 수립해야 할 필요성을 역설했다.

[본문 1]

핵심 쟁점은 EU의 AI Act가 고등교육을 직접적인 규제 대상으로 명시하지 않는다는 점이다. AI Act는 전 산업을 아우르는 통합 규제 프레임워크로 설계됐으며, 교육 분야에서는 단 두 가지 조항만 고등교육과도 연결된다. 우선 56번 항목에서는 "AI 시스템이 교육·훈련 분야에서 활용될 때, 모든 학습자와 교사가 디지털 역량과 비판적 사고력을 함양해 경제·사회·민주주의 과정에 능동적으로 참여하도록 해야 한다"고 명시했다. 또한 4조는 AI 시스템의 제공자와 배포자가 직원과 사용자의 'AI 리터러시(AI literacy)'를 확보할 의무를 부과한다.

특히 주목할 부분은 부속서 III 3항에서 교육 분야의 AI 시스템을 '고위험(high-risk)' 범주로 분류한 사실이다. 입학 결정, 학습 성과 평가, 교육 수준 판단, 시험 중 부정행위 모니터링 등 4개 영역이 고위험으로 지정됐다. 이는 향후 대학이 도입하는 AI 시스템이 곧 엄격한 적합성 평가와 인간 감독 의무에 직면할 것임을 의미한다.

그러나 디에티스는 현행 가이드라인들이 대학이라는 조직의 특수성을 충분히 반영하지 못했다고 꼬집었다. 초·중등교육 중심의 정책 설계는 대학의 거버넌스 구조, 연구 자율성, 교수·학습 관계의 특성, 그리고 학습자가 성인이라는 점에서 발생하는 차이를 간과한다는 것이다.

[본문 2]

이 매핑 분석이 갖는 실질적 의미는 '유럽 교육생태계의 AI 관련 문서들이 고등교육에 어떤 시사점을 제공하는가'에 대한 통합적 정리다. AI Act 외에 유럽위원회, 유네스코, OECD 등 다수의 기구에서 발간한 문서가 존재하지만, 어느 것도 고등교육 단독을 다룬 문서는 부재하다는 사실이 반복 확인됐다. 이 때문에 대학들은 범용 가이드라인을 자의적으로 해석해 도입해야 하는 상황에 놓여 있다.

현실적으로 대학의 AI 활용은 이미 다층적으로 진행 중이다. 입학 사정관(screening)에 AI를 도입하거나, 학습 분석(learning analytics) 기반 적응형 학습 시스템을 운영하거나, 시험 감독 알고리즘을 배치하는 사례는 유럽 각지에서 이미 관측된다. AI Act의 고위험 분류는 이러한 시스템이 향후 준수해야 할 기술적·절차적 표준을 제시한다는 점에서 정책적 무게가 크다. 즉, 대학 입장에서는 '지금 도입한 시스템이 향후 규제 대상이 될 수 있다'는 점을 미리 계산해야 한다는 뜻이다.

또한 AI 리터러시 의무화 조항은 대학의 교원 개발 프로그램, 학생 역량 강화 커리큘럼 전반에 직접적 영향을 미친다. 단순한 AI 도구 활용법을 넘어, 비판적 사고와 미디어 리터러시를 결합한 교육이 필수 과제로 부상했다. 이는 교수자가 학습자에 '무엇을 가르칠 것인가'라는 콘텐츠 차원과, 교수자가 '스스로 무엇을 익혀야 하는가'라는 능력 개발 차원을 동시에 재설계해야 함을 뜻한다.

이번 분석이 한국 에듀테크 업계에 던지는 메시지는 분명하다. EU가 고등교육 특화 가이드라인 부재라는 문제를 공식적으로 인정했다는 사실 자체가, 각국 정부와 대학에 '자체 로드맵 수립'의 책임을 환기하는 신호탄이라는 점이다. 한국의 경우 교육부가 2024년 발표한 'AI 디지털교육혁신 전략'이 초·중등에 무게를 두면서 대학 단계의 구체적 이행 지침은 상대적으로 빈약하다는 평가가 많다. 대학 자율성이라는 명분 아래 정책적 침묵이 이어지면, 대학별 편차가 극심한 'AI 격차'가 고착화될 가능성이 있다.

향후 전망으로는 세 가지 흐름을 주목할 필요가 있다. 첫째, 대학 컨소시엄 단위의 통합 AI 가이드라인 수립 움직임이 유럽과 미국에서 동시에 가속화될 가능성이 높다. 둘째, AI Act의 고위험 분류에 대응해 입학사정·학습평가 영역의 AI 벤더들이 인증 기반 비즈니스 모델로 전환할 것으로 예상된다. 셋째, AI 리터러시는 이제 대학의 '선택'이 아닌 '의무 역량'이 되면서, 교원양성 체제와 학생 평가 체계 전반의 근본적 재편이 불가피해졌다.

결국 이번 매핑 분석은 정책의 부재를 단순히 비판하는 데 그치지 않고, 대학이 스스로 디지털 전환 전략의 윤곽을 그려야 한다는 실천적 당위성을 제시한다는 점에서 의미가 깊다. 에듀테크 기업과 대학 모두에게 '어떤 AI를 어디까지 도입할 것인가'에 대한 보다 정교한 거버넌스 설계가 그 어느 때보다 요구되는 시점이다.