EDUTECH

4만5800명. 지난 3월 한 달 동안 미국에서 해고된 기술직 인력 규모다. 최근 2년 사이 최대치다.글로벌 빅테크 기업들이 인공지능(AI) 인프라 투자에 막대한 자금을 쏟아붓는 가운데, 인력 감축은 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있다. 오라클과 스냅은 최근 몇 주 사이 대규모 구조조정을 단행했고, 핀테크 기업 블록(Block)은 전체 인력의 40%에 달하는 4000명 이상을 줄이겠다는 계획을 내놨다. 마이크로소프트는 미국 직원의 약 7%를 대상으로 자발적 퇴직 프로그램을 시행 중이며, 메타 역시 약 8000명 감원을 추진하고 있다.문제는 이 충격이 산업 내부에만 머물지 않는다는 점이다.대학과 취업 시장이 동시에 흔들리고 있다. 졸업을 앞둔 학생들은 얼어붙은 고용 시장에 대한 불안에 직면했다. 재학생들 사이에서는 전공 선택 자체를 다시 고민하는 움직임도 확산되고 있다.실제로 루미나 파운데이션(Lumina Foundation)과 갤럽(Gallup)의 설문조사에 따르면, 현재 미국 대학생의 14%는 AI가 직업 시장에 미칠 영향을 이유로 전공 변경을 ‘매우 심각하게’ 고민하고 있다고 답했다. 또 33%는 ‘상당한 수준으로’ 고민하고 있는 것으로 나타났다. 전체 학생의 16%는 AI가 미칠 파장 때문에 이미 전공을 바꾼 것으로 조사됐다. 전체 응답자의 63%에 달하는 학생들이 실제로 전공을 바꾸거나 전공 변경을 고려하고 있다는 의미다. AI가 교육과 커리어 경로 자체를 재편하고 있음을 보여준다. 👉 ‘학벌의 시대’는 끝나는가... 미국 대학 위기가 한국에 던지는 질문

놀랍게도 미국에는 지금 문닫는 대학이 많다. 특히  위스콘신 주 애슐랜드에 지난 1892년에 문을 연 노스랜드 칼리지(Northland College)가 133년의 역사를 뒤로하고 폐교를 발표, 지역 사회에 큰 충격을 줬다. 이사회는 재정 위기를 돌파하기 위해 1,200만 달러 모금 캠페인을 벌였지만 실패했다. 폐교 시점에 재학생은 350명에 불과했고, 학교는 이미 8년째 적자를 이어오며 전체 전공의 75% 이상을 없애버린 상태였다. 사우스캐롤라이나의 라임스톤 대학교(Limestone University), 노틀담 칼리지(Notre Dame College)도 재정난으로 문을 닫았다. 필라델피아 연방준비은행의 지난 2024년 보고서에 따르면 향후 5년간 최악의 시나리오에서 연간 80개 대학이 폐교할 수 있다. 즉, 현재 나타난 미국 대학 폐교 트렌드가 예외적 사건이 아니라 구조적 변화의 신호라는 것이다. 지금 미국 대학의 모든 변화의 처음과 끝을 ‘AI 발전 탓’으로 생각하는 흐름이 있는 것도 사실이다. 취업률이 낮아지고 있고 학제에도 큰 변화를 요구하고 있기 때문이다. 하지만 최근 미국 고등교육계의 풍경은 ‘상아탑의 위기’라는 해묵은 수식어로는 부족할 만큼 처절하다. 수백 년 역사의 사립대가 문을 닫고, 다른 한편에서는 하버드 졸업장의 효용성에 의문이 제기된다. 단순한 경기 침체의 여파가 아니다. 세계 주요 국가에 불어닥친 ① 학령인구 급감, ② 대학 재정 구조의 파탄 ③ 그리고 ‘학위’라는 상품의 가치 하락이 맞물린 구조적 붕괴다. 여기에 AI 기술이 급격히 발전하면서 대학의 존재 이유에 대한 의문도 제기되고 있다. 그야말로 미국 대학에 퍼펙트 스톰이 몰려온 것이다. 

산호세주립대(SJSU)에서 학생들을 가르치는 한기용 교수가 꺼낸 첫 마디다. 그는 최근 자신의 학생 한 명의 사례를 이렇게 전했다."이력서를 1,000장 넘게 냈는데 사람과 인터뷰 기회 한 번 갖는 게 소원입니다." 과장이 아니다. 2년 전만 해도 풀타임 취업이 힘들다는 정도였고, 1년 전에는 인턴 자리 잡기도 힘들다는 수준이었는데, 지금은 사람(면접관)과 인터뷰할 수 있는 기회 자체가 생기지 않는 지경이 됐다고 그는 말한다. 이 현상은 단순한 취업난이 아니다. 채용 시스템 자체가 근본적으로 변하고 있다는 신호다. 현재 실리콘밸리에서는 하나의 포지션이 열리면 일주일 안에 수천 건의 지원서가 몰린다. 문제는 이 중 대부분이 인간의 눈에 닿기도 전에 AI 스크리닝 단계에서 탈락한다는 점이다.'인터뷰'를 잡는 기회 자체가 귀하게 됐다. 한기용 교수는 20년 넘게 실리콘밸리에서 다양한 기업에 몸담으며 빅테크의 속살을 경험했고, 지금은 SJSU 강단에 서는 동시에 링크드인 커리어 코칭(21기째), 스타트업 자문, 한국 기업 컨설팅까지 병행하고 있다. 강단에서는 취업 시장의 최전선을 보고, 현장에서는 기업이 원하는 인재의 기준이 어떻게 달라지는지를 실시간으로 감지한다. 그 두 시각이 교차하는 지점에서 그가 목격하는 변화는 충격적이다.👉 AI와 직업의 미래: "정규직 사라지고 플랫폼 노동자의 시대 온다"

AI 시대에는 인간의 '능력'이란 개념이 바뀔 것이다. '공부를 잘한다'는 개념도 바뀐다. ‘얼마나 많이 기억하느냐’가 아니라 ‘무엇이 중요한지를 판단하는 뇌’를 갖는 것이 중요하기 때문이다. AI는 방대한 데이터를 완벽히 저장하고 검색하지만, 맥락 없이 모든 정보를 동등하게 취급한다. 반면 인간의 뇌는 억제성 뉴런을 통해 '지금 이 순간 무엇이 중요한가'를 실시간으로 판단하며 선택적 기억을 형성한다. 무엇이 중요한 것인가를 판단할 줄 아는 능력이 핵심이다. 챗GPT 등 생성AI의 능력을 기하급수적으로 발전할 수밖에 없고 사람은 챗GPT에 많은 것을 의존하게 돼 있다. 이렇게 되면 '왜 이것을 알아야 하는가'라는 질문 자체를 잃게 되고, 결국 AI가 제시하는 정보의 수동적 소비자로 전락할 가능성이 높다. 창의성은 서로 관련 없어 보이는 정보들 사이에서 의미 있는 연결을 발견하는 것인데, 이는 무엇이 연결할 가치가 있는지를 먼저 판단할 수 있어야 가능하다. 결국 AI 시대의 경쟁력은 정보량이 아닌 '가치 판단력'. 즉, 무엇을 기억하고, 무엇을 억제하며, 무엇을 연결할지 결정하는 인간 고유의 선택 능력에 달려 있다.정누리 박사는 더밀크와의 인터뷰에서 "억제성 뉴런이 중요한 순간에 침묵한다는 것은, 오히려 그 공간을 인식하게 해주는 열쇠였다"고 말했다. 이 연구에서 가장 놀라운 발견은 뇌가 중요한 정보를 기억할 때 활동이 증가하는 것이 아니라 오히려 감소한다는 점이었다. 억제성 뉴런이 활동을 줄이는 그 '침묵의 순간'이 바로 강한 기억 형성의 신호탄이 된다.이는 AI와 인간의 근본적 차이를 보여준다. AI는 데이터를 끊임없이 축적하고 예측하지만, 창의성은 무엇을 하지 않을 것인가를 아는 것에서 출발한다. 인간의 뇌는 불필요한 자극을 억제하고 틈과 여백 속에서 통찰을 낳는다. 음악에서 쉼표가 다음 악절을 더욱 돋보이게 하듯, 뇌의 침묵이 창의적 사고를 가능하게 한다.👉 인간의 뇌는 불필요한 자극을 억제하고 ‘틈과 여백’ 속에서 통찰을 낳는다.

2025년 추석 연휴는 특별하다. 최장 10일까지 휴식을 취할 수 잇는 황금연휴이기도 하지만 최근 오픈AI의 '소라2' 등이 나오면서 AI에 대한 얘기가 테이블에 올랐다. 예년엔 '어떻게 돈을 잘 벌 것인가?'에만 초점이 맞춰졌다면 올해는 "챗GPT가 우리 아이 숙제를 다 해준다", "AI 때문에 일자리가 사라질 것 같다", "이제 뭘 공부해야 하나" 이런 고민들이 식탁 위에 오르내린다. AI가 이미지를 만들고, 코드를 짜고, 보고서를 작성하는 시대에 인간은 어떻게 살아야 할까? 특히 창의력은 어떻게 길러야 할까? 공부는 어떻게 해야 할까? 인간과 AI는 어떻게 차별화될 수 있을까? 더밀크는 이 질문에 답하기 위해 세계적 뇌과학자로 떠오르고 있는 정누리 조지아공대 박사를 만났다. 정 박사는 지난 4월 과학계 최고 권위지인 네이처(Nature)지에 "목표 특정적 해마 억제가 학습을 조절한다(Goal-specific hippocampal inhibition gates learning)"는 논문을 발표, 큰 주목을 받았다.네이처지는 "그의 연구가 뇌가 중요한 정보를 어떻게 선택적으로 기억하는지 그 메커니즘을 밝혀냈다"고 주목했다. 정 박사가 밝혀낸 뇌가 정보를 선택적으로 기억하는 기재의 핵심은 '억제'다. 뇌의 억제성 뉴런이 중요한 순간에 활동을 감소시키면서 오히려 그 순간에 대한 강한 기억이 형성된다는 것이다. 마치 음악에서 쉼표가 다음 악절을 더 돋보이게 하듯, 뇌는 '멈춤'을 통해 중요한 것을 선택한다. 이 발견은 단순히 쥐의 학습 메커니즘을 밝힌 것을 넘어, AI 시대 인간 고유의 능력이 무엇인지에 대한 근본적 통찰을 제공, 주목을 받고 있다. 더밀크와 정누리 교수와의 대담은 뇌과학 연구실을 넘어 AI 시대의 교육, 한국 사회의 구조적 한계, 그리고 미래 세대를 위한 대안까지 폭넓게 다뤘다. 그가 전하는 메시지는 명확했다. AI는 방대한 정보를 저장하고 검색하지만, 인간의 뇌는 무엇이 중요한지를 선택한다. 그리고 이 선택 능력의 핵심이 바로 '억제의 힘'이다. 익숙한 것을 억제하고, 당연한 것에 질문을 던지며, 다른 관점으로 전환하는 능력, 이것이 AI가 쉽게 따라할 수 없는 인간 고유의 창의성이다.하지만 챗GPT에 과도하게 의존하면 이 억제 능력이 약화될 수 있다. 특히 질문하지 않는 한국의 교육 문화와 AI 의존성이 결합될 때, 그 위험성은 배가된다. 순천에서 태어나 단신으로 미국 유학을 떠나 네이처급 과학자가 된 정누리 교수는 이제 '스파이 훈련소'라는 독특한 워크샵을 통해 억제의 힘을 훈련시키는 방법을 제시한다. 추석 연휴, 가족들과 함께 나눌 수 있는 AI 시대 생존 전략을 들어보자.

구글 플렉스. 지난달(8월) 구글의 본사 중 본사 '구글 플렉스'에서 엔지니어를 만났다. 구글은 제미나이 2.5 등 지속적인 생성AI 혁신 서비스를 내놓고 혁신의 본가 위치를 되찾고 있다. 구글 내부에서 어떤 문화가 있을까 궁금했다. 엔지니어 A씨는 "속도를 빠르게 만드는 건 챗GPT가 아니라 내 문제 정의 능력입니다"라고 말했다. 그는 더 이상 코드만 작성하지 않았다. 제품 기획부터 데이터 분석, 서비스 운영까지 전 과정을 아우르는 '풀스택 사고'를 하고 있었다.구글의 엔터테인먼트 검색팀은 마치 하나의 작은 스타트업처럼 운영된다. 각자가 PM이자 데이터 애널리스트이며 동시에 개발자다. 주간 보고서나 형식적 프로세스는 없다. 대신 스스로 성과를 증명하고 동료들에게 임팩트를 어필해야 살아남는다. "절대적 자유에는 절대적 책임이 따른다"는 실리콘밸리의 철학이 그대로 드러나는 지점이다.무엇보다 인상적이었던 건 AI에 대한 그들의 태도다. AI를 맹신하지 않는다. 오히려 "AI가 내놓은 결과를 끊임없이 의심하고 확인한다. 그래서 AI가 모든 걸 대체할 거라는 말에는 동의하지 않는다. 결국 판단은 사람이 해야 한다. AI가 맞다고 해도 근거를 따져봐야한다"고 확신에 찬 얘기를 했다. AI가 제시한 답안조차 비판적으로 검토한다. 도구에 휘둘리지 않고 도구를 부리는 주인의식이 뚜렷했다.

MIT 미디어랩의 신경과학자 나탈리야 코스미나(Nataliya Kosmyna)가 이끄는 MIT 연구진은 ‘챗GPT를 사용할 때의 당신의 뇌: 에세이 작성 과제에서 AI 도우미 사용 시 누적되는 인지적 부채(Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task)’라는 제목의 연구 논문을 발표했다. 연구는 보스턴 지역의 18~39세 참가자 54명을 대상으로 4차례에 걸쳐 실험을 진행했다. 참가자들을 3그룹으로 나눠 32개 전극이 부착된 EEG 캡을 착용하게 했다.①번 그룹은 AI (GPT 4.0)를 사용하게 하고 ②번은 인터넷 검색(구글)만 허용했으며 ③번 그룹은 인간의 두뇌(도구 없음)만 사용할 수 있도록 했다. 각 그룹별로 각각 20분동안 동일한 에세이 과제를 주고 뇌파를 측정했다. SAT 스타일 에세이 쓰기를 3차례 진행했으며 마지막 4세션에서는 그룹을 교차시켜 AI에 익숙해진 이들이 AI 없이 사고할 수 있는지를 시험했다.결과는 놀라웠다. 어쩌면 예상대로 였다. 세 그룹 중 가장 빨리 과제를 마친 그룹은 1번인 챗GPT 사용 그룹이었다. 챗GPT를 사용해 에세이를 작성할 때마다 점점 게을러졌고 연구가 끝날 무렵에는 복사-붙여넣기 방식을 사용하는 경우가 많았다. 집중력과 관련된 전두엽 중심 세타파(frontal-midline theta) 활동도 챗GPT 사용 그룹이 더 낮았다. 참가자들에게 자신이 작성한 에세이의 내용을 직접 인용해보도록 한 후속 실험에서도 챗GPT 사용 그룹이 다른 두 그룹보다 기억력 및 정확한 인용 능력이 낮았다. 1번그룹의 83% 이상이 자신이 방금 작성한 에세이의 핵심 내용을 기억하지 못했다. 코스미나 교수는 "챗GPT를 사용해서 시험을 본 학생들은 신경, 언어, 행동 수준에서 지속적으로 저조한 성적을 보였다"고 말했다.가장 충격적인 데이터는 4번째 실험(교차 실험)에서 나왔다. AI에 익숙한 1번 그룹이 처음으로 AI 없이 에세이를 쓰자 뇌파 활동은 AI를 한 번도 안 써본 3번 그룹보다도 낮게 측정됐다. 인지 능력의 퇴화를 시사한다. 반대로 3번 그룹이 챗GPT를 활용하자 오히려 알파, 베타, 세타, 델타 밴드 전반에서 뇌파 활성도가 증가했다. 적절한 AI 사용은 사고 네트워크를 자극했지만 반복적이고 습관적인 사용은 사고 능력을 억제한다는 사실을 뇌파 활동으로 증명한 것이다. AI 자체가 해롭지 않지만 그것을 어떻게 사용하느냐에 따라 그 결과가 크게 달라지고 있음이 실험을 통해 나타난 것이다.

인공지능(AI) 기술이 미국의 공교육 환경을 빠르게 전환하고 있다. 과거 노트북과 태블릿이 교실 한 켠을 차지하던 시대를 지나, 이제는 챗GPT와 구글 제미나이(Gemini) 같은 생성 AI가 학생들의 학습 파트너로 자리잡고 있는 것이다.미국 오하이오주가 대표 사례다. 오하이오는 지난 6월 8일 주 내 모든 공립 K-12 학교(유치원부터 고등학교)에서 AI 활용에 대한 정책을 내년 7월까지 수립하도록 의무화했다. 챗GPT 등 생성형 AI 도구의 확산에 따른 교육 현장의 혼란을 줄이고, AI를 교육 혁신의 도구로 적극 활용하기 위한 움직임으로 풀이된다. 이번 조치는 미국 내에서도 선도적인 입법 사례로 평가받고 있다. 그동안 여러 주가 교직원 및 학생의 AI 활용에 대한 가이드라인 수준의 권고안을 발표한 바 있지만, 실제 정책 수립을 의무화한 것은 이례적이다. 오하이오주 콜럼버스 시 교육청의 크리스토퍼 록하트 최고정보책임자(CIO)는 지난 6월 교육위원회 회의에서 “AI는 다른 기술과 빠르게 융합하며 발전하고 있다"며 "지나치게 경직된 기준은 오히려 교육 혁신을 가로막을 수 있다. 유연하고 실용적인 가이드라인이 필요하다"고 강조했다.미국 교육계의 변화는 이미 시작됐다. 9일(현지시간) 뉴욕타임스에 따르면 워싱턴주의 켈소(Kelso) 지역 중·고등학교는 올해부터 구글 제미나이를 활용, 학생들이 조사 과제나 글쓰기 활동을 수행하도록 했다. 또 뉴저지주 뉴어크의 초등학교에선 칸아카데미의 AI가 학생의 수준에 맞는 학습 그룹을 자동으로 편성하고 수업 중에는 실시간으로 학생 질문에 응답하는 ‘AI 조교’ 역할을 맡고 있다. 조사나 글쓰기를 넘어 아예 수업 디자인과 보조 역할까지 AI에게 맡긴 확장 사례다. 대학교도 예외는 아니다. 캘리포니아 주립대(CSU) 시스템은 46만 명의 학생에게 챗GPT 접근권을 제공하는 계약을 오픈AI와 체결했다. 약 1700만 달러(약 230억 원) 규모다. 주정부의 예산 삭감 속에서도 대학이 이 같은 결정을 내린 이유는 명확하다. 코딩, 디지털 아트, 에세이 첨삭 등 다양한 분야에서 AI가 실질적인 학습 도구가 될 수 있다는 기대 때문이다.

챗GPT 등 생성AI의 확산이 미국 고등 교육의 지형을 뒤흔들고 있다. 전통적 대학 학위의 가치에 대한 회의론이 커지는 가운데 AI 기업들이 기존 채용 관행을 재편하려는 것. ‘간판 대학 졸업장은 곧 취업 보증수표’라는 공식이 흔들리고 있는 상황이다. 변화를 주도하고 있는 곳은 시가총액 2000억 달러(약 277조원)를 넘어선 데이터 기반 소프트웨어 솔루션 기업 팔란티어(Palantir)다. 최근 미국의 이란 핵시설 공습과 이스라엘-이란 간 전쟁 여파로 국방 기술 부문에서 팔란티어의 기술력도 재조명되고 있다.팔란티어는 최근 고등학교 졸업생 및 졸업 예정자를 대상으로 ‘실력주의 펠로우십(Meritocracy Fellowship)’ 프로그램을 출범했다. 이 프로그램에 선발된 참가자는 오는 가을부터 4개월간 뉴욕 본사에서 근무하며 기술적 과제 해결 등 실무에 투입된다. 월 5400달러(약 750만원)의 급여도 지급된다.지원 자격은 대학에 재학 중이지 않은 고교 졸업생 또는 졸업 예정자로 파이썬(Python), R, SQL 등 프로그래밍 언어 및 통계 패키지 사용 경험이 있으면 우대받는다. 참가자는 SAT 1460점 또는 ACT 33점 이상의 성적을 제출해야 한다. 하지만 가장 중요한 자격은 기존 '대학'에 입학하지 않아야 한다는 것이다. 프로그램을 성공적으로 이수한 이들에게는 이른바 '팔란티어 학위(Palantir Degree)'가 수여되며 성과가 우수한 경우 정규직 채용 면접 기회도 주어진다.팔란티어 측은 “미국 대학들의 불투명한 입시 기준은 실력주의와 탁월함을 밀어냈다”며 “주관적이고 피상적인 기준 때문에 자격 있는 학생들이 교육 기회를 잃고 있다. 이번 펠로우십은 그런 대학 입시 제도의 한계를 극복하기 위한 것”이라고 밝혔다.

미국 9월부터 2024~2025학년도 신학기가 시작됐다. 교육 현장에서 눈에 띄는 변화는 ‘숙제(Homework)’가 사라진 점이다. 정신건강에 미치는 영향, 생성AI 챗봇 챗GPT 확산으로 기존 평가 방식이 무력화된 데 따랐다. 이에 학교에서 생성AI 툴을 활용해 교육할 수 있도록 지원하는 에듀테크 시장이 이 틈을 타 급성장하고 있다. 미국 교육 현장에서 숙제의 실효성에 대한 논의는 수년간 이어져 왔다. 그러나 최근 생성 AI 챗봇이 확산하면서 이 논의가 본격적으로 확산, 학교 차원에서 숙제를 줄이거나 없애는 시도가 이어지는 추세다. 숙제, 즉 홈워크(Homework) 무용론이다. 2023년 국가교육통계센터 조사에 따르면 미국 13세 학생의 37%가 ‘수업 전날 숙제가 주어지지 않았다’고 응답했다. 2012년 같은 질문에 대한 응답률은 21%, 2020년 29%였다. 미국 학교에서 꾸준히 숙제를 줄이는 현상이 관찰된다. 미국 유타주 해리먼 소재 버터필드 캐년 초등학교는 2020년부터 숙제를 아예 금지하는 정책을 시행하고 있기도 하다.

생성AI 기술이 미국 대학 입시 지형을 바꾸고 있다. 미국 대학 입시는 학생들의 고교 시절 학업 성취 과정과 대학 입학시 달성할 목표를 담은 '에세이'로 평가한다. 그러나 학생들이 생성 AI를 활용해 제출하면서 에세이 평가가 어려워졌다. 디애틀랜틱에서 ‘대학 에세이는 죽었다’는 사설을 내놓을 정도다.그렇다면 교육 평가 시스템은 어떻게 바뀌어야 할까? 생성AI가 에세이 초안을 만들어 주는 시대, 어떻게 적응시켜 새로운 교육 문화를 만들어야 할까?

미국 대중이 전반적으로 AI에 대한 거부감을 가지고 있지만, 교육 분야에서는 교사와 학생들 사이에서 AI 도입이 빠르게 증가하고 있는 것으로 나타났다. 지난 5월 월튼 임팩트 리서치가 학습 공학 가상 연구소의 AI 랩과 함께 실시한 여론조사에 따르면, 오픈AI의 생성형 AI 챗봇인 챗GPT에 익숙하다고 답한 교사 비율이 55%에서 79%로 증가했으며, K-12 학생의 경우 37%에서 75%로 증가했다.실제 사용량도 비슷한 증가세를 보였으며, 교사의 46%와 학생의 48%가 적어도 매주 챗GPT를 사용한다고 답했다. 학생의 사용량은 작년에 비해 27% 포인트 증가했다. 가장 주목할 만한 점은 학생들의 리뷰가 대체로 긍정적이라는 점이었다. 초중고 학생의 70%가 AI 챗봇에 대해 호의적인 견해를 가지고 있었으며, 학부생의 경우 그 수치는 75%로 상승했다. 또한 학부모 중 68%는 AI 챗봇에 대해 호의적인 견해를 가지고 있었다.펜실베이니아 대학교 와튼스쿨의 교수이자 AI 전문가인 에단 몰릭은 이 데이터를 검토하며 "예상했던 것보다 훨씬 더 긍정적인 데이터"라고 말했다. 해당 여론조사 데이터는 칸 아카데미와 설립자 살만 칸의 경험과 일치했다. 칸 아카데미는 뉴저지 뉴어크의 교육구 등과 협력해 교육용 맞춤형 챗GPT인 칸미고의 사용을 테스트해 왔다. 칸은 자사의 AI 도구가 현재 6만 5000명의 학생에서 내년에는 100만 명의 학생으로 확대될 것이라고 밝혔다.살만 칸 CEO는 최근 CNBC와의 인터뷰에서 많은 교사에게 AI가 '필수품'이라고 생각한다고 밝혔다. 칸 아카데미는 교육용 동영상으로 잘 알려져 있지만, 이들의 대화형 운동 플랫폼은 오픈AI의 샘 알트만 CEO와 그렉 브록만 CEO가 챗GPT를 시범으로 운영할 파트너로 주목한 분야이기도 했다. 교육 분야에서의 채택률은 현재 업무 분야에서 발생하는 것보다 높으며, 도움을 받길 원하는 학생들이 점점 더 교사들을 끌어들이고 있다고 몰릭은 말했다.하지만 설문조사에 참여한 교사 중 25%만이 AI 챗봇에 대한 교육을 받은 적이 있으며, 약 1/3(32%)은 교육 및 전문성 개발 부족이 AI를 사용하지 않은 주요 이유라고 답했다. 교사들은 수업 아이디어 생성, 수업 계획 및 교재 준비, 학생 워크시트 또는 예시, 퀴즈 또는 시험을 위해 AI를 사용했다고 밝혔다. 몰릭은 장기적으로는 교육 분야에서 AI를 낙관하지만 단기적으로는 신기술 도입과 관련된 과거 여론조사와 비교했을 때 상대적으로 높은 결과라고 설명했다.