AI가 가져올 미래의 양면

세계는 바야흐로 AI의 시대이다. AI에 관한 이야기는 수십 년 전부터 있었지만, 2022년 챗GPT의 등장 이후 본격화된 대기업들의 AI 투자는 AI 없는 미래를 상상하기 힘들게 만들고 있다. 최근 구글의 모회사 알파벳의 실적 발표 자리에서 순다르 피차이 CEO는 AI에 대한 과소 투자로 AI 시대의 패자가 되는 것보다는 과잉 투자의 위험을 감수하는 것이 낫다는 이야기를 했을 정도이고, AI 산업의 핵심 반도체를 사실상 독점하고 있는 기업인 엔비디아의 주가는 최근 3년간 무려 7배 정도 상승하였다.

그런데 AI가 세상을 놀랍도록 편하게 바꿔 줄 거라고 기대하는 긍정적인 면도 있지만, 다른 한편으로는 우리의 일자리를 크게 위협하고 있는 것에 대한 걱정도 공존한다. 골드만삭스의 보고서에 따르면 사무 행정, 법률, 공학, 생활 건강, 금융 분야들이 AI 시대에 가장 위험한 직종 top5라고 하였고, 실제로 미국의 금융권에서는 AI가 보조 자료를 만들어 주기 시작하여 애널리스트들의 고용을 줄이는 중이라고 한다. 이런 상황에서 AI가 위협하는 일자리에 인문계, 자연계의 큰 구분이 있겠냐 만은, 살아남을 확률이 가장 확실한 산업은 당연히 AI 관련 산업일 것이고, 그렇다면 아무래도 공학 전공의 자연계 학생들이 좀 더 살아남을 확률이 높다는 것은 누구도 쉽게 부정할 수 없을 것이다.

하지만 그렇다고 이제 와서 인문계 학생들이 자연계로 입학을 위해, 또는 기존 자연계 학생들이 AI 산업에 보다 적합한 전공이나 상위권 학교 입학을 위해 수능을 다시 응시하는 것이 쉬운 일은 아니다. 그렇다면 곧바로 3학년으로 입학하는 편입학이라는 방법도 있다. 보통 편입 합격이 정말 어렵다고 하지만, 자연계 편입은 많이 다른 이야기이다. 지금부터 왜 그런지 알아보자.

자연계 편입이 더 수월한 이유

흔히들 편입은 모집 인원이 너무 적고, 시험도 너무 어려워서 합격이 바늘구멍 통과하는 것보다 어렵다고 생각한다. 하지만 자세히 보면 편입은 그렇게 조금 뽑지 않는다. 작년 수능 응시자는 약 45만 명이었는데 그에 비해 편입 응시자는 1만 명 정도이다. 그런데 24년도 중앙대학교 기준으로 정시 모집 인원은 1,722명이며, 편입학 모집 인원은 663명이다. 단순히 모집 인원의 절대치로 비교할 수가 없다. 게다가 자연계열 편입은 확실히 더 유리하다. 그 663명 중 자연계열이 무려 390명이었고 여기서 의대 증원으로 자연계열 모집 인원이 앞으로 더 늘어날 수도 있기 때문이다.

시험의 측면에서 보면 영어 한 과목인 인문계열에 비해 영어와 수학 두 과목을 해야 하는 자연계열이 더 힘들다고 생각할 수 있다. 하지만 높은 사고력을 요하는 수능 수학에 비해 단순 계산 위주이기에 소위 말해 수포자인 학생들도 시간을 들이면 충분히 할 수 있다는 편입 수학의 특징과 더불어, 위에서 본 많은 모집 인원으로 인해 자연계열 합격을 위해 필요한 점수가 생각보다 높지 않다는 점이 중요하다. 대략적으로 학원 모의고사 기준 영어, 수학 총 200점 만점 중 140점대면 최상위권인 서성한 공대에 합격할 만하다고 보는 것이 일반적이다. 일 년 동안 공부할 양은 분명 더 많아도 합격하기에는 자연계열이 확실히 수월하다.

편입 준비, 언제부터 시작하는 것이 좋을까?

편입을 보통 1년 준비로 생각하는 경우가 많다. 물론 1년 만에도 원하는 학교에 합격하는 경우가 있다. 하지만 내가 고등학교 시절 공부를 많이 했던 것이 아니거나, 또는 남들보다 좀 더 좋은 상위권 대학을 목표로 하거나, 혹은 인문계에서 자연계로 도전하는 경우라면 준비 기간을 더 길게 가져 1학년을 대상으로 하는 선행학습 반부터 여유롭게 수강하는 것을 추천한다.

편입 수학의 경우, 앞에 언급했듯이 단순 계산 문제가 주를 이루긴 하지만 대학 수학 범위인 만큼 공부해야 하는 범위가 수능보다 배로 많다. 편입 영어 또한 엄청난 양의 단어를 잘 암기해서 최소한의 점수를 만들어 놓는 것이 중요하기에 자연계 편입은 소위 말해 엉덩이 싸움, 즉 시간 싸움이라고 볼 수 있다. 하지만 남들과 똑같은 기간 동안 공부하는 걸로는 절대적인 공부량에서 큰 차이를 내기 어렵기 때문에 남들보다 일찍 시작하는 선행적인 학습을 택하는 것이 좋다.

AI의 일자리 문제에 대해, 과거에도 자동차의 시대가 오면 많은 일자리가 사라진다고 걱정했었지만 단지 다른 종류의 일자리로 대체되면서 큰 문제가 없었다고 이야기하는 사람들도 있다. 하지만 문제는 대체된 일자리에 내 자리가 있느냐의 문제이다. 기왕이면 AI 시대에 적합한 전공 선택으로 다가올 새로운 변화에 잘 대처해 보자.

민경준 부원장

김영플러스 신촌캠퍼스

문의 02-3142-7033

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