[하사비스 시리즈_02] "내 자식이라면 이걸 공부시킨다" — 알파고 아버지가 서울에서 꺼낸 두 마디

강호종 AI 길라잡이 강사 | 2026.05.02

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"내 자식이라면 이걸 공부시킨다" — 알파고 아버지가 서울에서 꺼낸 두 마디

AI가 다 해주는 세상, 그래도 수학과 과학을 공부해야 할까요? 알파고를 만든 사람이 직접 한국 부모 앞에서 답했습니다.

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핵심 결론 먼저

구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 2026년 4월 29일 서울에서 딱 두 가지를 강조했습니다. 첫째, STEM(과학·기술·공학·수학)은 AI 시대에도 여전히 중요하다. 둘째, AI 도구를 직접 써보면서 원리를 이해해야 한다. 화려한 말이 아닙니다. 30년 이상 AI 최전선에서 일해온 사람이 한국 학부모에게 직접 꺼낸 말입니다. 왜 이 두 가지인지, 지금부터 하나씩 뜯어보겠습니다.

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1. 하사비스는 왜 그 말에 무게가 있는가

데미스 하사비스를 그냥 'AI 회사 대표'로 보면 그의 말이 반쯤만 들립니다.

13세에 체스 마스터가 됐고, 17세에 세계적인 게임 개발자 피터 몰리뉴와 함께 블록버스터 게임 '테마파크'를 공동 개발했습니다. 고등학교 졸업 후 대학이 아닌 게임 회사에 먼저 입사했고, 개발자로 명성을 쌓은 뒤에야 케임브리지 컴퓨터공학에 진학했습니다. 2010년 딥마인드를 창업했고, 알파고·알파폴드2를 주도하며 2024년 노벨 화학상을 수상했습니다.

그가 STEM을 강조한 것은 교육 전문가의 이론이 아닙니다. 자기 자신이 직접 걸어온 길을 압축해서 꺼낸 말입니다.

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2. "STEM은 여전히 중요하다" — AI 시대에도 수학·과학인 이유

많은 분들이 이렇게 묻습니다. "AI가 다 해주는데 수학이 왜 필요해요?"

하사비스의 대답은 명확했습니다.

"우리는 여전히 전통적인 STEM 과목, 즉 과학과 수학을 공부해야 합니다. 그것은 여전히 중요할 것입니다. 이 도구들에게 무엇을 해야 하는지 지시할 수 있어야 하기 때문입니다."

이 문장 하나가 핵심입니다. AI는 스스로 목적을 설정하지 않습니다. 무엇을 물어야 하는지, 어떤 결과가 좋은 결과인지 판단하는 것은 여전히 사람의 몫입니다. 그 판단력의 기반이 바로 과학적 사고와 수리적 논리입니다.

STEM은 "코딩을 배워라"가 아닙니다. 세상을 문제로 보고, 구조적으로 분해하며, 근거 있는 가설을 세우는 사고방식입니다. AI 시대일수록 이 사고방식을 가진 사람이 AI를 더 잘 씁니다.

*STEM 교육 이란 : 과학(Science), 기술(Technology), 공학(Engineering), 수학(Mathematics)의 머리글자를 딴 융합 교육으로, 4차 산업혁명 시대에 필요한 창의적 문제 해결력과 과학기술 기반의 실무 역량을 기르는 교육 방식입니다. 이론 중심이 아닌 프로젝트 기반 학습(PBL)과 실습을 통해 실생활 문제를 해결하는 능력을 배양하며, 미국 등에서 미래 인재 양성을 위해 적극 도입하고 있음.

STEM 교육이 AI 시대에도 필요한 이유 3가지

역량	설명
도구 지시 능력	AI에게 "무엇을" 명확히 요청하려면 논리적 사고가 필수
결과 검증 능력	AI 출력물이 맞는지 틀린지 판단하는 기준이 없으면 AI는 위험한 도구
문제 정의 능력	어떤 문제를 AI에게 맡길지 결정하는 것 자체가 고급 역량

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3. "AI 도구를 직접 써봐라" — 두 번째 조언이 더 중요한 이유

하사비스는 부모에게 자녀가 AI 도구를 직접 써보도록 독려하라고 했습니다.

"공부, 프로젝트, 과외 활동에서 AI 도구가 어떻게 도움이 되는지 직접 시험해보는 것이 중요합니다."

단순히 써보라는 말이 아닙니다. 그 뒤에 이어진 설명이 더 핵심입니다.

"이 도구들이 어떻게 작동하는지 원리를 깊이 이해해야만 AI에게 무엇을 하라고 지시하고, 전체 과정을 더 잘 조율할 수 있습니다."

소비자로서 쓰는 것과 원리를 이해하며 쓰는 것은 완전히 다릅니다. 하사비스가 게임을 만들면서 프로그래밍을 익혔듯이, 자녀가 AI 도구를 직접 활용하는 과정에서 디지털 사고력이 자라납니다.

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4. "게임은 시간 낭비가 아니었다" — 하사비스 자신의 이야기

이날 행사에서 하사비스는 자신의 어린 시절을 꺼냈습니다.

"어렸을 때 부모님은 게임을 만드는 것이 시간 낭비라고 걱정했습니다. 하지만 저는 게임을 만들면서 프로그래밍을 배웠고, 그게 AI 연구의 토대가 됐습니다."

이 발언은 단순한 회고가 아닙니다. 아이의 관심사를 억압하지 말고, 그 안에서 STEM 사고력이 자라도록 연결하라는 메시지입니다. 게임이든, 영상 제작이든, 음악이든, 그림이든 — 어떤 분야도 AI 도구와 결합하면 STEM적 사고를 키우는 훈련이 됩니다.

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5. "전례 없는 방식이 될 것" — 하사비스가 단언한 이유

하사비스는 이렇게 내다봤습니다.

"앞으로 10년, 영리한 아이들은 핵심 AI 도구를 지렛대로 삼아 전례 없는 방식으로 새로운 사업, 제품, 애플리케이션을 만들어낼 것입니다."

'전례 없는 방식'이라는 표현에 주목해야 합니다. 기존의 취업 루트, 학벌, 스펙이 아닌 AI + STEM 사고력 + 실행력의 조합으로 완전히 다른 경로를 만드는 세대가 등장한다는 뜻입니다.

이미 벌어지고 있습니다. 20대 초반 개발자들이 AI 코딩 도구로 혼자 서비스를 출시하고, 중학생이 AI 도구로 논문을 요약해 과제를 제출합니다. 이것이 하사비스가 말한 '전례 없는 방식'의 시작입니다.

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6. 강사로서 현장에서 직접 목격한 변화

저는 공기업, 기업, 학교, 기관에서 생성형 AI 교육을 진행하면서 이 변화를 직접 봅니다.

AI 도구를 적극적으로 쓰는 학습자와 그렇지 않은 학습자의 결과물 차이는 교육 2~3시간 만에도 확연히 갈립니다. 단순히 "AI가 써줬다"의 차이가 아닙니다. 어떤 맥락을 주고, 어떤 기준을 제시하며, 어떤 결과를 검증할 줄 아느냐의 차이입니다.

이것이 바로 STEM 사고력입니다. 문제를 분해하고, 조건을 설정하고, 결과를 평가하는 능력. 하사비스의 조언은 이론이 아닙니다. 지금 당장 교육 현장에서 확인되는 이야기입니다.

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7. Q&A — 부모와 학생이 가장 자주 묻는 질문 5가지

Q1. STEM이 중요하다면, 수학 공부를 어떻게 바꿔야 하나요?

공식을 외우는 방식에서, "왜 이 공식이 이 문제를 푸는가"를 이해하는 방식으로 바꿔야 합니다. AI에게 "이 수식을 초등학생에게 설명하듯 알려줘"라고 물어보고, AI의 설명을 교과서와 직접 비교해보는 것만으로도 STEM 사고력 훈련이 됩니다.

Q2. AI 도구, 어떤 것부터 시작하면 좋을까요?

ChatGPT나 Claude 같은 텍스트 AI를 가장 먼저 권장합니다. 숙제 질문을 입력해보고, AI의 답이 왜 그런 결론에 도달했는지 따져보는 습관을 들이세요. 결과를 받아 쓰는 것이 아니라, AI의 논리를 검증하는 연습이 핵심입니다.

Q3. 이과가 아닌 문과 학생에게도 STEM이 필요한가요?

하사비스가 말한 STEM은 이과 전공을 의미하지 않습니다. 수리적 논리와 과학적 사고방식입니다. 문과 학생도 데이터를 읽고, 논리를 구조화하고, 근거를 검토하는 능력은 AI 시대에 반드시 필요합니다.

Q4. AI 도구를 쓰면 아이가 생각하는 힘을 잃지 않나요?

AI를 검색엔진처럼 결과만 받아 쓰면 그럴 수 있습니다. 하지만 "이 문제를 다른 방식으로 접근하면 어때?", "내 논리에서 약한 부분이 뭐야?"처럼 AI와 대화하는 방식은 오히려 사고력을 키웁니다. 도구를 어떻게 쓰느냐가 전부입니다.

Q5. 하사비스처럼 되려면 대학을 안 가도 되나요?

하사비스 자신도 결국 케임브리지에서 컴퓨터공학을 공부했습니다. 그가 강조한 것은 "대학을 가지 말라"가 아니라 "실제로 만들고 경험하면서 배워라"입니다. 게임을 만들고, AI를 써보고, 작은 프로젝트라도 완성해보는 것이 스펙보다 훨씬 강력한 기반이 됩니다.

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8. 지금 당장 할 수 있는 3가지 실천

① 자녀의 관심사에 AI를 연결해보기 게임을 좋아한다면 → AI로 게임 기획서를 써보기 음악을 좋아한다면 → AI로 가사를 쓰고 직접 비교하기 그림을 좋아한다면 → AI 이미지 생성 도구로 아이디어 실험하기

② 매주 한 번, 수학·과학 개념을 AI에게 설명 요청하기 "이 개념을 초등학생에게 설명하듯 알려줘"라고 요청한 뒤, AI 설명이 맞는지 교과서와 비교해보는 것만으로도 충분한 STEM 훈련이 됩니다.

③ 작은 프로젝트 하나를 끝까지 완성하기 보고서든, 발표 자료든, 간단한 앱 아이디어든 — AI와 함께 처음부터 끝까지 하나를 완성해보는 경험이 무엇보다 중요합니다. 완성의 경험이 자신감이 되고, 그 자신감이 다음 프로젝트로 이어집니다.

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마무리 — 하사비스가 서울에서 꺼낸 말의 진짜 의미

두 마디처럼 들리지만 사실 하나의 메시지입니다.

"AI가 무엇을 해야 하는지 판단할 수 있는 사람을 키워라."

STEM은 그 판단력의 기반입니다. AI 도구 경험은 그 판단력을 실전에서 쓰는 훈련입니다. 두 가지를 함께 키운 아이가, 하사비스가 말한 "전례 없는 방식"으로 세상을 만드는 사람이 됩니다.

여러분은 자녀에게 지금 어떤 AI 도구를 경험시키고 계신가요? STEM 교육을 어떻게 접근하고 계신지 댓글로 나눠 주시면, 다음 글에서 실전 사례로 직접 다뤄보겠습니다. 이웃님들의 현장 이야기가 최고의 콘텐츠입니다!

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강호종 AI 길라잡이 강사
생성형 AI 활용 업무 효율화 전문강사 · 디지털융합교육원 지도강사 젠스파크 AI 전문강사 · (사)한국AINFT협회 이사
저서: 『생성형 AI 활용 업무혁신』(2026) · 『이것이 GEO마케팅이다』(2026) 외
📞 010-9912-9934 · 📧 art386@naver.com · blog.naver.com/art386 | aiart386.tistory.com

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