T2601001:고전연구자의 새로운 역할

AI를 가르치는 인문학 — 고전연구자의 새로운 역할

김현 Digital Curator 전통문화연구회장 동국대학교 석좌교수

인공지능이 한문 번역과 지식 검색까지 수행하는 시대에, 고전연구자는 어떤 역할을 해야 하는가? 이 강연은 “AI를 가르치는 인문학”이라는 새로운 관점에서, AI 시대 고전학의 존재 이유와 실천 방향을 제안한다. 고전연구자는 더 이상 단순한 번역자나 지식 전달자가 아니라, AI가 인간 문화를 깊이 이해할 수 있도록 고전 지식을 구조화하고 해석 원리를 설계하는 역할을 맡게 된다. 발표에서는 실제 “AI 고전번역학” 교육 사례와 AI 협업 해석 도구(CCTI), XML·DB 기반 고전 지식 구조화 작업 등을 소개하며, AI와 인간이 함께 배우고 성장하는 ‘교학상장(敎學相長)’의 가능성을 탐색한다. 이를 통해 AI 시대에도 인간이 자기주도적 삶과 인문학적 성찰을 지속할 수 있는 새로운 고전학의 미래를 모색하고자 한다.

【목차】
1. AI 시대, "고전인문학"은 어디에 있는가?
2. 우리가 잊었던 "고전인문학"의 실체
3. "미래 인문학"으로 가는 길
4. 미래 인문학을 위한 훈련: AI 고전번역학
5. 미래의 고전학과 고전학자

AI 시대, "고전인문학"은 어디에 있는가?

Slide #1 AI: 도구에서 환경으로

• AI는 단순한 도구가 아니라 “환경”이 되어가고 있다.

앞으로 인간은 AI를 선택적으로 사용하는 것이 아니라, AI 속에서 살아가게 된다.

• 우리는 지금,

“AI를 쓸 것인가 말 것인가”, “AI를 어떻게 써야 하는가에 대해 고민한다.

• 그러나, 우리가 머지않은 미래에 당면할 문제는:

“AI 시대에도 인간이 자기 삶의 주인으로 남을 수 있는가”이다.

Slide #2 고전인문학의 위기

• 현대 한문고전학자의 역할

- 한문고전을 현대어로 번역하는 일

- 한문고전을 읽고 해석하는 방법을 가르치는 일

- 고전의 내용을 대중에게 전달하는 일

• 그런데 이제,

- AI가 한문 고전을 번역하고 주석가의 해석을 비교하는 시대

- 한문고전 연구자의 전문성이 무의미해지는 것 아닌가?”

Slide #3 무엇이 위기인가?

• 한문 잘하는 AI의 등장이 고전인문학의 위기인 이유

- 한문 잘하는 AI의 등장은 일차적으로 "고전인문학자"의 위기이지 "고전인문학"의 위기는 아니다.

- 대중은 AI의 도움을 받아 오히려 더 쉽게 고전을 이해하고 더 다양하게 고전을 활용할 수 있다.

- 그러나 전문적인 인간 고전연구자가 AI에 밀려 퇴출된다면, 고전인문학은 "지식"과 "정보"로만 남고, "의미"와 "가치"를 탐구하는 "치열한 실천의 노력"이 소멸할 수 있다.

- 인문학의 생명은 "질문에 대한 답"으로서의 "지식"이 아니라, "질문하지 않을 수 없는 호기심과 문제의식"과 "그 답을 찾으려는 의지와 열정"

※. 인간이 인문학적 탐구를 하는 이유는 질문하고 길을 찾는 실천적 행위 속에서 내가 살아가야 할 이유을 깨닫고 내 삶의 주인이 될 수 있기 때문.

- AI의 발전이 초래한 "쉽게 얻을 수 있는 지식의 과잉"이 인간의 주체적 "지적 탐구"를 시들게 할 수도 있다는 것. 이것이 "AI에 의한 고전인문학의 위기"

Slide #4 우리가 할 수 있는 역할은?

• AI에 대한 한문고전학자들의 당혹감은 내가 지금까지 해 오던 일을 AI 비교할 수 없을 정도로 빠르게 해 낸다는 것.
  
• 이러한 상황에서 한문고전학자들이 찾을 수 있는 "인간의 역할"은?

- AI와 번역과 해석을 피상적으로만 보면, 인간이 더할 여지가 잘 보이지 않는다. 문법의 정확성, 문체의 일관성, 잡다한 정보력은 인간 연구자의 능력을 넘어선 것이 확실하다.

- 그러나 그 생성물의 디테일을 파고들수록 AI의 해석에 의심스러운 구석이 보이고, 그것과는 다른 나의 생각이 있음을 알게 된다. 그리고 나의 해석을 구체화하기 위해 더 생각하고 더 찾아보는 노력을 기울이게 된다.

• 이러한 일의 중요성은 단지 "AI의 할루시네이션"을 극복하는 차원에 머물지 않는다.
• AI가 생활 환경이면서 연구환경인 상황에서, AI에 휘둘리거나 외면하지 않고, 인간이 할 일을 찾아서 실천하는 자기주도적 삶의 훈련일 수 있다.

우리가 잊었던 "고전인문학"의 실체

Slide #5 學而時習之, 不亦說乎?

• 공자의 가르침을 대표하는 논어의 첫 구절에는 인문학의 실체를 설명하는 세 가지 요소가 언급되어 있다. "學", "習", "說(悅)"

- 學(학)은 지식을 얻는 것이고

- 習(습)은 그 지식과 더불어 내가 무엇인가를 하는 실천이고,

- 說(悅, 열)은 그 실천을 통해 내가 얻는 삶의 기쁨이다.

• 학문은 학-습-열의 순환적 점증적 사이클. 그런데 이 일련의 연쇄활동 중에서 "학"(지식의 습득)만을 잘라내서 그것이 학문이라고 한다면, 그것의 강자는 단연 AI이고 인간 개인 연구자는 그 앞에서 점점 더 무력해질 것이 자명.

• 반면, 습(실천)과 열(기쁨) 영역에서는 AI가 인간과 경쟁할 수도, 경쟁할 리도 없다.

• AI 앞에 당황하는 고전인문학자의 불안은 사실상 우리가 고전인문학의 정신을 제대로 계승하지 않고, "학"(지식의 습득)의 영역에만 한정하는 데서 기인한다.

Slide #6 AI 시대의 인문학: 고전인문학의 복권 - 習(습)과 說(悅, 열)의 회복

• 공자의 "學而時習之, 不亦說乎?"에 대해 조선의 유학자 다산 정약용은 "學所以知也, 習所以行也, 學而時習者, 知行兼進也. 後世之學，學而不習，所以無可悅也."라고 주석하였다.
• 학문은 "學"(지식의 습득)에서 출발한다. 그것이 없으면 실천할 거리가 없고, 기쁨도 생기지 않는다.
• "學"(지식의 습득)에서 멈추지 않고 실천의 기쁨을 얻으면 더 강력한 "학"의 동기가 만들어질 것이고 새로운 실천과 기쁨을 결과할 것이다.
• AI 시대, 고전인문학의 입지를 강화는 방법은 "지식 담론" 위주의 연구와 교육에서 벗어나, 무엇인가를 실질적으로 실행하고 그것을 통해 만족과 자존감을 얻는 "실천적 인문학"을 오늘의 환경에 맞추어 회복하는 일이다.

Slide #7 "인문학"에 있어서의 "실천"이란?

• 학문의 내용에 때라 그 실천의 방법과 형태도 다를 수 있기 때문에 일반화시키기는 어렵다.
• 그러나 AI 시대에 학문적 실천이라고 할 행위는 이 두 가지 요건을 갖춘 일일 것이다.

1. 첫째, 행위자에게 기쁨을 주는 일

- 논어와 다산 주석의 문맥에서 알 수 있는 "실천"의 성격은 그것이 "열"(기쁨)을 주는 행위라는 것.

- 무엇이 우리에게 기쁨을 주는가? .... 성취감, 자존감 .... 주체적이고 창의적인 노력의 보상

2. 둘째, AI에게 의존하는 것이 아니라 인간주도적으로 AI를 운용하는 일

- AI는 이미 우리의 생활과 연구, 교육의 환경.

- 내가 주인이 된 상황이라면, AI는 나의 구상과 설계를 실현하는 강력한 도구로 기능

"미래 인문학"으로 가는 길

Slide #8 "미래인문학"을 위한 준비

• AI 시대의 인문학: “AI 문명 속에서 인간 존재의 의미를 지속적으로 재해석하는 활동”

- “AI가 인간 활동의 많은 것을 대신하는 시대에 인간은 어떻게 인간으로 남을 것인가?”가 하는 문제에 대한 탐구

• 그러나, 이 문제에 대한 탐구가 사변적인 이론으로 흐른다면 그것마저 AI의 담론을 넘어서지 못할 것이다.

- 인간이 인간으로 남기 위해서 할 일은 반드시 현실에서 능동적 행위를 하는 "실천"이 수반되어야 한다.

※ 미래의 AI: 그 안에서 숨쉴 수밖에 없는 공기와 같은 존재

- 그 환경에서도 인간 스스로 자신이 자기 삶의 주인임을 자각하고 자기주도적 삶을 이끌어 갈 수 있는 기회와 능력을 갖게 하는 것이 미래 인문학의 사명

- 그런데, 그 현실이 이미 AI 의존적 세상이라면, "AI와 동행하는 능력" 위에서만 "인간의 자기주도적 삶의 실천이 가능"

Slide #9 "AI를 가르치는 인문학" (미래인문학의 단기 미션)

• AI가 읽을 수 있는 문화 지식 구조를 만드는 일

- 그래서 AI는 인간의 문화를 보다 깊이 이해하고,

- 인간은 AI와 동행하는 훈련을 쌓는 과정

• 고전인문학이 AI 시대에 중단되거나 소멸되지 않고, AI 환경에서 유지, 발전, 활용될 수 있게 하는 (AI와 인간의) 상호 이해 훈련 과정

- 훗날, AI에게 더 이상 가르칠 것이 없게 되더라도, 온통 AI인 세상에서 인간만이 즐길 수 있는 자기주도적 삶의 방법을 찾고 실천할 수 있도록 ....

미래 인문학을 위한 훈련: AI 고전번역학

Slide #10: “AI 고전번역학”

• 인문학이 AI 안에 박제화되거나, AI 주도적 생성으로 탈인간화된다면, 그것인 더 이상 인문학이 아니다.

• AI 고전번역학은:

- 한문 고전을 단순히 현대어로 옮기는 작업을 넘어,

- 고전 지식을 AI가 이해 가능한 구조로 재편하고,

- 인간과 AI의 협업 속에서 고전 인문학의 해석 전통을 계승·확장하려는 실천적 학문

• 왜 “번역”이 아니라 “구조화”인가?

- 기존 고전 번역: 인간 독자를 위한 결과물 생산

- AI 고전번역학: AI가 학습 가능한 형태로 지식을 구조화 (XML, Semantic Data, Ontology)

- 인간의 해석과 AI 해석 사이의 상호 검증과 이해 가능

Slide #11 “AI 고전번역학”의 실습 도구: CCTI (Classical Chinese Text Interpreter)

• 인공지능(LLM API)을 활용하여 고전 한문 텍스트의 해석 과정을 단계적으로 지원하는 교육·연구용 시스템

• CCTI 운용 프로세스

1) 텍스트 등록

2) 해석 단계 진행

- 원문 편집기에서 한문 원문 보완

- 표점 생성기에서 AI 표점 생성 및 검토

- 용어사전 편집기에서 용어·개념·문법 검토

- 번역 생성기에서 AI 번역 생성 확인

- 번역문을 검토·수정하여 최종 확정:

3) 공유 및 협업

- 해석 결과를 Wiki 문서로 공유 다른 학습자·교사와 해석 결과 비교·토론

- 필요 시 특정 단계로 되돌아가 재수정 반복

※ 해석 작업 수행 원칙

- AI는 초안을 제공한다.

- 학습자는 판단과 수정의 주체이다.

- 해석 과정 전체가 데이터로 남는다.

Slide 12 “AI 고전번역학”의 교육적 기대 효과

• 해석 과정 중심 학습의 정착

- 번역 결과보다, ‘표점의 타당성’, ‘용어의 정확한 의미’, ‘문맥에 따른 해석 차이’에 주목하는 훈련

- 해석의 “결과”가 아니라 해석에 이르는 “논리적 과정”을 학습

• 비판적 AI 활용 능력 강화

- AI가 생성한 결과를 그대로 수용하지 않고, 검토하고, 수정하며, 근거를 요구하는 태도를 배양

- 인공지능 시대의 핵심 역량인 “비판적 AI 활용 능력”을 자연스럽게 훈련

• 협업 기반 학습 환경 조성

- Wiki 연계를 통해 개인의 해석 결과를 온라인상에서 공유 → 동료의 해석을 검토하며 공동으로 해석을 발전시키는 것을 도모

- 전통적인 “강독실” 환경을 디지털 협업 공간으로 확장

※ 고전적 교육은 본래 "지식의 전수"가 아니라 "인간 형성의 공동 과정"

※ AI 고전번역학은

- 인간이 자기 문화 전통을 재구성하고,

- 의미를 재발견하고,

- AI 시대에 살아갈 인간 자신의 실천 능력을 훈련하는 과정

Slide #13 고전인문학자와 AI의 교학상장(敎學相長)

• "AI를 가르치는 인문학"은 고전인문학의 디테일을 AI가 이해할 수 있는 구도로 재편하는 일.

• 이 일은 AI를 훈련시키는 것을 표방하지만, 고전인문학자들이 AI 환경에서 인간주도적 역할의 가능성을 발견하고 실천 방법을 알게 하는 데 더 큰 목적이 있다.

※ "AI를 가르치는 인문학"의 함의: 교육은 상호 작용이며, 교사와 학생이 모두 성장하는 과정 - 교학상장(敎學相長).

미래의 고전학과 고전학자

Slide #14 “AI 시대에도 인간이 고전을 공부할 이유”

• AI가 모든 분야의 정보를 탐색하고 생성할 수 있게 되더라도, 인간은
  

- 무엇을 중요하게 여기고,

- 무엇을 기억하여,

- 어떻게 살아갈 것인가에 대해

고민하고 스스로 선택해야 한다

• 그리고 고전은
  

- 인간의 자기 성찰

- 삶의 방향 감각

- 자기주도적 정신

- 훈련하는 검증된 교육 콘텐츠

Slide #15 AI 시대의 고전학자

※미래에도 고전학과 고전학연구자는 사라지지 않을 것이다. 그러나 역할이 바뀐다.

• 과거의 고전학자: 텍스트 해독자

• 미래의 고전학자
  

- 문화지식 설계자

- AI 해석 감독자

- 인간-AI 협업 큐레이터

- 고전 기반 Vertical AI 설계자

※ “AI 시대의 고전 연구는 과거를 보존하는 일이 아니라, 인간이 인간으로 남기 위한 미래의 훈련”