국내 대학 AI 가이드라인 — 정부 시안과 3곳
교육부 · 대교협의 「대학 인공지능(AI) 활용 윤리 지침(가이드라인)」 시안과, 서울대 · 고려대 · 명지대가 공식 페이지에 공개한 가이드라인을 나란히 읽었습니다
핵심만 먼저
- 교육부와 한국대학교육협의회는 2026년 2월 27일 간담회를 열어 「대학 인공지능(AI) 활용 윤리 지침(가이드라인)」 시안을 공개했습니다. 보도자료에 실린 시안 주요 내용은 5대 핵심원칙과 12대 세부원칙이고, 「초안으로 최종본이 아님」이라고 적혀 있습니다.
- 교육부는 이 지침을 각 대학이 자체 지침을 만들 때 쓰는 기초자료로 마련한다고 밝혔습니다.
- 서울대 가이드라인은 일률적인 금지나 제약이 아니라 상황에 따른 합리적 판단을 돕는 방향이라고 적었습니다. 교원 · 학생 · 연구원 · 기술 개발자 · 행정 직원을 포함한 모든 구성원에게 적용됩니다.
- 고려대 가이드라인은 AI 탐지 결과를 참고자료로만 쓰고, 성적 평가나 징계 판단의 단독 근거로 삼지 않도록 했습니다.
- 명지대 가이드라인은 매 학기 초 윤리 준수 서약서를 내게 하고, 조건부 허용 과목의 과제에는 AI 활용 서면 증빙서를 함께 내게 했습니다.
어려운 말 풀이 7개
- 시안
- 확정하기 전에 의견을 들으려고 내놓은 초안입니다.
- 학문적 진실성
- 남의 것을 내 것처럼 내지 않고 정직하게 공부하고 연구하는 태도입니다.
- 서면 증빙서
- AI를 어떤 도구로 어디에 썼는지 적어 과제와 함께 내는 문서입니다.
- AI 탐지 도구
- 글이 AI로 쓰였는지 가려내려는 프로그램. 잘못 가려낼 수 있습니다.
- 대교협
- 한국대학교육협의회의 줄임말입니다.
- 비교과
- 학점이 붙는 정규 수업 밖에서 대학이 운영하는 특강 · 캠프 · 상담 같은 프로그램입니다.
- 조건부 허용 과목
- 정해 둔 조건을 지킬 때만 AI를 써도 되는 과목입니다.
한국경영교육연구소 강사진 제작 · 같은 주제로 기관 출강 가능
한눈에 보기
| 누가 운영 | 교육부 · 한국대학교육협의회(시안), 서울대학교, 고려대학교 학부대학 원격교육센터, 명지대학교 |
|---|---|
| 대상 | 시안은 각 대학의 자체 지침용 기초자료. 서울대는 학내 구성원 전체, 고려대 · 명지대는 교수자와 학습자 |
| 무엇을 했나 | AI 활용 원칙과 수업 · 과제 · 평가의 기준을 문서로 만들어 공식 페이지에 공개 |
| 결과물·성과(원문에 있을 때만) | 공개된 가이드라인 문서. 시행 효과에 관한 수치는 원문에 없음 |
| 우리 기관에 옮길 점(연구소 의견) | 수업뿐 아니라 비교과(정규 수업 밖) 프로그램 안내문에도 「AI를 어디까지 쓰는지」 한 줄을 적기 |
| 확인한 날짜 | 2026년 10월 10일 |
결론 먼저 — 도로교통법과 아파트 주차 규칙 (연구소 의견)
나라에는 도로교통법이 있고, 아파트 단지에는 주차 규칙이 따로 있습니다. 큰 원칙은 같아도 단지 사정에 맞춘 규칙이 필요하기 때문입니다. 정부 시안은 큰 원칙이고, 대학 가이드라인은 단지 규칙입니다. 취업지원 부서와 비교과 프로그램에도 그 아래 한 장짜리 규칙이 있으면 학생이 덜 헷갈립니다.
네 문서 한눈에
| 문서 | 공개 시점 | 눈에 띄는 내용 |
|---|---|---|
| 교육부 · 대교협 시안 | 2026년 2월 27일 간담회 | 5대 핵심원칙 — 학문적 진실성, 인간 중심성과 책임성, 투명성과 신뢰성, 공정성, 정보 보호 및 보안 |
| 서울대 AI 가이드라인 | 2026년 3월 18일 게시 | 교육 · 연구 · 행정을 모두 다룸. 행정에서는 AI를 적극 쓰도록 함. 다만 외부 서버 기반 서비스(학교 밖 컴퓨터에서 돌아가는 서비스)를 쓸 때는 정보 자산과 개인정보 유출에 주의 |
| 고려대 AI 활용 가이드라인 | 2025년 9월 12일(문서 표기일) | 네 원칙 — 학문적 진실성, 책임있는 활용, 투명성과 출처 표기, 개인정보보호 및 데이터 보안. 교수자용 · 학습자용 지침 |
| 명지대 생성형 AI 활용 가이드라인 | 2026년 8월 제정 | 학습자용 · 교수자용. 출처 표기 기준은 사용 도구와 버전, 활용 목적과 범위, 프롬프트 대화 로그(AI와 주고받은 대화 기록) |
네 문서에 겹치는 것
- AI를 썼다는 사실을 밝힌다(네 곳) — 시안의 「사용 사실 공개」, 서울대의 투명한 활용 공개 및 명시, 고려대의 출처 표기, 명지대의 출처 표기 기준.
- 결과의 책임은 사람에게 있다(네 곳) — 시안은 최종 의사결정 권한과 책임이 인간에게 있다고 적었습니다. 세 대학도 책임이 사용자 본인에게 있다고 적었습니다.
- AI의 답을 검증한다(네 곳) — 시안의 「정보 검증 의무」, 서울대의 사실 · 출처 확인, 고려대의 비판적 검토, 명지대의 비판적 검증 의무.
- 강의계획서에 AI 방침을 적는다(세 대학) — 서울대 · 고려대 · 명지대 모두 교수자가 허용 범위를 미리 밝히도록 했습니다.
- 탐지 도구에 기대지 않는다(두 대학) — 고려대는 탐지 결과를 단독 근거로 삼지 않도록 했고, 서울대는 교수자가 탐지 도구의 한계를 이해해야 한다고 적었습니다.
우리 기관에 옮길 점 (연구소 의견)
- 우리 대학 문서부터 찾습니다. 있다면 취업지원 프로그램 안내문에 그 문서의 주소를 붙입니다.
- 프로그램마다 한 줄. 「이 수업에서는 초안을 만드는 데 AI를 쓰고, 최종본은 직접 고칩니다」처럼 허용 범위를 안내문에 적습니다.
- 취업 서류의 기준은 따로 있습니다. 과제는 교수자가, 입사 서류는 지원하는 회사가 기준을 정합니다. 해외 커리어센터 안내 4곳이 이 점을 다룹니다.
- 행정과 상담에도 원칙을. 서울대처럼 행정 영역을 따로 적어 두면 직원이 판단하기 쉽습니다. 상담은 점검표를 씁니다.
- 교육부 시안의 확정본이 나왔는지는 이 글을 쓰며 확인하지 못했습니다(2026년 10월 10일 기준). 이 글은 공개 자료 정리이며, 세 대학과 연구소의 협력 관계를 뜻하지 않습니다.
바로 해볼 것
항목을 누르면 체크 표시가 됩니다(이 기기에 저장되지는 않습니다).
- 우리 대학 누리집에서 「AI 가이드라인」을 검색해 문서가 있는지 확인한다.
- 있다면 학습자용 부분을 읽고, 취업 프로그램 안내문에 주소를 붙인다.
- 없다면 네 문서에 겹치는 세 가지(밝히기 · 책임 · 검증)로 부서용 한 장 초안을 쓴다.
- 다음 프로그램 안내문에 AI 허용 범위를 한 줄로 적는다.
- 교육부 · 대교협 누리집에서 지침 확정본이 나왔는지 확인한다.
출처 5건
이 글의 숫자와 사례는 아래 출처에서 가져왔습니다. 기준일 2026.10.10 · 링크는 새 창으로 열립니다.
- 대학의 윤리적이고 책임있는 인공지능(AI) 활용 방안 모색을 위한 간담회 개최(보도자료) 개최 전날(2026. 2. 26.) 배포한 예고형 보도자료(2. 27. 보도) — 「대학 인공지능(AI) 활용 윤리 지침(가이드라인)」 시안 발표(발표자 김자미 고려대학교 교수), 붙임 3 시안 주요 내용(5대 핵심원칙 · 12대 세부원칙, 「초안으로 최종본이 아님」), 대학 자체 지침의 기초자료, 확정 뒤 대학에 안내 예정 — 보도 시점 기준
- 「서울대학교 AI 가이드라인」 제정 전문(국문/영문) 첨부 영문본 Seoul National University AI Guidelines(Enacted Jan. 1, 2026) — 적용 대상, 「Rather than imposing uniform prohibitions or restrictions」, 윤리 지침의 일반 원칙, Teaching and Learning, Administration. 게시일 기준 · 국문 전문 함께 확인(제정 2026. 1. 1. — 「모든 구성원에게 적용」, 「투명한 활용 공개 및 명시」, 「일률적인 금지 또는 제약이 아니라 상황에 따른 합리적 판단」)
- AI 활용 가이드라인 1. AI 활용 원칙(네 가지), 2.1 강의계획안에 AI 활용 방침 명시, 2.4 AI 탐지 도구 활용(참고자료로만 · 단독 근거 금지 · 소명 기회 보장)
- 명지대학교 생성형 AI 활용 가이드라인 — 학습자용 제정일자 2026년 8월, 결과물에 대한 책임, MJU 표준 AI 출처 표기 기준, 비판적 검증 기술 의무, 매 학기 초 서약서 · 과제별 AI 활용 서면 증빙서
- 명지대학교 생성형 AI 활용 가이드라인 — 교수자용 수업계획서 내 AI 정책 명문화(허용 범위 · 방식 · 감점 기준), 단계별 AI·AX 교과 유형
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