• 강사 : 성민혁 교수 (KAIST 전산학부)
• 일시 : 2026. 4. 13. (월) 16:00~17:30

LLM이 일상과 업무 전반에서 널리 활용되는 시대, 우리는 이제 Computer Science 교육과 AI 연구의 미래를 다시 생각해볼 필요가 있습니다. LLM 기반의 바이브 코딩(Vibe Coding)이 새로운 기본값처럼 자리 잡아가고 있는 가운데, Stanford University에서는 이를 주제로 한 “Vibe Coding” 수업도 개설되었습니다. 이러한 변화 속에서 기존의 Computer Science 교육은 과연 어떤 의미를 갖게 되는지, 앞으로 어떤 방식으로 변화해야 하는지, 그리고 교육 현장에서 더욱 중요하게 다루어야 할 역량은 무엇인지 함께 논의해보고자 합니다. 한편, LLM은 수학 및 프로그래밍 경시대회에서 인간을 뛰어넘는 성과를 보이고 있으며, 필즈상 수상자가 LLM과 함께 논문을 작성하는 시대도 이미 현실이 되었습니다. 수년 내 AGI의 도래를 전망하는 목소리가 커지고 있는 지금, 과연 현재의 AI는 무엇을 아직 하지 못하는지, AI 분야의 본질적인 한계와 핵심 과제는 무엇인지, 그리고 이를 극복하기 위해 어떤 연구적 시도들이 이어지고 있는지를 소개하고자 합니다.