“在一个新的人工智能（AI）模型将在一个月内超越现职员工的时代，完美接受AI教育并能迅速解决问题的人才在企业中并不存在。大学应专注的教育不应仅是技术的获取，而是要培养在实际工作中‘发现和定义真正问题的能力’。” 在21日于首尔中区韩国新闻中心举行的教育部与(社)韩国公学校教育认证院(ABEEK)共同主办的‘2026产业界大学教育创新论坛’上，来自AI产业界的专家对此发出了警示，准确指出了在快速变化的技术霸权时代，大学与企业之间存在的严重“就业与教育不匹配”的本质。 此次论坛旨在汇聚政府、大学及产业界的专家，共同探讨在迅速发展的AI生态系统中，大学的工程教育课程应如何改善和应对。特别是，讨论的焦点是大学是否在培养能够主导控制和验证AI的“实用型人才”，而不仅仅是表面处理最新AI工具的教育。 金泰成韩国工科大学院校长协会会长：“过度使用AI可能抑制思维能力……需思考教育水平与接触点的设定” 当天的综合讨论由金泰成韩国工科大学院校长协会会长（成均馆大学机械工程系教授）主持，他从教育学的角度提出了大学AI教育的根本困境。 金会长表示：“全国工科大学的院长们也在不断思考AI教育的方向。目前大学在AI基础教育体系上已有所建立，但如何将各专业（领域）知识与AI技术有机结合仍处于思考阶段。” 他进一步指出：“教育学上，个人知识的获取是通过激烈和不断的学习，将短期记忆转化为长期记忆的过程，只有实现长期记忆，批判性思维和创造力才能得以展现。鼓励学生使用AI工具是好的，但过度依赖可能会妨碍完整的知识积累。学界应在AI能够自主判断、行动和设计的时代，决定允许和控制学生使用AI的程度和标准。” 产业界：“聊天机器人公司开始招聘心理学专业……‘问题定义’与‘监管、现场控制能力’更为重要” 参与讨论的产业界专家们毫不掩饰地传达了企业感受到的范式变化。 金裕锡㈜Sistran代表（韩国信息工程技术协会会长）表示：“仅仅十年前，聊天机器人开发公司自然会招聘计算机科学专业的毕业生，但现在更倾向于招聘能够使用AI工具的心理学专业毕业生，通过Vibe编码解决问题。”他指出：“技术的发展速度已经超越了大学和企业的教育与适应速度。” 金代表还提到：“过去工程的制约条件是资源或成本，而现在极端的‘加速’本身成为了制约。”他认为：“在计算机科学等主专业以外的领域，必须教授发现日常工作流程中的问题并在其上叠加AI的融合能力，而数学和统计学专业则应集中于支撑AI基础技术的基础科学教育，而不是追逐最新技术潮流。” 在严格的监管环境下，金融IT领域也出现了类似的诊断。李云敎韩国金融IT董事表示：“金融行业的AI引入主要分为风险管理、内部生产力提升和客户便利性提供等三个方面，但由于严格的金融监管和安全原因，许多封闭网络环境无法随意使用外部商业LLM（如Gemini、ChatGPT等）。”他指出：“在这样的环境中，理解监管环境并能够处理内部数据的扎实AI专业人才反而更具优势。” 李董事还表示：“过去金融行业专注于数据的获取，而最近则转向‘如何使用AI’和‘解决哪些实际问题’的‘以人为本和问题为中心’的方式，大学教育也应引导学生自主发现问题，并在现实监管中获得解决知识。” 大学界：“为验证AI编码强化‘基本功’……产学合作转向‘质的深度’而非‘项目数量’” 教授们在讲台上表达了现场应用的困难，但也表示在AI时代，教育方向正转向基础能力和扎实的项目中心教育。 郑俊浩东国大学计算机·AI学部教授指出：“随着AI编码自动化的普及，最终人类仍需检测代码的错误并进行细节修正。”他表示：“东国大学计划从明年开始，在低年级的环境中加强实时编码和实践，强化基础计算教育的能力。” 郑教授还谈到了产学合作的结构性局限和改进方案：“过去通过一年期项目（如ICIP等）接受企业的任务并与实习相结合，但由于企业负担加重和学生偏好不一致，持续性面临限制。”他提到：“第一学期设计原型，第二学期基于此进行实际创业或与研究室结合加深技术深度，正在立体化项目结构。希望企业能更加信任大学作为合作伙伴，使学生的闪亮创意能够转化为实际价值。” 专科学校的现实困境也被分享。吴浩镇延性大学计算机软件系教授表示：“专科学校以实务中心的就业能力为强项，延性大学也利用大学创新支持项目和ANCHOR（原RISE项目）等，迅速为全校学生引入AI素养教育。”但他也坦言：“对于80多个不同的异质学科（如艺术、航空等）的需求，单一的AI教育几乎是不可能的。” 吴教授表示：“目前我校通过新兴产业领域特化引导专科学校支持项目，将‘云计算’作为特化领域，迅速与大数据·AI融合，形成‘哈尼斯工程’等实务最新技术的课程。”但他也坦言：“产业界的技术速度远远领先，而学术改革周期和教师的适应速度难以跟上。” 对此，金裕锡代表强调了修正产学合作轨道的必要性：“应摆脱企业抛出任务、学科解决的封闭方式，转向多学科融合的黑客松方式，快速实现和验证前沿技术。”他指出：“现在项目的‘数量’不是关键，而是‘质量’的完成度才是企业招聘和评估的核心标准。”同时，他建议：“如果将KT的Able School（AICE）等行业认证课程与现职技术人员的指导结合到大学教育中，学生将能够向产业界明确证明他们在实际成本效率或基础能力方面的掌握。” 金范洙PWC董事：“AI不仅是‘简单工具’，更是‘运营体系’……需要具备物理AI与自执行控制的人才” 金范洙PWC咨询董事（前KT）在综合讨论前的开幕演讲中，明确指出了AI技术生态系统的范式转变和大学教育的发展方向。 金董事表示：“AI现在不仅是简单的工作生产力辅助工具，更是企业的运营体系（OS），并逐渐成为替代和执行的主体。”他指出：“企业执行的四大技术趋势是‘自执行型AI’、‘物理AI（Physical AI）’、‘边缘AI（Edge AI）’和‘Vibe Security’。” 他特别强调：“自执行型AI的核心在于将现场的隐性知识形式化，设计工作知识和预测·控制结构，以优化巨大的‘代币成本’。在制造现场投入的物理AI同样需要事先通过数字双胞胎验证的扩展准备数据，因此大学应培养能够逻辑上有效指挥AI、控制AI并将现场行为数据化的工程师。” 与此同时，论坛上还获得好评的专业会议回顾了各行业的前沿趋势。车煥周韩国信息工程技术协会副会长（现SK）发布了“产业界视角下大学AI教育课程现状分析结果”，诊断出大学课程未能准确反映产业界职务流动的错配现象，并提出了“学校·教授·企业·政府的团队合作（One-Team）体系”和学生的三大生存战略（基础能力强化、领域融合、信任·伦理）。 金炳益㈜모두솔루션董事介绍了电梯设计图纸自动生成AI的研究案例，强调：“现在企业需要的不再是简单的编码人员，而是能够在机械·建筑等传统工程领域知识基础上，直接协调RAG（检索增强生成）和代理的融合人才，以及基于实际产业数据的实践。” 赵淑香㈜未来爱恩科技董事通过星巴克现场手册整合LLM代理构建案例指出：“要过滤人工智能幻觉（AI hallucination）并优化复杂的企业环境，必须具备资料结构·内存管理等软件基础能力，以及金融·物流等扎实的产业领域知识，才能在现场生存。” 金宇胜韩国公学校教育认证院长：“需通过工程认证实现‘质量管理’，如卡内基梅隆大学……李珠熙教育部大学支持官：“全力支持大学与产业界的紧密沟通与制度化定制支持” 金宇胜韩国公学校教育认证院长在开幕致辞中提到全球名校的创新案例，强调大学AI教育的严格“质量管理”和“工程教育认证”制度的重要性。 金院长表示：“全球首个开设AI本科专业的美国卡内基梅隆大学（CMU）在1950年代以来积累的计算机工程遗产上，计算机科学系的学生总数为735人，但在二年级时，30~35人被选入AI本科专业，二、三、四年级总共有约100人参与AI学位项目，实施严格的‘质量控制’。” 他还指出：“在国内大学吸引30万名留学生的目标等量的扩张加速的情况下，为了培养企业信任并能招聘的合格人才，必须通过工程认证体系来保证教育质量，并希望将此积极建议给教育部的高等教育政策方向。” 在致辞中，李珠熙教育部大学支持官表示：“在超智能时代，政府正在实施以‘五极三特’战略产业为中心的区域定制政策，核心是及时培养产业界所需的人才，实现大学教育的重大转型。”她承诺：“将不遗余力地支持大学与产业界的紧密沟通，建立产学合作治理和财政·制度支持。” 在论坛结束时，尤希珍教育部产学合作创业支持科长表示：“AI和尖端技术是高等教育和区域创新生态系统的必备基础设施。”她表示：“将通过9月30日在킨텍스举行的产学研合作博览会等多元化沟通渠道，持续扩展大学与企业能够感受到的融合政策。”