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본문이 수정되지 않는 박제글입니다.

생성형 AI 이후 박사학위도 의미 없다는 이야기가 정말 많네요.

2026.05.29

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공학 박사 기준으로 연구실을 가는 이유가 그 연구실 교수님의 인맥을 통한 취업도 있겠지만, 교수님께서 가지신 기술력, 지식, 생각하는 방법, 설명하는 방법을 익히기 위해 가는 것이 크다고 생각합니다.

그리고 프로젝트를 하며, 포트폴리오에 작성 가능한 경험을 쌓을 수 있죠.

그런데 GPT가 나온 이후로, 일개 랩실에서 갖고 있는 기술력, 지식보다 훨씬 많은 정보를 쉽게 얻을 수 있게 되었고 무엇보다 그 기술력을 쉽게 설명받을 수 있게 됐습니다.

즉, 교수님께서 가끔은 친절하게, 어쩔때는 화내면서 주시는 그 기술력과 지식이 GPT를 통해 쉽게 배울 수 있게 되었습니다.


저도 이번 학기 박사과정 졸업을 앞두고 취직이 확정되었지만, 제 후배 세대에게 박사과정을 권유하고 이게 끝나면 좋은 처우와 미래가 기다리고 있다고 당당하게 말하긴 어려울 것 같습니다.

솔직히 파트타임 박사 졸업장도 쉽게 주시는 분들이 꽤 계신 것 같기도 하고요.

AI시대, 박사과잉 시대에 졸업을 앞둔지라 이래저래 많은 생각이 들고 걱정도 많아지게 되는 26년도이네요.

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댓글 10개

2026.05.29

어짜피 실험은 사람이 해야하고 측정도 사람이 해야하는데 실험 노하우나 설비를 ai가 어떻게 대체한다는 거임..?? 결국 과제 주제도 ai를 활용은하지만 교수가 선택해서 쓰는거고 ai가 대신 실험까지 해주면 더 이상 학생들 뽑을 필요는 없겠네요

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2026.05.29

박사 아니신거 같은데요 박사가 가진 능력에 고도화된 지식이 포함되긴 하지만 박사가 지식만 가진 존재는 아니죠.
스스로 가설을 설정하고 실험을 통해 검증을 하며 기존 제시된 방법보다 자신의 연구가 얼마나 더 효율적이고 어떤 distribution이 있는지 리뷰어들의 공격을 막아나가면서 꼼꼼하게 논리성을 다지는 것이 본질입니다
저희 지도교수님의 경우에도 랩미팅때 현재 연구방향을 다시 잡아주시고 허점을 파악해주시며 다른 해석 방안을 제시해주십니다. 지도교수는 실험 노하우를 알려주는 존재가 아니죠

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2026.05.29

현재 AI가 가진 능력과 앞으로의 가능성을 높게 평가하고 있는 입장이지만
개인적으로는 오히려 어중간한 지식노동의 중간계층이 어려움을 겪을 가능성이 높다고 보고 있습니다
AI는 기존의 지식을 기반하여 정리 및 해석이 가능하지만 아예 새로운 개념의 정립과 확장은 아직이라고 봅니다
뭐 언젠가는 이 또한 커버되겠죠 근데 문제는 지금도 그렇지만 얼마나 그 결과들을 신뢰 할 수 있냐의 문제입니다
박사과정이라는게 단순히 테크니션이 아니라 한명의 연구원을 길러내는 과정이기에 AI시대에 통찰력을 기른다는 점에서 의미가 있는 시간입니다
오히려 단순 학부나 석사과정에 대한 문제가 생겨 대학자체의 존재 이유가 더 큰 문제가 될 수도 있지 않을까요?
혹은, AI라는 변화의 물결에 맞춰서 대학도 그에 맞게 진화해야겠죠
단순히 지식을 배운다라는 관점이 아니라 지식을 뛰어 넘은 관점을 배우고 통찰과 지혜를 배우는 방향으로 변하지 않을까 생각됩니다

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