버클리 로스쿨 AI 전면 금지 + GitHub 커밋 2배 — AI 시대 교육의 역설

UC 버클리 로스쿨이 2026년 여름학기부터 수업 과제 전반에 걸쳐 AI 사용을 기본적으로 금지했습니다. 같은 시기 GitHub는 AI 코딩 에이전트(자율적으로 코드를 작성하는 AI) 확산으로 월간 커밋(코드 변경 기록) 수가 단 4개월 만에 2배 이상 급증했다고 밝혔습니다. 두 소식이 한 주에 나란히 등장하면서, AI 시대 교육이 어디로 가야 하는지에 대한 논의가 다시 뜨거워지고 있습니다.

AI를 쓰면 안 되는 교실 — 버클리 로스쿨의 선택

2026년 여름학기부터 버클리 법학대학원(Berkeley Law)은 과제 제출 전반에서 AI 도구 사용을 기본적으로 금지하는 정책을 시행합니다. 금지 범위는 광범위합니다.

• 개념화: AI에게 논문 주제나 논지를 제안하게 하는 행위
• 개요 작성: AI에게 과제 구성을 제안하게 하는 행위
• 초안 작성: AI에게 단락을 작성하게 하는 행위
• 수정·편집: AI에게 반복 구절을 찾거나 문법을 교정하게 하는 행위
• 번역: AI에게 외국어로 작성한 과제를 영어로 번역하게 하는 행위
• 시험: 어떤 목적으로든 AI 사용 전면 금지

다만, 판례·법령·참고문헌 등 출처를 찾는 검색 목적에 한해 AI 활용이 제한적으로 허용됩니다. AI 활용 역량 자체를 가르치도록 설계된 수업에서는 교수 재량으로 예외를 둘 수 있습니다.

"AI를 유창하게 써야 한다" — 그런데 왜 금지인가

이 정책의 역설은 서문에서 드러납니다. 버클리 로스쿨은 "미래의 변호사는 AI를 유창하게 사용해야 할 수도 있다"고 인정하면서도, 현 시점에서는 "AI를 전략적으로 배포하고 그 산출물을 비판적으로 평가하는 인지적 역량"이 먼저 갖춰져야 한다고 강조합니다. 정책의 핵심 명제는 단순합니다. "생각하는 능력이 좋은 법률가의 절대 조건(sine qua non)이다."

이는 의과대학이 의사에게 계산기를 사용하게 하기 전에 수기 계산을 가르치는 논리와 유사합니다. 도구를 제대로 쓰려면, 먼저 도구 없이 사고하는 훈련이 선행되어야 한다는 것입니다.

이 논리는 법학에만 국한되지 않습니다. 컴퓨터공학, 경제학, 의학 등 논리적 추론이 핵심인 모든 분야에서 유사한 논쟁이 벌어지고 있습니다. 실제로 유럽과 미국 여러 대학에서 AI 정책을 정비 중이며, 버클리의 이번 결정은 그 방향성을 보여주는 중요한 참고점이 됩니다.

GitHub 커밋 2배 — AI 코딩이 만든 폭발적 성장

버클리가 AI를 제한하는 동안, 개발 세계에서는 AI가 이미 기준점을 바꾸고 있습니다.

GitHub는 2026년 8월 17일 7시간 47분에 걸친 대규모 서비스 장애의 원인을 분석하면서 놀라운 수치를 공개했습니다. 2026년 4월부터 8월까지 단 4개월 만에 월간 커밋 수가 14억 건에서 29억 건으로 두 배 이상 증가했습니다. GitHub는 이를 AI 코딩 도구의 급속한 확산 때문으로 분석합니다. Anthropic의 Claude Code, OpenAI의 Codex 등 AI 코딩 에이전트가 고도화되면서, 코드 생산량 자체가 폭발적으로 늘어난 것입니다.

이 성장이 너무 빠른 나머지, GitHub의 미국 중부 데이터센터의 핵심 인프라 구성 요소가 이를 따라가지 못해 장애가 발생했습니다. GitHub는 "성장이 시스템 압박을 설명하지만, 장애를 정당화하지는 않는다"고 인정했습니다.

소규모 팀의 재정의

AI 코딩 에이전트의 확산은 개발 팀의 구조 자체를 바꾸고 있습니다. 과거 5~10명 팀이 하루에 약 50건의 커밋을 생성했다면, AI 에이전트를 병렬로 활용하면 같은 인원이 500건 이상의 커밋을 만들 수 있습니다. 이는 Uber처럼 수천 개의 마이크로서비스(독립적으로 배포되는 소규모 서비스 단위)를 운영하는 분산 아키텍처(시스템 설계 방식)가 소규모 팀에도 유의미해지는 시대가 왔음을 의미합니다.

개발자 지망생에게 이 수치는 중요한 신호입니다. AI가 코드를 작성하는 속도는 급격히 빨라졌지만, 그 코드를 검토하고, 아키텍처를 결정하며, 품질을 보장하는 역할은 여전히 사람의 몫입니다. 요구되는 역량이 '타이핑 속도'에서 '시스템 설계 판단력'으로 이동하고 있습니다.

GPT-Image-2 투명 배경 — 디자인 작업자에게 실용적 업데이트

한편, OpenAI의 이미지 생성 모델 GPT-Image-2(지피티 이미지 2)가 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)에서 투명 배경 이미지 생성을 프리뷰로 지원하기 시작했습니다.

기존에는 "background": "transparent" 옵션을 지정하면 API가 이를 거부했지만, 이제 PNG, WebP, GIF 포맷으로 투명 배경 이미지를 생성할 수 있습니다. 앱 아이콘, 스티커, 발표 자료용 그래픽 소재처럼 다양한 배경 위에 얹어 쓰는 자산을 만드는 데 유용합니다.

다만 현재 프리뷰 단계인 만큼 몇 가지 알려진 버그가 있습니다. 불투명 영역의 알파 채널(투명도를 조절하는 값) 수치가 255(완전 불투명)가 아닌 252~254로 측정되며, 이미지 경계에 얇은 회색 테두리(halo, 할로) 현상이 나타납니다. 실무 적용 전에 알파 채널을 후처리로 정규화하는 작업을 거치는 것이 권장됩니다.

학생·개발자 지망생을 위한 시사점

이번 주 세 가지 뉴스는 공통된 메시지를 전합니다. AI 도구는 더 강력해졌지만, 그것을 제대로 활용하려면 기초 역량이 먼저 필요합니다.

• 법학·인문계 전공생: 버클리의 정책이 시사하듯, AI 없이 논리를 구성하고 글을 쓰는 훈련이 AI 산출물을 비판적으로 검토하는 능력의 토대입니다. 학교 정책과 무관하게, 초안을 먼저 직접 작성한 뒤 AI로 검토하는 순서를 유지해보세요.
• 개발자 지망생: GitHub Copilot, Claude Code 등 AI 코딩 도구를 실제 사이드 프로젝트에 적극 활용해보되, 생성된 코드를 반드시 직접 읽고 이해하는 습관을 길러보세요. AI가 짠 코드를 설명하지 못하면 면접에서 바로 드러납니다.
• 디자인·개발 겸업자: GPT-Image-2의 투명 배경 기능을 발표 자료나 앱 프로토타입의 그래픽 소재 제작에 활용할 수 있습니다. API 접근이 없다면 OpenAI Playground에서 제한적으로 기능을 테스트해볼 수 있습니다.