AI가 우리의 지성을 잠식하는가? 생성 AI로 머리가 좋아지는가, 나빠지는가 - 연구가 보여준 불편한 현실

AI는 우리를 정말로 "바보"로 만드는가

"AI를 사용하면 인간은 바보가 되는가".

이 질문은 다소 거칠게 들릴 수 있다. 하지만 생성 AI가 글을 쓰고, 요약하고, 기획을 내놓고, 이메일을 정리하고, 토론의 요점을 만들어주는 시대가 되면 무시할 수 없는 질문이기도 하다.

예전에 우리는 모르는 것이 있으면 사전을 찾고, 계산이 번거로우면 계산기를 사용하며, 길을 잃으면 지도를 펼쳤다. 지금은 검색하기 전에 AI에게 묻는다. 글을 쓰기 전에 AI에게 맡긴다. 생각을 정리하기 전에 AI에게 "정리해줘"라고 말한다.

그것은 효율화인가, 아니면 사고의 외주화인가.

독일의 IT 저널리스트 요르그 시브 씨의 기사는 이 문제에 정면으로 다가가고 있다. 기사의 중심에는 AI 그 자체에 대한 두려움이 아니라, AI를 사용하는 인간 측의 습관에 대한 경고가 있다.

AI가 사람을 즉시 어리석게 만드는 것은 아니다. 하지만 생각하기 전에 AI에게 맡기는 습관이 쌓이면 사고의 근육은 사용되지 않게 된다. 근육이 사용되지 않으면 쇠퇴하듯이, 사고도 또한 훈련되지 않으면 둔해진다. 문제는 AI가 존재하는 것이 아니라, 우리가 AI를 "자신을 대신해 생각하는 존재"로 계속 사용하는 것에 있다.

계산기나 검색과 무엇이 다른가

AI 옹호자들로부터 자주 나오는 반론이 있다.

"예전에도 계산기가 나왔을 때, 인간은 계산을 못하게 될 것이라고 했다"
"검색 엔진이 나왔을 때도, 기억력이 떨어질 것이라고 했다"
"새로운 도구가 나올 때마다, 비슷한 불안이 이야기되어 왔다"

확실히, 이 반론에는 일리가 있다. 도구는 항상 인간의 능력의 일부를 대신해 왔다. 종이는 기억을 외부에 두는 도구였다. 계산기는 계산을 외부로 내보내는 도구였다. 검색 엔진은 지식에 대한 접근을 외부화했다.

그러나 생성 AI에는 결정적인 차이가 있다.

계산기가 대행하는 것은 주로 계산이라는 제한된 작업이다. 검색 엔진이 대행하는 것은 정보를 찾는 작업이다. 물론, 그것들도 인지에 영향을 미친다. 하지만 최종적으로 "어떤 정보를 믿을 것인가", "어떻게 구성할 것인가", "어떤 결론을 내릴 것인가"는 여전히 인간 측에 남아 있었다.

반면에 생성 AI는, 글의 구성, 논점의 정리, 반론의 작성, 의사 결정의 보조, 표현의 조정까지 맡는다. 즉, 단순한 작업이 아니라 "사고의 프로세스" 그 자체에 들어간다.

여기가 중요하다. AI는 단순히 손을 빌려주는 것이 아니라, 생각의 순서 그 자체를 빼앗을 수 있다.

스스로 고민하기 전에 답이 나온다. 말문이 막히기 전에 글이 완성된다. 반론을 찾기 전에 그럴듯한 논의가 나란히 놓인다. 편리할수록 사람은 그 전 단계의 고생을 피하려고 한다.

하지만 지성은 바로 그 고생 속에서 자란다.

열쇠는 "인지적 오프로드"에 있다

이 논의를 이해하는 데 중요한 것은 "인지적 오프로드"라는 개념이다. 이는 기억이나 판단, 계산, 정리 등의 인지 작업을 자신의 머리 밖에 있는 도구에 맡기는 것을 의미한다.

인지적 오프로드 자체는 나쁜 것이 아니다. 쇼핑 목록을 메모에 적는다. 일정을 캘린더에 넣는다. 전화번호를 스마트폰에 저장한다. 이러한 행위는 일상생활을 편하게 하고, 더 중요한 것에 주의를 기울이는 데 도움을 준다.

문제는 무엇을 외부에 맡길 것인가이다.

전화번호를 외우지 않는 것은 큰 지적 손실이 아닐지도 모른다. 하지만 논의를 구성하는 힘, 상대의 주장을 의심하는 힘, 글의 흐름을 스스로 만드는 힘, 실패하면서 생각을 다듬는 힘까지 외부에 맡겨버리면 이야기는 달라진다.

AI에 대한 의존이 위험한 것은 단순한 "기억의 외주"가 아니라 "사고의 외주"가 되기 쉽기 때문이다.

예를 들어, 학생이 리포트를 쓸 때 처음부터 AI에게 "이 주제로 2000자 써줘"라고 부탁한다. 회사원이 기획서를 만들 때 스스로 가설을 세우기 전에 AI에게 "좋은 아이디어를 내줘"라고 부탁한다. 회의 전에 자료를 읽지 않고 AI의 요약만으로 참여한다.

그 순간은 효율적으로 보인다. 하지만 그 사람 안에는 논리를 구성하는 경험도, 글과 싸우는 경험도, 정보를 취사선택하는 경험도 남기기 어렵다.

AI가 성과물을 만들어줄수록, 인간은 성과물의 소유자가 되어도 사고의 경험자는 되지 않는다.

MIT 연구가 보여준 "뇌의 사용 방식"의 차이

이 불안을 강화한 것은 MIT 미디어 랩의 연구 "Your Brain on ChatGPT"이다. 이 연구에서는 참가자를 "자력으로 쓰는 그룹", "검색 엔진을 사용하는 그룹", "ChatGPT를 사용하는 그룹"으로 나누어 에세이 작성 중의 뇌 활동 등을 조사했다.

결과적으로, 뇌 내 네트워크의 연결은 자력으로 쓴 그룹이 가장 강하고, 검색 엔진을 사용한 그룹이 중간, ChatGPT를 사용한 그룹이 가장 약한 경향을 보였다. 또한, ChatGPT를 사용한 사람은 자신이 쓴 글에 대한 기억이나 소유감이 약하고, 자신의 글을 정확히 인용하는 데도 어려움을 겪었다고 한다.

물론, 이 연구만으로 "AI가 인간을 바보로 만든다"고 단정하는 것은 이르다. 참가자 수는 제한되어 있으며, 논문은 프리프린트로, 추가 검증이 필요하다. AI의 종류, 과제의 내용, 사용 방법, 이용자의 연령이나 숙련도에 따라 결과는 달라질 수 있다.

그럼에도 불구하고, 이 연구가 던진 문제는 무겁다.

단기적으로는 AI를 사용한 쪽이 더 쉽게 글을 만들 수 있다. 하지만 그 과정에서 뇌가 얼마나 관여하고 있는가. 자신의 생각으로 얼마나 정착하고 있는가. 작업은 끝났어도 학습은 이루어지고 있는가.

이 질문은 교육 현장뿐만 아니라 모든 지적 노동과 관련되어 있다.

"너무 신뢰하는 사람"일수록 생각하지 않게 된다

Microsoft의 연구에서도 생성 AI와 비판적 사고의 관계가 조사되고 있다. 대상은 지식 노동자로, AI를 업무에 사용하는 사람들이다.

흥미로운 점은 AI 그 자체의 사용량뿐만 아니라 "AI를 얼마나 신뢰하는가"가 중요했다는 점이다. AI에 대한 신뢰가 높은 사람일수록 스스로 비판적으로 생각하는 노력이 적어지는 경향이 있다. 반면에, 자신의 판단력에 신뢰를 두는 사람은 AI를 사용하면서도 비판적 사고를 발휘하기 쉽다.

이는 실무상 매우 중요한 시사점이다.

AI를 사용하는 것이 위험한 것이 아니다. 위험한 것은 AI의 출력을 "아마도 맞을 것이다"라고 받아들이는 태도이다.

AI는 유창하게 잘못할 수 있다. 그럴듯한 글로 사실과 추측을 섞는다. 약한 근거를 강해 보이게 한다. 논리의 구멍을 아름다운 말로 덮는다. 그렇기 때문에 사용하는 측에 검증력이 필요하다.

그런데, AI를 사용하면 할수록 검증력이 자란다고는 할 수 없다. 오히려 검증하지 않고 넘어가는 습관이 붙으면 비판적 사고는 약해진다.

SNS에서는 찬반이 반으로 나뉘고 있다

이 주제는 SNS에서도 큰 반응을 불러일으키기 쉽다. 왜냐하면 많은 사람들이 이미 AI를 사용하고 있으며, 동시에 어디선가 불안도 느끼고 있기 때문이다.

SNS 상에서 두드러지는 반응은 크게 세 가지로 나뉜다.

첫째는 위기감을 강화하는 목소리다.

"학생이 AI에게 리포트를 쓰게 하면, 생각하는 힘이 자라지 않는다"
"직장에서 AI 요약만 읽으면 원문을 읽는 힘이 떨어진다"
"편리함에 익숙해지면, 더 이상 스스로 글을 구성할 수 없게 된다"

이러한 목소리에는 AI로 인해 인간의 지적 체력이 떨어질 것이라는 불안이 있다. 특히 교육 분야에서는 젊은 세대가 사고의 기초를 갖추기 전에 AI에 의존하게 될 것이라는 우려가 강하다.

둘째는 반론이다.

"AI만이 악당으로 몰리지만, 검색도 계산기도 마찬가지였다"
"도구를 사용하는 것과 능력이 없어지는 것은 별개의 문제"
"AI에 맡긴 만큼 인간은 더 고도의 것에 집중할 수 있다"

이 입장의 사람들은 AI를 과도하게 두려워할 필요는 없다고 생각한다. 오히려 단순 작업에서 해방됨으로써 인간은 창의성이나 판단에 집중할 수 있다는 시각이다. 실제로 회의의 문자 기록이나 요점 정리, 이메일 초안, 자료의 초안 작성 등 AI가 업무 부담을 줄이고 있는 장면은 많다.

셋째는 가장 현실적인 중간파다.

"AI를 사용할지 말지가 아니라, 사용 방법의 문제"
"처음의 생각은 스스로 만들고, AI에게는 반론이나 개선점을 내놓게 해야 한다"
"AI를 고스트라이터로 삼지 말고, 벽치기 상대로 삼는 것이 좋다"

이 반응은 원 기사와도 가깝다. AI 금지나 AI 찬양이 아니라, 주도권을 인간 측에 남겨야 한다는 생각이다.

SNS의 논의에서 흥미로운 점은 AI를 잘 사용하는 사람일수록 단순한 부정이 아니라 "사용 방법의 설계"에 관심을 두고 있다는 점이다. AI를 일상적으로 사용하는 사람은 그 편리함을 알고 있다. 동시에 무엇이든 맡기면 자신의 사고가 얕아지는 감각도 알고 있다.

그렇기 때문에 현장의 실감으로는 "AI는 위험"도 "AI는 만능"도 아니다. "생각 없이 사용하면 위험하지만, 생각하기 위해 사용하면 강력하다"는 쪽으로 정리되고 있다.

문제는 AI가 아니라 "첫 번째 한 수"

그렇다면 우리는 AI를 어떻게 사용해야 할까.

가장 중요한 것은 첫 번째 한 수를 AI에게 넘기지 않는 것이다.

글을 쓴다면 먼저 자신이 대략적인 메모를 쓴다. 기획을 생각한다면 먼저 자신의 가설을 세 가지 내놓는다. 조사를 한다면 먼저 무엇을 알고 싶은지를 자신의 말로 정의한다. 논의를 만든다면 먼저 자신만의 결론을 가정해 본다.

그 후에 AI를 부른다.

"이 논리의 약점을 지적해줘"
"반대 의견을 세 가지 들어줘"
"독자가 의문을 가질 만한 점을 내놓아줘"
"이 구성을 더 알기 쉽게 하려면?"
"사실 확인이 필요한 부분을 목록화해줘"

이 사용 방법이라면 AI는 사고를 빼앗는 존재가 아니라 사고를 단련하는 상대가 된다.

반면에 처음부터 "모두 써줘", "모두 생각해줘", "결론을 내줘"라고 부탁하면 AI는 편리한 대행자가 된다. 그 순간 작업 시간은 단축될지도 모른다. 그러나 자신의 머리를 거칠 예정이었던 부담도 사라진다.

부담이 사라지는 것은 단기적으로는 쾌적하다. 하지만 학습이나 성장에 필요한 부담까지 없애버리면 장기적으로는 손실이 된다.

근력 운동으로 말하자면, AI는 보조 기구가 될 수도 있고, 전동 휠체어가 될 수도 있다. 보조 기구로 사용하면 더 무거운 과제에 도전할 수 있다. 하지만 걸을 수 있는 상황에서도 계속 타고 있으면 다리 근육은 쇠퇴한다.

젊은 세대일수록 영향을 받기 쉬운 가능성

특히 주의가 필요한 것은 사고의 틀을 이제부터 익히는 세대다.

이미 글을 쓰는 경험을 쌓고, 논리 구성이나 비판적 독해의 기초를 가진 사람이라면 AI의 출력을 비교하고, 의심하고, 수정할 수 있다. AI의 편리함을 이용하면서 자신의 판단을 남기는 것도 비교적 쉽다.

하지만 아직 자신의 글의 틀을 가지지 않은 학생이 처음부터 AI에게 완성된 글을 내게 하면 어떻게 될까. 스스로 헤매고, 고치고, 실패하고, 재구성하는 경험이 부족할지도 모른다.

학습에서 중요한 것은 정답의