김진관(닷커넥터)

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AI 시대, 우리는 어디에서 메타인지와 실용주의 철학의 가치를 찾아볼 수 있을까요? 이들은 어떤 점에서 도전과 위협을 받고 있으며, 우리는 무엇을 고려해야 할까요? 이러한 질문들에 대한 답을 찾아봅니다.

장면

1. 메타인지: 모든 스킬을 지배하는 마스터 스킬

메타인지(Metacognition)는 자신의 사고와 학습 과정을 인식하고 통제하는 능력, 즉 “생각에 대한 생각(thinking about thinking)”으로 정의됩니다. 이는 두 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

  • 메타인지적 지식 (Metacognitive Knowledge): 학습자로서의 자기 자신(강점, 약점), 과제의 요구사항, 그리고 효과적인 학습 전략에 대해 아는 것입니다.
  • 메타인지적 조절 (Metacognitive Regulation): 학습 목표를 달성하기 위해 계획(planning), 점검(monitoring), 평가(evaluating)하는 실제적인 활동을 포함합니다.

강력한 메타인지 능력은 전문가적 학습자의 특징이며, 자기 조절 학습(self-regulated learning)의 핵심입니다. AI 시대에 메타인지의 역할은 더욱 중요해지고 있으며, 그 관계는 양면적입니다.

AI와 메타인지의 양면성

  1. 강력한 조력자로서의 AI AI는 메타인지 능력을 함양하는 강력한 도구가 될 수 있습니다. AI 튜터링 시스템은 개인화된 피드백을 제공하고, 학생들에게 자신의 학습 과정에 대해 성찰하도록 유도하며, 메타인지의 각 단계(계획, 점검/디버깅, 평가)에 맞춰 구조화된 힌트를 제공할 수 있습니다. 이러한 ‘메타인지적 비계’는 학생들이 보다 전략적이고 독립적인 학습자로 성장하도록 돕습니다.

  2. ‘메타인지적 게으름’의 위협 한편, AI에 대한 과도한 의존은 ‘메타인지적 게으름(metacognitive laziness)’을 유발할 수 있다는 심각한 우려가 존재합니다. 학생들이 학습의 계획, 점검, 평가 과정을 AI에 위임하게 되면, 스스로 이러한 중요한 기술을 개발할 기회를 잃게 될 수 있습니다. 이는 AI 교육 시스템 설계에 있어 해결해야 할 핵심적인 도전 과제입니다.


2. 실용주의: 미완의 세계를 탐험하는 철학

실용주의(Pragmatism)는 사상과 언어를 현실을 단순히 묘사하는 것이 아니라, 예측, 문제 해결, 그리고 행동을 위한 ‘도구’로 간주하는 철학적 전통입니다.

Charles Peirce, William James, John Dewey와 같은 사상가들에 의해 발전된 이 철학은 추상적이고 절대적인 진리보다는 구체적인 경험과 실제적인 결과를 우선시합니다. 실용주의자에게 진리란 고정된 것이 아니라, 특정 맥락에서 “작동하는 것(what works)”이며, 경험과의 상호작용을 통해 지속적으로 진화하는 것입니다.

이러한 실용주의적 관점은 AI 윤리 및 정렬(alignment) 문제에 대한 강력한 비판을 제기합니다. 현재의 주요 AI 정렬 접근법들(예: RLHF, 헌법적 AI)은 사전에 정의된 추상적인 윤리 원칙에 의존하는 경향이 있습니다. 실용주의는 이러한 하향식(top-down) 접근법을 비판하며, 그 논리를 뒤집어 AI 시스템이 현실 세계에서 실제로 야기하는 영향과 피해 사례를 경험적으로 관찰하고, 그로부터 원칙을 도출하는 상향식(bottom-up) 전략을 제안합니다.


3. 인간-AI 상호작용의 미래를 위한 지침

메타인지와 실용주의는 미래의 인간-AI 상호작용을 위한 핵심적인 지침을 제공합니다.

  1. 인간의 ‘메타인지적 참여’가 핵심이다 인간-AI 상호작용의 질은 궁극적으로 인간의 메타인지적 참여에 달려 있습니다. 메타인지는 단순히 여러 이론 중 하나가 아니라, 인간-AI 맥락에서 다른 모든 인지 과정이 어떻게 배치되고 관리되는지를 결정하는 상위 수준의 조절 장치(governor)이자 라우터(Router)입니다. 따라서 인간의 메타인지를 대체하는 것이 아니라 오히려 ‘촉진’하는 AI 시스템을 설계하는 것이야말로, 유익한 인간-AI 파트너십을 창출하기 위한 가장 중요한 설계 과제입니다.

  2. 실용주의는 AI 시대를 위한 철학이다 AI의 예측 불가능한 발전은 고정된 선험적 원리에 기반한 철학을 취약하게 만듭니다. 오류가능성(fallibilism), 실험주의, 그리고 진리를 실질적인 결과에 두는 실용주의는 AI 시대에 특히 적합한 철학적 입장을 제공합니다. 실용주의적 접근법은 AI가 현실 세계에서 해악을 끼치는 지점을 관찰하고, 그 해악을 완화하기 위한 규칙을 형성하며, 새로운 경험에 기초하여 이를 지속적으로 시험하고 수정하는 애자일(agile) 방식을 따릅니다. 이는 AI 거버넌스를 위한 가장 적절한 철학적 프레임워크라 할 수 있습니다.

참고문헌

  • Anderson, E. (2021). Dewey’s Moral Philosophy. In E. N. Zalta (Ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2021 ed.). Metaphysics Research Lab, Stanford University.
  • Choi, J., Wang, Z., Wang, Z., & Guo, P. (2025). Metacognitive scaffolding with AI-generated hints for programming education. arXiv preprint arXiv:2509.03171.
  • Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive–developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906–911.
  • Hookway, C. (2024). Pragmatism. In E. N. Zalta & U. Nodelman (Eds.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Summer 2024 ed.). Metaphysics Research Lab, Stanford University.
  • Teaching + Learning Lab. (n.d.). Metacognition. MIT. Retrieved September 30, 2025, from https://tll.mit.edu/teaching-resources/how-people-learn/metacognition/

참고