김진관(닷커넥터)

배움, 나눔, 성장을 추구하는 연결주의자

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2 분 소요

인간-AI 상호작용: 인지적, 행동적, 정서적 영향


1. 연구의 목적

  • 심리학의 심리적 삼각축(psychological triad)인 인지, 행동, 감정이라는 렌즈를 통해 이러한 영향들을 분석하며, 책임감 있고 맥락을 인지하는 AI 설계의 필요성을 강조하는 데 있습니다.

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2. 연구의 방법

  1. 문헌 검토(survey)의 방법을 사용합니다.
  2. 인간-AI 상호작용이 미치는 영향을 분석하기 위해 심리학의 심리적 삼각축(인지, 행동, 감정)을 핵심 분류 체계로 채택했습니다.


3. 주요 발견

(1) 인지적 영향 (블룸의 분류법)

  • 기억/이해: AI(ChatGPT)를 활용한 인출 연습은 시험 점수를 향상시켰으며, AI의 텍스트 단순화는 독해력 향상에 도움이 되었습니다. 그러나 AI에 대한 빈번한 의존은 오히려 지식 유지의 어려움 및 기억력 저하와 상관관계를 보였고, 얕은 정보 처리를 유발했습니다. AI 요약본은 맥락적 단서가 부족하여 숙련된 독자의 이해도를 떨어뜨렸습니다.
  • 적용/분석: AI 튜터링 시스템은 학생들의 지식 연습을 도왔지만, AI에 대한 의존은 인지적 부담 전가를 조장하여 비판적 사고를 점진적으로 감소시켰습니다. 한 연구에서는 AI(GPT-4) 접근이 허용될 때 학생들이 더 나은 성과를 냈지만, 접근이 제한되자 통제 집단보다 더 나쁜 결과를 보였습니다.
  • 평가/창조: AI는 의료 진단과 같은 평가 과정을 예리하게 만들 수 있으나 판단 및 평가와 관련된 기술이 약화되는 AI 유도 인지 위축(AICICA)을 유발할 수 있습니다. 또한, AI는 브레인스토밍(발산적 사고)에는 도움이 되지만, 결과물의 다양성을 감소시키고 특정 스타일에 고착되는 디자인 고착(design fixation)을 유발하여 독창성을 제한했습니다.

(2) 행동적 영향 (I-PACE 모델)

  • AI 기반 개인화 학습은 학생들의 참여도를 높였으며, 건강 관리 AI는 긍정적인 행동 변화를 유도했습니다.
  • 자동화 시스템에 대한 과잉 의존은 치명적 결과를 초래할 수 있으며, 소셜 미디어 알고리즘은 사용자의 주의를 조작하고(예: 감정 전염, 극단화 경로), 사용자의 자율성을 침해하는 다크 패턴을 사용합니다.

(3) 정서적 영향

  • AI는 우울 증상과 같은 부정적 감정을 감소시키고, 스트레스 및 번아웃 예방(예: 직업 환경 모니터링)에 기여하며, 외로움이나 우울증 같은 정신 건강 문제 선별에 잠재력을 보입니다.
  • AI로 인한 일자리 대체에 대한 예상 불안(Anticipatory anxiety), 특히 아동·청소년의 정서적 조작 및 의존 위험, 그리고 보호자와의 애착 형성을 방해할 수 있는 정서 발달 방해가 우려됩니다. AI 사용 시 진정성, 창의성 등 사회적 가치와 충돌하며 느끼는 “AI 죄책감(AI guilt)”이라는 새로운 부정적 감정이 확인되었습니다.
  • AI 챗봇의 장기간 사용자는 단기적으로는 위안을 얻을 수 있으나, 시간이 지남에 따라 오히려 더 큰 외로움과 정서적 의존성을 보고했습니다.


4. 결론 및 시사점

  1. AI가 인간의 심리 전반에 걸쳐 강력하지만 복잡한 영향을 미친다는 것을 결론적으로 보여줍니다. 이에 따라 AI 설계는 윤리적이고 정보에 입각하여 이루어져야 합니다.
  2. 가장 중요한 시사점은 마치 “약물 부작용”을 고지하듯이 AI 사용의 정서적 장단점을 사용자에게 전달해야 한다는 점입니다.


5. 리뷰어의 생각 더하기 (ADD+ One)

(1) 이 연구의 탁월한 점 (강점)

  • AI의 영향을 블룸의 택소노미로 직접 구분해 줌으로써, 현장 교사들이 AI의 영향을 즉각적이고 구체적으로 이해할 수 있게 돕습니다.
  • AI 유도 인지 위축(AICICA)이나 AI 죄책감(AI guilt) 과 같이 현장에서 이미 감지되지만 명명되지 않았던 현상들을 개념으로 정의했습니다.

(2) 교육 현장을 위한 추가 제언

  • 인지적 부담 전가와 기술 의존으로 인한 실력 저하는, 교육의 초점이 AI를 ‘잘 쓰는 법’에서 ‘AI에 대해 비판적으로 생각하는 법(메타인지)’으로 시급히 이동해야 함을 시사합니다. AI를 ‘발판(scaffolding)’으로 사용해야 할 때와 ‘얕은 학습’이나 ‘창의성 고착’ 을 피하기 위해 사용하지 말아야 할 때를 스스로 판단하도록 가르쳐야 합니다(스캐폴딩과 바람직한 어려움의 구분).


6. 추가 탐구 질문

  1. AI 죄책감 현상은 매우 흥미롭습니다. 이 죄책감의 정도가 과제의 중요도(예: 저위험 과제 vs. 고위험 시험)나 학습 환경(예: 숙달 지향 교실 vs. 성과 지향 교실)에 따라 어떻게 달라지는지 실증적 연구가 필요해 보입니다.
  2. AI 사용 중단 시 오히려 수행 능력이 저하된다는 발견은 학습 전이의 실패를 의미합니다. AI의 도움 없이도 학생이 스스로 지식과 기술을 내재화하기 위해 필요한 최소 유효 연습량은 어느 정도일까요?

출처: Riley, C., Al-Refai, O., Reyes, Y. C., & Hammad, E. (2025). Human-AI interactions: Cognitive, behavioral, and emotional impacts. [Manuscript submitted for publication]. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.17753

참고