AI 시대 지능을 높이는 여섯 가지 특성

인공지능(AI)은 양날의 검이다. 같은 AI를 사용해도 누군가는 더 현명해지고, 다른 누군가는 사고력이 저하된다. 이 역설적 현상에 대한 과학적 연구는 AI 시대에 우리가 나아가야 할 길을 제시한다.

인지 부채의 경고

AI 활용이 항상 긍정적인 결과만을 가져오지는 않는다. 지난해 6월, MIT 미디어 랩의 한 연구는 챗GPT 같은 AI 도구가 뇌 신경 연결성에 미치는 영향을 분석했다. 54명을 세 그룹으로 나누어 4개월간 네 번의 세션 동안 에세이 작성을 시켰다.

이 연구 결과는 다음과 같다.

그룹	사용 도구	뇌 신경 연결성	인용 정확도
챗GPT 그룹	챗GPT	가장 약함	83%가 자기가 쓴 글에서 단 한 문장도 정확하게 인용하지 못함
검색 엔진 그룹	검색 엔진	중간	-
아무 도구 없는 그룹	자기 머리	가장 강함	-

연구진은 이 현상을 인지 부채의 누적이라고 명명한다. AI를 쓸수록 우리 뇌가 빚을 지며, 이 빚을 갚지 않으면 결국 사고력이 파산한다는 의미이다. 그러나 같은 AI를 써도 어떤 사람은 사고가 깊어지고 통찰이 늘며 판단력이 정교해진다. 이 차이는 어디에서 발생하는가? AI를 안 쓸 수 없고, 잘못 쓰면 멍청해지는 시대, 우리는 균형 잡힌 길을 걸어야 한다. 이 길을 위한 다섯 가지, 그리고 숨겨진 한 가지 특성을 여러 연구와 책을 종합해 정리한다.

AI를 활용하며 지능을 높이는 여섯 가지 길

자기 분야 전문성과 맥락화

AI가 내놓은 답의 정확성과 유용성을 판별하려면 본인의 전문성이 필수적이다. AI로 얻은 일반적 지식을 실제 맥락에 맞게 적용하는 능력도 자기 분야의 깊은 이해에서 나온다. 2025년 마이크로소프트 리서치와 카네기 멜런 대학이 챗GPT 코파일럿 등을 주 1회 이상 사용하는 지식 노동자 39명을 대상으로 936건의 실제 업무 사례를 분석했다. 이 연구는 AI에 대한 신뢰가 높을수록 비판적 사고가 줄어들고, 자기 자신에 대한 자신감이 높을수록 비판적 사고가 활발해진다는 점을 발견했다. 즉, 자기 분야에 자신 있는 사람은 AI의 답을 그대로 수용하지 않고 검증하며 다듬고 통합한다.

AI 활용 대가인 이선 몰릭은 그의 책 듀얼 브레인에서 이 현상을 AI의 들쭉날쭉한 경계라고 표현한다. AI의 미묘한 차이, 한계, 능력을 잘 이해하는 사용자가 AI의 잠재력을 최대한 발휘하며 새로운 아이디어를 창출한다는 것이다. AI 위험 및 보안 전문가인 유드코스키와 소아레스는 AI, 신의 탄생 인간의 종말에서 다음과 같이 경고한다. 프로그래머와 기업 경영자들이 자신이 통제한다고 믿는 것과 AI가 실제로 훈련받은 내용, 그 내부에서 형성된 동기, 그리고 그 선호를 실현하는 방식 사이의 관계는 단순하지도 예측 가능하지도 않다. 전문성은 AI 시대의 선택이 아닌 필수품이다.

AI 작동 원리 이해

많은 사람이 AI를 마법 상자처럼 사용한다. 입력하면 답이 나오기 때문이다. 그러나 이러한 사용법은 위험하다. AI는 본질적으로 다음에 올 단어를 통계적으로 예측하는 기계에 불과하기 때문이다. 듀얼 브레인은 AI가 예상치 못한 약점을 지닐 수 있다고 설명한다. AI는 실제로 아무것도 알지 못하며, 그저 연속적인 배열에서 다음 단어를 예측할 뿐이다. 무엇이 진실이고 무엇이 거짓인지 구분하지 못한다. 이 한 문장만 이해해도 AI를 대하는 태도가 완전히 달라진다.

AI, 신의 탄생 인간의 종말은 AI를 우리가 만든 것이 아니라 길러낸 것이라는 충격적인 비유를 던진다. 요컨대 엔지니어들은 AI를 만드는 데 실패했지만 잘하게 하는 데는 결국 성공했다는 것이다. 이는 AI를 만든 사람조차 AI 내부에서 무슨 일이 일어나는지 정확히 알지 못한다는 의미이다. 이 책은 현대의 거대 언어 모델(LLM)을 진정한 외계적 지성에 가깝다고 묘사한다. 우주를 탐사해 생물학적으로 진화한 생명체를 발견한다 해도 어떤 면에서는 지금의 LLM이 더 낯설지도 모른다고 말한다. 원리를 알고 쓰는 사람과 모르고 쓰는 사람의 차이는 시간이 지날수록 커진다. 도구의 작동 방식을 알아야 도구의 진정한 주인이 된다.

높은 메타인지

메타인지는 자신이 무엇을 알고 무엇을 모르는지 아는 능력이다. AI 시대에 이 능력은 결정적이다. 앞서 언급한 마이크로소프트 리서치 연구는 AI를 사용하며 비판적 사고가 줄어드는 이유가 단순한 게으름이 아니라고 밝힌다. 사람들이 AI 답변을 검증하고 개선할 능력 자체가 부족할 때 비판적 사고를 포기한다는 것이다. 즉, 자기가 무엇을 모르는지 모르면 AI 앞에서 쉽게 무릎을 꿇는다. 반대로, 자신이 어디까지 알고 어디부터 모르는지 정확히 아는 사람은 AI를 정확한 위치에 배치한다. 모르는 부분만 정확히 묻고, 그 답을 자기 언어로 재구성하며 진정한 학습을 이룬다.

이선 몰릭이 듀얼 브레인을 쓸 때 이러한 메타인지를 활용했다. 그는 책 쓰기를 미루던 자기 자신을 분석한 뒤, AI에게 특정 질문을 던져 결정을 재구성하도록 했다. 이 결정을 디폴트가 아닌 손실로 재구성해달라는 요청에 AI가 답을 던졌고, 그는 책을 쓰기 시작한다. AI는 사고 과정의 동반자로서 우리가 더 나은 결정을 내리도록 돕는다. 우리는 단순히 AI에 의존하지 않고, AI의 도움을 받아 자신의 선택을 돌아본다. 자기 사고를 들여다보는 능력은 AI 시대의 가장 강력한 무기이다.

질문을 정교하게 설계하는 능력

AI 시대의 진리는 답의 품질이 질문의 품질에 정비례한다는 점이다. 좋은 질문을 던지는 능력은 곧 자기 사고를 정리하는 능력과 같다. 마이크로소프트 리서치 연구는 AI를 쓰며 비판적 사고가 작동하는 첫 단계가 바로 목표 설정과 질문 형성 단계임을 보여준다. 프롬프트를 작성하는 과정 자체가 사고가 일어나는 핵심 순간이라는 의미이다. 이선 몰릭은 듀얼 브레인에서 이 과정을 AI에게 자신이 누구인지 알려주는 것이라고 설명한다. 맥락과 제약을 정해주고, 특정 페르소나를 부여하면 AI는 훨씬 나은 답변을 내놓는다. 우리가 묻는 방식이 답을 결정한다.

AI, 신의 탄생 인간의 종말은 질문 설계의 중요성을 AI의 본질에서 찾는다. AI가 인간과 다른 외계적 지능을 지닌 존재이기에 우리의 상식과 맥락이 자동으로 통하지 않는다는 것이다. AI가 인간의 언어를 외형적으로 예측하도록 훈련되었다고 해서 그 내부의 사고 과정까지 인간과 유사할 필요는 없다. 그들의 사고는 전혀 다른 메커니즘으로 작동한다. 우리의 함의나 행간이 AI에게는 전달되지 않는다. 모든 것을 명시적으로 풀어내야 하며, 이 풀어쓰는 과정에서 우리의 사고 또한 명료해진다. 좋은 질문은 좋은 답보다 먼저 자기 자신에게 좋은 선물이다.

비판적 사고를 습관화한 사람

모든 연구가 가장 강조하는 지점은 AI의 답을 그대로 믿지 않고 비판적 사고를 습관화하는 자세이다. 마이크로소프트 리서치 연구의 핵심 결론은 AI를 신뢰할수록 비판적 사고가 줄어들고, 자기를 신뢰할수록 비판적 사고가 늘어난다는 점이다.

하버드 비즈니스 스쿨이 보스턴 컨설팅 그룹 컨설턴트 758명을 대상으로 진행한 실험은 이 점을 더욱 강력하게 보여준다.

과제 유형	AI 사용 그룹 결과	시사점
AI 능력 안의 과제	AI를 쓰지 않은 그룹보다 25% 더 빠르고, 40% 이상 더 좋은 품질을 냄	AI의 높은 효율성이 드러난다
AI 능력 밖의 과제	AI를 쓰지 않은 그룹보다 정답률이 19%포인트 낮음	AI가 그럴듯하지만 틀린 답을 내놓았고, 컨설턴트들은 이를 의심 없이 수용했다

연구 공동 진행자인 파브리지오 델라쿠아는 이 현상을 운전석에서 잠들기라고 명명한다. 그는 채용 담당자 181명 대상의 별도 실험에서, 성능이 뛰어난 AI를 받은 채용 담당자가 성능이 떨어지는 AI를 받은 사람보다 더 안 좋은 성적을 냈음을 밝힌다. 좋은 AI일수록 사람이 게을러진다는 의미이다.

듀얼 브레인은 LLM이 텍스트를 예측하는 기계이기에 그럴듯하고 만족스럽지만 미묘하게 틀린 답을 내놓는 데 아주 능숙하다고 정리한다. 미묘하게 틀린 답은 AI의 가장 무서운 점이다. AI, 신의 탄생 인간의 종말은 이 위험의 본질을 더 근본적인 차원에서 짚는다. 그렇게 길러낸 AI들은 종종 그들을 길러낸 사람의 의도조차 넘어선 행동을 보인다. 기계의 정신은 인간의 생물학적 유기체를 형성하는 제약이나 압력과는 전혀 다른 조건 속에서 성장한다. 따라서 비판적 수용은 단순히 의심하라는 것을 넘어, AI가 우리 의도를 정확히 따르는 존재가 아니라는 사실을 항상 기억하라는 의미이다.

AI를 쓰지 않는 시간 확보

위 다섯 가지 특징을 모두 잘해내는 사람들에게는 한 가지 공통점이 더 있다. AI를 쓸수록 지능이 올라가는 사람들은 의도적으로 AI를 쓰지 않는 시간을 확보한다. 독서, 사색, 직접 경험 등 AI 없이 자신 홀로 고군분투하는 시간을 따로 떼어 놓아야 한다.

MIT 미디어 랩 연구로 돌아가보자. 챗GPT 그룹의 뇌 신경 연결성이 가장 약하다는 점이 밝혀졌다. 더 충격적인 점은 네 번째 세션에서 실험을 바꾸어 챗GPT를 계속 써온 그룹에게 도구를 빼앗고 자기 머리로만 쓰라고 했을 때, 이들의 알파파와 베타파 신경 연결성이 여전히 약하게 나타났다는 사실이다. 그동안 누적된 인지 부채가 사고력 회복을 막은 것이다. 반대로, 처음에 도구 없이 글을 쓰던 그룹에게 챗GPT를 주었더니 그들은 오히려 더 다양한 뇌 영역이 활성화되었고, 더 정교한 프롬프트 전략을 사용했다.

차이는 명확하다. 자기 머리로 사고하는 근육을 먼저 키운 사람만이 AI를 쓸 때도 주체성을 유지한다. 깊이 읽고, 천천히 생각하며, 직접 경험한 사람만이 AI 앞에서 진정한 주체로 선다. 듀얼 브레인은 감정적으로 부담되거나 윤리적으로 문제 소지가 있는 일은 계속 인간의 일로 남아야 한다고 말한다. 여기에 한 가지를 더 추가한다면, ‘나를 키우는 일은 계속 나의 일로 남겨 두어야 한다’는 점이다. 독서, 사색, 깊은 대화, 직접 부딪히는 경험까지 AI에게 위임하는 순간, 우리는 AI를 쓸수록 멍청해지는 사람이 된다.

이 여섯 가지 특성을 균형 있게 갖춘 사람만이 AI 시대의 진짜 승자가 된다. 도구가 강력해질수록 그 도구를 쓰는 사람의 깊이가 더 중요해진다.

출처

• 독서연구소. (2026-05-05). AI를 쓸수록 지능이 올라가는 사람의 특징들 (feat. 과학적). YouTube.