AI가 우리를 둔하게 만들까: 인지 능력과 AI 활용법

인공지능(AI)이 인지 작업을 대신하면서 우리는 점차 AI에 의존한다. 이 현상이 과연 인간의 인지 기능을 퇴화시킬까? 한 연구는 AI 의존이 기술 습득과 유지에 미치는 영향과 함께, 우리가 AI를 어떻게 활용하는지가 중요한 변수가 된다고 분석한다.

인지 부하 분담의 역사

인간은 오랫동안 인지적 부담을 줄이고 실수를 보완하기 위해 외부 도구를 사용해왔다. 계산기가 산술 작업을 돕고, GPS가 길 찾기를 지원하며, 인터넷이 정보 검색과 저장을 돕는다. 이러한 외부 도구 사용은 인지적 부하 분담(cognitive offloading)으로 불린다. 인지적 요구가 줄고 신뢰성이 높아지는 점은 환영할 만하지만, 한편으로는 인지 기능이 저하될 수 있다는 우려를 낳는다. 이러한 논의는 과거 니콜라스 카가 ‘구글이 우리를 멍청하게 만드는가?’라는 질문을 던졌듯, 다양한 기술과 인지 능력에 걸쳐 지속되어 왔다. 최근에는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 도구의 확산이 이 논의를 다시 불러일으킨다.

기술과 기초 인지 능력의 차이

AI가 우리의 인지 기능을 저해할 것이라는 우려는 주로 인지 작업을 AI에 맡기는 부하 분담이 인간의 인지 시스템을 약화시키리라는 직관에서 비롯한다. 이러한 우려를 다루려면 인간 인지 시스템의 두 가지 주요 측면을 구분하는 점이 유용하다.

구분	특징	예시
기술(Skills)	학습된 행동으로, 관련 지식에 의해 뒷받침된다. 연습으로 습득하고 향상한다.	산수 계산, 비행기 조종
기초 인지 능력	근본적이고 일반적인 정신 능력이다. 기술 습득과 실행의 기반이 된다.	작업 기억, 선택적 주의

기술은 연습으로 얻는 반면, 기초 인지 능력은 더 근원적인 정신 역량에 해당한다.

AI가 기술 습득과 유지에 미치는 영향

기술은 연습으로 습득하기에, 관련 연습을 AI에 완전히 부하 분담하면 기술 습득이 저해될 가능성이 매우 크다.

두 가지 연구 사례가 이를 뒷받침한다.

1. 수학 학습 연구: 한 연구에서 고등학생들은 새로운 수학 개념을 AI 도구 없이, 또는 두 종류의 AI 도구 중 하나를 사용해 학습했다. 한 AI 도구는 학생들이 연습 문제 풀이를 완전히 AI에 맡기도록 허용했다. AI 지원 없이 학습한 학생들보다 이 AI를 사용한 학생들이 연습 문제에서는 더 나은 성과를 보였다. 그러나 이후 AI 없이 치러진 테스트에서는 이 AI 도구를 사용했던 학생들이 AI 지원을 전혀 받지 않은 학생들보다 낮은 성과를 기록했다. 이는 AI를 이용한 완전한 부하 분담이 학생들이 필요한 연습을 하지 못하게 하여 기술 습득을 방해했음을 시사한다.

2. 내시경 검사 연구: 최근 연구는 AI 암 탐지 도구가 도입된 전후로 내시경 의사들의 선종(adenoma) 탐지율을 회고적으로 평가했다. AI 도입 전 3개월 동안 의사들은 환자의 약 28.4%에서 선종을 탐지했다. 이후 3개월 동안 AI 도구가 도입되었고, 일부 사례에서는 AI 접근이 무작위로 허용되었다. AI를 사용할 수 없었던 경우, 선종 탐지율은 22.4%로 떨어졌다. AI 도입 전과 비교했을 때, AI를 사용할 수 없을 때 탐지율이 하락한 점은 AI의 가용성이 기술 쇠퇴로 이어질 수 있음을 보여준다. 기술은 망각을 방지하기 위한 인지 작업 참여를 필요로 한다.

이처럼 AI에 대한 완전한 의존은 습득한 기술의 ‘쇠퇴’를 유발할 수 있다.

지식 습득에 미치는 영향

기술 습득 및 유지에 대한 부하 분담의 부정적 영향에 더해, 지식 습득에도 유사한 영향이 나타난다.

학습 도구	학습 방식	결과
구글 검색	학습자가 링크를 열고 여러 출처의 정보를 요약해야 한다.	더 깊은 학습이 일어나고, 습득한 지식에 대한 소유감을 더 크게 느낀다.
AI 도구	AI가 정보를 요약하고 제공한다.	학습 시간이 짧아지고, 습득하는 정보량이 적어지며, 지식에 대한 소유감이 줄어든다. 짧고 덜 독창적인 조언을 한다.

한 연구에서 참가자들은 구글 검색 또는 AI를 사용하여 주제를 학습하고, 이후 기술 지원 없이 친구에게 조언을 주어야 했다. AI를 사용한 참가자들은 학습에 더 적은 시간을 썼고, 더 적은 정보를 학습했으며, 습득한 지식에 대한 소유감도 적게 느꼈다. 또한 그들의 조언은 더 짧고, 덜 독창적이며, 덜 도움이 된다는 평가를 받았다. 구글 검색이 링크를 열고 정보를 요약하는 인지 작업을 요구한 반면, AI는 이 작업을 대신 수행했다. 이는 AI를 부하 분담하는 점이 지식 습득의 깊이를 얕게 만들 수 있음을 시사한다.

기초 인지 능력의 회복 탄력성

AI에 부하 분담하는 점이 기술의 습득과 유지를 저해한다는 우려는 타당하다. 하지만 기초 인지 능력까지 침해할지는 불분명하다.

기초 인지 능력은 비교적 변화에 완고하게 저항하는 특성을 보인다. 인지 훈련에 대한 연구는 특정 인지 과제에 대한 훈련이 성능을 향상할 수 있음을 보여준다. 그러나 이러한 향상은 특정 과제에 국한될 뿐, 기초 인지 능력 전반의 광범위한 개선으로 이어지지 않는다. 훈련으로 인한 인지 변화는 주로 인지 자원의 사용 방식이 효율적으로 달라지는 형태로 일어난다. 따라서 AI에 부하 분담되는 기술의 미래는 불확실할 수 있지만, 이러한 기술의 기반이 되는 기초 인지 능력은 비교적 안정적일 가능성이 크다.

하지만 장기적으로 AI에 부하 분담하거나, 아동기 같은 특정 발달 단계에서 부하 분담하는 점이 기초 인지 능력에 미치는 영향에 대해서는 아직 열린 질문으로 남아있다.

AI 활용 방식이 결과를 결정한다

AI를 어떻게 사용하느냐에 따라 기술의 보존 여부가 달라진다. 부하 분담의 형태가 결과를 좌우한다.

수학 문제를 풀어야 하는 학생을 예로 들면, 여러 가지 AI 활용 시나리오를 상정할 수 있다.

AI 활용 방식	인지적 부하 분담 수준	기술 습득/유지 영향
AI가 답을 직접 제출한다.	높음 (완전한 부하 분담)	기술 습득 저해 가능성 높음
AI가 답을 제공하고 학생은 답을 검토한다.	중간	검토 과정에서 일정 수준의 인지 활동이 일어난다.
AI가 답과 함께 설명을 제공한다.	중간	설명 이해 과정에서 학습이 일어날 수 있다.
AI가 문제 접근 방식에 대한 제안만 한다.	낮음	학생이 주도적으로 문제를 해결하며 기술을 연습한다.
AI가 지식 탐색 및 학습의 빈틈을 채우는 튜터 역할을 한다.	낮음	기술 습득에 긍정적 또는 중립적 영향.
AI가 피드백을 제공하는 협력자 역할을 한다.	낮음	미래 수행 능력 향상에 기여한다.
AI의 결과물을 모방할 예시로 사용한다.	낮음	미래 수행 능력 향상에 기여한다.

수학 학습 연구에서, 학생들의 지식을 탐색하고 학습의 빈틈을 채우도록 설계된 맞춤형 AI 튜터를 사용한 세 번째 조건의 학생들은 AI 없이 학습한 학생들과 비교해 뒤처지지 않았다. 이는 그들이 목표로 하는 수학 기술을 여전히 개발했음을 시사한다. AI를 협력자로 사용하여 피드백을 받거나, AI의 결과물을 모방할 예시로 사용하는 점 또한 미래 수행 능력에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 개인은 프롬프트 엔지니어링과 같은 기술을 개발하며 시간이 지남에 따라 AI를 더 효과적으로 활용한다. 결국, AI에 부하 분담하고 상호 작용하는 방식이 인지에 미치는 영향을 결정한다.

결론

AI 기반 기술이 발전하고 새로운 방식으로 인지 지원을 제공하면서, 인지 능력의 미래에 대한 우려는 신중하게 검토되어야 한다. AI가 우리를 둔하게 만들 것인지는 단언하기 이르다. 하지만 인지 작업을 AI에 완전히 부하 분담하는 점은 학습된 기술의 습득을 방해하거나 쇠퇴를 촉진할 가능성이 크다.

그러나 이러한 결과는 피할 수 있는 점이다. 우리가 AI 도구를 사용할 때 인지 루프(cognitive loop)에 남아있다면, 부하 분담의 단점을 완화하고 심지어 기술의 습득 및 유지를 촉진하도록 상호 작용을 구성할 수도 있다. 더욱이, 부하 분담의 부정적 영향은 특정 기술에만 국한될 가능성이 크며, 우리의 기초 인지 능력에는 광범위하게 영향을 미치지 않을 수 있다.

정리하면, AI에 기술(및 지식)을 완전히 부하 분담하면 우리를 ‘둔하게’ 만들 위험이 분명히 존재한다. 하지만 AI는 우리가 ‘영리하게’ 행동할 수 있는 근본적인 인지 역량을 약화시킬 가능성이 적다.

출처

• Cash, T. N., Kelly, M. O., Macnamara, B. N., & Risko, E. F. (2026). Is AI making us stupid? Trends in Cognitive Sciences.