AI를 잘 쓰는 것과 잘 아는 것은 다르다

한 학생이 일어나 발표를 한다. 깔끔한 디자인, 또렷한 논지, AI로 20분 만에 만든 슬라이드다. 그런데 슬라이드에서 살짝 벗어난 질문 하나에 그만 말이 막힌다. 정작 본인이 제일 당황한다. 그 순간까지 그의 실감 속에서는 발표의 완성도가 곧 자신의 이해였기 때문이다. 인지심리학자 한소원이 《지능 파산》에서 든 장면이다. AI가 만든 자료를 자랑스레 내밀면서도 그것이 제 것이 아님을 알아채지 못하는 경우가 흔하다는 것이다.

우리는 AI 활용 능력, 이른바 AI 리터러시를 의심 없는 미덕처럼 가르친다. 한소원이 소개하는 2025년의 한 연구가 그 미덕에 금을 낸다. 원래 더닝-크루거 효과는 초보일수록 자신을 과대평가하고 전문가일수록 자신을 정확히 가늠하는 경향을 말한다. 그런데 AI를 쓰면 이 곡선이 평평해진다. 초보가 갑자기 정확해져서가 아니라, 모두가 나란히 과대평가 쪽으로 쏠리기 때문이다. 게다가 AI를 능숙하게 다루는 사람일수록 그 과대평가가 더 심하다. 도구를 잘 몬다는 자신감이 어느새 내용을 잘 안다는 착각으로 번지는 것이다.

이런 현상에는 인지적 오프로딩이라는 이름이 붙어 있다. 생각의 부담을 바깥의 무언가에 떠넘기는 일이다. 휴대전화가 우리 기억에 한 일을 떠올리면 쉽다. 전화번호가 연락처 앱에 들어앉는 순간 우리는 누구의 번호도 외우지 못하게 되는데, 정작 그 상실은 잘 느끼지 못한다. 전화기가 늘 대신 답해 주기 때문이다. AI에게 넘기는 것은 전화번호 같은 것이 아니라 사고의 가장 고된 한복판이다. 붙들고 씨름하고, 틀려도 보고, 어설픈 생각이 더디게 여물어 가는 그 과정 말이다. 함정은 바로 여기에 있다. 도구가 매끈한 결과물을 곧바로 돌려주니, 실제로 한 일이라고는 세 줄쯤 입력한 것뿐인데도 실감만은 유능함으로 남는다. 내 능력과 도구의 능력 사이 경계가 흐려지고, 내 앎이 어디쯤에서 끝나는지 아는 그 조용한 감각이 기준점을 잃는다.

이것이 왜 하필 배움에서 문제가 되는가. 자신이 무엇을 알고 무엇을 모르는지 꽤 정확히 아는 능력, 그것이야말로 전문성을 떠받치는 뼈대이기 때문이다. 전문가는 모든 것을 맞히는 사람이 아니다. 자기가 아는 것과 모르는 것의 경계를 잘 아는 사람이다. 그래서 언제 다시 확인하고 언제 물러서야 하는지를 안다. AI에 유창해질수록 마모되는 것이 바로 이 감각이다. 같은 글에서 신경과학자 호바스는 더 날카롭게 말한다. 가장 큰 문제는 배움에서 가장 힘든 부분을 통째로 외주 주는 데 있다고. 하필 그 힘든 대목이야말로 뇌가 정보를 깊이 씹으며 높은 수준의 사고를 길러 내던 자리였다.

공정한 반론이 있다. 도구를 잘 쓰는 것 자체가 실력 아니냐는 것이다. 계산기 쓰는 사람을 두고 산수 부정행위라 하지 않고 우리는 그냥 지나왔다. 게다가 그 연구가 잰 것은 실제 능력이 아니라 스스로에 대한 평가다. 새 도구 앞에서 가늠이 잠시 흔들릴 뿐, 곧 제자리를 찾을지도 모른다. 둘 다 일리가 있어 함께 쥐고 있어야 한다. 다만 계산기 비유에는 한계가 있다. 계산기가 내놓은 답은 누가 봐도 계산기의 것이고 모두가 그렇게 안다. AI의 출력은 사정이 다르다. 내 말투와 내 구성을 입고 일인칭으로 도착한다. 계산기의 ‘42’가 결코 겪지 않는 방식으로 그것이 내 이해로 오인되는 까닭이 여기 있다. 그러니 이 발견은 AI가 사람을 멍청하게 만든다는 이야기가 아니다. 그보다 좁고 그래서 더 불편하다. AI는 자기 자신에 대한 판단을 흐리게 만든다.

이 글을 쓰는 나부터가 이 아이러니 안에 있다. 바로 이 블로그가 며칠 전 AI로 발표용 앱 만드는 법을 안내했고, 엔지니어당 산출이 여덟 배로 뛰었다는 어느 연구소의 자랑을 옮겼다. 그 글들을 나는 지지한다. 생산성은 진짜다. 다만 흐려지는 자기 인식은 그 성과에 딸려 온 잔글씨이고, 없는 척하는 것 역시 일종의 과신이다. 그러니 교실에서든 나 자신의 한 주에서든 정작 지켜야 할 것은 AI 리터러시가 아니다. 그것은 내버려 둬도 알아서 자란다. 더 어려운 습관, 도구가 그럴듯한 결과를 건네준 뒤에 스스로에게 이렇게 묻는 습관이다. 이 중에서 어디까지가 내가 정말 이해한 것이고, 어디부터가 그냥 고개를 끄덕여 승인한 것인가. 답은 자주 불편하다. 그 불편함이야말로 우리에게 남은 마지막 정직한 계기다.

출처

• 한소원. (2026). 지능 파산. / 원문 요약: smallwave5, AI를 많이 사용할수록 자신의 능력을 과대평가한다. https://brunch.co.kr/@smallwave5/2276