출처: Addy Osmani의 “Avoiding Skill Atrophy in the Age of AI”
서론: 편리함의 이면에 숨겨진 위험
“Chat GPT에게 물어보세요”, “AI에게 맡겨 보세요” – 이제 이런 말들은 우리의 일상에서 흔히 들을 수 있게 되었습니다. AI 기술의 발전은 우리에게 전례 없는 편리함을 가져다주었습니다. 복잡한 계산, 창의적인 글쓰기, 코드 작성, 이미지 생성 등 다양한 인지적 노력이 필요한 작업들을 버튼 하나로 해결할 수 있게 되었죠.
하지만 이러한 편리함의 이면에는 우리가 미처 인식하지 못하는 위험이 도사리고 있습니다. 인간의 두뇌는 사용하지 않는 능력이 서서히 퇴화하는 경향이 있습니다. 과연 AI에 점점 더 많은 인지적 노력을 맡기면서, 우리는 무엇을 잃어가고 있는 걸까요?
이 글에서는 AI 시대에 인간의 창의성과 인지 능력을 어떻게 보존할 수 있는지, AI와 지혜롭게 공존하는 방법은 무엇인지 살펴보겠습니다. AI의 발전을 환영하면서도, 인간 고유의 가치를 지키는 균형 잡힌 접근법을 모색하는 것이 이 글의 목적입니다.
1. 인간 창의성: 보호해야 할 자연 자원
출처: Ars Technica, “In the age of AI, we must protect human creativity as a natural resource”
학습 데이터로서의 인간 창작물
현대 AI 시스템, 특히 생성형 AI는 인간이 창작한 콘텐츠를 학습 데이터로 사용합니다. 챗봇은 인간의 대화를 통해 말하는 법을 배우고, 이미지 생성기는 인간 예술가의 작품을 통해 그리는 법을 배웁니다. 인간의 창의적 결과물은 AI가 기능하기 위한 필수적인 ‘연료’가 되었습니다.
벤지 에드워즈는 Ars Technica의 기사에서 이러한 현상을 다음과 같이 표현합니다: “AI 기업들은 우리의 공유된 문화를 마치 무한한 자원인 것처럼 마구 채굴하고 있으며, 그 결과에 대해서는 거의 생각하지 않습니다.”
하지만 인간의 창의성은 무한한 자원이 아닙니다. 인간은 생물학적 존재로서 실제 경험에서 영감을 얻고, 삶의 필요성(수면, 정서적 회복, 제한된 수명)과 창의성 사이의 균형을 맞추면서 살아갑니다. 인간의 창의성은 산업적 과정의 산물이 아니라, 우리의 유한한 생물학적 본성에 의해 자연스럽게 제한되는 것입니다.
창의적 생태계의 위협
AI 콘텐츠가 인터넷을 범람하면서 창의적 생태계가 위협받고 있습니다. 위키미디어는 AI 크롤러로 인해 대역폭이 50% 증가했다고 보고했으며, 이로 인해 지식 공유라는 핵심 미션보다 방어적 조치에 자원을 낭비하고 있습니다. 구글은 검색 결과에서 “스팸성의 저품질” AI 생성 콘텐츠가 증가하고 있다고 인정했습니다.
이러한 디지털 환경 오염은 케임브리지 대학의 로스 앤더슨이 “바다를 플라스틱으로 채우는 것”에 비유한 것처럼, 우리의 공유된 정보 공간을 오염시키고 있습니다. AI가 자신의 출력물에 대해 반복적으로 학습하는 “모델 붕괴(model collapse)” 현상은 집단 지식 생태계의 점진적 악화로 이어질 수 있습니다.
인간 경험에서 비롯된 창의성의 가치
AI 모델이 글쓰기, 코딩, 이미지, 오디오, 비디오 등에서 창의성을 시뮬레이션할 수 있지만, 이러한 정교한 모방은 인간 경험의 깊이를 완전히 담아내지 못합니다.
AI 모델은 인간의 삶의 고통과 역경을 견디는 몸을 가지고 있지 않습니다. 실시간으로 인간의 수명 동안 성장하지 않습니다. AI 생성 결과물이 우리의 감정을 자극할 때, 그것은 실제로 그 고통이나 기쁨을 경험한 인간 예술가로부터 배운 패턴을 모방하기 때문입니다.
미래의 AI 시스템이 감정 상태나 체현된 경험을 더 정교하게 시뮬레이션한다 하더라도, 그것은 생물학적 경험, 문화적 맥락, 사회적 상호작용에서 유기적으로 발생하는 인간의 창의성과는 근본적으로 다를 것입니다.
2. AI 의존이 초래하는 인지 능력 저하
인지적 오프로딩의 위험성
인지적 오프로딩(Cognitive Offloading)이란 정신적 작업을 외부 도구에 맡기는 경향을 말합니다. GPS 내비게이션이 우리의 길 찾기 능력을 약화시킨 것처럼, AI 도구에 의존하면 우리 두뇌의 특정 능력이 퇴화할 수 있습니다.
영국의 한 기사는 어린이들이 연필과 종이만으로 공통 입학 시험을 치르던 1941년 상황을 상상해 보라고 제안합니다. “영국 작가에 대해 15분 이내로 작성하세요”라는 질문에 대해, 오늘날 우리는 Google Gemini, ChatGPT 또는 Siri에게 즉시 답을 구할 것입니다.
The Guardian의 기사는 “인공지능에 인지적 노력을 오프로딩하는 것이 제2의 본성이 되었지만, 인간 지능이 감소하고 있다는 증거가 늘어나면서 일부 전문가들은 이러한 충동이 이 추세를 가속화할까 봐 우려하고 있습니다”라고 지적합니다.
플린 효과의 역전: 인간 지능 감소에 대한 연구
플린 효과는 1930년대 이후 전 세계적으로 세대가 지날수록 IQ가 증가하는 현상을 말합니다. 그런데 최근 수십 년간 플린 효과가 둔화되거나 심지어 역전되는 현상이 관찰되고 있습니다.
영국에서 제임스 플린 자신의 연구에 따르면, 1980년에서 2008년 사이 14세 아동의 평균 IQ가 2점 이상 하락했습니다. 국제 학생 평가 프로그램(PISA)도 많은 지역에서 수학, 읽기, 과학 점수의 전례 없는 하락을 보여주며, 젊은이들의 집중력과 비판적 사고력도 약화되고 있습니다.
이러한 추세가 반드시 AI 때문이라고 단정할 수는 없지만, AI가 인지적 오프로딩을 가속화하는 것은 분명합니다.
비판적 사고력 저하의 실제 사례
Microsoft와 카네기멜론 대학교 연구자들의 2025년 연구에 따르면, 사람들이 AI 도구에 의존할수록 비판적 사고가 줄어들어 필요할 때 그러한 기술을 발휘하기 어려워집니다.
AI의 능력에 대한 높은 신뢰는 사람들이 정신적으로 “손을 놓게” 만들고, 특히 쉬운 작업에서 이런 현상이 두드러집니다. 이러한 “장기적 의존”은 결국 “독립적 문제 해결 능력의 감소”로 이어질 수 있습니다.
스위스 SBS 스위스 비즈니스 스쿨의 Michael Gerlich는 영국의 666명을 대상으로 연구를 실시하여 AI의 빈번한 사용과 낮은 비판적 사고력 사이에 유의미한 상관관계가 있음을 발견했습니다. 특히 AI 도구에 더 높은 의존도를 보이는 젊은 참가자들이 나이든 성인들에 비해 비판적 사고력에서 더 낮은 점수를 받았습니다.
“내 손끝에 이 모든 정보가 있다는 것은 훌륭하지만,” Gerlich의 연구 참가자 중 한 명은 말합니다, “때로는 실제로 아무것도 배우거나 기억하지 못하고 있는 것이 아닌가 걱정됩니다. 나는 AI에 너무 의존하고 있어서 그것 없이는 특정 문제를 어떻게 해결해야 할지 모를 것 같습니다.”
3. 기술 퇴화(Skill Atrophy)의 징후와 영향
출처: Addy Osmani의 “Avoiding Skill Atrophy in the Age of AI”
개발자 사례로 보는 기술 퇴화의 과정
Addy Osmani의 글 “Avoiding Skill Atrophy in the Age of AI”에서는 개발자들이 경험하는 기술 퇴화의 과정을 생생하게 보여줍니다. 12년 경력의 한 개발자는 AI의 즉각적인 도움으로 인해 자신의 기술이 약화되는 과정을 다음과 같이 설명합니다:
먼저, 그는 문서를 읽는 것을 중단했습니다. LLM(대규모 언어 모델)이 즉시 설명해줄 때 굳이 문서를 찾아볼 필요가 있을까요?
그 다음, 디버깅 기술이 약화되었습니다. 스택 트레이스와 에러 메시지가 부담스럽게 느껴지자 그는 그저 에러를 복사해 AI에 붙여넣고 해결책을 찾았습니다. “나는 인간 클립보드가 되었다”고 그는 한탄합니다.
마지막으로, 깊은 이해력이 사라졌습니다. 문제를 진정으로 이해하기 위해 시간을 투자하는 대신, 이제 그는 AI가 제안하는 것을 구현하기만 합니다. 작동하지 않으면 프롬프트를 수정하고 다시 물어보는 “의존성 증가의 순환”에 빠지게 됩니다.
기술 퇴화의 경고 신호들
Osmani는 AI 의존이 개발자의 기술을 약화시키고 있다는 몇 가지 신호를 지적합니다:
- 디버깅 절망: 디버거를 건너뛰고 모든 예외 상황에 대해 바로 AI에 도움을 구하고 있나요? 스택트레이스를 읽거나 코드를 단계별로 따라가는 것이 이제 힘들게 느껴진다면, 이 기술에 주의를 기울여야 합니다.
- 맹목적 복사-붙여넣기 코딩: AI가 생성한 코드가 어떻게 작동하는지 이해하고 있나요? 스스로 구현하거나 설명할 수 없는 코드를 붙여넣고 있다면 주의해야 합니다.
- 아키텍처와 큰 그림 사고: 복잡한 시스템 설계는 하나의 프롬프트로 해결할 수 없습니다. AI로 작은 문제들을 해결하는 데 익숙해져서 AI 없이는 높은 수준의 아키텍처 계획을 꺼리게 되었다면, 시스템 수준의 사고 근육이 약화되고 있을 수 있습니다.
- 기억력과 회상력 저하: 기본적인 API 호출이나 언어 관용구가 기억에서 슬그머니 빠져나가고 있나요? AI 자동완성이 항상 채워주기 때문에 일상적인 구문이나 개념이 이제 당신을 피해간다면, 기술 퇴화를 경험하고 있을 수 있습니다.
팀 역학과 지식 전수에 미치는 영향
기술 퇴화는 개인을 넘어 팀 전체에 영향을 미칠 수 있습니다. 오늘날의 주니어 개발자들이 “힘든 방식”을 건너뛰면 깊이 있는 이해가 부족해 시니어 엔지니어로 성장하는 데 한계가 있을 수 있습니다.
모든 사람이 각자의 AI 페어 프로그래머와 고개를 숙이고 있다면 멘토링과 학습이 어려워질 수 있습니다. 주니어 개발자들이 동료 대신 AI에게 질문하는 데 익숙해진다면, 시니어 엔지니어들은 지식을 전달하기 어려울 수 있습니다.
장기적으로는 팀이 부분의 합보다 작아질 수 있습니다. 각자 조용히 AI에 의존하는 개인들의 모임이 되어 견고한 비판적 검토의 공유된 관행이 줄어들 수 있습니다.
4. 인간 능력을 보존하는 AI 활용 전략
AI 위생(AI Hygiene) 실천: 항상 검증하고 이해하기
AI의 출력을 그럴듯해 보인다는 이유만으로 올바르다고 받아들이지 마세요. AI의 제안에 대해 적극적으로 오류나 엣지 케이스를 찾는 ‘레드팀(red-teaming)’ 습관을 들이세요. AI가 함수를 생성한다면, 까다로운 입력으로 테스트해 보세요.
“왜 이 해결책이 작동하는가? 어떤 한계가 있는가?”라고 자문해 보세요. AI에게 코드를 한 줄씩 설명하거나 대안적 접근법을 제시하도록 요청함으로써 AI를 학습 도구로 활용하세요. AI의 출력을 질문함으로써 수동적인 답변을 능동적인 교훈으로 전환할 수 있습니다.
의도적인 ‘수동 모드’ 시간 확보: ‘No-AI Days’
한 경험 많은 개발자는 “No-AI Days”를 도입했습니다: 일주일에 하루는 처음부터 코드를 작성하고, 오류를 완전히 읽고, AI 대신 실제 문서를 사용하는 날입니다. 처음에는 좌절스러웠지만(“더 느리고, 더 멍청하게 느껴진다”고 그는 인정했습니다), 어려운 운동과 마찬가지로 그의 자신감과 이해력을 다시 키울 수 있었습니다.
AI를 완전히 끊을 필요는 없지만, 정기적으로 AI 없이 코딩하면 기본 기술이 엔트로피에 빠지지 않도록 할 수 있습니다. 이는 코더 두뇌를 위한 크로스트레이닝이라고 생각하세요.
적극적 학습과 AI와의 페어 프로그래밍
AI를 쿼리를 입력하는 API처럼 다루지 말고, 페어 프로그래밍 마인드셋을 시도해 보세요. 예를 들어, 여러분이 함수를 작성하고 AI가 개선점이나 실수를 제안하게 합니다. 또는 반대로 AI가 초안을 작성하고 여러분이 그것을 개선합니다.
지속적인 대화를 유지하세요: “좋아, 그 함수는 작동하지만, 명확성을 위해 리팩토링하는 데 도움을 줄 수 있을까요?” – 이렇게 하면 여러분이 운전석에 계속 있게 됩니다. 단순히 답변을 소비하는 것이 아니라, 실시간으로 AI의 기여를 큐레이팅하고 지시하는 것입니다.
학교 교육에서의 올바른 AI 활용법
에딘버러 대학의 Wendy Johnson은 학생들이 독립적 사고 대신 인터넷이 무엇을 해야 하고 믿어야 하는지 알려주는 것으로 대체하는 것을 매일 목격합니다.
Gerlich는 “인간을 다시 더 인간적이게 훈련시켜야 합니다 – 비판적 사고, 직관 등 컴퓨터가 아직 할 수 없고 우리가 실제 가치를 더할 수 있는 것들을 사용하여”라고 말합니다.
그는 “AI는 계속 존재할 것입니다. 우리는 그것과 상호작용해야 하므로, 올바른 방식으로 그렇게 하는 법을 배워야 합니다”라고 강조합니다. “그렇지 않으면, 우리 자신뿐만 아니라 우리의 인지 능력도 쓸모없게 만들 것입니다.”
5. 인간과 AI의 지속 가능한 공존 모델
창의성 보호를 위한 법적, 경제적 접근
지속 가능한 인간 창의성 생태계를 위해 몇 가지 접근법이 제안되고 있습니다:
정부는 AI 훈련이 옵트인(opt-in)이어야 하거나, 최소한 집단적 옵트아웃(opt-out) 레지스트리를 제공해야 한다고 법제화할 수 있습니다(EU의 “AI Act”가 그러합니다).
다른 잠재적 메커니즘으로는 음악 산업의 BMI나 ASCAP와 같은 로열티 정산소를 만들어 효율적인 라이센싱과 공정한 보상을 가능하게 하는 것이 있습니다. 이러한 수수료는 인간 창작자들에게 보상하고 미래에도 계속 창작하도록 격려하는 데 도움이 될 수 있습니다.
일본의 ‘살아있는 국보’ 개념에서 영감 얻기
더 깊은 변화는 문화적 가치와 거버넌스를 포함할 수 있습니다. 일본의 “살아있는 국보(Living National Treasures)” 모델에서 영감을 얻어 – 정부가 중요한 기술을 보존하고 그들의 작업을 지원하기 위해 장인들에게 자금을 지원합니다 – 인간 창작자들을 지원하는 프로그램을 설립할 수 있습니다.
특정 작품이나 관행을 “창의적 보존구역”으로 지정하여, 경제적 시장이 마르더라도 특정 창의적 작품의 추가 창작을 지원하는 것은 어떨까요?
또는 더 급진적인 변화로, 공개적으로 스크래핑된 데이터에 대해 훈련된 AI 모델은 공유된 공공 영역으로 집단적으로 소유되어야 한다고 법적으로 선언하는 “AI 공유지(AI commons)”가 있을 수 있습니다. 이는 그 혜택이 사회로 다시 흘러가고 단지 기업들을 풍요롭게 하지 않도록 보장합니다.
기술적 방어와 인간 투자
인터넷 플랫폼들은 이미 산업 규모의 AI 요구에 대항하는 기술적 방어를 실험하고 있습니다. 작업 증명 과제, 슬로다운 “타르핏(tarpits)”, 공유 크롤러 차단 목록(“ai.robots.txt”), 상업적 도구(Cloudflare의 AI Labyrinth) 등이 그 예입니다.
이러한 솔루션은 완벽하지 않으며, 그 중 어느 것이든 구현하려면 상당한 실질적 장애물을 극복해야 합니다. 엄격한 규제는 유익한 AI 개발을 늦출 수 있고, 옵트아웃 시스템은 창작자에게 부담을 주며, 옵트인 모델은 추적하기 복잡할 수 있습니다. 한편, 기술적 방어는 종종 무기 경쟁을 초래합니다. 지속 가능하고 공정한 균형을 찾는 것이 핵심 과제입니다.
무엇보다 가장 직접적인 전략은 사람에게 투자하는 것입니다. 평범한 AI 출력으로 비용을 절감하기 위해 인간 연결과 통찰력을 희생하지 마세요.
독특한 인간의 관점을 육성하고 사려 깊은 AI 증강과 통합하는 조직은 창의적 자동화를 통해 비용 절감을 추구하는 조직보다 성과가 좋을 가능성이 높습니다. 사람에게 투자하는 것은 AI가 콘텐츠를 대규모로 생성할 수 있지만, 인간의 통찰력, 경험, 연결의 독특함은 값을 매길 수 없다는 것을 인정하는 것입니다.
결론: AI가 우리에게 하는 일에 주목하기
AI 기술은 놀라운 편리함과 생산성 향상을 가져왔지만, 우리는 이제 “AI가 우리를 위해 무엇을 할 수 있는가”를 넘어 “AI가 우리에게 무엇을 하고 있는가”를 질문해야 할 때입니다.
현명하게 접근한다면, AI는 인간 능력을 대체하는 것이 아니라 증강하는 도구가 될 수 있습니다. 그러나 무비판적으로 수용한다면, 우리의 인지적 능력, 비판적 사고력, 창의적 문제 해결 능력을 약화시킬 위험이 있습니다.
AI 시대에 우리 모두는 두 가지 역할을 수행합니다. 하나는 AI 기술의 혜택을 누리는 소비자로서, 다른 하나는 인간 고유의 능력과 창의성을 보존해야 하는 책임 있는 관리자로서입니다.
AI는 단조롭고 반복적인 작업에서 우리를 해방시켜 더 높은 차원의 사고와 창의성에 집중할 수 있게 해주는 도구가 될 수 있습니다. 그러나 이러한 도구에 너무 의존하여 우리의 기본적인 인지 능력이 퇴화되지 않도록 주의해야 합니다.
개인적으로는 의도적으로 ‘AI 없는 시간’을 가지고, AI의 출력을 항상 비판적으로 평가하며, AI를 사용할 때도 학습의 기회로 삼는 습관을 기르는 것이 중요합니다. 교육 시스템은 AI를 효과적으로 활용하면서도 학생들의 기본적인 사고 능력을 발전시키는 균형 잡힌 접근법을 개발해야 합니다.
사회적으로는 인간 창작자를 보호하고 지원하는 법적, 경제적 시스템을 구축하고, AI 개발이 단순한 기술 발전을 넘어 인간의 복지와 창의성을 증진하는 방향으로 이루어지도록 해야 합니다.
AI는 분명 우리의 삶을 풍요롭게 할 수 있는 놀라운 도구입니다. 그러나 진정한 지혜는 이 도구를 사용하면서도 우리의 인간성을 잃지 않는 균형을 찾는 데 있습니다. AI가 발전할수록 역설적으로 인간만이 가진 고유한 능력—창의성, 비판적 사고, 윤리적 판단, 공감—의 가치는 더욱 중요해질 것입니다.
미래는 AI와 인간의 경쟁이 아닌, 지혜로운 공존의 이야기가 되어야 합니다.
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