AI가 만든 결과물이 넘쳐나는 세상입니다. 글도, 이미지도, 코드도 몇 초면 나옵니다. 처음에는 그 결과물이 마음에 들지 않아 의심하며 하나하나 고치던 사람들이, 어느새 AI 없이는 일을 시작하기 어려워졌다는 이야기를 자주 접합니다. 그러다 문득 '이렇게 기대도 괜찮은 걸까, 점점 바보가 되어가는 것 같다'는 생각이 든다고 합니다.

일하는 자리마다 풍경도 조금씩 다릅니다. 코딩이 예전만큼 재미있지 않다고 말하는 개발자가 있습니다. 업무 속도는 분명 빨라졌는데, 그만큼 더 많이, 더 빨리 만들어 올려야 한다는 압박이 커졌다고 말하는 크리에이터도 있습니다. 빨라진 것은 분명한데 편해졌다고는 말하지 못하는 사람들입니다.

불안을 더 키우는 것은 듣고 나면 '그래서 나는 뭘 하라는 거지?' 하고 되묻게 되는 조언입니다. AI 시대를 이야기하는 목소리는 크게 두 갈래로 들립니다. 한쪽에서는 AI와 로봇이 대부분의 일을 대신해 일이 선택의 문제가 되는 날이 올 수 있다고 내다보고, 다른 쪽에서는 청년들에게 창업을 권하며 AI가 할 수 없는 일을 하라고 말합니다. 십수 년 뒤의 전망도, 창업하라는 조언도 오늘 당장 무엇부터 해야 하는지는 선뜻 그려 주지 않습니다. 솔직히 말하면 몇몇을 빼고는 우리 대부분이 막막한 상태입니다. 나이도 직업도 상관없이요.

그렇다면 "어떻게"를 이야기해 볼 차례입니다. 출발점은 우리 역시 AI 시대를 살아본 적이 없다는 사실입니다. 모두가 처음 겪는 일이니, 나 자신을 길러 본다는 마음으로 접근해 볼 만합니다. 아이를 키우는 부모를 위해 쓰인 책 『AI 시대, 부모로 살아가기』에는 아이가 없는 사람에게도 그대로 적용되는 대목이 많습니다.

■ 이 불편한 느낌에 가까운 현상에는 이름이 있습니다

AI에 지나치게 기대어 자기 사고 과정을 건너뛰는 현상을 일부 연구자들은 '메타인지적 게으름'이라고 부릅니다.⁽¹⁾ 대학생 117명을 대상으로 한 실험에서 ChatGPT를 쓴 그룹은 에세이 점수가 가장 크게 올랐지만, 지식을 얻고 다른 상황에 적용하는 능력에서는 다른 그룹과 차이가 없었습니다.

MIT 연구진은 에세이를 쓸 때 AI에 의존한 그룹에서 뇌 연결성이 약하게 나타나고 자기가 쓴 글을 잘 기억하지 못하는 경향이 있었다며 이를 '인지 부채(Cognitive debt)'라는 개념으로 설명했고,⁽²⁾ OECD도 최신 교육 보고서에서 범용 챗봇이 성과는 높여도 학습으로 이어지지 않을 수 있다고 짚었습니다.⁽³⁾ 다만 MIT 연구는 참가자 54명이 에세이를 쓴 소규모 연구이고 프리프린트로 공개된 것이어서, 연구진도 '뇌가 망가진다'는 식의 해석은 경계합니다. '점점 바보가 되어간다'는 말을 그대로 증명한 연구는 없습니다. 그래도 AI에 맡기는 사이 학습이 비어 버릴 수 있다는 점은 여러 연구가 같은 방향으로 보여 줍니다.

이 현상을 보여 주는 실험이 있습니다. OECD 보고서에도 소개된, 튀르키예 고등학생 약 1,000명 대상의 실험입니다.⁽³⁾ ⁽⁴⁾ 연습하는 동안에는 일반 챗봇을 쓴 그룹의 점수가 48%, 학습을 돕도록 설계된 튜터형 AI를 쓴 그룹의 점수가 127% 올랐습니다. 하지만 AI 없이 시험을 보자 일반 챗봇 그룹의 성적은 AI를 쓰지 않은 그룹보다 17% 낮았습니다. 튜터형 AI 그룹은 AI를 쓰지 않은 그룹과 비슷한 수준이었습니다.

학생을 대상으로 한 실험이지만, 어른의 일에서도 비슷한 구조를 떠올리게 합니다. 연습할 때의 좋은 성적은 사람의 실력이 아니라 AI의 실력이었던 셈이고, 같은 AI를 써도 생각을 돕는 방식으로 쓰느냐, 답만 받아 쓰느냐에 따라 잃는 것이 달라집니다.

■ 결국 필요한 것은 내가 잘 아는 분야입니다

AI는 이제 클릭 한 번으로 80점짜리 결과물을 만들어 줍니다. 문제는 그 결과가 정말 80점인지, 더 나은 답은 없는지를 누가 판단하느냐입니다. 수학을 아는 사람은 AI의 계산 오류를 찾아내고, 역사를 아는 사람은 그럴듯한 가짜 정보를 걸러냅니다. 수정은 AI가 할 수 있어도 부족한 부분을 알아보는 눈은 결국 내가 그 분야를 얼마나 아느냐에 달려 있습니다. 공부는 답을 얻기 위해서라기보다, 그 답이 맞는지 알아보고 나머지 20점을 채워 더 좋은 답을 만들어 가기 위해 하는 것에 가깝습니다.

AI의 답이 맞는지 판단하는 일이 얼마나 어려운지 보여 주는 실험이 있습니다. 하버드 경영대학원과 보스턴컨설팅그룹(BCG)가 컨설턴트 758명에게 GPT-4를 쓰게 한 연구입니다.⁽⁵⁾ AI가 잘하는 범위의 과제에서는 AI를 쓴 쪽이 더 빠르고 더 높은 품질로 일을 끝냈습니다. 그런데 AI가 틀리기 쉽게 설계한 과제에서는 AI를 쓴 쪽이 정답을 낼 확률이 19%포인트 낮았고, 틀린 답일 때도 논리는 더 매끄럽게 평가됐습니다. AI가 잘하는 일과 못하는 일의 경계는 들쭉날쭉하고 겉으로는 잘 보이지 않습니다. 그 경계를 알아보는 일은 AI가 대신해 주지 않고, 그 일을 아는 사람의 눈과 의심하는 습관이 필요합니다. 경계는 AI가 좋아질수록 계속 움직이기 때문에, 한 번 확인했다고 끝나지 않습니다. 이 실험도 2023년 GPT-4 기준입니다.

그래서 AI를 잘 다루는 것만큼 내가 관심 있는 분야에서 전문성을 쌓는 일이 중요해집니다. 전공을 미리 정하기보다 좋아하는 일을 오래 깊이 탐구하는 끈기와, 새로운 도구를 열린 마음으로 익히는 적응력이 더 오래 남는 힘이 될 가능성이 큽니다. 특정 기술은 몇 년 뒤 AI 덕분에 누구나 쉽게 쓰는 도구가 될 수 있어도, 한 분야를 깊이 아는 사람의 안목은 쉽게 대체되기 어려울 것입니다.

AI가 만능이 아니라는 사례도 있습니다. 스웨덴 핀테크 기업 클라르나는 2024년 초 자사 AI 챗봇이 상담사 700명분의 업무를 한다고 발표했습니다.⁽⁶⁾ 그러나 CEO는 2025년 5월 인터뷰에서 비용을 지나치게 앞세운 결과 품질이 낮아졌다고 인정했고, 사람 상담원을 다시 늘리는 시범 사업을 시작했습니다.⁽⁷⁾ ⁽⁸⁾

■ 막연한 조언 대신, 오늘 해볼 수 있는 세 가지

거창한 해답은 아닙니다. 일이 어떻게 바뀔지는 아무도 알 수 없으니, 그 사이 내가 손에 쥘 수 있는 것부터 하나씩 챙겨 보자는 제안에 가깝습니다.

첫째, 내 생각을 먼저 꺼내 놓고 AI는 그다음에 씁니다. 가장 쉬운 방법은 '내 생각 먼저, AI는 나중에'라는 순서를 지키는 것입니다. 떠오른 질문을 곧바로 AI에 던지기보다 내 답을 먼저 말하거나 적어 보고, 그다음 AI의 답과 비교해 무엇이 같고 다른지 따져 보는 방식입니다. 일기 쓰기, 암산하기, 책을 읽고 직접 요약하기처럼 AI를 쓰지 않는 시간을 일부러 남겨 두는 것도 같은 맥락입니다. 아이에게 권하는 습관이지만, 어른에게도 적용해 볼 만한 원리입니다.

둘째, 답을 받은 뒤에 질문을 하나 더 붙입니다. 답을 얻는 질문에서 멈추지 않고 생각을 넓히는 질문으로 이어가는 것입니다. "왜 그렇게 되는지 단계별로 설명해 줘", "반대 입장에서는 어떻게 생각할까?"처럼 묻습니다. 같은 AI를 써도 생각의 깊이가 달라집니다. AI 시대에 가장 값진 능력은 빨리 답을 찾는 능력보다 받은 답 위에 다시 질문을 얹는 능력에 가깝습니다.

셋째, AI의 답을 그대로 믿지 않고 어디가 부족한지 먼저 살펴봅니다. AI를 잘 쓰는 사람들에게서 흔히 보이는 습관은 두 가지입니다. 하나는 답을 따져 본다는 것, 다른 하나는 일부러 AI를 멈추고 스스로 생각하는 시간을 갖는다는 것입니다.

이 모든 것을 오래 이어가게 하는 힘은 의외로 단순합니다. AI가 만든 결과를 보고 "내가 더 잘 만들고 싶은데" 하는 마음이 드는 순간이 스스로 배우기 시작하는 계기가 되기도 합니다. 80점을 100점으로 끌어올리는 힘은 결국 흥미와, 더 잘하고 싶은 욕심에서 나오는 경우가 많습니다. AI가 만든 결과가 마음에 들지 않을 때 그냥 넘기지 않고 "내 손으로 더 낫게 만들고 싶다"는 생각이 든다면, 좋은 신호일 수 있습니다.

■ 아이를 위한 질문이, 어른을 위한 질문이 되기도 합니다

『AI 시대, 부모로 살아가기』의 질의응답 파트에는 "아이가 AI에 너무 의존하게 되지는 않을까요?"라는 질문이 나옵니다. 부모가 아이를 두고 하는 걱정이지만, 가만히 들여다보면 지금 많은 어른이 스스로에게 하는 질문과도 같습니다. 그 답은 아이에게만 필요한 이야기가 아닙니다. AI를 생각을 대신하는 도구가 아니라 생각을 넓혀 주는 도구로 쓰면서, 그 주도권을 내가 계속 쥐고 있는 것이 중요합니다.

이 글은 『AI 시대, 부모로 살아가기』(김덕진, 임한나 지음)를 바탕으로 쓰고, 인용한 연구와 보도는 본문의 각주 번호에 링크를 걸어 출처를 밝혔습니다.

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