인공지능의 과도한 사용으로 인한 인지 저하에 대한 경고.

"AI 두뇌 공허화"의 위험성

아미티 대학교의 라키 다스(Rakhee Das) 박사이자 세계적인 AI 전문가는 다음과 같이 말했습니다. "인공지능 기술 적용은 지난 한 해 동안 400%가 넘는 성장률로 빠르게 증가했습니다. 2025년까지 글로벌 기업들이 이 분야에 2,000억 달러 이상을 투자할 것으로 예상됩니다. 실제로 AI는 의료 산업에서 질병을 30% 더 빨리 발견하고, 금융 사기를 40% 줄이며, 사무 생산성을 최대 45%까지 높이는 데 도움이 되는 것으로 나타났습니다."

사진 설명 — Aptech International Programmer System의 교육 책임자인 추 투안 안(Chu Tuan Anh) 씨는 AI 사용으로 인해 발생하는 "뇌 공허감" 현상에 대한 정보를 공유했습니다.

하지만 라키 다스는 "복사-붙여넣기" 세대의 등장에 대해 경고했습니다. 그녀에 따르면, 오늘날 가장 큰 문제는 학생과 젊은 전문가들이 AI를 사용하면서도 기본 지식 습득은 소홀히 한다는 것입니다. AI에 지나치게 의존하게 되면 비판적 사고력이 저하되고, 기본 지식이 약화되며, 문제 해결 능력도 사라집니다. 이러한 추세가 지속된다면 미래 인력은 독립적으로 사고하는 능력을 상실하게 될 것입니다.

라키 다스는 숙제는 잘 끝내지만 간단한 질문에도 제대로 답하지 못하는 학생들이 많다는 예를 들면서, 나중에 알고 보니 인공지능의 도움에 의존했다는 사실을 깨닫는 경우가 많다고 지적했습니다. 많은 학생들이 실생활에 필요한 능력을 잃어가고 있으며, 인공지능이 모든 일을 대신해 주기 때문에 사고력이 약해지고 있다는 것입니다. 이는 생성형 애플리케이션의 폭발적인 증가 이후 점점 더 흔해지고 있는 '인공지능에 의한 사고력 상실' 현상입니다.

Aptech International Programmer System의 교육 책임자인 추 투안 안(Chu Tuan Anh) 씨는 이러한 현상을 "AI로 인한 인지 저하"라고 불렀습니다. 그는 디지털 지도(구글 지도)에 대한 과도한 의존을 예로 들었습니다. 최근 하노이 홍수 당시 많은 운전자들이 지도의 안내만 따라 실제 도로 상황을 파악하고 위험을 판단하는 능력을 상실하여, 결국 심각한 침수 지역으로 차를 몰고 들어가게 되었습니다.

분석에 따르면 이러한 인지 기능 저하는 즉각적으로 발생하는 것이 아니라, 나태한 습관에서 완전한 의존에 이르기까지 세 단계를 거쳐 진행됩니다.

첫 번째 단계는 "생각의 게으름"으로, 일반적으로 AI를 1~3개월 동안 지속적으로 사용한 후에 나타납니다. 사용자는 기계의 출력을 즉시 받아들이고, 이유에 대한 의문이나 정확성 검증 없이 보고나 코드 실행을 위해 복사하는 경향이 있습니다.

두 번째 단계는 "기술 상실"로, 일반적으로 3~6개월 후에 발생합니다. 이때 직원은 보조 도구 없이는 업무를 완료할 수 없습니다.

프로그래머는 기본적인 알고리즘 작성법을 잊어버릴 수도 있고, 콘텐츠 작성자는 ChatGPT의 제안 없이는 완전히 막힐 수도 있습니다.

가장 위험한 수준은 "인지적 맹목"입니다. 이 시점에서 AI는 부정확하거나 품질이 낮은 결과를 생성하지만, 사용자는 더 이상 오류를 인식할 만큼 충분한 배경 지식을 갖추지 못합니다.

"이는 사람들이 도구에 완전히 통제되는 단계로, 개인의 경력뿐 아니라 기업, 나아가 국가까지 위협받고 있습니다."라고 투안 안 씨는 강조했습니다.

더 넓은 차원에서는 노동력 감소와 생산성 저하라는 결과가 초래될 수 있습니다. 뚜안 안 씨는 "올바른 방향이 없다면, 약 3~5년 안에 AI를 사용하는 방법은 알지만 어떻게 활용해야 할지 모르는 세대가 등장하게 될 것입니다. 그렇게 되면 우리는 여전히 기존의 사고방식을 고수하는 국가들에 비해 경쟁 우위를 잃게 될 것입니다."라고 말했습니다.

AI로 인한 뇌 퇴화 위험에 대한 경고는 새로운 것이 아닙니다. 지난 6월, MIT 미디어랩 전문가팀이 4개월간 진행한 연구에서도 AI 챗봇 사용자들의 뇌 활동과 기억력이 저하되는 것으로 나타났습니다.

그 결과, ChatGPT를 사용한 사람들은 뇌 연결성이 47% 감소(79점에서 42점으로 감소)했고, 83.3%는 방금 쓴 문장을 몇 분 후에 기억하지 못했지만, AI를 사용하지 않은 그룹은 뇌 상호 작용 수준이 상당히 높게 유지되었습니다.

기억력과 창의력 저하는 AI에서 완전히 손으로 쓴 에세이로 전환한 후에도 지속되었는데, 연구자들은 이를 "인지 부채"라고 부릅니다. AI 기반 그룹의 에세이는 더 빨리 완성되었지만, 교사들은 피상적이고 깊이가 부족하다고 느꼈습니다.

결과는 AI를 의도적으로 통합했을 때만 최적의 결과를 얻을 수 있음을 보여주었습니다. 하이브리드 방식(먼저 손으로 쓴 후 AI를 사용하여 편집/확장하는 방식)을 사용한 그룹이 가장 높은 신경 활동과 기억 능력을 보였습니다. 그러나 표본 크기가 작기 때문에 현재의 결론은 학술적 과제의 범위 내에서만 확실하며, 광범위하게 일반화할 수는 없습니다.

기술 비즈니스 관점에서, 비엣텔 (Viettel)의 AI 전문가인 응우옌 꽝 뚜안(Nguyen Quang Tuan) 씨는 자동 코드 생성(Gen Code)의 오용에 대한 자신의 견해를 공유했습니다. 오늘날 많은 프로그래머들이 AI 덕분에 매우 빠르게 제품을 만들지만, 논리적 사고력이 부족합니다. 가장 큰 위험은 프로그래머들이 AI를 사용하여 작동하는 코드를 작성하는 방법만 알고 그 근본 원리를 이해하지 못해 시대에 뒤떨어지게 되는 것입니다.

투안 씨는 또한 AI 모델이 인간 지식의 집합체이지만, "쓰레기"나 잘못된 정보도 포함하고 있다고 지적했습니다. 만약 직원들이 구체적인 맥락 없이 "로그인 화면을 작성해 주세요"와 같은 피상적인 명령(프롬프트)만 내린다면, 그 결과물은 많은 취약점을 갖게 될 것입니다. 투안 씨는 AI를 사용하는 것은 매우 좋다고 생각하지만, 책임감 있고 효과적으로 사용하는 것은 또 다른 문제라고 말합니다.

치료법

이 문제를 해결하기 위해 전문가들은 AI 금지는 선택 사항이 아니라 접근 방식의 변화가 필요하다는 데 동의합니다. 추 투안 안 씨는 사용자가 기술에 통제당하는 대신 기술을 능숙하게 사용할 수 있도록 하는 해결책으로 "3T" 공식을 제안했습니다.

먼저, 먼저 생각하세요. AI의 도움을 요청하기 전에 사용자는 약 3분 정도 시간을 내어 문제에 대해 스스로 생각해 보고, 머릿속으로 개요나 해결책을 그려봐야 합니다. 이는 뇌를 활성화하고 독립적인 사고 능력을 유지하는 데 도움이 됩니다.

두 번째 "T"는 AI를 교사가 아닌 도구로 보는 것을 의미합니다. 사용자는 AI가 단순한 보조 도구일 뿐, 대체재나 전능한 교사가 아니라는 점을 이해해야 합니다. AI를 효과적으로 활용하는 방법은 직접 작업을 수행한 후, AI를 활용하여 오류를 수정하고, 최적화하고, 아이디어를 비판하는 것입니다.

마지막으로 테크백(Techback)이 있습니다. 이는 머신러닝을 인간의 지식으로 전환하는 데 가장 중요한 단계로 간주됩니다. AI로부터 결과를 받은 후, 사용자는 그 지식을 다른 사람에게 설명하거나 직접 재해석하는 연습을 해야 합니다.

"우리는 AI를 두려워해서는 안 됩니다. 인류 역사는 석기 시대와 청동기 시대에서 증기 기관과 컴퓨터로의 전환을 목격해 왔습니다. 이러한 새로운 도구를 이해하고 숙달하는 사람이 승자가 될 것입니다. 더 나은 미래를 위해 AI를 마스터합시다."라고 Aptech 관계자는 결론지었습니다.

AI 전문가이자 AI for Business 커뮤니티 책임자인 르 콩 낭에 따르면, "AI를 과도하게 사용하면 뇌가 비게 된다"는 우려는 진정한 걱정에서 비롯되지만, 균형 잡힌 시각으로 바라볼 필요가 있습니다. AI에 전적으로 의존하면 오히려 사람을 게으른 사고자로 만들 수 있습니다. 마치 컴퓨터가 계산을 대신해 줄 때, 우리는 쉽게 수동으로 계산하는 방법을 잊어버리는 것처럼 말입니다.

하지만 문제는 기술 자체가 아니라 우리가 어떻게 활용하느냐입니다. AI는 생산성 도구이지, 두뇌를 대체하는 도구가 아닙니다. 제가 교육하는 기업들에게 가장 먼저 강조하는 것은 사용자에게 필요한 지식이 부족할 때 AI는 더 정확하게 일을 처리하는 것이 아니라 더 빠르게 일을 처리하도록 돕는다는 것입니다. 예를 들어, 문화를 이해하지 못하는 AI 가이드는 좋은 프레젠테이션을 작성할 수 없고, 전문적인 기술이 부족한 AI 운영자는 정확한 여행 일정을 만들 수 없습니다. AI는 사용자가 이미 알고 있는 것을 과장할 뿐입니다. 실제로 AI를 정기적으로 올바르게 활용하는 사람들은 다양한 정보에 접근하고 시행착오를 줄일 수 있기 때문에 더 빨리 배우고 지식을 더 잘 업데이트합니다.

가장 중요한 것은 우리의 사고를 교육하는 것입니다. AI는 돕고, 인간은 결정합니다. AI는 종합하고, 인간은 분석합니다. AI는 초안을 작성하고, 인간은 다듬습니다. 우리가 올바른 질문을 하고, 정보를 검증하고, 비판적 사고를 계발하는 방법을 안다면, AI는 우리를 열등하게 만드는 것이 아니라, 새로운 시대에 더 빠르고, 더 강하고, 더 경쟁력 있게 만들어 줄 것입니다.

출처: https://baotintuc.vn/xa-hoi/canh-bao-tinh-trang-suy-giam-nhan-thuc-do-lam-dung-tri-tue-nhan-tao-20251209150842912.htm