AI가 우리의 뇌를 망가뜨리고 있다고 단정하기엔 아직 이르지만,
지금까지의 연구 결과는 그리 긍정적이지 않습니다.
우리 가족은 앞으로 무엇을 해야 할지뿐만 아니라 과거에 무슨 일이 있었는지에 대해서도 끊임없이 토론할 때 가장 자연스러운 모습을 보입니다.
제가 자라던 시절, 조부모님 댁에 인터넷이 연결되기 전까지는 백과사전 전집이 유일한 논쟁 해결 수단이었습니다. 특히 백과사전이 출판된 이후에 일어난 사건들에 대한 논쟁은 결론이 나지 않는 경우가 많았습니다. 그러다 구글이 보편화되었습니다. 정보에 대한 이러한 접근성은 단순히 '몇 초 만에 알 수 있는 것'과 '몇 달을 고민해야 알 수 있는 것' 사이의 간극을 메우는 데 그치지 않고, 세상이 기억하는 방식 자체를 변화시켰습니다.
연구자들은 이를 '구글 효과(Google effect)'라고 불렀습니다. 사람들은 특정 정보를 나중에 쉽게 다시 찾을 수 있다는 사실을 알 때, 정보 그 자체보다는 그 정보를 어디서 찾을 수 있는지를 더 잘 기억한다는 사실이 밝혀졌습니다. 연구자들은 2011년에 "우리는 컴퓨터 도구와 공생 관계가 되어가고 있으며, 정보를 직접 기억하기보다는 정보가 어디에 있는지 아는 방식으로 기억하는 상호 연결된 시스템으로 진화하고 있다"고 기술했습니다. 일각에서는 구글에 인지적 부담을 넘기는 행위가 "우리를 바보로 만들고 있다"고 우려했는데, 이는 잡지 '애틀랜틱(The Atlantic)'의 표지 기사에서 제기된 주장이기도 합니다. 반면 다른 이들은 구글이 정보 접근을 민주화했으며, 도서관 서가를 뒤지며 보내던 시간을 고차원적인 사고에 투자할 수 있게 해주었다고 주장했습니다.
이 이야기가 왜 그토록 익숙하게 들리는지 알기 위해 굳이 구글을 검색해 볼 필요는 없을 것입니다. 생성형 AI가 뇌에 미치는 영향에 대한 초기 연구들에서도 똑같은 논점들이 다시 등장하고 있습니다. 즉, AI에 대한 과도한 의존이 정신적 지구력을 약화시키고, 창의성을 평범하게 만들며, 비판적 사고 능력을 퇴화시키고, 인간관계를 악화시킬 수 있다는 것입니다. 제가 인터뷰한 머신러닝, 창의성, 사회적 행동 분야의 전문가들은 과거 혁신의 사례에서 통찰을 얻을 수는 있겠지만, AI가 가진 전방위적이고 압도적인 영향력은 전례가 없는 수준이라고 말합니다.
MIT의 연구원 나탈리야 코스미나(Nataliya Kosmyna)는 AI가 과거의 혁신보다 우리 뇌에 더 큰 위험을 초래할 수 있다고 말합니다. 그녀는 지난해 AI와 인지 능력 저하에 관한 가장 널리 인용된 연구 중 하나를 발표했는데, 이 연구에 따르면 에세이 작성 시 생성형 AI를 활용한 사람들은 구글을 사용하거나 아무런 도움 없이 작성한 사람들에 비해 시간이 지날수록 더 저조한 성과를 보였습니다. 코스미나는 샘 올트먼(Sam Altman)을 비롯한 많은 이들이 AI를 계산기에 비유하곤 하지만, 이는 오류라고 지적합니다. "우리는 계산기를 곁에 두고 잠들거나 깨어나지 않습니다. 마음속에 있는 모든 이야기를 계산기와 나누지도 않죠."
만약 개발자들의 예측대로 AI가 우리 삶의 모든 영역에 스며든다면, 우리의 사고방식 또한 변화할 것입니다. 다만 그 변화가 얼마나 지속될지는 아직 알 수 없습니다.
혁신은 늘 우리의 뇌가 부정적인 방향으로 재편될 것이라는 두려움을 불러일으켰습니다. 소크라테스는 문자가 사람들의 기억력을 약화시킬 것이라고 우려했고, 어떤 이들은 전보의 등장이 시(詩)의 종말을 가져올 것이라고 주장했으며, 계산기가 암산 능력을 퇴화시킬 것이라고 보기도 했습니다. 물론 이러한 우려가 파국적인 결과를 초래한 것은 아닙니다. 하지만 스마트폰의 확산, 성적 평가 기준의 완화, 학교 재정 부족 등 수십 년에 걸친 변화의 흐름 속에서 그러한 변화는 서서히 현실이 되었습니다. 시를 읽는 인구는 10% 미만으로 줄어들었고, 인기 시집이 연일 매진되던 19세기의 전성기와 비교하면 시라는 예술 장르의 위상은 크게 하락했습니다. '전미 교육 성취도 평가(NAEP)'의 고등학교 3학년(12학년) 시험 결과에 따르면, 수학에서 최소한의 기초 학력을 갖춘 학생의 비율은 2013년 정점을 찍은 이후 계속해서 감소하고 있습니다. 글쓰기는 '인지적 오프로딩(cognitive offloading)', 즉 모든 것을 기억할 필요가 없도록 기록을 남기는 행위의 초기 사례 중 하나였습니다.
그러나 AI의 등장은 단순한 진화라기보다는 '빅뱅'과 같은 거대한 변화에 가깝습니다. 숙련된 종사자들은 어떤 업무를 AI에게 맡길 수 있을지 고민하는 반면, 교육자와 고용주들은 젊은 세대가 기술을 익히고 역량을 개발할 기회를 놓칠까 봐 우려합니다. 수십 년간 직접 코딩을 해본 뒤 AI가 어떻게 업무를 향상시킬 수 있는지 확인하는 것과, 그저 대략적인 감각으로 코딩을 배우는 것 사이에는 분명한 차이가 있습니다. 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨 연구진은 튀르키예의 고등학생 1,000명을 대상으로 생성형 AI 수학 튜터를 활용한 실험을 진행했습니다. 한 그룹에는 일반적인 챗GPT(ChatGPT) 모델을 제공했고, 다른 그룹에는 안전장치를 강화한 모델을 제공했습니다. 후자의 모델은 정답을 바로 제시하는 대신 힌트를 주었으며, 교사가 출제한 문제에 특화된 정보(연습 문제의 정답 및 흔한 실수에 대한 설명 등)를 함께 제공했습니다. 두 도구 모두 학생들의 성적 향상에 도움이 되었지만, 도구 사용을 중단했을 때 일반적인 챗GPT 모델을 사용했던 학생들은 AI를 전혀 사용하지 않았던 학생들보다 더 저조한 성과를 보였습니다.
사고(思考)하는 과정을 대신 수행해 줄 기회를 제공하는 이런 도구는 역사상 전례가 없었습니다. - 나탈리야 코스미나(Nataliya Kosmyna)
GPS가 대중적인 개인용 길 안내 도구가 되었을 때도 이와 유사한 현상이 나타났습니다. 맥길 대학교 연구진의 2020년 연구에 따르면, GPS에 의존하는 기간이 길어질수록 GPS 없이 길을 찾아야 할 때 공간 기억력이 더 저하되는 것으로 밝혀졌습니다. 연구진이 3년 후 소규모 표본을 대상으로 추적 조사를 실시한 결과, GPS 사용이 늘어날수록 공간 기억력이 더욱 급격히 저하된 것으로 나타났습니다.
그렇다고 해서 AI가 등장하기 전에 이미 학업과 초기 경력을 마친 사람들이 이러한 영향에서 자유로운 것은 아닙니다. 창의력과 인지 능력은 지속적인 연습을 필요로 하기 때문입니다. 예를 들어 조종사의 경우를 살펴보겠습니다. 1971년에 발표된 한 연구에 따르면, 조종사들은 4개월간 비행을 하지 않더라도 계기판을 살피거나 조종 장치를 다루는 등의 '손과 눈의 협응 능력'은 잘 유지할 수 있었습니다. 하지만 같은 기간 동안 인지 능력은 저하되었는데, 이는 필수적인 절차를 기억하고 추적하거나, 항공기의 위치를 머릿속으로 그려보고, 암산하는 데 어려움을 겪었기 때문입니다.
애초에 특정 기술을 배우지 않는다면, 그 기술이 퇴화하여 사회에서 사라지거나 그저 단순한 취미 활동 정도로 전락하는 상황에 이를 수 있습니다. 스위스 비즈니스 스쿨(Swiss Business School)의 '전략적 기업 예측 및 지속가능성 센터(Center for Strategic Corporate Foresight and Sustainability)' 책임자인 마이클 게를리히(Michael Gerlich)는 "젊은 세대가 비판적 사고 능력을 익히지 못할 위험이 큽니다. AI가 대신 생각해 주는 편리함에 익숙해지면, 정작 스스로 사고하는 능력을 기르지 못할 수 있기 때문입니다"라고 말합니다.
편리하게 의존할 수 있는 수단이 있으면, AI는 우리가 도전에 직면했을 때 회복탄력성을 발휘하지 못하게 만들 수 있습니다. 2026년 4월에 발표된 한 사전 공개(preprint) 연구에서, 연구진은 참가자들에게 분수가 포함된 수학 문제를 풀게 했습니다. 한 그룹은 12문제에 대해 최소한의 입력만으로 정답을 알려주는 AI 보조 도구를 사용할 수 있었지만, 마지막 세 문제는 스스로 풀어야 했습니다. 15문제 모두 AI의 도움 없이 풀어야 했던 대조군과 비교했을 때, AI를 사용한 그룹은 처음 12문제를 더 잘 해결했습니다. 하지만 마지막 세 문제의 경우 정답을 맞힐 확률은 더 낮았고 문제를 건너뛰는 비율은 더 높았습니다. 이 결과는 AI를 사용한 사람들이 어려움에 직면했을 때 끈기 있게 문제를 해결하려는 노력을 덜 기울였음을 시사하며, 이러한 변화는 단 10분간의 도움만으로도 나타났습니다. 연구진은 "멘토나 동반자는 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고 학습을 위한 발판을 마련해주며, 진행 상황을 살피고 당장의 결과보다는 상대방의 성장을 우선시합니다"라고 기술했습니다. "반면, 현재의 AI 시스템은 근본적으로 근시안적인 협력자입니다. 즉, 거절하는 법 없이 즉각적이고 완전한 답변을 제공하는 데 최적화되어 있습니다."
이러한 연구 결과는 우려스럽지만, 해당 연구를 수행한 카네기 멜론 대학교(Carnegie Mellon University)의 머신러닝 박사 과정생 그레이스 리우(Grace Liu)는 AI를 장기간 사용했을 때 뇌가 어떻게 변화할지에 대해 이 소규모 연구가 시사하는 바를 아직은 알 수 없다고 말합니다. 그녀는 "단 10분간의 사용이 장기적인 뇌 기능이나 인지 능력 저하를 초래하지는 않을 것입니다"라고 설명합니다. "오랜 기간 반복적으로 AI를 사용할 때 인지적으로 어떤 변화가 일어날지는 아직 밝혀지지 않은 과제이며, 이를 규명하려면 장기적인 추적 연구가 필요합니다."
조지타운 대학교(Georgetown University) 연구진은 챗GPT(ChatGPT)의 등장이 창의성에 어떤 영향을 미치는지 연구했습니다. 연구진은 챗GPT가 대중화되기 전후의 대학 지원용 에세이 37만여 건을 분석한 결과, 사람이 직접 쓴 에세이에는 새로운 아이디어가 더 많이 담긴 반면, AI의 도움을 받은 에세이에는 독특한 표현이 더 많이 사용되었다는 사실을 확인했습니다. AI가 개별 에세이에서는 창의적인 언어 사용을 이끌어낼 수 있지만, 집단 전체로 보면 오히려 창의성을 저하시킬 수도 있습니다. 이번 에세이 연구에 참여한 조지타운 대학교 '관계적 인지 연구소(Laboratory for Relational Cognition)'의 애덤 그린(Adam Green) 소장은 AI가 과거의 '지름길'이나 편의 도구들과는 차원이 다르다고 말합니다. 그는 "구글은 내가 찾으려고 생각했던 것을 찾도록 도와주지만, AI는 무엇을 찾아야 할지 스스로 생각해낸다"고 설명합니다.
시간이 흐름에 따라 AI가 우리 뇌에 미치는 누적된 영향에 대한 확실한 데이터를 얻기에는 아직 너무 이른 시기입니다. 제가 인터뷰한 전문가들은 더 많고 장기적인 연구가 필요하다고 강조했습니다(관련 연구가 워낙 초기 단계라 상당수가 아직 동료 심사를 거치지 않았습니다). 글쓰기, 코딩, 복잡한 수학 풀이 등 이미 능숙하게 할 수 있는 일이라도 시간이 지나면 그 능력을 잃을 수 있습니다. 코스미나(Kosmyna)는 "인간으로서 습득한 모든 기술은 유지하고 계속해서 훈련해야 합니다"라고 말합니다.
지금까지 발표된 연구들은 규모가 작습니다. 하지만 우리가 현재 이 거대한 실험을 겪고 있는 만큼, 각각의 연구는 우리에게 작은 경고를 던져줍니다. 제가 인터뷰한 전문가들은 신중하게 자신의 뇌를 AI에 노출하고 있습니다. 류(Liu)는 최선의 방법으로 '인식'을 강조합니다. 즉, "인지적 영향이 무엇인지 파악하여, 스스로 유지하고 싶은 기술과 외부로 위임하거나 맡겨도 괜찮은 기술을 선택할 수 있어야 한다"는 것입니다. 그린(Green)은 '빈 페이지(아무것도 없는 상태에서 시작하는 것)'의 가치를 소중히 여겨야 한다고 말합니다. 그는 "제가 정말 우려하는 것은 연습을 통해 길러지는 창의적 사고와 창의적 지능입니다"라고 말합니다. "사고 과정을 대신 처리해 주는 이런 도구는 역사상 전례가 없었습니다." 코스미나는 개인적인 삶에서는 대규모 언어 모델을 "자부심을 갖고" 사용하지 않으며, 자신이 개발한 AI 도구는 오직 연구 목적으로만 제한하여 사용한다고 말합니다.
구글(Google)의 등장에 대한 낙관적인 전망에도 불구하고, 우리는 더 똑똑해지거나 깊이 있는 업무(deep work)를 수행하는 데 더 자유로워지지 않았습니다. 인터넷의 등장 이후 일과 가정의 경계는 모호해졌고, 많은 사람이 장시간 노동을 하게 되었습니다. 20세기 내내 IQ 점수는 10년마다 평균 3점씩 상승했습니다. 하지만 2006년에서 2018년 사이 여러 항목에서 사람들의 점수가 하락했으며, 특히 성인 중 가장 대표적인 '디지털 네이티브' 세대인 18~22세 연령대에서 가장 가파른 하락세를 보였습니다. 사람들은 온라인에서 다양한 콘텐츠 사이를 쉴 새 없이 오가며 주의 집중 시간이 짧아졌습니다. 그러나 연구자들은 이것이 신경학적 변화라기보다는 습관의 변화라고 지적합니다. 즉, 우리는 더 오래 집중할 수 있도록 스스로를 다시 훈련할 수 있지만, 이는 우리 삶에 깊숙이 자리 잡은 주의 분산 요인들을 제거할 때만 가능할 것입니다.
AI에 대해 우리가 알고 있는 사실들은 '구글 효과(Google effect)'처럼 명쾌하고 간결한 개념으로 딱 떨어지게 설명되지 않습니다. 이는 AI가 우리 삶의 광범위한 영역에 영향을 미치고 있음을 보여줍니다. 하지만 AI와 더불어 창의성, 비판적 사고, 그리고 끈기를 지켜나가는 것이 우리의 다음 과제가 될 것임은 분명합니다.
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