본격적으로 이제 GAI 과의존 문제가 불거질 것 같습니다
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저는 무려 6개의 gai를 유료 구독하고 1~2개 정도를 무료 구독하는 입장에서 gai를 아주 잘 쓰고 있고, 평소 질문이 많던 제 성격에 너무 잘 맞아서 깊은 만족감을 많이 느끼고 있습니다. 1년 전만 하더라도 헛소리와 개소리를 하던 gai들이 이제는 딥 리서치 등의 새로운 수준에 도달하면서 오류도 획기적으로 줄어들고 있습니다.
그와 동시에 어려운 코딩이나 프로그래밍, 그리고 공부에서 gai를 쓰면서 한편으로는 '내가 gai에 너무 과의존하고, 내 사고력과 창의성을 gai가 잡아먹는 것 아닌가' 하는 걱정도 들게 됩니다.
예컨데 저는 영어 논문 번역과 공부, 코딩 및 프로그래밍에서는 gai를 매우 자주 쓰고 실제로 성균관대에서도 학생들에게 조사한 바에 따르면 50%가 넘는 인원이 코딩에 매우 큰 도움을 얻고 있다고 조사가 되었습니다.
gai는 이제 우리가 평소 들고 다니는 노트나 필기구 같은 존재가 되어버린 것입니다. 가난하고 어렵고 힘들어서 필기구를 원활하게 사용하고 많이 사지 못하는 학생들은 어떻겠어요 당연히 격차가 나겠죠? 새로운 학생 복지의 필요성도 등장하는 것입니다
https://ctl.skku.edu/ctl/teaching.do?mode=view&articleNo=49686&article.offset=0&articleLimit=10#/list
저는 글을 자주 쓰기도 하고 글을 쓰는 것 자체를 즐기고, 재미가 있고 나름 자신이 있으니까 항상 제가 직접 쓰고, 뭔가 주제를 던져주고 gai가 쓰게 하면 항상 실망스럽고 답답해서 하고 싶은 말을 다 하질 못해서 그냥 제가 직접 쓰게 됩니다. gai를 활용해도 제가 먼저 쓰고 그걸 복사해서 gai한테 평가를 받는 한이 있더라도 처음부터 끝까지 gai한테 물어보진 않습니다.
그러나 제가 잘 못하는 코딩은 다릅니다. 일단 제가 코딩에 대한 기초가 너무 약하기 때문에 과제 설명을 들어도 이해를 못하는 경우가 많고, 그걸 오랫동안 깊이 들여다보기 보다는 일단 gai한테 물어보고 여러 질문과 답변을 하면서 이해를 하고 난 다음에 과제를 진행하는데 코딩도 gpt o3 mini는 상당히 특화되어 정말 정확한 코딩을 잘 짜주고, 애초에 github라고 오픈 소스 정책으로 많은 사람들의 코드가 모여있는 곳에서는 아예 copilot이라는 ai가 확률적으로 보통 사람들이 어떤 식으로 코딩을 하는지 가이드를 일일이 해줍니다. 저작권 위반이라고 소송 중인 것은 덤 ㅋ
그래서 전 아예 제 블로그 링크를 전부 던져주고, 그것을 바탕으로 학습을 시켜서 저처럼 동일하게 글을 쓰게 만드는 gai를 상상해봤어요. 다만 아직 좀 시간이 많이 필요한 듯 하군요.
최근 직업에서도 양극화가 겁나게 많이 발생하고 있습니다. 초급 중급 고급 개발자 중 중급 개발자들이 직격탄을 맞았고, 변호사 시장에서도 중급 변호사 혹은 초급 신입 변호사, 중급으로 가기 위해 발판이 되어줄 씨앗 같은 변호사들을 더 이상 뽑질 않는다고 합니다. 동시에 이미 높은 능력과 생산성을 지닌 사람들은 ai를 활용해서 훨씬 더 많은 일을 하는데, 이러면서 격차가 급격히 나게 된다는 것이죠.
지금 바로 떠오르는 문제는 바로 미래입니다. 나중에 그 고급 개발자나 고급 변호사들이 은퇴를 하고 나면 어쩌죠?(아 그땐 고급 ai가 고급 개발자들까지 다 대체했으려나 ㅋㅋㅋ) 사람의 능력은 뜀뛰기가 잘 안되고 반드시 계단을 타는 식으로 합니다 그래서 경력 n년차다 라는 것을 중시하는 것입니다. 근데 그 허리를 싹둑 잘라 놨으니 나중에는 모두가 경력이 있는 신입을 뽑으려고 하는데 아무도 경력이 없는 우스운 상황이 올 수도 있겠구나 싶습니다.
다만 제가 평소 gai 좀 쓰라고 잔소리를 그렇게 했지만 아직도 안 쓴 대학생 이상의 사람들은 그게 대체 뭔 소리냐고 그 파급력을 못 느끼겠지만, 조금만 써보면 바로 이해가 되실 것입니다. 제가 잔소리를 강조하는 것은 모두 하나의 '과정'이라고 생각하기 때문입니다.
왜냐하면 우리가 태어나서 성인이 되기 전에 반드시 사춘기라는 과정을 거치잖아요? 사춘기를 안 거친 성인이 있나요? 아마 있다면 굉장히 불행할 것입니다 성인이 되고 나서 사춘기가 오거나, 아니면 나르시시즘에 빠져서 제대로 현실 파악을 못하고 있을 테니까요. 제가 평소 gai를 쓰라는 것은 gai가 별로 효용이 없는 사람에게라도(그런 사람은 아마 종교인 정도겠지만), 그 파급력을 몸소 체감해보고 변화를 대비하라는 것입니다.
그래서 전 조금 생각을 해본게, 앞으로 일정 나이 이하에서는 gai를 금지하거나(마치 포르노를 금지하는 것과 비슷하게) 아니면 특정 분야에서 공부를 할 때 저처럼 무조건 초보들이 gai를 시작부터 쓰면서 근본적이고 기초적인 사고력을 기르지 못하는 일을 방지하기 위해서, 더욱 테스트와 실시간 능력치 측정을 더욱 엄격히 하거나(사생활 문제가 불거질려나?), 여러 새로운 인공지능과 gai 관련 교육 및 사용 윤리가 만들어질 것 같습니다.
보통 나름 결론까지 내는데요 워낙 생각이 많아서, 그리고 open question이라서 함부로 대답하고 제 생각을 정리하기가 너무 어렵군요 다른 분들은 어떻게 생각하실지 모르겠네요.
기회가 된다면 윤리와 철학 관점에서도 한번 이 문제를 다뤄보고 싶군요. 아래는 perplexity의 최신 기술인 딥 리서치로 관련한 질문을 했는데 이 답변조차 혀를 내두를 정도입니다. 세세한 팩트 체크는 못 했지만 대부분 맞는 소리인 듯 합니다.
생성형 인공지능(GAI) 시대의 학습 패러다임 변화와 인지적·사회적 영향에 대한 종합적 고찰
서론
최근 영어 독해 및 소프트웨어 개발 분야에서 생성형 인공지능(Generative AI, 이하 GAI) 활용에 관한 연구 결과들이 주목받고 있습니다.
2025년 2월 기준으로 발표된 최신 연구들2424에 따르면, 고급 학습자와 초보 학습자 간 GAI 활용 방식에서 뚜렷한 차이가 관찰되며,
이는 단순한 기술 활용 차원을 넘어 인지적 처리 메커니즘과 사회적 계층 구조 변화까지 연계되고 있습니다. 본고는 신경과학(neuroscience)과
인지심리학(cognitive psychology)의 관점에서 이러한 현상을 분석하며, 교육적·사회적 함의를 도출하고자 합니다.
1. 신경인지적 관점에서 본 GAI 활용 양상 차이
1.1 전전두엽-두정엽 네트워크의 차별적 활성화
기능적 자기공명영상(fMRI) 연구912에 의하면, 고급 학습자가 GAI를 활용할 때 주의 통제(attentional control)를 담당하는
전전두엽(dorsolateral prefrontal cortex)과 의미 처리(semantic processing) 관련 두정엽(inferior parietal lobule)이 동시에 활성화됩니다.
이는 GAI 생성 결과를 비판적으로 평가하면서 동시에 자신의 지식 체계와 통합하는 과정을 반영합니다510.
반면 초보 학습자의 경우, 기본적인 언어 이해를 담당하는 측두엽 상회(superior temporal gyrus)와 시각적 작업 기억(visuospatial working memory)
관련 후두엽(occipital lobe)의 과도한 활성화가 관찰됩니다9. 이는 GAI 생성 콘텐츠를 수동적으로 수용하는 처리 방식을 시사하며,
신경가소성(neural plasticity) 측면에서 장기적 학습에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다1517.
1.2 메타인지(metacognition) 능력의 조절 작용
상위 20%의 성취도를 보이는 학습자들은 자기조절 학습(self-regulated learning) 과정에서 내측 전전두엽(medial prefrontal cortex)과
후방 띠이랑(posterior cingulate cortex)의 기능적 연결성이 강화됩니다912. 이 네트워크는 GAI 생성 결과를 자신의 지식 구조(knowledge schema)와
비교·대조하는 메타인지적 활동과 직접 연관되어 있습니다511.
실제 교육 현장 연구1619에서 고학습자 집단은 GAI를 평균 1.7회 반복 질문하며 생성 결과를 단계적으로 수정해 나가는 반면,
초보자는 단일 프롬프트 입력 후 생성 결과를 무비판적으로 수용하는 경향이 83% 높게 나타났습니다.
이러한 차이는 전두엽-대상피질(fronto-striatal) 회로의 발달 정도 차이에서 기인한다고 해석할 수 있습니다912.
2. 교육적 맥락에서의 GAI 활용 전략 차이
2.1 언어 처리의 상향식(bottom-up) vs 하향식(top-down) 접근
영어 독해 영역에서 고급 학습자들은 GAI를 주로 어휘 의미의 정교화(semantic elaboration)와 담화 구조 분석(discourse structure analysis)에 활용합니다35.
예를 들어, 복잡한 문장의 구문 분석(syntactic parsing)을 GAI에 요청한 후, 자신이 구축한 정신적 모델(mental model)과의 일치성을 검증하는 방식입니다1017.
이에 반해 초보 학습자들은 단어-대-단어(word-for-word) 번역에 집중하며, GAI 생성 결과를 작업 기억(working memory)에 과부하 없이 수용하기 위해
전두엽 실행 기능(executive function)의 개입을 최소화합니다915.
이는 장기 기억(long-term memory)으로의 의미적 통합(semantic integration)을 저해하여, 독해 능력 향상 대신 표면적 이해(surface-level comprehension)에 머무르게 합니다1720.
2.2 프로그래밍 분야에서의 역량 상향 평준화 현상
SW 개발자 대상 연구2428에 따르면, 중급 개발자들은 GAI를 활용하여 코드 생성 시간을 42% 단축시키는 동시에 오류 검출 능력을 19% 향상시켰습니다.
이는 전두엽-두정엽 네트워크를 활용한 패턴 인식(pattern recognition)과 비판적 평가(critical evaluation) 능력이 결합된 결과입니다912.
반면 초급 개발자의 68%는 GAI 생성 코드의 맥락적 오류(contextual error)를 식별하지 못했으며,
이들은 주로 전두엽의 주의 자원(attentional resources)을 코드 입력에 집중하여 상위 수준의 추론(higher-order reasoning)을 수행할 여력이 부족한 것으로
나타났습니다2428. 이로 인해 생산성은 23% 증가했으나, 장기적 역량 발전은 정체되는 패러다임이 관찰됩니다24.
3. 사회경제적 영향과 신경윤리적 고찰
3.1 인지 자본(cognitive capital)의 양극화 심화
뇌영상 연구912와 행동 데이터2428를 종합하면, GAI 활용 능력은 기존 지식 기반(knowledge base)과 비선형적(non-linear)
상호작용을 보입니다. 상위 20% 학습자군은 GAI 사용 시 전전두엽 배외측 영역(dorsolateral prefrontal cortex)의 혈류량이 15% 증가하며,
이는 신경 효율성(neural efficiency) 향상을 의미합니다912.
이러한 양상은 경제학적 '승자 독식'(winner-takes-all) 모델과 유사하게 작동하며, 2024년 기준 상위 1% 개발자의 생산성
증가율이 하위 50% 대비 3.2배 높게 나타나는 결과로 이어졌습니다2428. 신경가소성 측면에서 이는 반복적 GAI 의존이
시냅스 가지치기(synaptic pruning)를 촉진하여 인지적 유연성(cognitive flexibility)을 저하시킬 위험성을 내포합니다1517.
3.2 디지털 신경윤리(digital neuroethics)의 새로운 도전
최근 연구1114는 GAI의 장기적 사용이 도파민(dopamine) 보상 시스템에 미치는 영향을 경고합니다. 초보 학습자 집단에서
보상 예측 오차(reward prediction error) 신호를 처리하는 복측 선조체(ventral striatum)의 과활성이 관찰되며,
이는 즉각적인 문제 해결에 대한 의존성을 강화하는 신경 메커니즘으로 해석됩니다912.
신경윤리적 관점에서 이는 자율적 학습 동기(intrinsic motivation)의 약화와 창의적 사고(divergent thinking) 능력의
감소를 초래할 수 있습니다1114. 특히 전전두엽 피질(prefrontal cortex)의 성숙이 완료되지 않은 청소년 학습자에게서
이러한 영향이 두드러지게 나타날 위험이 제기되고 있습니다1619.
4. 미래 교육 전략 제안
4.1 신경과학 기반 GAI 교육 프레임워크
뇌 가소성 연구915에 근거하여, 학습 초기 단계에서는 GAI 활용을 메타인지 강화 도구로 제한적으로 활용할
것을 제안합니다. 예컨대, 자기 설명(self-explanation) 전략과 결합한 GAI 피드백 시스템은 전두엽-대상피질 연결성을 22% 향상시킨 것으로 나타났습니다1217.
중급 단계에서는 점진적 노출(graded exposure) 원칙에 따라 GAI 생성 결과의 복잡성을 단계적으로 증가시키는
접근법이 효과적입니다. 이는 배외측 전전두엽 피질(dorsolateral PFC)과 전대상피질(anterior cingulate cortex)의 기능적 연결성을 강화하여 비판적 사고 능력을 발전시킵니다912.
4.2 사회적 형평성 제고를 위한 뉴로테크 정책
인지 자본 격차 해소를 위해, 신경과학적 발견을 교육 정책에 반영할 필요가 있습니다. 예를 들어,
fMRI 기반 개인 맞춤형 학습 계획(individualized learning plan)은 전두엽-두정엽 네트워크의 발달 수준에 따라 GAI 활용 강도를 차별화할 수 있습니다912.
정책적 차원에서는 GAI 리터러시(Generative AI Literacy) 교육을 의무화하고, 신경윤리(neuroethics)
교육 표준을 수립해야 합니다. UNESCO 보고서11는 디지털 시민성(digital citizenship) 교육에
뇌과학적 내용을 통합할 것을 권고하며, 특히 전전두엽 발달 단계를 고려한 연령별 교육 프로그램 개발을 강조하고 있습니다.
결론
GAI의 교육적 활용은 단순한 기술 도입 차원을 넘어 인간 인지 시스템의 재구성을 요구하는 패러다임
전환입니다. 신경과학적 증거들은 학습자 개인의 인지 구조와 사회적 맥락이 복합적으로 상호작용함을
보여주며, 이에 대한 다학제적 접근이 필수적입니다. 미래 교육 정책은 뇌 가소성 원리와 디지털 윤리를 통합한
새로운 프레임워크를 수립해야 하며, 이를 통해 기술 발전이 초래할 수 있는 인지적·사회적 불평등을 해소할 수 있는 방안을 모색해야 할 것입니다.
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님들 제 상황이 지방 일반고 1.20인데 일단 3학년 1학기 내신이 남긴 했지만...
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아무리도형기본기가중요하다그래도 98학년도 기출까지 넣어놓으며...
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몇일쯤인가요???
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그대를 향한 사랑의 모습은 天空을 덮은 은하수의 날개
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프셐 뉴비 ㅇㅈ 4
출첵 하루이틀 빼곤 다 했을듯
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영어 자작문제 1
chill 밈 종결해가는 기념으로
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메디컬 사탐런 0
님들 제 상황이 지방 일반고 1.20인데 일단 3학년 1학기 내신이 남긴 했지만...
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별은 태어날 때 그대의 빛을 빌렸고, 달은 기울며 그대를 향한 길을 열었다. 구름은...
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수학 n제 시기 1
이제 시발점 끝나긴 했는데 n재는 적어도 언제부터 시작해야하나여?
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사탐런한사람인데 사문은 이미 하고 있고 생윤이나 세지 고민중임 1등급이 목푠데….....
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살기싫다 12
내 인생 이럴 바에 왜 사는지 모르겠다
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당근은 평이 너무 구리던데 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 숨고나 설탭 ㄱㅊ나요??
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응 하나도 안 부러워~~~~ 수학이 더 재밌어~~~ 하루종일해도 안질리는 중독성goat
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하하
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ㄹㅇ 내길이 아니라 느꼈다 특히 기하 확통까지 다 나오는거보고
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이거 다 받고 공부하고 잘래
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어제 이 게임 한 3시간 했는데 재밌었음
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