AI로 독서하고 학습하면 뇌가 위축될까?

2025.06.05

AI로 독서하고 학습하면 뇌가 위축될까?

가장 풍자적인 것은 학생들이 현재 AI를 사용함으로써 그 결과로 미래에 더 잘 활용할 수 없게 된다는 것이다.

2025.06.05 - 08:13:31

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

가장 풍자적인 것은 학생들이 현재 AI를 사용함으로써 그 결과로 미래에 더 잘 활용할 수 없게 된다는 것이다.

작가: 신신

대규모 모델 기반 AI 도구가 일상에 들어오면서 가장 큰 반향을 일으킨 곳은 아마도 사무실의 '노예' 같은 백오피스 직장인들보다는 학교의 학생들일 것이다. 왜냐하면 ChatGPT로 에세이나 짧은 논문을 작성하는 것이 너무나 쉬워졌기 때문이다.

이러한 이유로 대규모 모델이 등장한 후 많은 교사들의 첫 번째 반응은 'AI 금지'이거나 부정행위 규범을 다시 정의하는 것이었다.

하지만 일부 사람들은 빠르게 깨달았다. 진짜 위험은 부정행위가 아니라, 학생들이 스스로의 두뇌 속 '학습 과정' 자체를 전면적으로 AI에게 아웃소싱하고 있다는 점이다.

표면적으로는 숙제가 더 쉬워지고 성적이 오른다. 하지만 동시에 불안감을 주는 질문이 생긴다. 학생들이 점점 더 AI를 이용해 글쓰기, 답안 작성, 요약, 사고까지 의존하게 되면, 그들은 여전히 '학습'하고 있는 것일까?

아니면 AI 시대에 학생들이 '학습'할 필요조차 없어진 걸까?

01 보기에는 배웠지만 실질적으로는 못 배웠다

2022년 말 ChatGPT 출시 이후 OpenAI도 어쩔 수 없이 인정해야 했다. 그들 사이에서 가장 충성도 높은 사용자 집단 중 하나가 바로 학생이라는 사실을 말이다.

지난 2년간을 돌아보면 언론에서는 한때 OpenAI의 사용자 증가가 정체되었다고 보도하기도 했지만, 9월만 되면 사용자 수가 다시 크게 늘어났다. 그 원인은 간단했다—학생들이 개학했고, 여름방학이 끝난 것이다.

AI가 교육에 미친 첫 번째 영향은 '숙제 완성'이라는 행위를 비상식적으로 쉽게 만들었다는 점이다. 모르는 문제는 그냥 AI에게 물어보면 된다.

한 조사에 따르면 2024년 말 기준으로 약 70%의 미국 청소년이 생성형 인공지능 도구를 사용해 본 적이 있으며, 절반 이상의 청소년이 숙제를 하는 데 AI를 활용하고 있다.

국내에서도 AI가 학교 내에서 얼마나 보편적으로 쓰이고 있는지를 보여주는 조사가 많다. DeepSeek 등장 이전에도 학생들은 문심일언(文心一言)이나 두바오(豆包) 같은 국내 AI 도구를 직접 사용했다.

논문 작성, 독서 보고서, 수학 문제 풀이 등으로 학생들의 숙제 결과물은 점점 더 멋지게 보이지만, 문제는—그들이 정말로 배웠는가?

펜실베이니아 대학교 연구팀은 2024년 실제 실험을 진행했다.

수학을 배우는 고등학생들을 세 그룹으로 나누었다. 하나는 GPT-4 기반 AI 챗봇을 자유롭게 사용하는 그룹, 또 하나는 정답은 주지 않고 안내만 제공하는 'GPT 튜터'를 사용하는 그룹, 그리고 AI를 전혀 사용하지 않는 그룹이었다.

결과적으로 연습 단계에서는 자유롭게 AI를 사용한 그룹이 거의 완벽하게 승리했다.

하지만 최종 시험에서 AI 보조를 금지하자, AI 그룹의 평균 점수는 AI를 전혀 사용하지 않은 그룹보다 무려 17% 낮았다.

반면 'GPT 튜터'를 사용한 학생들은 연습 단계에서 성과가 127% 높았지만, 최종 시험 성적은 AI를 사용하지 않은 그룹과 거의 동일했다.

이미지 출처: 펜실베이니아 대학교 연구팀 논문 결과

이에 따라 펜실베이니아 대학 연구자들은 제한 없이 사용되는 인공지능이 일종의 '목발'이 되었음을 결론지었다. 학생들은 연습 중 복잡한 작업을 AI 챗봇에 의존하며, "핵심 수학 개념을 충분히 깊이 있게 학습하지 못했기 때문에 유사한 문제를 스스로 해결할 수 없다."

즉, AI는 학생들이 숙제를 할 때 지원을 제공하여 지식을 익혔다는 착각을 들게 하지만, 결국 시험에서 그들의 부족함을 드러낸다는 것이다. AI라는 '목발'에 의존하다 보니 다리 근육이 점점 약해지는 셈이다.

이것이 바로 교육의 'AI 역설'이다.

AI는 당신을 더 똑똑해 보이게 만들지만, 실질적으로는 덜 배우게 될 수 있다.

이미지 출처: 펜실베이니아 대학교 연구팀 논문

02 AI가 인지 능력을 저하시키는가?

문제 풀이뿐 아니라 최근 2년간 AI가 인지 능력에 미치는 영향에 대한 연구도 늘고 있다.

카네기멜론 대학교와 마이크로소프트 소속 연구원들이 올해 발표한 연구에 따르면, 생성형 인공지능 도구를 '부적절하게 사용하면 본래 유지되어야 할 인지 능력이 저하될 수 있다'고 한다.

《네이처(Nature)》지에 게재된 한 연구는, 학생들과 교사들의 독립적인 의사결정 능력을 저하시킬 수 있으며, 기술에 의존함으로써 자율적인 사고가 줄어들 수 있다고 지적했다. 이는 게으름을 유발하고 학습의 질에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.

인지과학 분야 학자들은 일반적으로 '학습의 본질은 두뇌가 반복적으로 고군분투한 끝에 새로운 연결을 만들어내는 것'이라고 말한다. 교육 관계자들은 AI가 이러한 '고군분투'를 생략시키면서 학생들의 성장을 가로막고 있다고 우려한다.

비슷하게, 《소사이어티(Societies)》지에 올해 게재된 한 연구는 'AI 도구의 빈번한 사용과 비판적 사고 능력 사이에는 상당한 음의 상관관계가 있으며, 이는 인지 아웃소싱(cognitive offloading) 증가에 의해 매개된다'고 밝혔다. '노년층 참가자보다 젊은 참가자가 AI 도구에 더 많이 의존하며, 비판적 사고 점수도 더 낮았다.'

'인지 아웃소싱'이란 인간이 인지 작업을 AI에게 위임하는 것을 의미한다. 연구자들은 특히 젊은 사람들에게서 이러한 영향이 더욱 두드러지며, 고등교육을 받은 사람들은 인공지능 도구 사용 여부와 관계없이 일반적으로 더 강한 비판적 사고 능력을 유지한다고 말했다.

물론 주목할 점은, 이 연구는 인과관계보다는 상관관계를 강조한다는 점이다.

이미지 출처: Societies Journal

학계 외부에서도 최근 2년간 AI가 교육에 미치는 문제는 언론에 자주 등장하고 있다. 교사들이 학생들의 부정행위를 고발하는 것 외에도 흔히 발견되는 현상은, AI를 자주 사용하는 학생들이 성적이 급상승하고 논문도 훌륭하지만, AI 없이 시험을 치르면 다시 원래 상태로 돌아간다는 것이다.

예를 들어, '평균 수준의 학생이 ChatGPT나 DeepSeek를 사용해 A등급 논문을 제출하지만, 수업 토론에서는 가장 기본적인 개념조차 대답하지 못하는 경우'가 있다.

AI는 자동 요약, 자동 글쓰기, 자동 번역, 자동 사고 프레임 생성 등을 통해 읽기, 이해, 사고, 표현이라는 네 가지 중요한 학습 행위를 직접적으로 대체하고 있다.

누군가는 AI가 학습의 복음이라 학습 효율이 두 배로 뛰었다고 기뻐하지만, 다른 이들은 과도한 의존이 능력 하락을 초래하고 있다고 걱정한다. 《고등교육 기록지(The Chronicle of Higher Education)》는 일부 대학생들의 말을 인용하며, '나는 게을러졌다. AI 덕분에 독서는 쉬워졌지만, 내 뇌가 비판적 사고를 하고 각 단어를 이해하는 능력을 서서히 잃고 있다'고 전했다.

'숙제를 할 때 나는 진짜로 10초도 ChatGPT 없이는 못 버틴다. 지금의 내가 싫다. 내가 아무것도 배우고 있지 않다는 걸 알지만, 이미 너무 뒤쳐져 있어서 AI를 쓰지 않으면 따라갈 수 없다... 내 동기마저 사라졌다.'

소셜 플랫폼에서도 이런 불만이 나타난다. Reddit 심리학 커뮤니티의 한 사용자는 '상황이 점점 더 악화되고 있다. 나는 응용과학대학 교수인데, 학생들의 문제 해결 능력과 비판적 사고 능력이 급격히 저하되는 것을 눈으로 확인하고 있다'고 말했다.

이미지 출처: reddit

03 '배운 적조차 없다'

또 다른 이슈는—AI가 학생들을 '배운 적조차 없는' 상태에 놓이게 할 수 있다는 점이며, 이는 '잊어버린 것'보다 더 위험하다는 것이다.

기술 칼럼니스트 니콜라스 카르(Nicholas Carr)는 지난 5월 '자동화된 학습의 신화(Myth of Automated Learning)'라는 제목의 장문 기사를 발표하며 다음과 같은 견해를 밝혔다. '어떤 기술을 배우기도 전에 기계가 그 일을 대신하게 되면, 당신은 아마 영원히 그것을 배우지 못할 것이다.'

그는 작업 자동화 시 발생 가능한 세 가지 시나리오를 설명한다. 첫째, 사용자가 이미 전문가라면 AI 도구는 기술을 더욱 강화할 수 있다. 둘째, 해당 기술이 꾸준한 연습을 필요로 한다면 AI 자동화로 인해 기술이 퇴보할 수 있다. 셋째, 사용자가 초보자이고 AI가 처음부터 작업을 수행한다면, 그 사람은 그 기술을 결코 제대로 익히지 못할 가능성이 크다.

교육은 딱 이 세 번째 경우에 해당한다. 니콜라스 카르는 학생들은 본래 새로운 기술을 배우는 과정에 있으며, 아직 기술을 익히지 않았는데, 경험을 쌓기도 전에 AI가 문제 해결이나 논문 작성 같은 작업을 '대신' 해버리면, 진정한 기술 성장이 방해받는다고 주장한다.

이미지 출처: substack

더 나아가, 사람이 거의 '스스로 생각하지 않게' 되면, AI 대화창에 좋은 프롬프트(prompt)를 입력하는 능력조차 갖추기 어렵다. 게다가 AI 출력물을 검증하고 개선하는 것도 힘들다. 이러한 메타 기술(meta-skills)은 사용자가 해당 주제에 대한 잠재적 이해에 달려 있다.

스워스모어 칼리지 역사학 교수 팀머시 버크(Timothy Burke)는 '현재 및 근 미래의 AI 생성 도구가 연구와 표현에서 진정으로 효과를 발휘하려면, 사용자 본인이 많은 것을 알고 있어야 한다'고 말했다.

'자료를 찾고 싶은데 무엇을 찾아야 할지도 모르고, 카탈로그 시스템이 무엇인지 몰라서는 정보를 검색할 수 없는 것과 같다. 또한 예전 구글 검색이 가장 유용하던 시절에도, 키워드를 어떻게 바꿔야 하는지, 검색 범위를 어떻게 좁혀야 하는지, 이전 검색 결과에서 어떤 정보를 골라 다음 검색을 최적화할지 모르면 제대로 쓸 수 없었던 것과 같다.'

교육은 바로 그런 분야다. 초등학생이 막 독서를 시작하는데, AI가 독후감을 대신 써준다. 중학생이 논증을 접하기 시작하는데, AI가 구조가 정교한 논설문을 한 번에 생성한다. 대학생이 연구를 시작하는데, AI가 개요, 분석, 요약, 인용까지 자동으로 제공한다.

이러한 기술들이 제대로 익힐 새도 없이 이미 대체되고 있다. 그래서 학생들은 '잊어버렸다'는 차원을 넘어 '본격적으로 배운 적조차 없다'. 때로는 복사한 내용이 AI가 생성한 '환각(hallucination)'임을 인식조차 못한다.

예를 들어 AI 코딩도 그렇다. 학생이 실제 프로그래밍 학습을 건너뛰고 항상 AI에게 코드 작성을 대신하게 한다면, AI가 잘못된 출력을 할 때 그 오류를 디버깅하거나 개선할 만큼의 프로그래밍 지식이 부족할 수 있다.

니콜라스 카르는 이를 자동 조종 장치만 알고 조작하는 조종사 세대에 비유했다. 그들은 정상 비행은 수행할 수 있지만, 수동 조종이 필요한 비상 상황에서는 속수무책이 된다.

'우리는 학생들이 인공지능을 이용해 부정행위를 하는 방법에만 주목해왔다. 우리가 더 주목해야 할 것은 인공지능이 어떻게 학생들을 배반하고 있는가 하는 점이다.'라고 니콜라스 카르는 말했다.

'생성형 인공지능 덕분에 B 수준의 학생도 A 수준의 작품을 만들 수 있지만, 그 결과 그 학생은 C 수준으로 떨어진다.'

04 학습과 교육의 역설

전통적인 교육은 기본적인 가정을 갖고 있다. 좋은 에세이를 제출한다는 것은 글쓰기를 할 줄 안다는 의미이며, 어려운 문제를 풀었다는 것은 공식을 이해했다는 것이며, 점수가 높다는 것은 지식을 습득했다는 것을 의미한다.

하지만 현재 AI는 이러한 논리를 변화시키고 있다. 엄격한 폐쇄형 시험이 아닌 상황에서, 학생이 잘 쓴다고 해서 반드시 글쓰기를 아는 것은 아니며, 점수가 높다고 해서 반드시 문제를 푸는 능력이 있는 것도 아니다. 결과가 과정을 더 이상 반영하지 못한다.

지금의 완벽한 숙제는 ChatGPT가 작성한 것일 수 있고, 논리가 탄탄한 논문은 DeepSeek가 제공한 초안일 수 있으며, 높은 점수는 프롬프트를 능숙하게 다루는 결과일 수 있다. 때로는 진정한 이해 없이도 도구를 잘 쓰기만 하면, 학습 과정을 LLM에 아웃소싱하면 된다.

각국의 학교는 이러한 문제에 대응해왔다. 수업 중 AI 금지에서부터 GPTZero, Turnitin 등의 AI 탐지 시스템 사용까지 다양한 시도가 있었지만, 막기엔 역부족이다. 때로는 열심히 공부한 좋은 학생까지 오해를 받는 경우도 있다. 일부 학생들은 오히려 영리하게 AI가 '두뇌 수준을 낮춘' 출력물을 만들어내도록 해, 숙제가 '학생처럼 보이게' 만들기도 한다. 왜냐하면 많은 교사들이 '학생이 이렇게 완벽하게 쓸 리 없다'고 믿기 때문이다.

아시아 국가 중 중국 교육부는 올해 5월 《중소학생 생성형 인공지능 사용 가이드라인》을 발표하며, AI 도구에 대한 지나친 의존을 경계하라고 당부했다. 초등학생은 개방형 콘텐츠 생성 기능을 혼자 사용해서는 안 되며, 보조적인 교육 용도는 허용하되 학년별 균형을 유지해야 한다고 명시했다.

대학 측면에서는 복단대학교가 규정을 발표해, 학부 졸업논문에서 창의성과 독창성을 요구하는 여섯 부분에는 AI 참여를 금지하고, 문헌 검색, 코드 디버깅 등 보조 작업에는 허용했다. 기타 대학들도 비슷한 규정을 마련하고 있으며, 난징대학교 문학원의 한 교수는 학생이 AI로 《홍루몽》을 요약한 것을 보고 곧바로 0점을 주기도 했다.

일본은 어린이의 신중한 사용을 강조하며 'AI가 숙제를 대신하는 것을 금지'하고 사고력 억압을 경계한다. 너무 일찍 도입하거나 보호 장치 없이 사용하면, 인공지능이 '학생들의 창의력과 학습 동기를扼殺(억압)'할 수 있다고 경고하고 있다.

자원이 더 부족한 아프리카 지역에서는 AI의 도입이 일부 교육자들에게 '뒷북 추월'의 기회로 여겨졌지만, 우려도 존재한다. 아프리카 교육 저널의 한 표지 제목은 'ChatGPT—부정행위 도구인가, 학습 향상의 기회인가?'라는 질문을 던지고 있다.

이미지 출처: bizcommunity

북미 지역의 초기 반응도 매우 격렬했다. 2023년 초, AI 남용을 우려해 미국 일부 지역에서는 학교 기기에서 ChatGPT를 직접 차단하기도 했다. 피ュー 연구센터(Pew Research Center)의 조사에 따르면 미국 K-12 교사 중 단 6%만이 AI가 교육에 미치는 긍정적 영향이 부정적 영향보다 크다고 생각했으며, 4분의 1은 부정적 영향이 더 크다고 답했다. 더 많은 교사들은 관망하는 상태였으며, 불안하면서도 혼란스러워했다.

하지만 이 물결을 막을 수는 없었고, 차단에서 안내로 전환되기 시작했다. 현재 북미 대학들은 OpenAI, Anthropic 등 기술 기업과 협력해 '교육용 AI'를 적극 도입하고 있다.

유럽도 비슷한 추세다. 에스토니아는 'AI Leap'라는 국가 계획을 통해 학생과 교사에게 AI 도구를 제공하고 있다. 일부 영국 대학은 책임감 있게 AI를 사용할 것을 권장하는 원칙을 마련했으며, 잉글랜드의 일부 학교에서는 AI 수업 보조원을 시범 운영하고 있다.

올해 들어 인공지능이 교육에 미치는 파괴적인 영향에 대한 증거가 점점 더 많아지면서, OpenAI CEO 샘 알트먼(Sam Altman)은 북미 학생들에게 일정 기간 동안 ChatGPT Plus를 무료로 제공하겠다고 발표하기도 했다.

이에 대해 니콜라스 카르는 말했다.

'인공지능 기업의 눈에 학생은 학습자가 아니라 고객일 뿐이다.'