똑똑한 답보다, 깊은 이해가 더 어렵다
처음 AI를 쓰기 시작한 건 작년 봄이었다.
퇴근 후 지친 몸으로 노트북을 켜고, GPT 창을 띄운 순간,
나는 마치 “세상을 해킹한 사람”이 된 것 같았다.
“AI야, 오늘은 무슨 주제로 글을 써볼까?”
몇 초 후, 멋진 제목 10개가 쏟아졌다.
“AI와 인간의 협업 시대”, “생각보다 가까운 인공지능의 미래”…
그럴듯한 문장들이 줄줄이 이어졌다.
그날 밤 나는, 그저 질문을 던졌을 뿐인데
내가 천재가 된 기분이었다.
하지만 며칠 뒤, 그 글을 다시 읽어보니 마음 한구석이 이상하게 비어 있었다.
문장은 완벽했지만, 그 안엔 내가 없었다.
AI가 위험한 이유는 틀린 말을 해서가 아니다.
오히려 너무 그럴듯하기 때문이다.
심리학자 대니얼 카너먼은 『생각에 관한 생각』에서 이렇게 말했다.
“인간은 이해했다고 느낄 때, 가장 큰 착각에 빠진다.”
AI의 대답은 정확하고, 논리적이며, 매끄럽다.
하지만 그것은 ‘이해의 재현’이지, 이해 그 자체가 아니다.
어느 날 나는 GPT에게 이렇게 물었다.
“창의성이란 무엇일까?”
AI는 이렇게 답했다.
“창의성은 기존 지식을 새로운 맥락에서 재구성하는 능력이다.”
완벽했다. 그래서 나는 그 문장을 내 글의 핵심으로 넣었다.
하지만 독자가 물었다.
“그럼 당신은 ‘새로운 맥락’이 구체적으로 뭔지 설명할 수 있나요?”
그 질문 앞에서 나는 아무 말도 하지 못했다.
AI의 말을 인용했을 뿐,
나는 한 번도 그 말을 ‘이해’ 한 적이 없었던 것이다.
지금 돌아보면 그때 나는, AI가 아니라 나 자신을 맹신하고 있었다.
“AI를 잘 쓰면 내가 더 나은 사람이 될 거야.”
“AI의 문장은 나보다 똑똑하니까, 그걸 배우면 나도 성장하겠지.”
그건 착각이었다.
AI는 ‘도구’인데, 나는 ‘답안지’로 착각했다.
AI가 준 문장을 읽고 “이해했다”라고 착각한 순간,
나는 배움의 주도권을 AI에게 넘긴 것이었다.
AI의 답은 생각보다 훨씬 ‘정직하다’.
내가 얼마나 모호하게 물었는지, 얼마나 피상적으로 이해했는지를 그대로 드러낸다.
그래서 요즘은 질문부터 바꾼다.
“이걸 설명해 줘” 대신
“이 개념을 중학생도 이해할 수 있게 설명해 줘.”
“다른 관점으로 다시 풀어줄래?”
“이 내용을 철학자처럼 비판적으로 분석해 줘.”
이런 식으로 질문을 던지면 AI의 답이 달라진다.
처음에는 한 문장 차이였지만,
이제는 그 한 문장이 사고의 깊이를 바꿔놓는다.
AI는 ‘대답하는 존재’가 아니라
내가 스스로 생각하게 만드는 질문의 거울이었다.
AI에게 배운 또 하나의 교훈은,
‘읽었다고 이해했다고 착각하지 말라’는 것이다.
AI가 준 답을 다시 정리하고, 내 언어로 바꿔보는 과정이 없으면
그 지식은 하루 만에 사라진다.
이는 심리학자 에빙하우스의 ‘망각곡선’ 실험에서도 증명됐다.
“사람은 24시간이 지나면 학습 내용의 70%를 잊는다.
단, 24시간 내에 복습하면 기억은 두 배 이상 오래간다.”
AI도 마찬가지다.
AI의 답을 한 번 보고 끝내면 ‘정보’ 일뿐이다.
하지만 다시 묻고, 정리하고, 내 언어로 설명하면
그건 ‘지식’이 된다.
그래서 나는 이제 이런 루틴을 만든다.
1️⃣ GPT에게 질문을 던진다.
2️⃣ 받은 답을 요약한다.
3️⃣ 그 내용을 내 글로 다시 쓴다.
4️⃣ AI에게 “이 설명이 정확한가?”라고 다시 검증한다.
이 과정을 반복하면,
AI는 나의 ‘답안지’가 아니라 ‘학습 파트너’로 바뀐다.
AI는 우리에게 ‘정답’을 주지 않는다.
대신 ‘사고의 틀’을 보여준다.
그 틀을 해석하고, 연결하고, 내 것으로 만드는 일은
여전히 인간의 몫이다.
좋은 질문을 던지고, 여러 답을 비교하고,
그 결과를 반복해 다듬을 때,
AI는 단순한 도구를 넘어 사고의 동반자가 된다.
▶ 결론: AI는 당신을 똑똑하게 만들지 않는다.
대신, 당신이 스스로 사고하게 만든다.
AI가 길게 답해준다고 해서
당신이 그 내용을 이해한 것은 아니다.
AI는 당신이 “어떻게 묻느냐”에 따라
당신의 수준만큼만 똑똑해진다.
결국 AI의 성능은,
당신의 질문력과 사고력의 반영일 뿐이다.
AI는 여전히 도구이고,
진짜 학습은 여전히 인간의 몫이다.
� 한 문장 요약
AI는 당신을 똑똑하게 만들지 않는다.
당신이 질문하고 해석할 때, 그제야 AI가 똑똑해진다.