딥러닝은 원래 인간의 것이었다!

AI 시대, 사라지는 사고력

1. 우리는 지금 딥러닝(Deep Learning)의 시대에 살고 있다. AI는 놀라울 정도로 수많은 데이터를 학습하고 인간보다 더 빠르고 정교하게 뭔가를 생성해 낸다. AI에 딥러닝이라는 기술을 적용하고나서부터다.

2. 그러나 원래 딥러닝은 인간의 것이었다! 우리 말로 '심층학습'이라고도 부르는 딥러닝은 수박 겉핥기 식으로 빠르게 흝어보는 방식(피상학습, surface learning)이 아니라 학습 주제에 내재적으로 관심을 갖고 천천히, 동시에 깊게 이해하려고 노력하면서 문제의 근본원인을 찾아 해결책을 제시하는 학습접근방식을 말한다. (참고로, 내 박사논문에서도 심층학습은 핵심변인이었다)

3. 이제 우리는 이러한 깊은 이해가 사라지는 시대를 살아가고 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI 때문이다. 챗GPT가 번역해주고 요약해주고 글까지 써준다. 우리는 질문을 만들기도 전에 생성된 답을 받아본다. 무엇을 궁금해해야 할지조차 고민하지 않아도 되는 시대가 되었다.

4. 그 결과는? 인지저하라는 부작용을 심각하게 걱정하지 않을 수 없다. 최근 스위스 비즈니스 스쿨(SBS Swiss Business School)의 마이클 게를리히(Michael Gerlich) 교수는 AI 도구 사용과 비판적 사고력 사이의 관계를 연구하였다. 666명의 다양한 연령과 교육 배경을 가진 참가자들을 대상으로 설문조사와 심층 인터뷰를 진행한 결과, AI 도구 사용 빈도가 높을수록 비판적 사고력이 감소하는 뚜렷한 부정적 상관관계가 발견되었다고 한다.

5. 특히 '인지적 오프로딩'(cognitive offloading)'이 AI 도구 사용과 비판적 사고력 감소 사이의 관계를 매개하는 중요한 요인으로 밝혀졌다. 인지적 오프로딩이란 기억 유지, 의사 결정, 정보 검색과 같은 인지 작업을 외부 도구에 위임하는 현상을 말한다. AI 도구가 인지적 부담을 줄여주는 편리함을 제공하지만, 동시에 사용자가 정보를 깊이 분석하고 독립적으로 문제를 해결할 필요성을 감소시켜 비판적 사고력 약화로 이어질 수 있음을 시사하는 연구 결과이다.

6. 기술의 깊이에 기대는 순간 인간의 깊이는 얕아진다. 기술이 정답을 주는 시대인지라 우리는 더 많은 결과를 얻고 있지만, 정작 더 적은 과정을 거치고 있다. 우리는 점점더 ‘학습자다움’을 잃어가고 있는 것은 아닐까?

7. 그렇다고 AI를 쓰지 말자는 이야기가 아니다. 중요한 것은, 어떻게 하면 AI를 활용하는 동시에 인간 본연의 성찰과 사고, 해석 능력을 지켜낼 것이냐이다.

8. 위 연구에서 연구자는 AI 도구 사용의 부정적 영향을 완화하기 위한 실용적인 제안을 몇 가지 제시하고 있다.

- 교육 현장에서 AI 도구는 인지 작업을 대체하는 것이 아닌 보완하는 방식으로 활용되어야 한다고 권고

- 능동적 학습 전략과 비판적 사고력 훈련을 강화함으로써 인지적 오프로딩의 부정적 영향을 줄일 수 있다고 제안

- 교사 교육 프로그램에 인지적 참여를 유지하면서 AI 도구를 효과적으로 통합하는 방법에 대한 내용을 포함할 필요성도 강조

- 학생들이 AI 도구를 적절하게 사용하는 시기와 방법을 인식할 수 있도록 메타인지 기술을 개발하는 데 중점을 두어야 함

- AI 도구를 사용하되 정보를 비판적으로 평가하는 습관을 기르는 것이 중요 : 여러 정보 출처를 비교하고, AI가 제공한 정보의 정확성을 검증하며, 정기적으로 AI 없이 문제를 해결하는 연습

9. 이런 학습 근육이 유지되지 않는다면 아무리 많은 정보가 쌓여도 사유의 힘, 성찰의 깊이, 나만의 문장은 사라질 것이다.

딥러닝은 원래 인간이 하던 일이었다. 딥러닝을 통해 AI를 만들어냈는데 정작 우리가 만든 AI에게 딥러닝을 양도해야 하는가?

빼앗기지 말자! 더 치열하게 '생각하는 인간'으로 살기 위한 고민을 해보자!

참고 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20250422101845