[제33권 제3호] 생성형 AI가 사용자 인지역량에 미치는 영향과 정책적 시사점
요약
대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 비롯한 생성형 AI의 급격한 확산은 지식 노동과 학습 환경에 전례 없는 생산성 향상을 제공하지만, 이와 동시에 인지적 외주화(cognitive offloading)를 유도하여 인간 고유의 비판적 사고, 독립적 추론, 장기 기억 능력을 저해할 위험을 안고 있다. 본 논문은 정보시스템(Information Systems: IS), 심리학, 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction: HCI), 신경과학 및 교육학 분야의 최신 문헌을 종합하여 LLM이 인간의 인지역량에 미치는 영향에 대하여 이론적, 실증적 연구 결과를 조사하고 통합적인 재해석을 제시하였다. 종합하면, 습관적인 AI 의존은 (1) ‘인지 부채(cognitive debt)’의 누적, (2) 메타인지적 게으름(metacognitive laziness)과 시간 단축의 착각(speedup illusion), (3) ‘주권의 함정(sovereignty trap)’과 신념의 외주화(belief offloading), (4) 스키마 형성 붕괴에 따른 ‘속 빈 마음(hollowed mind)’ 상태를 초래할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 인지적 쇠퇴 완화를 위한 방안으로 AI 설계 측면과 AI를 활용한 교육 측면에서 몇 가지 방안을 제시한다.
주제어
대규모 언어 모델(LLM), 인지적 외주화, 인지 부채, 주권의 함정, 속 빈 마음,
메타인지적 게으름
문의
인공지능정책실 미래전략팀 이경석 선임(053-230-1296, 2ks@nia.or.kr)