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그의 눈의 모퉁이는 빠르게 뒤틀 렸고, Xiao Yan은 천천히 숨을 쉬지 않았습니다.수학의 난제 푼 AI,오늘경마결과하지만 기술 발전과 지적 능력은 별개다
도구 탓하지 말고 AI를 검증하고 되물으며 활용하는 게 중요
지난 9월 8일,오픈AI는 밀레니엄 문제 중 하나인‘나비에–스토크스 방정식 해의 존재성과 매끄러움’에 대해 유한 시간에 특이점이 생기는 해를 구성했다고 발표했다.비행기 주변의 공기 흐름과 대기의 움직임을 설명하는 이 방정식의 해가 매끄럽게 유지되는지는 오랜 난제였다.인간이 쩔쩔매던 벽 앞에 인공지능(AI)이 먼저 다가섰다는 소식은 큰 충격을 줬다.하지만 AI가 어려운 문제를 푼다고 인간이 덜 생각하게 되는지는 따져봐야 한다.기술의 성취와 인간의 지적 능력의 변화는 별개로 봐야 하기 때문이다.
익숙한 걱정이다.한때 텔레비전은‘바보상자’로 불렸다.게임과 스마트폰에도 비슷한 비난이 쏟아졌다.그러나 TV가 아이들 성적을 떨어뜨렸다는 증거를 찾지 못한 연구가 이미 여럿 존재한다.이런 현상에 대해 심리학자 에이미 오벤은 2020년‘기술 공포의 시지프스적 순환’으로 설명했다.늘 새로운 기술이 등장하면 사회적 불안과 정치적 관심이 연구를 몰아간다.그러나 이전 기술에서 얻어진 교훈은 잊히고,다음 기술이 등장하면 논쟁은 원점으로 돌아간다.
이제 바보상자 자리에 AI가 들어선 모양이다.도구가 똑똑해질 때마다 사람은 바보가 된다는 이야기가 또 반복되고 있다.그러다 보니 학생들에게 스마트폰을 금지하고,AI에 제약을 가해야 한다는 얘기까지 나온다.다가올 위험에 대비해야겠지만,충분한 분석 없이 걱정만으로 정책을 만드는 일은 경계해야 한다.
무엇보다 사고 능력 저하를 청소년만의 문제로 보는 시선부터 벗어나야 한다.최근 발표된 2025 OECD 국제학업성취도평가(PISA)로 전 세계적으로 학력 저하를 우려하는 기사가 쏟아졌다.하지만 스마트폰을 원인으로 확정하기엔 아직 이르다.오히려 한국 청소년의 결과에 주목할 필요가 있다.한국은 읽기,수학,과학 모든 분야에서 OECD 평균을 웃돌았다.
그렇다면 성인들은 어떨까?2023년 OECD 국제성인역량조사(PIAAC)에서 한국은 OECD 평균보다 낮았다.반면 같은 조사에서 한국의 16~24세 문해력은 OECD 평균 이상이다.이 수치만으로 스마트폰의 영향을 단정할 수는 없다.하지만 청소년만을‘생각하지 않는 세대’로 보는 시선은 세대에 걸친 한국 사회의 문제를 지나치게 단순화할 뿐이다.
스마트폰 때문에 아이들이 책을 읽지 않는다는 통념은 어떨까?문화체육관광부 통계에 따르면 종이책 기준으로 성인 독서율은 2013년 71.4%에서 2025년 28.8%로 떨어졌다.학생은 같은 기간 96.0%에서 92.9%로 소폭 낮아졌을 뿐이다.두 수치 모두 교과서·참고서·수험서 등을 뺀 일반 도서 기준이다.스마트폰 시대에 독서에서 더 멀어진 쪽은,적어도 이 통계에서는 학생보다 성인이었다.
그렇다고 수업 중 휴대전화 사용 제한이 불필요하다는 뜻은 아니다.다만 전면 금지가 학업 성취를 높이는 만능 해법인지는 알 수 없다.2016년 영국 연구에서는 금지 뒤 성적이 향상됐지만,2020년 스웨덴 연구에서는 성적 개선 효과가 확인되지 않았다.전면 금지의 효과를 일반화하기는 아직 이르다.
인간은 오래전부터 기억과 계산의 일부를 문자와 책,각종 도구에 맡겨왔다.이를‘인지적 외주화(Cognitive Offloading)’라 부른다.AI는 그 범위를 더 넓힌다.그러나 정보를 덜 기억하거나 문제를 혼자 풀기 어려워졌다고 해서 인간의 지능이 쇠퇴했다고 단정할 수 없다.중요한 것은 도구가 발달할수록 어떻게 활용할 것인지 가르치는 일이다.
함사 바스타니 교수 등이 2025년 발표한 고교 수학 실험은 AI를 이용하는 방식이 어떤 차이를 내는지 보여준다.일반형 GPT를 쓴 학생들은 AI의 도움을 받는 연습에서는 성적이 향상됐지만,AI 없이 치른 시험에서는 대조군보다 낮은 성적을 보였다.반면 답 대신 힌트를 주도록 설계한 AI를 쓴 집단은 대조군과 유의미한 차이가 없었다.AI가 답을 잘 내는 것과 학생이 잘 배우는 것은 다르다.
정해진 시간에 정답을 내는 데 치우친 입시 시스템을 그대로 둔 채 도구만 탓해서는 충분하지 않다.AI가 만든 답을 검토하고,되묻고,스스로 설명하는 수업과 평가가 필요하다.답을 받아 적는 데 그친다면 AI는 바보상자가 될 수 있다.
얼마 전 어느 과학 콘서트에서 축산업자 한 분이 질문했다.AI가 멀리 있는 수의사보다 더 잘 처방해 준다는 경험을 말하며,10년 뒤에는 AI를 잘 쓰는 사람이 전문가가 될지,기존 전문가가 AI를 도구로 쓰는 구조가 이어질지 물었다.그분이 AI를 수의사처럼 활용할 수 있었던 것은 소의 상태를 설명하고 AI의 답을 판단하는 데 오랜 경험이 뒷받침됐기 때문이다.나비에–스토크스 방정식을 푸는 수학자가 AI를 쓴다고 소를 키울 수 있는 것은 아니다.
마찬가지로 AI가 나비에–스토크스 방정식의 발산해를 내놓았다고 해서 유체역학을 배울 필요가 사라지는 것은 아니다.그 해가 어떤 조건에서 성립하고 현실 유체에 어떤 의미를 갖는지 이해하려면 여전히 유체역학을 배워야 한다.문제가 풀렸다고 질문까지 끝나는 것은 아니다.도구가 더 많은 문제를 풀수록 교육은 그 답을 이해하고 검증하며 다음 질문을 던지는 능력을 길러야 하지 않을까?아이들에게는 더 깊이 생각할 기회를,어른들에게는 다시 배우는 기회를 넓혀야 한다‘바보상자’라는 이름을 붙이기 전에,저금통 토토 사이트그 도구로 어떻게 사고를 키울지부터 고민해야 한다.
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