<생성형 AI의 역설> AI 가 바꾸는 일하는 방식, 업무는 빨라지지만 생각은 줄어든다? 정보수집, 문제해결, 업무실행에서 보인 변화
안녕하세요, 비지트입니다.
비지트 요즘 AI리터러시 분야의 최신 트랜드를 파악하기 위해 집중하고 있는데요, 오늘은 그 중에 하나인 최신 뉴스를 소개해 드리고자 합니다. 최근 카네기멜론 대학교와 마이크로소프트 연구팀은 생성형 AI가 지식 노동자의 업무 방식에 미치는 영향을 조사했습니다.
이번조사에서 319명의 지식 노동자를 대상으로 설문을 실시한 결과, 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구가 업무 속도를 높여주는 반면 비판적 사고력은 저하시킬 수 있다는 흥미로운 결과를 발표했습니다. 참가자 모두 주 1회 이상 업무에 AI를 활용하고 있었으며, 연구진은 이들이 AI 사용 시 어떻게 정보를 수집하고 문제를 해결하며 결과를 산출하는지, 그리고 AI 에 대한 신뢰 수준이 비판적 사고에 어떤 영향을 미치는지를 면밀히 살펴보았습니다.
그 결과, AI 도구의 도입이 업무 효율성과 사고력 사이에 일종의 트레이드 오프(trade-off)를 발생시킨다는 양면성이 존재한다고 밝혀졌네요.
더 자세히 살펴보면, 지식 노동자의 96.87%가 챗GPT를 비롯한 생성형 AI를 업무에 주 1회 이상 사용하고 있었는데 이는 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 단기간에 업무 도구로 폭넓게 퍼졌음을 보여줍니다. 응답자의 약 72%는 AI 사용 시 인지적 노력(생각하는 노력)이 줄어든다고 답변했다고 합니다.
생성형 AI를 쓰면서 복잡한 문제를 풀 때 스스로 깊이 고민하기보다 AI의 답변을 곧이 곧대로 받아들이는 경향을 보였습니다. 한편 AI에 대한 신뢰도가 높을수록 사용자의 비판적 사고 투입량은 현저히 감소하는 상관관계가 드러났습니다. AI를 전적으로 의존하는 사람은 그렇지 않은 사람보다 비판적 사고에 들이는 노력이 평균 69% 낮은 수준을 보였는데 연구팀은 AI에 대한 과신이 사람들의 검증 노력 감소로 이어진다고 해석했습니다.
위의 수치들이 보여주듯, 많은 지식 노동자들이 생성형 AI를 활용해 업무 효율은 높아졌지만, 동시에 스스로 비판적으로 생각하려는 노력은 줄어드는 현상이 확연히 드러나고 있습니다.
<<직군별 AI 활용 및 검증 사례를 살펴보면 다음과 같습니다>>
의료 분야: 의사들은 챗GPT와 같은 AI에게 환자 정보나 의학 논문을 요약시키거나 진단 아이디어를 얻기도 합니다. 하지만 최종 진단이나 치료 판단은 반드시 의사가 터블체크를 하게 됩니다. 예를 들어 AI가 제시한 진단 결과를 곧바로 받아들이지 않고, 의학적 지식과 대조하며 AI의 답을 검증하는 절차를 거칩니다
예술 분야: 예술가와 콘텐츠 크리에이터들은 AI를 아이디어 스케치나 초안 제작에 활용합니다. 예를 들어 그림이나 음악의 초안을 생성형 AI로 뽑아본 뒤, 예술가가 직접 그 결과물을 세밀하게 수정하며 완성도를 높이는 식입니다. 이 과정에서 AI가 만든 작품의 창의성 한계나 저작권 문제를 걸러내기 위해 예술가는 본인의 직관으로 결과물을 검증합니다. 즉, AI가 제공한 재료를 최종 예술로 탈바꿈하는 마무리 판단은 인간의 몫으로 남겨두는 것이죠.
금융 분야: 금융업에서는 AI가 방대한 데이터를 분석해 투자 인사이트나 리스크 경고를 제공합니다. 애널리스트들은 AI가 생성한 보고서를 참고해 시장 동향을 파악하고 업무 속도를 높입니다. 다만 최종 의사결정 단계에서는 인간의 전문적 판단과 규제 준수가 필수적입니다. 예를 들어 AI의 예측을 금융 전문가가 교차 검토하거나, 위험 관리 부서에서 AI 모델의 추천을 검증하는 절차가 있습니다
이러한 사례들은 모든 분야에 공통된 원칙을 보여줍니다. “AI의 편리함은 취하되, 최종 판단은 인간이 책임진다.” 즉, AI를 활용하되 검증 절차를 추가함으로써 각 직군별로 효율성과 정확성의 균형을 맞추는 현장의 모습이 나타나고 있습니다.
<<AI 도입 후 업무 방식의 변화>>
생성형 AI는 업무 패러다임 자체를 바꾸고 있습니다. 정보 수집부터 문제 해결, 실행에 이르기까지 일하는 방식 전반이 변화하고 있는데, 먼저 정보 수집 방식으로 예전에는 필요한 정보를 얻기 위해 여러 문서를 일일이 읽거나 검색 엔진을 통해 직접 조사해야 했지만. 이제는 챗GPT 같은 AI 에게 질문을 던져 바로 요약된 답변을 얻는 경우가 많아졌습니다. 예를 들어 법률 자문을 구하는 변호사가 방대한 판례를 직접 찾는 대신, AI에게 핵심 판례와 논리를 묻는 식입니다. 이러한 변화로 필요한 정보를 찾는데 드는 시간과 노력이 크게 감소했습니다.
문제 해결 방식 역시 과거에는 이슈가 생기면 사람이 직접 아이디어를 내고 논리를 전개하며 해결책을 찾았습니다. 그러나 이제 많은 지식 노동자들은 AI와의 대화를 통해 해법을 모색합니다. 사람은 정답을 만들어내는 주체에서 AI가 제안한 해답을 평가하고 조합하는 수퍼바이저 역할로 진화하고 있습니다. 즉 문제 해결 과정이 '직접 실행' 에서 'AI 감독' 으로 이동하고 있는 셈입니다.
업무 실행 방식: 보고서 작성이나 코드 작성 같은 결과물 생산 단계에서도 AI의 참여도가 높아졌습니다. 과거에는 백지 상태에서 처음부터 끝까지 인간이 작성했다면, 이제는 AI가 초안을 빠르게 생성해주고 이를 인간이 다듬어 완성하는 형태가 일반적입니다. 예컨대 마케팅 글을 쓸 때 AI가 기본 문안을 작성하면 담당자가 사실관계와 어조를 검토한 후 수정, 보완하여 최종본을 완성합니다. 이를 통해 초안 작성 시간은 획기적으로 단축되지만, 그 대신 출력된 초안을 검토하고 개선하는 작업이 새롭게 중요해졌습니다. 결국 업무 실행 단계에서 인간의 역할은 '최초 창작자' 에서 'AI 출력물의 편집자 겸 검수자'로 변화하고 있습니다.
정보 수집은 AI에게 묻는 질의응답 형태로, 문제 해결은 AI의 제안을 평가/ 선택하는 형태로, 실행은 AI 초안을 인간이 다듬는 형태로 각각 진화하고 있는 것입니다. 이러한 변화는 업무 효율을 높여주었지만 동시에 사람이 능동적으로 사고하고 창작하는 기회는 줄어드는 특징이 있습니다.
<<AI 과의존 문제>>
생성형 AI의 적극적 활용 이면에는 'AI 과의존' 에 따른 부작용도 서서히 나타나고 있습니다. 앞서 언급한 연구에서도 확인됐듯, AI를 맹신하고 지나치게 의존하면 비판적 사고력이 저하되는 경향이 있습니다. 지나친 의존이 습관이 되어버린 경우 사용자는 AI가 주는 답을 맹목적으로 검증 없이 받아들이기 쉽고, 이는 잘못된 정보나 오류가 걸러지지 않은 채 넘어가는 위험을 초래합니다.
일부 전문가는 이러한 현상을 '인지적 오프로드' 라고 부르는데요, AI 가 업무를 도와주면서 인간의 정신적 노력을 덜어주지만 이것은 곧 비판적 사고와 문제해결에 참여 할 기회를 저하시킨다는 것을 말합니다. 너무 편리한 네비게이션을 오래 사용하면 길 찾는 능력이 떨어지는 것에 비유하기도 합니다. 즉, AI 과의존은 단순히 현재 업무 품질 문제를 넘어서 미래의 인간 역량 저하로 이어질 수 있는 심각한 문제인 것입니다.
결론적으로, 생성형 AI의 혁신적 이점과 그로 인한 부작용을 우리는 모두 마주하고 있음을 명심해야 합니다. 업무 효율성은 분명히 향상되었지만, 자칫하면 우리의 사고력과 전문성이 흐려질 수 있다는 경고를 무시해서는 안 됩니다. 지금 필요한 것은 AI와 인간의 조화로운 협업입니다. 반걸음 물러나 AI를 도구로 활용하면서도, 끊임없이 의심하고 질문하는 인간의 비판적 자세를 유지하는 것, 이것이 AI 시대를 현명하게 살아가는 방법일 것입니다.
업무 현장에서는 기술적 보완 장치와 더불어 사용자의 마음가짐 변화가 함께 이루어져야 합니다. 빠르면서도 깊이 생각하는 업무 문화를 만들어 가야합니다. 이와 함께 올 3월에 학교에 도입될 AIDT 디지털 교과서 또한 수업에 임하는 교사와 학생, 학생을 지원해 줄 학부모 등 모두 사용자로서의 마음가짐 변화가 이루어져야 함을 기억하면서 새학기를 시작했으면 합니다.
【비지트는 IT 융합 공학박사이자 미래전략가로 개인과 기업의 미래 가치 향상에 힘쓰고 있습니다. '챗GPT 질문이 돈이 되는 세상'의 저자로 챗GPT/ AI 강연, 드론/ 자율주행차 강연, 미래전략 강연, 진로진학 커리어 컨설팅, 기업의 미래 전략 컨설팅 등 미래가치를 높이는 데 힘쓰고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다】
