목차
1. 연구 설계 ― 뇌파(EEG)로 들여다본 ‘AI 의존’
MIT 미디어랩이 2025 년 6 월 발표한 예비 논문은 보스턴 지역 18 ~ 39 세 54명을 ① 아무 도구 없이 글쓰기를 하는 그룹 (Brain-only) ② 웹 검색을 활용하는 그룹 ③ ChatGPT를 이용하는 그룹으로 나눠 4개월 동안 네 차례 SAT-형 에세이를 쓰게 했다. 참가자들은 32채널 EEG 캡을 착용해 실시간 뇌 활동을 기록했고, 마지막 회차에서는 일부 참가자들의 조건을 서로 바꿔 반복 효과를 확인했다.
2. 무엇이 달라졌나 ― 낮아진 연결성, 줄어든 ‘심리적 소유’
- 뇌 연결성: 뇌 영역 간 정보 흐름을 나타내는 dDTF 지표가 ChatGPT 그룹에서 최대 55 % 낮았다.
- 집중 지표: 전두엽 세타파 활동이 현저히 감소했다.
- 행동 양상: 회차가 진행될수록 ChatGPT 이용자는 “복사-붙여넣기” 방식에 의존했고, 작성 글을 다시 인용해 보라는 과제에서 기억 정확도가 떨어졌다.
- 주관적 평가: 자신의 글에 대한 심리적 소유감이 세 그룹 중 가장 낮았다.
3. 단정은 이르다 ― 표본 한계와 상반된 연구들
연구는 54명이라는 작은 표본에 그쳤고 아직 동료 심사를 거치지 않았다. EEG의 저활성 신호가 반드시 ‘학습 저하’를 뜻하지 않을 수 있다는 전문가 의견도 나왔다. 실제로 동일 시기에 발표된 펜실베이니아 대학·Wharton 스쿨 연구는 AI 튜터가 수학 학습 성취도를 높였다고 보고한다.
4. ‘인지적 부채’란 무엇인가 ― 비판적 사고의 외주화
MIT 연구팀은 LLM 의존을 “인지적 부채(cognitive debt)”로 규정한다. 즉, 즉각적인 편의성 때문에 두뇌가 해야 할 ‘생산적 어려움’을 외부 도구에 떠넘기면, 사고-기억-창의의 회로가 장기적으로 약화될 수 있다는 경고다. 이는 스마트폰 번호 저장·계산기 사용처럼 익숙한 ‘인지 오프로딩’이 사고 과정 전체로 확대되는 양상으로 해석된다.
5. 교육·업무 현장에 주는 시사점
- 초안 먼저, AI는 나중에: 자기 생각으로 1차 초안을 작성한 뒤 ChatGPT를 ‘발췌·교정’ 파트너로 활용하면 기억·소유감 감소를 완화할 수 있다.
- AI-프리 세션 설계: 정해진 시간 동안 AI를 차단한 ‘딥워크’ 훈련이 집중·창의 회복에 도움을 준다.
- 반추(reflection) 루틴: AI가 제시한 결과를 요약·재서술해 보는 과정을 평가에 포함하면 학습적 가치를 높일 수 있다.
- 역할 구분: 정보 수집·언어 다듬기 등 반복 작업은 AI에게, 논증 설계·비판적 검토는 학습자에게 남기는 하이브리드 모델이 효과적이다.
6. 빠른 체크리스트 ― ‘도구’로서 LLM을 쓰는 4가지 원칙
- 목적 명시: “아이디어 스파크용” 등 역할을 구체적으로 지정한다.
- 시간 제한: 한 세션 20 분 등 사용 시간을 관리한다.
- 출처 확인: AI 답변의 근거 링크·문헌을 직접 점검한다.
- 자기 설명: 결과를 음성·글로 설명하며 메타인지 점검을 습관화한다.
결론
이번 MIT 연구는 “AI 도구가 학습과 두뇌 활동을 어떻게 재편할 수 있는지”를 뇌파 수준에서 보여 준 희귀 사례다. 다만 작은 표본·미완 peer review라는 한계를 감안하면, AI가 사고력을 약화한다고 단정하기보다는 ‘어떻게’ 쓰느냐가 핵심이라는 메시지가 분명해진다. 자기 주도적 사고의 토대를 먼저 다지고, AI를 보조적 파트너로 설계할 때 비로소 인간과 기계의 학습 시너지가 극대화될 수 있다.
