더 많은 전문가들이 업무에서 AI 도구에 의존하기 시작하면서 그들이 힘들게 얻은 기술이 위축될 수 있습니까?

이러한 가능성은 의료 전문가, 컴퓨터 과학자 및 기타 근로자의 우려가 커지고 있습니다. 예를 들어, 이번 달 초 발표된 미국 의료 종사자를 대상으로 한 설문 조사에 따르면 간호사의 70%와 의사의 77%가 인공 지능 시스템에 대한 과도한 의존으로 인해 기술 손실을 우려하고 있습니다.

그들의 두려움은 정당화될 수 있습니다. 증거에 따르면 AI 기반의 “기술 제거”가 의학, 컴퓨터 과학 및 기타 분야에서 발생하기 시작했습니다. 연구자들은 이제 인공지능 시대에 인간의 중요한 전문성을 어떻게 보존할 것인지 논의하고 있습니다.

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뉴욕 시러큐스 대학의 정보 과학자인 케빈 크로스톤(Kevin Croston)은 “이 현상을 인식하는 것만으로도 사람들이 어떤 기술을 유지하고 싶어하는지, 어떤 기술을 AI 도구에 아웃소싱하고 싶은지에 대한 성찰이 촉발되기를 바랍니다.”라고 말합니다.

AI에 의해 망가졌다?

유연한 탐침을 사용하여 인체 내부를 검사하는 내시경 전문 폴란드 의사들의 연구는 AI 도구가 얼마나 빨리 인간의 능력을 약화시킬 수 있는지를 보여줍니다. 직장에서 최소 2,000번 이상의 대장내시경 검사를 실시한 의사들은 대장내시경 영상을 실시간으로 분석하고 선종이라는 전암성 장 병변의 유형을 식별하는 인공지능 시스템에 액세스할 수 있었습니다. 어떤 날에는 전문가가 이 도구를 사용할 수 있었지만 다른 날에는 사용할 수 없었습니다.

의사들이 이를 사용하기 시작하면 시스템을 사용할 수 없을 때 성과가 크게 저하되었습니다. AI 도구 도입 전 3개월 동안 전문가들은 대장내시경 검사 중 28.4%에서 선종을 1개 이상 발견했다. 도구 도입 후 3개월 동안 AI 지원 없이 시행한 대장내시경의 선종 발견률은 22.4%로 감소했다.

그 결과는 지난해 10월에 발표됐다. 란셋 위장병학 및 간장학AI 도구가 의료 서비스를 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 책의 저자이자 캘리포니아 대학교 샌프란시스코 캠퍼스의 의사인 로버트 워치터(Robert Wachter)는 고도로 숙련된 전문가라도 AI 도구에 대한 의존도가 높아짐에 따라 업무에 필요한 업무 수행 능력이 저하될 수 있다고 말합니다. 이러한 도구에 지속적으로 노출되면 의사는 “AI의 도움 없이 인지적 결정을 내릴 때 의욕이 떨어지고 집중력이 떨어지며 책임감이 약해질 수 있습니다”라고 연구 저자는 말합니다.

공동저자인 오슬로 대학의 연구 의사인 요이치 모리(Yoichi Mori)는 이 현상을 확인하기 위해서는 더 많은 연구가 필요하다고 말했습니다. 그는 AI 도구를 사용하는 사람들은 자신의 기술 중 일부를 잃을 위험이 있다는 점을 인식해야 한다고 덧붙였습니다. “현재 기술 손실에 대해 잘 정립된 솔루션은 없습니다. 이는 향후 10년 동안 매우 뜨거운 연구 주제가 될 것입니다.”

배운 게 하나도 없어

컴퓨터 과학 분야에서 기술이 손실되는지 조사하기 위해 캘리포니아 주 샌프란시스코에 있는 인공 지능 회사 Anthropic의 연구원은 52명의 소프트웨어 엔지니어에게 기본 코딩 작업을 수행하도록 요청하는 무작위 대조 시험을 설계했습니다. 훈련 중에 52명의 참가자 모두는 웹을 검색하고 작업 수행 방법에 대한 지침에 액세스할 수 있었습니다. 참가자 중 절반에게는 AI 어시스턴트도 사용해 달라고 요청했다.

다음으로 모든 소프트웨어 엔지니어는 해당 작업을 통해 배운 내용에 대한 퀴즈를 완료하도록 요청 받았습니다. AI 어시스턴트를 사용한 참가자는 그렇지 않은 참가자보다 테스트에서 훨씬 낮은 성적을 거두었습니다. 평균 점수는 AI 그룹의 경우 50%, 비AI 그룹의 경우 67%였습니다. AI 지원 참가자는 코드의 버그를 진단해야 하는 질문에서 특히 낮은 성적을 냈는데, 이는 그들이 방금 생성한 코드 뒤에 숨은 개념을 배우지 못했음을 시사합니다. 이 연구는 동료 검토 전에 arXiv 사전 인쇄 서버에 게시되었습니다.

생성 AI 도구의 사용이 소프트웨어 개발자가 프로그래밍 기술을 배우고 유지하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 연구하고 있는 Croston은 특히 이 분야의 학생과 젊은 전문가들에게 이번 연구 결과는 문제가 된다고 말했습니다. “이제 성과와 학습 사이에 매우 이상한 단절이 생겼습니다.”라고 그는 말합니다. “사람들은 본질적으로 AI로부터 기술을 빌리면서 매우 높은 수준에서 업무를 수행할 수 있지만, 그러한 기술을 스스로 개발하는 것은 아닙니다.”

아웃소싱 인지

헬싱키에 있는 Hanken School of Economics의 정보 시스템 연구원인 Tapani Rinta Kahela는 과거에는 다른 기술로 인해 특정 기술이 쓸모없게 되었다고 말합니다. 예를 들어, GPS 내비게이션 시스템은 사람들의 내비게이션 기술을 약화시켰습니다. 그러나 생성 AI 도구는 “오랫동안 인간 고유의 기술로 여겨져 왔던 추론 및 해석과 관련된 다양한 인지 능력을 자동화하는 최초의 기술”입니다.

Rinta Kahila의 작업은 이러한 우려를 더욱 강화합니다. 2018년에는 10년 넘게 AI가 아닌 자동 회계 시스템을 지속적으로 사용해 온 회계사 그룹에 대한 연구를 발표했습니다. 그의 팀은 도구를 제거한 후 회계사가 일상적인 비즈니스 작업을 수행하는 방법을 잊어버렸다는 사실을 발견했습니다. AI 시스템은 이전에 전문가가 경력 초기에 수행했던 기본 작업을 대신하므로 업무에 다양한 방식으로 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. “미래 세대의 프로그래머는 실제 경험이 부족하면 프로그래밍의 기초를 전혀 이해하지 못할 수도 있습니다.”라고 그는 말합니다. “회계나 법률 등 지식 집약적인 다른 직업도 마찬가지입니다.”

그는 AI가 의존하는 기술의 침식을 방지하기 위해 사람들이 생성 AI 도구를 얼마나 오프로드하고 있는지 인식해야 한다고 말합니다. 또한 생성 AI 모델의 작동 방식과 한계가 무엇인지 정확히 이해해야 하며, AI 결과에 의문을 제기하지 않고 신뢰하는 것을 피해야 합니다. “사람들은 생성 AI에 의존하는 경쟁 역학을 관리하고 경계심을 유지해야 합니다.”

이 기사는 허가를 받아 복제되었습니다 처음 출판됨 2026년 6월 18일.