“지식보다 중요한 것은 상상력이다. 지식은 한계가 있지만, 상상력은 세상의 모든 것을 끌어안고 진보를 자극하며 진화의 원천이 된다.” – 알버트 아인슈타인
인간의 뇌는 아직도 미지의 탐구 영역이지만 그동안 밝혀진 바에 의하면 마찰 (Desirable difficulty)이 있어야 학습이 일어난다는 점입니다.
또한 뇌는 뇌가소성에 의해 끊임없이 자신의 자원을 특정 기능을 위해 재배치합니다.
필요없는 부분의 자원을 수거하여 필요한 곳으로 다시 할당합니다.
인지능력의 외주화가 미칠 장기적 영향에 대해서는 보다 많은 연구가 필요합니다.
하지만 문제해결 방법에 대한 해답을 AI에 의존할수록 장기적으로 문제해결을 위한 뇌의 특정기능이 약화될 것을 미루어 짐작해 볼 수 있습니다.
생성형 AI가 평균적으로 개인의 창의성을 증진시키는 듯이 보이지만 집단 창의성은 줄어드는 역효과도 있다는 점도 생각해 볼만합니다.
집단 다양성으로 인한 창발 효과가 생성형 AI의 과다한 사용시 수렴 효과를 만들어 오히려 집단 창의성을 제약할 수도 있습니다.
어떠한 해결책이 있을까?
생성형 AI를 사전적으로 사용하는 것이 아닌, 사후적으로 사용해 보는 방법이 있습니다. 대조해 보고 빠진 부분이나 생각지 못했던 부분들을 찾을 수 있습니다.
또는 문제해결 측면의 답이 아닌, 인간이 생각할 질문들을 생성형 AI에게 요청하는 방식도 가능합니다. 인간의 비판적 사고를 오히려 증진하는 방식으로 작용할 수도 있습니다.
여전히 고민할 부분이지만 활용하되 합리적인 경계심을 가질 필요가 있다 정도로 마무리하겠습니다.
자세한 보고서 내용은 아래 확인하실 수 있습니다.
긍정적인 측면:
- 개인 창의성 향상: 특히 창의적 능력이 상대적으로 낮은 개인에게 영감을 제공하고 창작 과정을 지원하여 개인의 창의성을 향상시킬 수 있습니다. 새로운 아이디어를 제시하고 창작의 출발점을 제공하여 창작 활동에 대한 심리적 장벽을 낮추고 참신한 결과물을 만들어낼 수 있도록 돕습니다.
부정적인 측면:
- 집단적 참신성 감소: 사회 전체적으로 창의적인 결과물의 다양성과 독창성을 감소시킬 수 있다는 우려가 제기됩니다. AI가 제시하는 특정 아이디어에 과도하게 의존하게 되면서 자신만의 독창적인 생각을 발전시키는 데 제한을 받을 수 있기 때문입니다.
- 뇌 가소성 감소 가능성: 창의적인 작업을 생성형 AI에 지속적으로 의존할 경우, 뇌의 자연적인 가소성이 감소할 수 있다는 우려가 있습니다. 인지 발달에 필요한 적절한 수준의 어려움을 감소시키고, 창의적 사고 및 문제 해결과 관련된 신경 경로를 약화시키는 ‘인지적 아웃소싱’의 한 형태로 이어질 수 있습니다.
- 인지 자극 감소의 영향: 창의적인 작업을 AI에 위임하게 되면 다양한 뇌 영역의 활성화가 감소할 수 있습니다. 이는 창의성뿐만 아니라 전반적인 뇌 건강 및 기능에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
- 인지적 노력 및 위축의 위험: 생성형 AI를 단순한 문제 해결 도구로 비효율적이거나 수동적으로 사용할 경우, 인지적 위축과 비판적 사고 능력, 기억력 및 독립적인 문제 해결 능력의 저하를 초래할 수 있습니다.
- AI와 인간 창의성의 신경생물학적 차이: 생성형 AI의 창의적인 결과물이 인상적일 수 있지만, 그 이면의 과정은 인간 창의성의 신경생물학적 메커니즘과는 근본적으로 다릅니다. 인간의 창의성은 주로 기본 모드 네트워크(DMN)와 실행 제어 네트워크(ECN) 간의 역동적인 상호 작용에 의존하는 반면, AI 모델은 주로 순방향 아키텍처를 사용합니다.
상세한 내용 및 출처가 담긴 전체 보고서는 아래에서 다운로드 할 수 있습니다. ▼
TL;DR
생성형 AI는 개인에게는 새로운 아이디어 자극과 심리적 장벽 완화로 창의적 시작을 돕는 데 유리할 수 있습니다. 하지만 문제해결을 반복적으로 AI에게 맡기면 뇌의 가소성 기반 재배치와 인지적 노력이 줄어들어 장기적으로 창의성 기능이 위축될 수 있다는 우려가 제기됩니다. 또한 집단에서는 AI 제시안에 과도하게 의존할 때 다양한 관점이 수렴하며 독창성의 폭이 좁아질 가능성이 커집니다. 따라서 저자의 제안은 AI를 정답 생성기가 아닌 사후 점검용 보조 수단으로 쓰고, 인간의 질문과 판단을 유지하는 방식입니다.
“지식보다 중요한 것은 상상력이다. 지식은 한계가 있지만, 상상력은 세상의 모든 것을 끌어안고 진보를 자극하며 진화의 원천이 된다.” – 알버트 아인슈타인
인간의 뇌는 아직도 미지의 탐구 영역이지만, 그동안 밝혀진 바에 따르면 마찰(desirable difficulty)이 있어야 학습이 일어나기 쉽다는 점이 반복됩니다.
또한 뇌는 뇌가소성에 의해 끊임없이 자원을 특정 기능을 위해 재배치하며, 필요 없는 부분의 자원을 수거해 필요한 곳으로 다시 할당합니다.
인지능력의 외주화가 미칠 장기적 영향에 대해서는 보다 많은 연구가 필요합니다.
하지만 문제해결 방법에 대한 해답을 AI에 의존할수록 장기적으로 문제해결을 위한 뇌의 특정 기능이 약화될 수 있다는 추론이 가능합니다.
생성형 AI가 개인의 창의성을 증진시키는 듯이 보이지만 집단 창의성은 줄어드는 역효과도 있다는 점도 생각해 볼만합니다.
집단 다양성으로 인한 창발 효과가 생성형 AI의 과다한 사용 시 수렴 효과를 만들어 오히려 집단 창의성을 제약할 수 있습니다.
FAQ
생성형 AI가 개인 창의성은 키우면서 집단 창의성은 줄일 수 있다는 주장이 모순적으로 보이는데, 어떻게 이해해야 하나요?
개인은 AI를 통해 다양한 발상 단초를 빠르게 얻어 아이디어를 시작할 수 있기 때문에 단기적으로 창의적 활동이 활발해질 수 있습니다. 반면 집단 맥락에서는 동일한 제안이 다수에게 반복 노출되면서 사고 경로가 서로 닮아갈 수 있고, 이때 집단 다양성에서 나와야 할 상이한 조합이 줄어들어 새롭고 예기치 않은 결과가 덜 나올 수 있다고 본문이 지적합니다. 즉 동일한 도구의 효용이 개인과 집단에서 다른 방식으로 나타날 수 있다는 구분입니다.
글에서 ‘인지적 아웃소싱’이라는 표현으로 말하고 있는 핵심은 무엇인가요?
문서의 핵심은 계산과 탐색을 AI가 일부 대체하면서 인간이 원래 수행해 왔던 인지적 과제가 줄어드는 지점입니다. 뇌가소성에 따라 기능이 재배치되는 만큼, 반복 사용 시 인지 자극의 빈도와 강도가 낮아질 수 있고, 창의적 문제 해결에서 필요한 신경 경로가 덜 활성화될 가능성을 저자는 우려합니다. 그래서 창조적 판단의 연습이 단순히 대체되지 않도록 인간의 판단 과정을 남겨야 한다는 점이 중심 메시지입니다.
실제로는 어떻게 써야 집단 창의성 저하를 줄일 수 있나요?
저자는 생성형 AI를 ‘정답을 먼저 뽑는 기계’로 쓰기보다, 생성 후 검토 단계에서 비교·보완 도구로 쓰는 방식을 제시합니다. 즉, 본인이 만든 결론을 AI와 대조해 누락을 찾고, 또 반대로 AI에게 정답이 아니라 질문을 만들어 달라고 요청해 탐색 범위를 확장합니다. 이런 절차는 AI가 제공한 아이디어를 그대로 수용하는 방식이 아니라, 사람의 판단을 통해 선택·가공하는 방식이라 창의성 약화를 완화하는 데 맞닿아 있다고 볼 수 있습니다.
더이노베이션랩은 혁신 여정의 동반자입니다. 12여 년간 1만 명 이상을 교육하고, 1천 개 팀 이상을 진단·코칭·컨설팅·멘토링하며 기업의 변화를 도왔습니다. 창의적 컨셉 개발부터 시장수요 검증·피보팅, 비즈니스모델 디자인·진단·검증, 경제성 분석, 플랫폼 전환과 생태계 디자인, 수평적·수직적 확장에 이르는 전주기 단계에서 워크샵, 코칭, 온라인 서비스 기반의 Innovation 솔루션을 제공합니다.
