최근 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 업무 효율성 향상, 생산성 증가 등 긍정적인 효과가 나타나고 있지만, 동시에 AI에 대한 과도한 의존이 인간의 비판적 사고 능력과 문제 해결 능력을 저하시킬 수 있다는 우려가 제기되고 있다.

• 인지적 노력 감소: Microsoft와 카네기멜론대학교 연구진이 지식 노동자를 대상으로 실시한 설문 조사 결과, 생성형 AI를 사용할 때 인지적 노력이 감소했다는 응답이 72%에 달했다. 구체적으로 지식 습득, 이해력, 분석력, 종합력, 평가력 등 모든 인지 영역에서 55% 이상의 응답자가 노력 감소를 경험했다고 보고했다.
• 비판적 사고력 감소: AI에 대한 신뢰도가 높아질수록 비판적 사고력이 현저히 감소하는 경향이 나타났다. AI 능력에 대한 신뢰도와 비판적 사고 사이에는 강한 음의 상관관계가 있다는 분석 결과도 있다.
• AI 의존 심화: 업무가 부차적이거나 사소하다고 인식될 때, 그리고 AI에 대한 신뢰도가 높을 때 AI 의존 현상이 강화되는 것으로 나타났다. 일일 할당량 압박 때문에 시간 절약을 위해 AI에 의존하게 되고, 결과를 깊이 생각할 여유가 없다는 의견도 있었다.

• 자동화의 역설: 일상적인 작업을 AI가 대체하면서 사용자가 판단력을 훈련할 기회를 잃게 되고, 예외적인 상황에서 대처 능력이 저하되는 "자동화의 역설"을 경계해야 한다는 지적이 있다.
• 비판적 사고역량의 재편: AI 환경에서 필요한 정보 획득 노력은 줄어드는 반면, AI가 생성한 정보를 검증하는 데 더 많은 노력이 필요하다는 분석도 있다. AI가 지식 노동 업무 방식을 바꾸고 있음을 보여주며, 앞으로 직무에서 필요한 비판적 역량의 정의와 교육 방법이 재편되어야 한다는 주장이 제기된다.
• AI 안전: AI가 인류를 멸종시킬 가능성이 있다는 극단적인 경고도 존재한다. AI가 버그 없이 안전하게 작동하도록 만들 수 없고, AI가 인간을 해치는 방법을 스스로 찾아낼 수 있다는 우려도 있다.

• 인지적 강제 기능 도입: AI 도구에 사용자가 AI 출력물을 받기 전 잠시 대기하거나 수정하도록 유도하는 "인지적 강제 기능"을 도입하여 AI 의존도를 관리해야 한다는 주장이 있다.
• 비판적 사고 촉진 기능: AI 도구 설계 시 사용자들이 작은 과제에서도 비판적 사고의 중요성을 인지하도록 지원하는 기능과, AI 출력물에 대한 명확한 설명과 개선 가이드를 제공하여 사용자의 비판적 사고를 촉진해야 한다.
• AI 리터러시 교육: AI를 비판적으로 평가하고 활용할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 AI 리터러시 교육을 강화해야 한다. AI에 대한 건전한 불신을 가지고 있다면 비판적 사고 능력을 유지할 수 있다는 연구 결과도 있다.

AI 기술이 발전함에 따라 인간의 인지 능력 저하에 대한 우려가 커지고 있지만, AI를 효과적으로 활용하고 비판적 사고 능력을 유지하기 위한 노력이 필요하다. AI 도구 설계 시 비판적 사고를 장려하는 기능을 추가하고, AI 리터러시 교육을 강화하며, AI에 대한 건전한 비판적 시각을 갖는 것이 중요하다. AI는 도구일 뿐이며, 긍정적/부정적 영향은 사용자와 개발자에 따라 달라질 수 있음을 인지해야 한다.