고요한 공개일, 거대한 숫자
2026년 9월 8일, OECD가 PISA 2025 결과를 발표했습니다. 3년마다 세계의 15세 학력을 측정하는 이 조사, 이번에는 특별한 의미를 지닙니다. 생성 AI가 사회에 보급된 이후, 처음으로 실시되기 때문입니다. 대상은 91개국·지역, 76만 명 초과. 세계 15세 약 3300만 명을 대표하는 이와 같은 종류의 데이터로 최대 규모입니다(※3, ※4). 다음 날인 9일, 이 화제의 중심에 자리 잡았습니다. 블룸버그는 “AI 활용 학생은 시험 성적이 낮은 경향, OECD가 과도하게 의존에 경고”라는 기사를 보도했습니다. 니케이드는 “AI를 10분만 사용하는 것만으로 정답률이 급격히 하락”했다는 내용을 게재했습니다. PRESIDENT는 “‘일단 AI에 물어본다’가 가장 위험하다”는 동대(東京大學) 교수진의 의견을 인용했습니다. 포브스는 “2035년까지 86만 명의 고용이 사라지는 미국, 축소되는 58개 직업”을 보도했습니다. 빌 게이츠는 “AI로 사라지는 직업”에 대해 언급했습니다. 흩어져 있는 뉴스들을 통해, 이것은 모두 같은 질문에 대한 답이라고 할 수 있습니다. AI에 의존하면 인간의 능력과 일자리는 어떻게 될 것인가. 그리고 이번 주, 이 질문에 처음으로, 구체적인 “숫자”가 답을 제시했습니다.
숫자가 말해 준 것—나쁜 소식과 좋은 소식
먼저 안타까운 소식부터 말씀드리겠습니다. PISA2025에 따르면, 작문 숙제에서 AI를 거의 매일 사용하는 학생들의 과학 성적은 481점이고, 거의 사용하지 않는 학생들은 509점입니다. 28점의 차이는 약 1년 반분의 학습량에 해당합니다. 읽기 이해력을 평가하는 요약 과제에서는 가정 경제 상황 등을 조절해도 여전히 약 30점의 차이가 남습니다(※3, ※4).
다음으로 간과하기 쉬운 좋은 소식은 “학습을 돕기 위해” 주 1회 정도 AI를 사용하는 학생들은 과학 분야에서 약 500점으로, AI를 사용하는 학생들 중에서 가장 높은 수준을 보였습니다. 더불어, 학교에서 “AI가 제시한 정보를 의심하고 확인하는 방법”을 배우는 잦은 이용자들은 배우지 않은 학생보다 13점 더 높은—반년분의 학습량에 해당합니다(※3, ※4).
즉, 데이터는 “AI는 나쁘다”고도, “AI는 좋다”고도 말하지 않습니다. 오히려 한 가지를 분명하게 보여주고 있습니다. 무턱대고 AI에 맡기는 것은 능력을 깎아내리고, 설계된 방식으로 사용하는 것은 능력을 향상시킵니다. OECD의 슈라이히ャー 교육국장은 이렇게 표현했습니다. “학습은 콘텐츠의 소비에서가 아니라, 생산적인 인지적 갈등에서 비롯된다. AI는 지팡이처럼 사용될 필요는 없으며, 오히려 든든한 발판이 되어 주어야 한다”(※3).
이러한 구조를 뇌의 수준에서 뒷받침한 것이 MIT 미디어랩의 유명한 연구 “Your Brain on ChatGPT”입니다. 54명에게 에세이를 작성하게 하고 뇌파를 측정한 결과, AI를 이용한 그룹은 뇌의 연결이 가장 약하고, 80% 이상이 바로 직후에 자신이 쓴 글을 기억하지 못했습니다. 연구팀은 이 현상을 “인지 부채”라고 명명했습니다(※8, ※9). 76만 명의 통계와 54명의 뇌파가 같은 방향을 가리키고 있습니다.
업무 관련 숫자도 움직였다 – 미국 공식 예측
단순 학습 이야기가 아닙니다. 미국 노동 통계국(BLS)이 발표한 2025~2035년 고용 예측은 AI의 영향을 반영한 최초의 본격적인 버전입니다. 주요 숫자를 표로 정리합니다(※5, ※7).
| 구분 | 변화 | 補足 |
|---|---|---|
| 총 고용 | +590만(3.5%) | 이전 10년(10.9%)에서 둔화 |
| 사무·관리 지원직 | -4.0%(75.2만 명) | 전 직종 그룹 중 최대 감소 |
| 워프로·타이피스트 | -34.4% | 동일 |
| 정형 정보 처리 | -25.5% | 동일 |
| 데이터 입력 | -20.1만 명 | 동일 |
| 레지 계산원 | | 총 고용 감소에서 최대 |
| 데이터 과학자 | +34.6% | AI를 만들고 활용하는 측 |
| 간호사(NP) | +41% | 사람과의 연계가 핵심 업무 |
| 의료·사회 지원 부문 | +220만 명 | 전체 성장의 37% 축소 |
| | | AI에 넘겨줄 수 있는 반복적인 업무 덩어리로 구성된 직업은 축소되고, 사람과의 연계, 예외 처리, 판단이 핵심 업무인 직업은 성장하며, AI 그 자체를 만들고 운영하는 직업이 늘어날 것입니다.
当日アラート의 Forbes JAPAN은 이 BLS 예측을 바탕으로 “고수치 직종 206개 중 58개 직종이 축소되고, 86만 명 규모의 고용이 사라질 것”으로 정리했습니다. 능력의 “자리”가 이 10년 동안 움직이는 것입니다.
일본의 예상치 못한 위치 – 1위라는 함정
자, 일본에 대해 말씀드리겠습니다. PISA 2025에서 일본은 과학 538점, 수학 525점, 읽기 503점으로, 조사 시작 이후 처음으로 세 분야 모두 OECD 회원국 중 1위를 차지했습니다 (전 세계 참가국 중 4~5위, *1, *2). 훌륭한 소식입니다. 다만, 두 가지 주석이 있습니다. 첫째, 국립 교육 정책 연구소의 자료에 따르면, 저득점층의 비율은 세 분야 모두에서 유의미하게 상승했으며, 읽기는 전회 대비 13점 하락했습니다. 상위층이 견인하는 한편, 그 밑바탕이 넓어지고 있습니다 (*2). 둘째 – 이것이 본 논문의 핵심 – 일본 학생의 약 40%는 ‘AI를 거의 사용하지 않습니다’. 베트남의 4%와 대조적인, 세계 최저위권의 이용 빈도입니다 (*3). “사용하지 않아서 성적이 잘나갔다”라고 읽힐 수 있습니다. 하지만 기억해 주십시오. PISA에서 가장 높은 성적을 거둔 것은 ‘사용하지 않는 학생’이 아니라, ‘학습을 위해 현명하게 사용하고 의심하는 방법을 배웠다’는 학생이었습니다. 사용하지 않는 것은 단기적인 방어에는 도움이 될 수 있지만, 능력을 향상시키는 전략이 아닙니다. 오히려 ‘현명한 사용법’을 배우는 기회를 미루고 있는 것일 수도 있습니다. 이 구조는 일본 기업의 AI 도입 풍경과 겹치지 않습니까? 신중함 때문에 인지 부하는 적게 발생합니다. 하지만 “AI와 함께 능력을 향상시키는 유형”의 축적은 세계에서 뒤쳐지게 됩니다. 방어적인 우등생은 다음 시험에서 평가 기준이 바뀌는 것에 가장 인지하지 못하는 것입니다.
회사에서 해야 할 일을 다섯 가지로 줄이세요.
경영자 및 관리자는 무엇을 해야 할까요? 증거에 기반한 실행 방안을 다섯 가지로 압축합니다.
1. 능력의 ‘이중 측정’을 시작합니다. AI가 있는 환경에서의 성과와 AI가 없는 환경에서의 기초 역량을 분리하여 측정합니다. 분기별로 한 번 AI가 없는 검토 또는 훈련을 섞어 관찰을 시작하면 됩니다. 생산성이 상승하면서 역량이 하락하는 상황은 이중 측정이 이루어지지 않는 한 보이지 않습니다.
2. 신입에게는 ‘먼저 자력, 나중에 AI’를 제도화합니다. MIT 연구에 따르면, 스스로 작성한 후 AI를 사용한 그룹은 뇌의 참여가 오히려 더 긍정적이었습니다(※8). 순서가 능력의 분수령입니다. 신입의 AI 우선은 육성 비용의 전액 부채처럼 보이지만, 실제로는 부채입니다.
3. ‘의심하는 방법’ 훈련을 강화합니다. PISA의 +13점은 AI 출력에 대한 비판적 평가 훈련의 결과였습니다(※3, ※4). 사용법 훈련으로 끝나지 않고, ‘AI 오류 찾기’ 훈련까지 진행합니다.
4. 업무를 태스크(Task)로 분해하고, 사람을 판단, 예외, 관계로 위계화합니다. BLS(Basic Life Support) 축소 목록은 예언이 아닌 지표입니다. 자사의 직무를 분해하고, 정형화된 업무는 AI에게 맡기고, 사람을 남기고, 계획적으로 운영합니다.
5. 경영 지표에 ‘능력의 건강성’을 추가합니다. AI 활용률과 비용 절감만 보는 이견 보드는 인지 부채라는 외재 부채를 간과합니다. 인적 자본 공개에 ‘AI 시대의 능력 형성’의 항목을 추가합니다.
초기 실행 방안 효과의 근거
* 능력의 이중 측정: 분기별 AI 없는 리뷰
* PISA 측정 설계 척 기준: 자력, 나중에 AI
* 신입 AI 우선 금지 규칙
* MIT 순서 효과
* 의심하는 방법 훈련
* AI 오류 찾기 훈련 (월 1회)
* PISA +13점: 태스크 재편
* 직무 태스크 분해 워크숍
* BLS 축소 및 성장 목록
* 경영 지표화
* 인적 자본 공개에 능력 형성 지표 추가
* 인지 부채의 시각화
회사 밖에서도 통하는 이야기 — 가족과 자기 자신을 위해
이 데이터는 사실 회사 밖에서도 활용할 수 있습니다. 자녀가 있는 분들을 위한 정보입니다. PISA가 제시한 분수령은 ‘주게 하는가, 안 주게 하는가’가 아니라 ‘무엇을 맡기는가’였습니다. 숙제 요약이나 밑노트를 그대로 넘기는 것은 28점 쪽에 해당하는 방식이고, ‘자신의 답을 만들어 AI에 맡히게 하는’ 방법, ‘AI의 답이 틀린 부분을 게임처럼 활용하는’ 방법은 +13점 쪽에 해당하는 방식입니다. 뉴욕시가 소규모 학교 및 중학교에서 AI 툴 사용을 금지하는 등 규제 움직임을 보도했지만(※4), 가정에서 할 수 있는 최선의 대책은 금지하는 것이 아니라, 순서와 검증 습관을 들이는 것이라고 생각합니다. 그리고 자신에게 질문해 보세요. “오늘 AI에 넘겼던 업무 중 5년 후에도 자신의 무기가 될 수 있는 능력은 무엇인가?” 그 외에는 5년 후에도 무기가 될 의사가 없는 단순 반복 업무는 당당하게 모두 AI에 맡겨도 괜찮습니다. 인지 부채 논쟁은 ‘AI를 사용하지 마라’는 것이 아닙니다. 자신의 역량 포트폴리오에서 무엇을 지키고 무엇을 넘겨줄 것인지를 스스로 결정하는 문제입니다.
자주 묻는 질문 세 가지
Q. 결국, AI를 사용해서 더 나은 결과를 얻을 수 있는 걸까요? A. 데이터의 답은 명확합니다. “똑똑하게 사용하기 위한 훈련과 함께 사용하면 더 효과적입니다.” 최고 성과 그룹은 AI 사용자가 아니었고, 학습 목적의 주간 이용과 비판적 평가 훈련의 조합이었습니다(※3, ※4). Q. 우리 업계는 특수한 경우라서 적용하기가 어려울까요? A. PISA는 학습, MIT는 글쓰기, BLS는 모든 직종을 아우르는 지표입니다. “인지 과제를 던져주는 것이 능력 발달을 저해한다”는 구조는 업계를 선택하지 않습니다. 적용하기가 어렵다고 느낄 때는, 대부분은 “던져주기”와 “역량 위임”의 구분이 아직 회사 내에 확립되지 않았기 때문입니다. Q. 이제 젊은 층이 AI를 우선시하는 경향이 생겼는데, 늦은 건가요? A. MIT의 실험 결과에 희망이 있습니다. 자력 선행 그룹이 AI를 사용했을 때, 뇌의 참여는 오히려 건강했습니다(※8). 즉, 순서의 습관은 나중에라도 수정할 수 있습니다. 늦은 건, 측정도 하지 않고 방치할 경우뿐입니다.
능력감가상각 개념
마지막으로, 하나의 비유를 통해 마무리하겠습니다. 기계는 사용하면 마모됩니다. 따라서 회계에는 감가상각이라는 항목이 있으며, 경영자는 업데이트 투자를 계획합니다. 최근 데이터가 알려준 것은 인간의 능력도 “잘못 사용하면 마모되는 자산”이며, 동시에 “설계된 방식으로 사용하면 복리처럼 증가하는 자산”이라는 것입니다. 마모의 메커니즘(완전 위임)과 증가의 메커니즘(자력 선행, 비판적 평가, 옥앟 설계) 모두 이미 숫자로 제시되어 있습니다. PISA 28점 차이와 +13점, MIT 뇌파, BLS 75만 명. 숫자들이 테이블 위에 놓였습니다. 그것을 “교육 이야기”로 바라볼 것인지, “우리 회사의 인재 전략 이야기”로 연결할 것인지. 차이가 나는 곳이 아마 그곳일 것입니다. 귀사의 재무 보고서에 “능력의 감가상각” 항목이 있습니까? 없다면 – 오늘 이 글을 닫은 후 10분 동안, 먼저 팀의 “AI에게 위임하고 있는 업무 목록”을 적어보세요. 관찰이 시작되면 설계는 반드시 따라옵니다.
저자 정보
【Tomcat-주】｜Acrosstudio주식회사 이사 CTO AI 전략 인사이트, AI 주도 개발 방법론 설계와 현장에서 운영되는 시스템 구축을 하고 있습니다. note에서는 전략 인사이트를 / Zenn·Qiita에서는 기술·방법론을 작성하고 있습니다. Acrosstudio주식회사는 AX 전문 펌으로 AI 컨설팅·AI 에이전트 개발·AI 활용·AI 주도 개발 교육을 통합적으로 제공합니다. 자세한 내용은 X:@ZY20240528 LinkedIn:tomcat-zhou Facebook:zhou yi Zenn: tomcat-주 Email:shu@acrosstudio.co.jp
제가 ‘별의 정원’을 읽고 깊은 감동을 느꼈던 때입니다.
이야기 속 별의 정원 소년의 말은 제게 큰 충격을 주었습니다.
‘소중한 것은 눈에 보이지 않는다’는 그의 말은 지금도 제 마음속에 깊이 새겨져 있습니다.
이 책을 읽고 저는 자신의 가치관을 되돌아보는 계기가 되었습니다.
그리고 인생의 의미를 생각하게 되었습니다.
이 책은 저에게 특별한 존재입니다.
영원히 잊지 못할 소중한 추억으로, 이 책을 소중히 간직하고 싶습니다.
- PISA2025: 일본, 3개 분야 모두 OECD 평균을 상회…과학 5위, 수학 5위, 독해 4위
- OECD 학생 학습 성취도 조사 PISA 2025 주요 내용 (국립 교육 정책 연구소)
- 인공지능(AI)을 사용하는 학생들의 시험 성적이 악화될 수 있다는 OECD의 경고(《스타》/블룸버그 배포)
- OECD 보고서, 매일 AI 챗봇을 사용하는 학생들의 시험 점수가 현저히 낮게 나타남을 확인
- 고용 전망: 2025-2035 연간 요약 (미국 노동 통계국)
- 인공지능(AI)은 고용 전망에 미치는 영향 (미국 노동 통계국)
- 미국 내 고용 시장이 다음 10년 동안 성장하거나 감소할 가능성이 높은 직업 (Yahoo Finance)
- ## 당신의 뇌에 ChatGPT: 에세이 작성 과제에 AI 어시스턴트 사용 시 인지 부채 축적
(arXiv / MIT)
ChatGPT와 같은 AI 어시스턴트가 에세이 작성 과제에 사용될 때, 사용자는 뇌의 인지적 부담을 겪게 된다는 연구 결과가 발표되었다. 이 연구는 특히 ‘인지 부채(cognitive debt)’라는 개념을 통해 설명한다. 인지 부채는 뇌가 복잡한 작업을 수행할 때, 즉각적인 해결책을 찾기 위해 외부 자원에 의존할수록, 이후 뇌의 인지적 능력이 저하되는 현상을 의미한다.
연구팀은 대학생들을 대상으로 ChatGPT를 이용하여 에세이를 작성하도록 한 후, 다양한 인지 능력 테스트를 진행했다. 그 결과, ChatGPT를 사용하여 에세이를 작성한 학생들은, 그렇지 않은 학생들보다 문제 해결 능력, 창의적 사고 능력, 그리고 주의 집중력 등 여러 인지 능력에서 현저하게 낮은 성적을 보였다.
특히 주목할 점은, ChatGPT가 에세이 작성에 사용될수록, 학생들의 인지 부채가 더욱 심화되는 경향을 보였다. 즉, ChatGPT에 의존할수록 뇌는 더 많은 인지적 부담을 겪게 되고, 그 결과 인지적 능력이 더욱 저하되는 악순환이 발생했다.
연구팀은 이러한 현상을 설명하기 위해, 뇌의 인지 자원을 마치 에너지와 유사하게 생각해야 한다고 주장한다. 외부 자원에 의존하여 인지적 부담을 줄일수록, 뇌는 에너지 회복에 집중할 수 있으며, 결과적으로 인지적 능력을 유지할 수 있다. 반면, 외부 자원에 과도하게 의존하면 뇌는 에너지 부족 상태에 놓이게 되고, 인지적 능력이 저하된다.
이 연구는 ChatGPT와 같은 AI 어시스턴트가 에세이 작성 과제에 유용하게 사용될 수 있지만, 사용자는 뇌의 인지적 부담을 고려해야 한다. 즉, ChatGPT를 과도하게 의존하기보다는, 뇌의 인지적 자원을 최대한 활용하여 스스로 에세이를 작성하는 것이 바람직하다. 또한, ChatGPT를 활용하더라도, 결과물을 비판적으로 검토하고, 자신의 생각을 발전시키는 데 활용하는 방식으로 사용하는 것이 중요하다.
연구팀은 향후, 다양한 AI 어시스턴트가 인지 능력에 미치는 영향에 대한 추가 연구를 진행할 계획이다. 특히, AI 어시스턴트의 사용 빈도, 사용 방식, 그리고 사용자의 인지적 능력 수준 등이 인지 부채에 미치는 영향을 분석하여, 보다 정확한 연구 결과를 도출할 수 있도록 노력할 것이다.
- MIT 연구, ChatGPT를 통해 인지 부채 발생 확인
(참고) 블룸버그, 니케이, 포브스 일본, PRESIDENCY, 빌 게이츠 관련 등의 보도 링크는 접근이 불가능했으므로 참고 자료에는 포함하지 않았으며, 본문 내 언급에 한합니다. 사실 관계는 OECD/PISA, BLS 공식 자료 등 검증 완료된 자료로 뒷받침하고 있습니다. #AI 전략 #인재 육성 #인지 부채 #PISA 2025 #생성 AI #인적 자본 경영 #교육
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 21청크
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