AI로 공부하면 바보가 될까요? 연구가 본 것

AI를 쓴다는 것만으로 바보가 된다는 증거는 없어요. 연구에서 배움을 깎은 것은 AI 자체가 아니라, 생각할 일을 통째로 AI한테 넘기는 사용법이었어요. 답을 바로 받아 간 학생들은 AI 없는 시험에서 점수가 떨어졌고, 답 대신 힌트를 받으며 스스로 푼 학생들은 손해가 없었어요.

AI로 공부하면 정말 성적이 떨어지나요?

답을 그대로 받아 가면 떨어졌어요. 같은 AI라도 힌트만 주게 하면 떨어지지 않았어요.

Bastani와 동료들은 튀르키예의 한 고등학교에서 학생 약 1,000명을 데리고 수학 수업 실험을 했어요(2025, PNAS). 반마다 연습 시간에 쓸 도구를 정했어요. 교과서만 쓰는 반, 보통 ChatGPT와 같은 화면의 GPT-4를 쓰는 반(GPT Base), 그리고 같은 GPT-4지만 선생님이 넣어 둔 풀이와 힌트를 바탕으로 답을 주지 말고 한 걸음씩 이끌게 한 반(GPT Tutor)이에요. 연습이 끝나면 모두 도구 없이 비슷한 문제로 시험을 봤어요.

연습 시간에는 AI가 큰 도움이 됐어요. 교과서만 쓴 반보다 점수가 GPT Base 반은 48%, GPT Tutor 반은 127% 높았어요. 그런데 도구를 치운 시험에서는 GPT Base 반이 교과서만 쓴 반보다 17% 낮았어요. GPT Tutor 반은 교과서만 쓴 반과 통계적으로 차이가 없었어요.

더 눈여겨볼 점은 학생들의 느낌이에요. GPT Base 반 학생들은 시험을 더 못 봤는데도 자기가 덜 배웠다고 느끼지 않았어요. GPT Tutor 반은 시험 점수가 같았는데 더 잘 봤다고 느꼈어요. 공부가 쉬웠다는 느낌은 얼마나 배웠는지를 알려 주지 않아요.

답을 받는 것과 힌트를 받는 것은 무엇이 다른가요?

누가 생각하느냐가 달라요. 답을 받으면 생각은 AI가 하고, 힌트를 받으면 내가 해요.

연구진은 학생들이 보낸 메시지를 읽었어요. GPT Base 반에서 가장 많이 보낸 메시지는 "답이 뭐야?"였어요. 문제를 그대로 붙여 넣거나 답을 달라는 메시지를 연구진은 '겉도는 메시지'로 묶었어요. 첫 회차의 첫 문제에서 이런 첫 메시지는 GPT Base 반이 56%, GPT Tutor 반이 42%였어요. 첫 회차의 모든 문제로 넓히면 GPT Base 반은 67%로 늘었고 GPT Tutor 반은 37%로 줄었어요. 답을 주지 않는 튜터 앞에서는 학생들이 스스로 풀어 보고 도움을 청하는 쪽으로 바뀌었어요.

연구진은 GPT Base가 수학에서 자주 틀린다는 점도 따져 봤어요. 틀린 답에 속은 것보다, 답을 받아 가느라 문제를 제대로 붙들지 않은 것이 시험 점수를 깎은 주된 이유로 보인다고 결론 냈어요. 논문은 이것을 AI를 '목발'로 썼다고 표현해요.

이 결과는 기억 연구가 오래 보아 온 것과 맞아요. 스스로 만들어 낸 것은 읽기만 한 것보다 잘 기억나요. 이것을 생성 효과라고 불러요. Bertsch와 동료들(2007)이 86개 연구의 효과 크기 445개를 모아 보니, 만들어 낸 쪽이 읽은 쪽보다 평균 0.40 표준편차쯤 더 기억했어요. 틀려도 괜찮아요. Kornell, Hays, Bjork(2009)의 실험에서는 답을 먼저 맞혀 보게 한 뒤 정답을 보여 준 쪽이, 처음부터 질문과 답을 함께 읽은 쪽보다 나중에 더 잘 기억했어요. 맞히지 못한 시도였는데도요.

한 줄로 줄이면 답을 먼저 받으면 생각할 기회가 사라져요. 먼저 떠올려 보고, 틀려도 그다음에 물어요.

ChatGPT로 쓴 글은 왜 기억나지 않나요?

글을 쓰는 동안 내가 문장을 만들지 않았기 때문으로 보여요. 다만 이 연구는 작은 사전 공개 논문이라 조심해서 읽어야 해요.

MIT 미디어랩의 Kosmyna와 동료들(2025)은 보스턴 지역 대학의 18~39세 54명을 세 무리로 나눴어요. ChatGPT를 쓰는 무리, 검색엔진을 쓰는 무리, 도구 없이 쓰는 무리가 각 18명이에요. 모두 20분 동안 SAT 주제로 에세이를 쓰고, 이것을 몇 달에 걸쳐 세 번 했어요. 그리고 쓰고 난 직후에 "방금 쓴 글에서 한 문장을 보지 않고 말할 수 있나요?"라고 물었어요.

첫 회차에서 ChatGPT 무리는 18명 중 15명이 한 문장도 말하지 못했고, 정확히 인용한 사람은 한 명도 없었어요. 검색엔진과 도구 없이 쓴 무리에서는 정확히 인용하지 못한 사람이 2~3명이었어요. 두 번째부터는 차이가 줄었어요. 연구진은 첫 회차에는 이 질문이 나올 줄 몰랐을 수 있다고 적었어요. 기억하려고 마음먹으면 쓰는 방식도 달라진다는 뜻으로 읽을 수 있어요.

이 연구에서 'AI 인지 부채'라는 말이 나왔어요. 하지만 몇 가지는 알고 읽어야 해요.

• 2026년 10월 현재 동료심사 전의 사전 공개 논문이에요.
• 사람이 적어요. 세 회차는 54명, 무리를 바꿔 본 네 번째 회차는 18명이었어요.
• 연구진도 한계에 참가자가 적고, 가까운 몇몇 대학에서만 모였다고 적었어요.
• 뇌파 결과는 글을 쓰는 동안 뇌가 덜 연결돼 움직였다는 것이지, 뇌가 나빠졌다는 뜻이 아니에요.

그래서 이 연구에서 가져갈 것은 'AI가 뇌를 망친다'가 아니라 더 좁은 것이에요. 내가 만들지 않은 문장은 방금 썼어도 내 기억에 잘 남지 않았어요.

'AI 사고력 저하'는 사실인가요?

지금 연구로는 'AI를 쓰면 사고력이 떨어진다'고 말할 수 없어요. 말할 수 있는 것은 AI한테 맡긴 일은 내가 연습하지 않게 된다는 거예요.

심리학에서는 생각할 일을 바깥에 맡기는 것을 인지 오프로딩이라고 불러요. Risko와 Gilbert(2016)는 이것을 고개를 기울여 기울어진 그림을 보거나, 약속을 휴대폰 알림에 맡기는 것처럼 몸이나 도구로 머리의 일을 덜어 내는 것이라고 정의했어요. 우리는 늘 이렇게 해요. 문제는 맡긴 일이 내가 배우려던 바로 그 일일 때예요.

오늘 AI로 공부할 때 무엇을 바꾸면 될까요?

순서만 바꾸면 돼요. 먼저 떠올리고, 그다음에 묻고, 읽은 뒤에는 덮고 다시 꺼내요.

1. 묻기 전에 1분만 먼저 답해 보세요. 빈 종이에 아는 만큼 적거나 풀이의 첫 줄만이라도 써요. 틀려도 그다음에 본 답이 더 오래 남아요.
2. 답 대신 힌트를 달라고 하세요. 예를 들면 "답은 말하지 말고, 내가 어디서 막혔는지 질문으로 짚어 줘"라고 써요. 위 실험의 튜터가 한 일이 이것이에요.
3. 답을 다 읽었으면 창을 닫고 세 줄로 적어 보세요. 무엇을 물었고, 답의 핵심이 무엇이었고, 내가 몰랐던 게 무엇인지요. 막히는 곳이 아직 모르는 곳이에요.
4. 며칠 뒤에 다시 떠올려 보세요. 한 번 떠올린 것도 시간이 지나면 흐려져요. 언제 다시 볼지는 망각곡선 복습주기 글에 정리해 뒀어요.

공부가 쉽게 느껴졌다면 한 번 의심해 보세요. 위 실험의 학생들도 쉬웠던 공부를 더 많이 배운 공부로 착각했어요.

Aloom에서는

Aloom에서는 AI한테 묻고, 남길 답만 골라 내 지식 그래프에 둬요. 남긴 답은 하루에 1·3·5개 중 고른 만큼 다시 찾아오는데, 답을 다시 보여 주는 대신 질문으로 먼저 떠올리게 해요. 이 글의 순서, 묻고 나서 덮고 떠올리는 것이 매일의 복습에 들어 있어요. 떠올릴수록 노드의 잉크가 진해져서, 무엇이 정말 내 것이 됐는지 보여요. Aloom 둘러보기

자주 묻는 질문

ChatGPT 공부모드를 쓰면 괜찮나요?

공부모드를 직접 잰 연구는 아직 찾지 못했어요. 위 실험의 튜터와 같은 제품도 아니에요. 다만 답 대신 힌트와 질문으로 이끄는 방식이라면 방향은 같아요. 어떤 도구든 묻기 전에 먼저 떠올려 보는 것은 내가 해야 해요.

AI 의존도를 낮추는 법이 있나요?

AI를 덜 쓰기보다 쓰는 순서를 바꾸는 게 먼저예요. 먼저 스스로 답해 보고, 답 대신 힌트를 청하고, 읽은 뒤에는 덮고 떠올려요. 그러면 AI를 쓰는 시간이 그대로여도 생각하는 일은 내 쪽에 남아요.

MIT 연구는 믿을 만한가요?

아직 동료심사 전이고 참가자가 54명이라 결론을 넓히기는 어려워요. 다만 자기 글을 인용하지 못했다는 결과는 '스스로 만든 것이 더 잘 기억난다'는 오래된 연구들과 같은 쪽을 가리켜요.

참고 자료

• Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS, 122(26), e2422633122.
• Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your Brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. arXiv:2506.08872. 동료심사 전 사전 공개 논문.
• Bertsch, S., Pesta, B. J., Wiscott, R., & McDaniel, M. A. (2007). The generation effect: A meta-analytic review. Memory & Cognition, 35(2), 201–210.
• Kornell, N., Hays, M. J., & Bjork, R. A. (2009). Unsuccessful retrieval attempts enhance subsequent learning. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 35(4), 989–998.
• Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688.