프롬프트 창 앞에서의 당황

노트북 화면 위, 프롬프트 입력창에 중2 일차함수와 도형의 닮음이 결합된 고난도 서술형 문항을 입력한다. [Enter] 키를 누르자마자, 생성형 AI는 불과 3초 만에 완벽한 수식 전개, 시각적 그래프 모형, 그리고 상세한 단계별 풀이 과정을 화면 가득 쏟아낸다.

옆에서 이를 지켜보던 아이의 눈이 휘둥그레진다. 자신이 지난 일주일 동안 교사와 씨름하며 문답을 주고받고, 지우개 가루를 쌓아가며 겨우 이해했던 그 거대한 풀이의 과정이 단 몇 초 만에 완성품으로 출력된 것이다.

“와… 선생님, 이거 진짜 대박이네요. 이제 이거 있으면 어려운 문제 외우고 인출하느라 고생할 필요가 없겠네요?”

그러나 교사가 아이에게 프롬프트 창을 넘기며 나직하게 묻는다. “그래, 풀이는 순식간에 나왔네. 그런데 네가 이 AI에게 던진 질문이 정확히 이 문제의 핵심 요구를 짚고 있니? 그리고 AI가 출력해 준 4번째 줄의 방정식 계산에 환각(Hallucination) 오류가 없는지, 네가 검토해서 맞다고 판단할 수 있겠어?”

아이는 순간 말을 잃고 화면을 멍하니 바라본다. 프롬프트 창에 화려한 답은 쏟아졌지만, 정작 자신이 무엇을 의도하고 물었는지, 이 출력값이 진짜 진실인지 판별할 내부 스키마가 없다는 사실을 깨달은 순간이었다. 도구는 비약적으로 정교해졌지만, 그 도구를 주도할 인간의 질문과 판단이라는 병목은 오히려 더 서늘하게 드러나고 있었다.

과거의 구현 다리와 생성형 AI의 등장

과거의 문명에서 한 인간이 머릿속에 품은 생각이나 경험을 세상에 실제 ‘생산물’로 구현해내기 위해서는 수많은 중간 다리(Bridge)들을 건너야 했다.

아이디어·의도 → 정보 탐색 → 전문지식 습득 → 표현·코딩 기술 → 도구 숙련 → 사람·자본 연결 → 최종 구현

이 중간 다리 하나하나가 모두 높은 시간적·자본적 비용을 요구하는 진입장벽이었다. 그래서 과거의 평가 시스템은 이 중간 다리를 얼마나 잘 건너느냐, 즉 ‘얼마나 방대한 지식을 저장하고 있고, 필요할 때 제한시간 안에서 얼마나 빠르게 인출·재현할 수 있느냐’를 핵심 능력으로 측정하고 강하게 보상해 왔다.

그러나 생성형 AI의 등장은 이 중간 구현 다리의 비용을 급격히 축소시키고 있다. 정보의 탐색, 초안 작성, 단순 코딩, 수식 전개, 번역과 요약이라는 중간 노동을 외부 도구가 저렴하게 처리해 주기 시작한 것이다.

저숙련자의 우회로: 자기규정에 생기는 새로운 반례

일부 노동 및 인지 연구가 밝혀내듯, 생성형 AI 도입으로 인한 생산성 향상은 고숙련자보다 오히려 기존 성과가 낮았던 초보자나 저숙련자 집단에서 더 크게 나타나는 경향을 보인다.

이는 학교 성적이라는 한 줄짜리 숫자에 갇혀 있던 저성취 아이들에게 매우 중요한 의미를 갖는다. 과거에는 머릿속 인출 속도가 느리고 수식 재현 능력이 떨어지면 “나는 아무것도 만들 수 없는 무능한 사람”이라는 비관적 결론으로 직행해야 했다. 하지만 생성형 AI는 저장과 단순 인출 능력이 부족했던 학생에게도 자신의 생각을 현실에 구현할 수 있는 새로운 ‘우회로’를 제공한다.

내가 수식을 빠르게 암기하지 못하더라도, 문제의 맥락을 이해하고 의도를 가진 질문을 던질 수 있다면 도구의 도움을 받아 원하는 결과를 만들어낼 수 있다. 이는 “공부를 못하니까 할 수 있는 일도 없다”라는 고정된 자기규정에 균열을 내는 또 다른 강력한 반례가 된다.

새로운 병목의 등장: 저장의 폐기가 아닌 질문과 판단의 고도화

그러나 기술의 발전이 저장과 지식 자체의 폐기를 뜻하는 것은 결코 아니다. AI가 중간 다리의 비용을 낮출수록, 역설적으로 사람에게 남아있는 ‘새로운 병목’의 가치는 더욱 커지게 된다.

• 의도와 맥락: 내가 지금 이것을 왜 하려 하는가?
• 질문의 정교함: 원하는 결과를 얻기 위해 어떤 핵심 조건을 던져야 하는가?
• 결과의 검토와 판단: AI가 내놓은 출력물이 진실인가, 맥락에 부합하는가, 무엇을 채택하고 버릴 것인가?

아무런 내부 지식(Internal Knowledge)도 저장되어 있지 않은 사람에게 AI는 아무런 유용한 도구가 되지 못한다. 머릿속에 개념적 스키마와 기준이 없으면 AI가 내놓은 환각(오류)을 구별해 내지 못하고 맹목적으로 수용하다 더 큰 실패를 맞이하게 된다.

결국 AI 시대는 ‘저장의 시대’에서 ‘경험과 그 경험의 고도화의 시대’로 능력이 재배치되는 시대다.

경험과 경험의 고도화, 그리고 위치의 경제학

인간의 진짜 능력은 검색이나 단순 저장이 아닌, 세상과 부딪히며 쌓아 올린 ‘직·간접 경험의 두께’에서 나온다.

직접·간접 경험 → 패턴 및 예외 인식 → 문제의식 및 질문 생성 → AI를 통한 저비용 구현 → 결과 검토 및 수정 → 자기 경험 모델의 고도화

내가 무엇에 반응하는지, 세상의 현상 속에서 어떤 문제가 작동하는지 직접 경험해 보지 않은 사람은 AI에게 던질 깊이 있는 질문 자체를 만들어내지 못한다. 경험을 통해 축적된 인지적 스키마가 존재할 때, 인간은 비로소 AI가 놓아준 다리를 건너 자신만의 정교한 판단을 완성할 수 있다.

더불어 우리는 ‘위치의 경제학’을 직시해야 한다. 동일한 능력이라도 그것이 어떤 환경, 어떤 맥락, 어떤 위치에 놓이느냐에 따라 시장가치는 완전히 달라진다.

획일적인 시험 성적표라는 단 하나의 줄 위에서는 저성취자로 분류되던 아이라도, 자신의 독특한 경험과 강점이 가치 있게 작동하는 다른 위치로 이동한다면 완전히 다른 생산성을 발휘할 수 있다. AI는 바로 그 위치 이동의 비용을 낮춰주는 도구로 기능할 수 있다.

다음 질문으로

수업이 끝나고 짐을 싸던 아이가 문득 멈춰 서서 교사를 바라본다. “선생님, 그러면 AI가 이렇게 많은 걸 해주는데도… 학교는 왜 아직도 옛날 성적표 하나로 우리를 평가하고 등수를 나눠요? 제 친구는 수학 5등급이라고 벌써 자기 인생은 끝났다고 하던데요.”

교사는 가방을 짊어진 아이의 어깨를 조용히 짚는다. “그러게 말이다. 세상은 이미 기술과 능력의 가치표를 다시 쓰고 있는데, 정작 우리가 서 있는 이 사회는 여전히 수십 년 전의 한 줄짜리 숫자로 너희의 미래 전체를 단정하려 하지.”

복도 창밖으로 노을이 붉게 물들어 가고 있다. 교사와 아이의 시선은, 이제 학교 교실의 담장을 넘어 현재의 성취라는 한 점으로 한 인간의 서사 전체를 쉽게 잘라버리는 이 거대한 사회적 습관과 인간관을 향해 천천히 이동하고 있었다.