Gen AI First 시대, 비판적 거리두기와 검증을 중심으로 한 사고 전략

 

생성형 AI의 확산은 문제 해결의 출발점을 변화시키며, 인간의 사고 과정에 새로운 가능성과 동시에 새로운 부담을 주고 있습니다. 과제를 시작할 때 인간이 먼저 탐색하기보다 생성형 AI의 출력을 우선 활용하는 Gen AI First 전략은 정보 접근성과 작업 효율을 높이는 데 분명한 장점을 지니고 있습니다. 예컨대 복잡한 데이터 분석 과제에서 AI가 초기 가설이나 분석 방향을 빠르게 제시할 경우, 인간은 이를 토대로 보다 깊이 있는 해석과 통찰을 도출할 수 있습니다. 그러나 이러한 효율성은 사고 과정의 구조 자체를 재편하며, 검증 없이 반복될 경우 인지적 위험으로 전환될 수 있다는 점 또한 여러 연구에서 시사되고 있습니다.

이러한 맥락에서 Gen AI First의 핵심적인 위험은 AI의 출력을 사고의 종착점으로 받아들이는 데서 발생합니다. 생성형 AI는 높은 언어적 완성도와 그럴듯한 설명을 제공하지만, 이는 확률적 생성 결과이며 전제와 맥락이 생략되어 있을 가능성이 큽니다. 따라서 AI의 응답은 정답이 아니라 검증이 필요한 가설로 취급되어야 합니다. 이 지점에서 요구되는 것이 바로 비판적 거리두기입니다. 비판적 거리두기란 AI를 불신하거나 무조건 신뢰하는 태도가 아니라, 그 결과를 분석·비교·검증의 대상으로 설정하는 인지적 자세를 의미합니다.

비판적 거리두기를 실제로 유지하기 위해서는 체계적인 검증 절차의 병행이 필수적입니다. 두 개 이상의 생성형 AI를 활용한 교차 검증은 동일한 문제에 대해 서로 다른 서술 방식과 논리 구조를 비교하게 하여, 인간이 판단의 주체로 남도록 돕습니다. 여기에 외부 검색을 통한 자료 확인을 병행하면, AI 출력은 실제 문헌·통계·사례와 연결되며 현실적 기준점에 고정됩니다. 예를 들어 정책 분석 과제에서 AI의 요약을 그대로 수용하는 대신, 관련 법령이나 공식 통계를 검색해 대조하는 과정은 판단의 정확성을 높이는 동시에 사고 외주화를 억제하는 역할을 합니다.

이러한 검증 과정은 메타인지적 자기조절과 결합될 때 가장 효과적으로 작동합니다. 메타인지적 개입을 실천 가능한 형태로 정리하면 다음과 같은 단계로 구체화할 수 있습니다.
첫째, AI 출력의 핵심 전제와 주장을 명시적으로 나열합니다.
둘째, 해당 전제가 달라질 경우 가능한 대안적 해석이나 결론을 탐색합니다.
셋째, 실제 적용 사례나 다른 문제 상황에 이 결론을 적용해 보며 전이 가능성을 점검합니다.
이러한 단계적 점검은 사고의 일부를 AI에 맡기되, 판단과 통제의 핵심을 인간이 유지하도록 돕습니다.

Gen AI First는 그 자체로 안전하거나 위험한 전략이라기보다, 인지적 비용을 어떻게 관리하느냐에 따라 성격이 달라지는 조건적 전략에 가깝습니다. 최근 연구들(예: Lee et al., 2025; Gerlich, 2025)에서는 생성형 AI에 대한 과신이 비판적 사고 저하와 인지적 외주화를 매개로 연결될 수 있음이 시사되고 있습니다. 이는 검증 절차 없이 AI를 활용할 경우 발생할 수 있는 위험을 분명히 보여줍니다. 동시에, 인간이 사고의 출발점과 종착점, 그리고 검증 과정의 주도권을 일관되게 유지한다면, Gen AI First는 사고를 대체하는 방식이 아니라 제한적이고 통제된 사고 보조 전략으로 기능할 여지도 존재합니다.

결국 Gen AI First를 지향하는 데 있어 핵심은 속도를 포기하는 것이 아니라, 속도를 추구하되 비판적 거리두기와 검증의 일관성을 최우선으로 유지하는 것입니다. 생성형 AI를 얼마나 먼저 사용하는가보다, 그 결과를 어떻게 의심하고 점검하며 재구성하는지가 인간 사고의 질을 결정짓는 기준이 됩니다.