AI를 쓸수록 더 똑똑해지는 사람이 가진 사고력

코워크메이커스 빌더도 요즘 업무의 90%이상을 AI를 사용하면서 뇌가 점점 굳어지는걸 체감하고 있는데요.

같은 AI를 써도 어떤 사람은 일을 점점 빠르고 깊이 있게 해내고 어떤 사람은 AI 답을 복사해서 붙여넣기만 해요. 같은 도구를 쓰는데 왜 결과가 왜 달라질까요?

AI를 쓸수록 오히려 똑똑해지는 사람들에게는 공통된 습관이 있어요. 유튜브 채널 '독서 연구소'에서 여섯 가지로 정리했주셨는데, 인상깊어서 글로 정리해봤습니다.

자기 분야의 전문성으로 AI의 답을 검증한다

요즘 AI를 적극적으로 도입하는 회사가 많아졌습니다. 그러면서 공통적으로 느끼는 병목이 있는데요. 본인 분야임에도 "AI가 해줬어요" 가 되면서 검증단계가 없이 다른 사람에게 책임이 넘어가게 되는 일이 많이 발생하고 있어요.

AI가 준 답이 정말 맞는지 검증하고, 내 상황에 맞는지 판단하려면 그 분야에 대한 자기 지식이 필요해요.

마이크로소프트 연구진이 2025년 지식 노동자 319명을 조사한 결과, AI의 능력을 더 믿을수록 답을 비판적으로 따져보는 노력이 줄었어요. 반대로 자기 실력에 대한 확신이 높은 사람일수록 AI 답을 더 꼼꼼히 검증했고요.

전문성이 있는 사람은 AI가 내놓은 답을 그대로 받지 않고, 자기 경험과 지식으로 검증하고 다듬어 사용합니다. 예를들어 마케팅 담당자가 ChatGPT로 부터 캠페인 문구를 추천 받았다면, 타겟 고객의 말투와 지금 시장 분위기에 맞는지 판단은 마케터가 직접 하고 수정해요.

자기 분야의 전문성이 없으면 그럴듯한 답을 뽑아내는 AI를 도구로 사용하는게 아니라 AI를 따라가게 돼요. 우리는 그만큼 AI에게 생각보다 많은 의존을 하고 있는데, 본인 분야의 전문성 발휘해서 검증하는 단계부터 시작하면, 더 높은 퀄리티의 결과물을 만들어 낼 수 있어요.

AI가 어떻게 작동하는지 원리 이해

AI는 무조건 정답을 알고 있지 않아요. 방대한 데이터를 기반으로 '다음에 올 단어를 통계적으로 예측'하는 모델이에요. 실제 AI는 그럴듯한 답변을 잘 낸다고 합니다.

사람이 뜻을 이해하고 답변하는 방식과 AI 작동 방식이 근본적으로 달라요. 그래서 어떤 전문가는 AI를 '외계적 지성'에 비유해요. 실제로 AI는 '만든다'기보다 방대한 데이터로 '길러낸다'에 가까워서, 내부에서 정확히 무슨 일이 벌어지는지는 만든 사람도 완전히 알지 못해요. LLM도 이제는 AI가 어떻게 짜주었는지 사람이 알기 어렵다고 합니다.

AI가 '외계적 지성' 임을 이해 해야 왜 가끔 자신 있게 틀린 답을 내놓는지, 어떤 질문에 약한지 이해할 수 있어요. 이것을 이해하는 것만으로도 모르면 AI의 말에 휘둘리지 않을 수 있습니다. AI를 부리는 능력이 곧 경쟁력이 되는 시대에서 다룬 것처럼, AI를 제대로 쓰려면 작동 원리를 아는 게 첫걸음이에요.

코워크메이커스 빌더 민지 P.S
저는 업무의 90%를 AI로 사용하면서 AI 원리에 대해서 궁금했었어요. 위에서 말하는 외계성 지성이라는 말로는 이해되지 않아서, LLM의 원리를 간단하게 공부했는데요. LLM. "생성형 AI, 멀티모달은 용어는 들어봤지만 그게 뭔데? " 라는 궁금증은 있지만 따로 공부해야겠다는 생각이 잘 들지 않는 영역이죠. 코워크메이커스 빌더가 우리가 사용하고 있는 AI도구가 어떤 구조로 작동하고 있는지를 잘 이해할 수 있도록 정리했어요. 이걸 이해하면 내가 쓰는 AI도구가 여기에 속하는구나! 를 알고 더 재밌게 사용할 수 있습니다. 😀

메타인지가 높은 사람이 강하다

메타인지는 내가 무엇을 알고 무엇을 모르는지 알아차리는 능력입니다. 내 생각을 한 번 더 들여다보고 내가 무엇을 모르는지, 무엇을 아는지를 잘 알고 있어야 한다는 뜻이에요. AI는 빠르지만 그럴듯한 답을 주기 때문에, 사용자는 사실 이해하지 못한 내용도 이해했다고 착각하기 쉬워요. 메타인지가 높은 사람은 여기서 멈춰 물어요. "이게 내가 원하는 결과물이 맞나?", "AI가 답해준 걸 내가 이해하고 있나?", "내가 직접 확인해야 할 부분은 어디지?"

이런 질문을 던지면 모르는 부분만 골라 AI에게 정확히 묻고, 그 답을 자기 언어로 다시 정리할 수 있게 됩니다. 그 과정에서 진짜 학습이 일어나요. 반대로 메타인지가 낮으면 AI 답을 그냥 복사해 붙이기만 하다가 스스로 생각하는 힘이 점점 줄어요. 자기가 무엇을 모르는지조차 모르면 AI의 오류를 걸러내기 어렵고 원하는 결과물을 뽑아내기는 더 어렵습니다.

코워크메이커스 빌더 민지 P.S
저도 처음에는 AI가 답해주는대로 "yes"만 눌렀어요. 나중에는 프로젝트가 커지면서 비개발자임에도 꼬였다는 것을 인지할 수 있었죠. 이 과정에도 배움이 있었지만,
AI답변을 재대로 읽고 멈춰서 내가 모르는게 무엇이고, AI가 만들려고 하는 것이 무엇인지 물었더라면 일이 느려지더라도 조금 돌아가는 일은 적었을거같아요 😃

질문을 설계할 줄 안다

AI에게서 좋은 답을 얻으려면 질문을 잘 던져야 해요. 답의 품질은 질문의 품질에 비례합니다. 막연하게 "마케팅 아이디어 줘"라고 묻는 것과, 조건을 또렷이 적어 묻는 것은 결과가 완전히 달라요. "30대 직장인 여성을 타겟으로 한 친환경 생활용품 브랜드의 인스타그램 릴스 아이디어 5개를 제안해줘. 각 아이디어마다 예상 반응과 제작 난이도도 같이 알려줘"처럼 물으면 훨씬 쓸 만한 답이 나와요.

페르소나, 즉 역할을 부여하는 것도 효과적이에요. "너는 예산이 빠듯한 스타트업을 잘 아는 10년 차 브랜드 마케터야"라고 역할을 주면 더 현실적인 답을 내놓는 경향이 있어요. 무엇보다 질문을 설계하는 과정 자체가 사고력 훈련이에요. 내가 정확히 무엇을 모르는지, 어떤 조건이 중요한지 정리하다 보면 문제가 더 또렷해지거든요.

코워크메이커스 빌더 민지 P.S
결론적으로 AI에게 요청하기 전에 머리속으로 시뮬레이션을 돌려보면 사고력에도 도움이 됩니다. 원하는 결과물이 무엇이고 이 결과물을 위해서 어떤 기획이 필요한지를 먼저 정리한 다음에 AI에게 요청하면, 원하는 결과물에 가까운 답을 얻을 수 있어요. 👏🏻

비판적 사고가 습관이다

AI는 틀린 답도 아주 자신 있게 말해요. 존재하지 않는 정보나 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 지어내는 현상을 환각(hallucination)이라고 불러요. 문장이 매끄럽고 확신에 차 있어서 그냥 믿기 쉬워요. 그래서 의심 없이 받아들이지 않고 한 번 더 검증하는 태도가 필요해요. 중요한 숫자나 사실은 다른 출처와 대조하고, 필요하면 전문가나 동료에게 확인받는 습관을 들이면 좋아요.

조심할 점도 있어요. 2025년 게를리히(Gerlich)의 연구에서는 AI를 자주 쓸수록 비판적 사고 점수가 낮아지는 상관관계가 나타났어요. 특히 젊은 사용자일수록 AI 의존이 높고 점수가 낮았고요. 도구를 쓰는 것과 사고력을 지키는 것은 자동으로 함께 가지 않아요. "이게 틀렸다면 어디가 문제일까?", "다른 관점은 없을까?"라고 의식적으로 의심하는 습관이 있어야 사고력이 유지돼요.

코워크메이커스 빌더 민지 P.S

개인적으로 서비스를 만드는 직무다 보니까 비판적 사고가 탑재되어있다고 생각했어요. 문제를 파악해 정의하고 이를 어떻게 개선할지 논의 후 가설을 세우고 검증하는 과정까지 항상 생각해온 사고라고 생각했는데, AI를 사용하면서 정말 '딸깍' 만들어주니까 처음에는 저도 검증 과정 없이 사용했습니다. 물론 이 과정이 있었기 때문에 비판적사고가 필요하다는 것을 깨달았지만 다른 관점으로 바라보려는 노력은 꾸준히 필요한 습관인거같아요 😊

AI를 쓰지 않는 시간을 일부러 확보한다

AI를 잘 쓰는 사람일수록 AI를 쓰지 않는 시간을 의도적으로 만들어요. MIT 미디어랩의 2025년 예비 연구가 이 점을 인상적으로 보여줘요. 연구진이 글쓰기 과제를 시키며 참가자의 뇌를 측정했더니, ChatGPT로 글을 쓴 그룹은 뇌 연결성이 가장 약했고 아무 도구 없이 머리로만 쓴 그룹은 가장 강했어요. AI에 기댄 그룹은 자기가 쓴 글을 제대로 인용하지도 못했고요. 연구진은 이렇게 쌓이는 사고력의 빚을 '인지 부채'라고 불렀어요. 아직 동료 평가를 거치지 않은 예비 연구지만, 생각할 거리를 분명히 던져줘요.

그래서 일부러 AI 없이 풀어보는 시간이 중요해요. 글을 쓸 때 처음부터 AI에게 맡기는 대신, 먼저 손으로 개요를 잡고 핵심 문장을 직접 써본 다음 AI의 도움을 받는 식이에요. 이렇게 하면 AI가 보조 도구로 남고, 내 사고력은 계속 작동해요. 혼자 일하는 사람들이 정말 쓰는 AI 도구 5가지에서 다룬 것처럼, AI는 사고력을 대체하는 게 아니라 확장하는 방식으로 써야 해요. AI 시대의 진짜 승자는 강력한 도구를 잘 부리면서도 자기 사고력을 잃지 않는 사람이에요. 오늘부터 AI 답을 받을 때 "이게 정말 맞나?"라고 한 번만 더 물어보세요. 그 한 번의 질문이 사고 근육을 살려줘요.

P.S 코워크메이커스 빌더 민지

주5일 근무하면서 8시간을 AI와 대화를 하면서 점점 근본적인걸 놓치고 있다는 생각을 했어요. 그래서 저는 개인시간에 독서를 하려고 하는 편입니다.
아티클 발행을 하고 있지만 점점 글이 더 안읽히고 집중력이 떨어진다는 걸 체감했거든요! 😭 메이커스 빌더 분들도 AI 사용법을 익히고 난 후에는 AI시대에 끌려가지 않는 사고력과 뇌를 강화시키는 습관하나 만들어보시는거 추천드려요!

한 번 더, 빠르게 짚고 갈게요

Q. AI를 많이 쓰면 정말 사고력이 떨어지나요?

A. 무비판적으로 의존하면 떨어질 수 있어요. MIT 예비 연구에서는 AI로 글 쓴 그룹의 뇌 연결성이 가장 약했어요. 하지만 AI 답을 검증하고 자기 맥락에 맞게 다듬는 습관을 들이면 오히려 사고력이 확장돼요. 핵심은 쓰는 방식이에요.

Q. 메타인지는 어떻게 키우나요?

A. 질문 습관이 가장 쉬워요. "내가 아는 건 무엇인가", "모르는 건 무엇인가", "근거는 무엇인가", "반대 근거는 없나"를 반복해서 묻다 보면 메타인지가 자연스럽게 올라가요. AI에게 묻기 전에 먼저 자신에게 물어보는 거예요.

Q. AI 환각은 어떻게 대처하나요?

A. 중요한 정보는 다른 출처와 교차 검증하는 습관을 들이세요. AI에게 "이 답의 확신도를 1에서 10으로 매겨줘"라고 묻는 것도 도움이 돼요. 불확실한 부분을 스스로 드러내게 만들 수 있거든요.

Q. 질문을 잘 만드는 구체적인 방법이 있나요?

A. 막연한 질문 대신 상황, 조건, 제약을 구체적으로 적어주세요. "30대 직장인 여성, 예산 100만 원 이하, SNS 마케팅"처럼 조건을 주면 답의 품질이 확 올라가요. 역할(페르소나)을 부여하는 것도 효과적이에요.

Q. AI 없이 생각하는 시간은 얼마나 필요한가요?

A. 정해진 비율은 없어요. 중요한 건 AI에게 맡기기 전에 내가 먼저 문제를 정의하고 방향을 잡는 습관이에요. 처음 10분이라도 혼자 고민해보는 시간이 사고력 유지에 큰 도움이 돼요.