요즘 AI 이야기가 자주 나오죠. 마치 새 친구가 생긴 것처럼요! 이런 생각을 하다 보니 우리 아이들이 자라는 이 시대에 AI가 어떤 역할을 할지, 또 어떤 한계가 있는지 궁금해지는데요. Taylor Gordon Lunt라는 분이 쓴 ‘얕은 생각 vs 깊은 생각 – 왜 LLM이 부족한가’라는 글을 읽으면서 정말 많은 생각이 들었어요. AI가 정말 뛰어나지만 결국 ‘깊은 생각’은 인간만이 할 수 있는 영역이라는 점이 참 인상적이더라고요.
AI가 잘하는 것과 못하는 것: 깊은 생각의 한계는?
LLM(대형 언어 모델)은 정말 놀라운 능력을 보여줍니다. 사실 우리가 매일 사용하는 검색, 번역, 간단한 질문에 답변하는 것들은 대부분 ‘얕은 생각’의 영역이에요. 이미 존재하는 지식을 활용하는 것은 정말 잘하죠. 하지만 Taylor Gordon Lunt가 지적했듯이, 진정으로 새로운 통찰을 생성하는 ‘깊은 생각’에는 한계가 있습니다.
마치 우리 아이들이 레고를 조립할 때 설명서대로 만드는 것은 쉽지만, 전혀 새로운 작품을 창조해내는 것은 다른 차원의 문제인 것처럼요. AI는 설명서를 아주 잘 따라할 수 있지만, 설명서가 없는 새로운 것을 만들어내기는 어렵다는 거죠.
깊은 생각이 왜 중요한가요? 미래 핵심 능력
연구를 보면 LLM은 문제가 너무 복잡해지면 정확도가 확 떨어져요(Apple Machine Learning Research). 더 흥미로운 것은 문제가 복잡해질수록 생각하는 노력이 증가하다가 어느 순간 오히려 줄어든다는 점이에요.
이것은 바로 우리 아이들이 미래에 필요로 할 능력을 보여주는 것 같아요. 새로운 치료법을 개발하거나, 위대한 소설을 쓰거나, 인류의 오래된 문제를 해결하는 것들은 모두 깊은 생각이 필요합니다. AI가 이런 영역에서 한계를 보인다는 것은 결국 인간의 사고력이 여전히 중요하다는 반증이 아닐까요?
우리 아이들의 깊은 사고력 키우기: 실용적인 방법
그렇다면 어떻게 우리 아이들이 깊게 생각하는 능력을 키워줄 수 있을까요? MIT 미디어랩 연구(Your Brain on ChatGPT)에 따르면, AI의 도움을 받아 작성한 에세이는 뇌의 인지적 참여도가 현저히 낮았습니다. 즉, 너무 쉽게 답을 얻으면 우리 뇌는 생각하는 법을 점점 잊어버린다는 거죠.
아이들과 대화할 때 “왜 그렇게 생각해?”라는 질문을 자주 해보는 것은 어떨까요? 단순히 정답을 찾는 것이 아니라 스스로 생각하는 과정을 중요하게 여기는 거예요.
주변에서 흔히 볼 수 있는 것들에 대해 “이것이 어떻게 만들어졌을까?”, “만약 우리가 이걸 다르게 디자인한다면 어떻게 될까?” 같은 질문들로 아이들의 호기심을 자극해보세요.
AI와 함께 성장하는 우리 아이들: 균형 찾기
AI는 분명히 유용한 도구입니다. 하지만 결국 그것은 도구에 불과해요. 진정한 창의성과 혁신은 인간의 깊은 사고에서 나옵니다. 우리 아이들이 AI를 두려워하지 않고, 하지만 깊이 생각하는 능력을 잃지 않도록 도와주는 것이 중요해요.
가끔은 디지털 기기에서 떨어져서 자연 속에서 놀거나, 손으로 직접 무언가를 만들면서 생각하는 시간을 가져보는 것도 좋겠죠. AI가 제공하는 편리함과 인간만이 할 수 있는 깊은 사고의 균형을 찾는 것이 우리 아이들을 미래에 준비시키는 핵심일 거예요.
함께 생각해볼 점: 깊은 사고의 미래
우리 아이들이 자라는 이 시대는 정말 특별한 시대인 것 같아요. AI라는 강력한 도구가 있지만, 동시에 인간의 사고력이 더욱 중요해지는 시대이기도 하죠.
아이들이 단순히 정보를 암기하는 것이 아니라, 스스로 질문을 만들고 깊이 생각하는 법을 배울 수 있도록 어떻게 도와줄 수 있을까요?
아이들이 이런 깊은 생각을 할 때 어떤 표정을 지을지 상상해보세요. 가족 식사 시간에 흥미로운 주제에 대해 이야기해보거나, 함께 퍼즐을 풀면서 생각하는 즐거움을 느껴보는 것은 어떨까요?
결국 가장 중요한 것은 아이들이 생각하는 법을 사랑하고, 호기심을 잃지 않는 것이 아닐까요? 아이들이 생각하는 법을 사랑하는 모습을 보면 정말 기쁘다. AI가 발전할수록 인간의 깊은 사고력은 더욱 빛을 발할 것이라고 믿어요.
Source: Shallow vs. Deep Thinking – Why LLMs Fall Short, Less Wrong, 2025/09/03 15:26:25