ChatGPT 사용시 당신의 뇌에는 인지 부채(Cognitive Debt) 가 축적됩니다

• 대규모 언어모델(LLM) 을 활용한 에세이 작성이 인간의 뇌 활동과 인지 부하에 미치는 영향을 실험적으로 분석한 연구
• LLM 사용자는 작문 소유감이 낮고, 자신의 글을 정확히 인용하는 데 어려움을 겪었으며, 장기적으로 언어·행동·신경 수준에서 성과 저하가 지속됨
• 참가자들은 LLM, 검색엔진, 뇌만 사용(Brain-only) 세 그룹으로 나뉘어 동일한 과제를 수행했으며, 일부는 조건을 교차 변경해 비교
• EEG(뇌파 측정) 결과, Brain-only 그룹이 가장 강하고 넓은 뇌 연결망을 보였고, LLM 사용자는 가장 약한 연결성을 나타냄
• 연구는 AI 의존이 학습 과정의 인지적 비용을 초래할 수 있음을 보여주며, 교육적 영향에 대한 심층 검토 필요성을 제기

연구 개요

• 연구는 에세이 작성 시 AI 보조 도구 사용이 뇌 활동과 행동에 미치는 영향을 탐구함
  • 참가자들은 LLM(ChatGPT 등) , 검색엔진, Brain-only(도구 미사용) 세 그룹으로 나뉨
  • 각 그룹은 동일 조건에서 세 차례 세션을 수행하고, 네 번째 세션에서는 일부가 조건을 교차함
    • LLM 사용자는 Brain-only로 전환(LLM-to-Brain)
    • Brain-only 사용자는 LLM 조건으로 전환(Brain-to-LLM)
• 총 54명이 세션 1~3에 참여했고, 18명이 세션 4까지 완료

실험 방법

• EEG(뇌전도) 를 통해 에세이 작성 중의 인지 부하와 뇌 연결성을 측정
• 작성된 에세이는 자연어처리(NLP) 분석, 인간 교사 및 AI 평가자의 점수 평가를 병행
• NER(개체명 인식) , n-gram 패턴, 주제 온톨로지 분석 결과, 그룹 내에서는 유사성이 높게 나타남

주요 결과

• EEG 분석에서 그룹 간 뚜렷한 차이 확인
  • Brain-only 그룹은 가장 강하고 넓은 뇌 연결망을 보임
  • 검색엔진 그룹은 중간 수준의 참여도
  • LLM 그룹은 가장 약한 연결성을 나타냄
• 외부 도구 사용이 증가할수록 인지 활동이 감소하는 경향 확인
• 세션 4에서 LLM-to-Brain 전환자는 알파·베타 대역 연결성 감소, 즉 인지적 저활성 상태를 보임
• 반대로 Brain-to-LLM 전환자는 기억 회상 능력 향상과 후두-두정 및 전전두 영역 활성화를 보였으며, 이는 검색엔진 사용자와 유사

행동 및 언어적 관찰

• 에세이에 대한 소유감(Self-reported ownership) 은 LLM 그룹이 가장 낮고, Brain-only 그룹이 가장 높음
• LLM 사용자는 자신의 글을 정확히 인용하는 데 어려움을 겪음
• 4개월간의 추적 결과, LLM 사용자는 신경·언어·행동 수준에서 지속적인 저성과를 보임

결론 및 시사점

• LLM은 즉각적인 편의성을 제공하지만, 장기적 인지 비용(cognitive cost) 이 존재함
• 연구는 AI 의존이 학습과 사고 능력에 미치는 부정적 영향을 경고
• 교육적·인지적 측면에서 AI 활용의 균형과 재검토 필요성을 강조
• MIT Media Lab은 이 결과를 통해 AI 시대의 학습 메커니즘 재설계 필요성을 제기함