- AI에게 답을 받으며 10분쯤 문제를 풀면, AI를 치운 뒤 혼자 푸는 실력과 끈기가 함께 떨어졌어요.
- 세 번의 실험 모두 같은 방향이었고, 수학과 국어 지문 문제에서 다 나타났어요.
- 답을 통째로 받은 사람은 떨어졌고, 힌트만 물어본 사람은 AI 없이 푼 사람과 비슷했어요.
안녕하세요, 제시예요. 오늘은 AI를 쓰는 모든 분께 해당하는 이야기를 가져왔어요. 숙제든 보고서든, 막히는 순간 챗봇에게 바로 물어보는 습관이 있다면 한 번 같이 읽어 봐 주세요.
미국 UC 버클리와 카네기멜런, MIT, 옥스퍼드, UCLA 연구진이 실험을 했어요. 결과는 생각보다 빨리 나타났어요. AI에게 답을 받으며 10분 정도 문제를 푼 사람들이, AI를 치우자 더 많이 틀리고 더 쉽게 포기했어요.
실험은 이렇게 했어요
연구진은 온라인으로 1,222명을 모아 두 무리로 나눴어요. 한 무리는 옆에 AI 채팅 창을 띄워 두고 문제를 풀었어요. 다른 무리는 처음부터 혼자 풀었어요.
문제는 분수 계산처럼 기초적인 것이었어요. 세 번째 실험에서는 미국 대학 입학시험인 SAT의 독해 문제를 썼고요.
중요한 장치는 마지막에 있었어요. AI 무리는 12번 문제까지 AI를 쓸 수 있었는데, 그다음부터는 AI가 사라졌어요. 남은 문제는 두 무리 모두 혼자 풀어야 했죠.
연구진이 본 것은 두 가지예요. 하나는 혼자 풀 때 맞힌 비율이고, 다른 하나는 문제를 건너뛴 비율이에요. 건너뛰기는 곧 "포기"를 재는 자로 썼어요.
- 1두 무리로 나눈다AI를 옆에 둔 쪽, 혼자 푸는 쪽
- 212문제를 푼다AI 쪽은 언제든 물어볼 수 있다
- 3AI를 치운다남은 문제는 모두 혼자 푼다
AI를 치우자 무슨 일이 생겼나요
AI가 옆에 있을 때는 AI 무리가 더 잘 풀었어요. 당연하죠, 답을 물어볼 수 있었으니까요.
그런데 AI가 사라지자 순서가 뒤집혔어요. 첫 번째 분수 실험에서 혼자 푼 무리는 남은 문제의 73%를 맞혔는데, AI 무리는 57%에 그쳤어요. 건너뛴 비율은 AI 무리가 거의 두 배였고요.
독해 문제에서도 같았어요. 지문을 읽고 답을 고르는 문제라 분수와 성격이 꽤 다른데도 그랬어요.
| 실험 | 혼자 푼 무리 · 맞힌 비율 | AI 무리 · 맞힌 비율 | 혼자 푼 무리 · 건너뜀 | AI 무리 · 건너뜀 |
|---|---|---|---|---|
| 분수 1차 | 73% | 57% | 11% | 20% |
| 분수 2차 | 77% | 71% | 7% | 10% |
| SAT 독해 | 89% | 76% | 1% | 8% |
표의 숫자는 모두 AI를 치운 뒤, 혼자 푼 문제에서 잰 값이에요. 2차 실험의 건너뜀 차이는 우연으로 볼 수 있는 수준이라 연구진도 뚜렷한 차이로 치지 않았어요.
답을 받았는지, 힌트를 받았는지가 갈랐어요
여기가 제일 쓸모 있는 부분이에요. 두 번째 실험에서 연구진은 AI를 어떻게 썼는지 참가자에게 직접 물었어요.
답을 그대로 받아 적은 사람이 61%로 가장 많았어요. 힌트나 설명만 물어본 사람은 27%였고요. AI 창을 열어 두고도 안 쓴 사람이 12%였어요.
결과는 이렇게 갈렸어요. 답을 받아 적은 사람들은 혼자 풀 때 65%를 맞혔어요. 힌트만 물어본 사람들은 76%로, AI 없이 푼 사람들과 거의 같았어요.
| AI를 쓴 방식 | 혼자 풀 때 맞힌 비율 | 건너뛴 비율 |
|---|---|---|
| 답을 그대로 받음 | 65% | 13% |
| 힌트·설명만 물음 | 76% | 5% |
| 열어 두고 안 씀 | 89% | 7% |
| 처음부터 AI 없음 | 77% | 7% |
자전거 보조 바퀴를 떠올려 보면 쉬워요. 뒤에서 누가 자전거를 통째로 밀어 주면 그 순간은 빨리 가요. 그런데 손을 떼는 순간 넘어지죠. 균형 잡는 법만 알려 주고 페달은 스스로 밟게 하면, 손을 떼도 계속 굴러가요.
이 비교를 어디까지 믿어도 되는지 보기
AI를 어떻게 썼는지는 참가자가 스스로 답한 것이에요. 연구진이 사람을 무작위로 "답 받기"와 "힌트 받기"에 나눈 게 아니라서, 이 표는 원인과 결과를 증명하지 못해요. 원래 끈기가 강한 사람이 힌트만 물어봤을 수도 있어요. 논문도 이 비교는 인과를 보여 주지 않는다고 따로 적어 두었어요. 반면 AI를 쓴 무리와 안 쓴 무리를 나눈 것은 무작위였어서, 앞 절의 큰 결론은 이 한계에 걸리지 않아요. 참가자는 모두 미국에 사는 온라인 모집 인원이었고, 실험은 한 번에 끝나는 짧은 과제였어요. 몇 달씩 AI를 쓴 학생에게 무슨 일이 생기는지는 이 연구가 답하지 않아요.
왜 이렇게 빨리 무너질까요
연구진의 설명은 이래요. AI는 답을 바로 줘요. 그걸 몇 번 겪고 나면, 혼자 끙끙대는 시간이 "비효율"처럼 느껴진다는 거예요. 그래서 막히면 버티는 대신 넘겨 버리게 돼요.
연구진은 이걸 끈기의 문제로 봐요. 어려운 걸 붙잡고 버티는 힘이 있어야 새로운 걸 배울 수 있는데, AI가 그 힘을 깎는다는 거죠. 논문에 이름을 올린 버클리의 브라이언 크리스천 연구원은 이 문제가 초등학생부터 최고 전문가까지 다 걸린다고 말했어요.
그래서 이들이 내놓은 제안은 AI를 쓰지 말자가 아니에요. AI가 기본값으로 정답 대신 가르치는 쪽으로 답해야 한다는 것이에요. 과외 선생님처럼요. 사람의 능력을 대신하지 말고 키워 주는 방향으로 만들자는 거죠.
오늘부터 바꿔 볼 수 있는 것
연구 결과를 그대로 생활에 옮기면 이렇게 정리돼요.
- 답 대신 힌트를 묻는다"정답 말고, 어디서부터 생각하면 될지만 알려 줘"
- 먼저 혼자 막혀 본다몇 분이라도 직접 시도한 뒤에 물어본다
- 아이에게도 같은 규칙숙제에 AI를 쓴다면 풀이 과정을 묻게 한다
AI는 정말 좋은 도구예요. 다만 이번 연구는 어떻게 쓰느냐에 따라 우리를 키워 줄 수도, 기대게 만들 수도 있다는 걸 보여 줘요. 다음에 막히면 "답 알려 줘" 대신 "힌트만 줘"라고 한 번 입력해 보세요.
출처: Grace Liu·Brian Christian 외, "AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance", arXiv 2604.04721(v5, COLM 2026 발표본). UC Berkeley News, "Using AI for just 10 minutes erodes your ability to persist at hard things"(2026-10-09). EurekAlert 보도자료(2026-10).
