중국 학생들을 30개월간 추적한 연구를 봤어요. AI로 숙제를 하니까 과제 점수는 올랐는데, 정작 시험 점수는 떨어졌더라고요.
빨리 끝낸 학생일수록, 나중에 더 흔들렸다
과제 점수는 18% 올랐고, 월간 시험 점수는 20% 떨어졌어요. 2년 뒤 입시 같은 큰 시험에서는 하락폭이 18~24%까지 벌어졌고요. 연구자들은 이런 지연된 하락을 ‘ 학습 손실 ‘이라고 불러요. 흥미로운 건, 성적이 좋았던 학생일수록 타격이 더 컸다는 거예요. 상위권 학생은 24% 떨어졌는데 하위권은 16%에 그쳤어요.
숙제를 유독 빨리 끝낸 학생들이 이 패턴의 중심에 있었어요. AI를 5개월 넘게 쓴 학생 중 81%가 50분 안에 과제를 끝냈는데, 이건 AI 없이 공부한 학생 중 가장 빠른 학생보다도 빠른 속도였어요.
비슷한 시간을 들인 학생들은 괜찮았다
근데 모든 AI 사용자가 손해를 본 건 아니었어요. AI를 안 쓰는 학생들과 비슷한 시간을 들여서 과제를 한 학생들은, 시험 성적도 똑같이 좋았고 숙제 점수는 오히려 더 높았어요.
이 결과는 학생들만의 얘기는 아니에요. Anthropic이 진행한 별도 연구에서도, AI로 프로그래밍을 배운 참가자들이 지식 테스트에서 대조군보다 17% 낮은 점수를 받았어요. 이 연구에서는 답을 그대로 베낀 사람이 더 나빴고, 이해하려고 AI를 쓴 사람은 같은 하락을 안 보였어요. 두 연구는 접근은 달랐지만, AI를 답을 대신 내주는 도구처럼 쓸수록 학습 효과가 떨어졌다는 점에서는 비슷해 보였어요.
이 중국 연구는 특정 지역 학생 대상이라, 한국을 포함한 다른 나라에도 그대로 들어맞는지는 별도 확인이 필요해요.
Anthropic 연구자 Andrej Karpathy는 학교가 AI 숙제 단속을 그만두고, 수업 중 직접 보는 시험 비중을 늘려야 한다고 제안했어요. AI 없이 평가받을 걸 아는 것 자체가 계속 생각하게 만든다는 거예요. 그 말을 보고 나니, 이번 연구 결과도 같은 방향으로 읽히더라고요. 저는 결국 관건이 AI가 대신 생각해준 만큼, 내가 스스로 생각한 시간이 줄었는지였던 것 같아요.