AI가 우리의 기술을 망치고 있을까? 초기 결과가 나왔고 — 좋지 않다

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18 June 2026

AI가 우리의 기술을 망치고 있을까? 초기 결과가 나왔고 — 좋지 않다

인공지능 도구에 대한 의존은 의사와 소프트웨어 엔지니어의 능력을 약화시킨다고 연구들은 보여준다.

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Mariana Lenharo 0

Mariana Lenharo 1. Mariana Lenharo는 뉴욕시의 Nature 기자이다.

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Image 5: A patient lies on a hospital bed during a colonoscopy procedure, surrounded by multiple doctors in green scrubs while medical monitors and equipment display internal images and vital signs

대장내시경 검사 중 전암성 증식을 찾아내는 의사 자신의 능력은, 그 작업을 돕는 인공지능 도구 사용에 익숙해진 뒤 저하됐다. Credit: Gabrielle Voinot/Look at Sciences/Science Photo Library

더 많은 전문가들이 인공지능에 의존하기 시작하면서 업무에서, 그들이 어렵게 익힌 기술이 위축될 수 있을까?

이 가능성은 의료 전문의, 컴퓨터 과학자 및 다른 노동자들 사이에서 점점 커지는 우려다. 예를 들어 간호사의 70%, 의사의 77%는 AI 시스템에 대한 과도한 의존 때문에 자신의 기술을 잃을까 걱정하고 있다고, 이달 초 발표된 미국 의료 종사자 설문조사1에 따르면 나타났다.

그들의 두려움은 정당할지도 모른다. 증거는 AI가 초래하는 ‘탈숙련화’가 의학, 컴퓨터 과학 및 다른 분야에서 이미 시작되고 있음을 시사한다. 연구자들은 이제 AI 시대에 중요한 인간 전문성을 어떻게 보존할지 논의하고 있다.

뉴욕 Syracuse University의 정보과학자 Kevin Crowston은 “이 현상이 존재한다는 사실을 인식하는 것만으로도 사람들이 어떤 기술은 유지하고 싶고 어떤 기술은 AI 도구에 외주를 줄 의향이 있는지에 대해 자기 성찰을 하게 되기를 바란다”고 말한다.

AI에 의해 망가졌나?

폴란드의 내시경 전문 의사들을 대상으로 한 연구2는 AI 도구가 얼마나 빠르게 인간의 능력을 잠식할 수 있는지를 보여준다. 내시경은 유연한 탐침을 사용해 인체 내부를 살펴보는 것이다. 이 의사들은 모두 경력 동안 최소 2,000건의 대장내시경을 시행한 이들이었고, 대장내시경 이미지를 실시간으로 분석해 선종이라고 불리는 전암성 장 병변의 한 유형을 표시하는 AI 시스템에 접근할 수 있었다. 이 도구는 어떤 날에는 전문의들에게 제공됐고 다른 날에는 제공되지 않았다.

의사들이 이 도구를 사용하기 시작하자, 시스템을 이용할 수 없을 때마다 그들의 수행 능력은 크게 떨어졌다. AI 도구가 도입되기 전 3개월 동안 전문의들은 대장내시경의 28.4%에서 적어도 하나의 선종을 발견했다. 도구 도입 후 3개월 동안에는 AI 지원 없이 시행된 대장내시경에서의 선종 발견율이 22.4%로 감소했다.

Google AI better than human doctors at diagnosing rashes from pictures 이 결과는 지난해 10월 _The Lancet Gastroenterology and Hepatology_에 발표됐으며, AI 도구에 더 의존하게 되면서 높은 숙련도를 가진 전문가들조차 자신의 직무에 필요한 과제를 더 못하게 될 수 있음을 시사한다고, AI 도구가 의료를 어떻게 바꾸는지에 관한 책을 쓴 University of California, San Francisco의 의사 Robert Wachter는 말한다. 연구 저자들은 이러한 도구에 지속적으로 노출되면 임상의들이 “AI 지원 없이 인지적 결정을 내릴 때 덜 동기부여되고, 덜 집중하며, 덜 책임감 있게 될” 수 있다고 말한다.

공동 저자인 University of Oslo의 의사-연구자 Yuichi Mori는 이 현상을 확인하려면 더 많은 연구가 필요하다고 말한다. 그러나 AI 도구를 사용하는 사람들은 자신의 기술 일부를 잃을 위험이 있다는 점을 알아야 한다고 그는 덧붙인다. “현재 탈숙련화에 맞서는 확립된 해결책은 없습니다. 앞으로 10년 동안 매우 뜨거운 연구 주제가 되어야 합니다.”

아무 교훈도 배우지 못하다

컴퓨터 과학 분야에서 기술이 실제로 상실되고 있는지 조사하기 위해, 캘리포니아주 샌프란시스코의 AI 기업 Anthropic 연구자들은 무작위 대조 시험을 설계했고, 여기서 소프트웨어 엔지니어 52명에게 기본적인 코딩 과제를 수행하도록 요청했다3. 실험 중 52명의 참가자 모두는 웹 검색을 할 수 있었고 과제를 수행하는 방법에 대한 지침에도 접근할 수 있었다. 참가자의 절반은 추가로 AI 보조 도구를 사용하라는 안내를 받았다.

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doi: https://doi.org/10.1038/d41586-026-01947-1

참고문헌

Wolters Kluwer. Patients, Doctors, and Nurses on AI: Similar Tools, Different Pathways, One Destination (Wolters Kluwer, 2026).
Budzyń, K. et al. Lancet Gastroenterol. Hepatol.10, 896–903 (2025).

Article PubMed Google Scholar

Shen, J. H. & Tamkin, A. Preprint at arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.20245 (2026).
Rinta-Kahila, T., Penttinen, E., Salovaara, A. & Soliman, W. In Proc. 51st Hawaii Int. Conf. System Sci. (ed. Bui, T. X.) 5244–5253 (HICSS, 2018).

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