AI 리서치2026년 9월 23일5분 읽기

AI 시대 자녀교육, 무엇부터 바꿔야 할까요 ②

— 설계하는 힘과 회복탄력성

wonni

MBA, Business School Lausanne (BSL) in Switzerland. AI시대의 Data Analyst이자 AX Builder

AI가 벽돌을 쌓는 시대에 우리 아이들에게 필요한 건 정답을 빨리 찾는 능력이 아니라, 스스로 설계도를 그리고, 넘어져도 다시 일어서고, 그 과정을 버텨낼 몸을 기르는 일이며, 그 출발점은 거창한 교육이 아니라 가정에서 나누는 작은 대화입니다.

"명문대만 가면 안정적으로 산다." 우리 세대가 거의 상식처럼 믿었던 공식입니다. 그런데 요즘 뉴스를 보면 이게 좀 흔들립니다. 고등학교만 졸업하고 반도체 회사 핵심 연구직에 뽑힌 사람이 있고, 대학을 나온 뒤 취업하려고 특성화고에 다시 들어가는 사람도 있습니다.

그래서 아이 진로 얘기만 나오면 마음이 복잡해집니다. 내가 배운 방식대로 준비시켜도 되는 건지, 아니면 뭔가 완전히 달라져야 하는 건지요.

1편에서는 맥락을 세우는 힘, 수학적 사고, 문해력을 다뤘습니다. 말하자면 생각의 '재료'였습니다. 이번 편은 그 재료로 뭔가를 지어 올리는 힘, 그리고 지은 게 무너졌을 때 다시 세우는 힘에 관한 이야기입니다. 설계하는 힘, 회복탄력성, 그리고 이 둘을 받쳐주는 체력입니다.

왜 하필 이 세 가지일까요. 저는 AI가 잘하는 일과 사람이 잘하는 일이 바로 여기서 갈린다고 봅니다. 이미 있는 데이터 안에서 가장 효율적인 답을 찾는 일이라면 AI를 따라갈 수가 없습니다. 하지만 데이터에 없던 조합을 떠올리고, 넘어진 뒤 방향을 다시 잡고, 그걸 끝까지 버텨내는 일은 아직 사람의 몫입니다. 우리 자녀들의 진로를 고민할 때 이 세 가지를 먼저 떠올려야 하는 이유입니다.

AI는 벽돌을 쌓고, 사람은 설계도를 그립니다

독서 교육 전문가 최승필 작가의 비유가 딱 이 얘기입니다.

"AI가 빠르게 벽돌을 쌓아주는 시대, 인간은 치밀한 설계도를 그릴 줄 아는 역량을 키워야 합니다."

그가 드는 예가 재밌습니다. 생각의 힘이 약한 사람은 "앱 만들어서 홍보하면 대박 나겠지?" 하고 상상한답니다. 중간 과정이 통째로 빠져 있지요. 반면 긴 글을 많이 읽어본 사람은 "앱을 만들려면 개발자 몇 명과 디자이너를 고용해야 하고, 마케팅비까지 감안하면 돈이 얼마 정도 필요하겠다" 하고 빈칸을 하나씩 채워 나간다는 겁니다.

설계도를 그린다는 건 결국 이 빈칸을 메우는 일입니다. 보고서든 에세이든 한 편을 처음부터 끝까지 자기 손으로 완성해 본 사람이 AI한테도 제대로 일을 시키고, 돌아온 결과물을 따져볼 수 있습니다. 저는 이 차이가 앞으로 점점 더 벌어질 거라고 생각합니다.

일본에서 40년 넘게 팔린 『생각의 도약』(도야마 시게히코)은 이걸 비행기에 빗댑니다. 사람의 사고에는 '글라이더형'과 '비행기형'이 있다는 거지요. 글라이더는 바람을 타고 날 뿐, 어디로 갈지는 스스로 못 정합니다. 비행기는 제 엔진으로 가고 싶은 곳까지 갑니다.

저자의 지적은 꽤 따끔합니다. "학교 교육이 정비되면서 점점 더 글라이더형 인간을 늘리는 결과를 낳았고, 서로가 비슷한 글라이더형 인간이 되자 글라이더의 결점을 잊어버렸다. 자신이 날고 있다고 착각한다." 우리는 시험 잘 보는 법은 배웠어도, 스스로 질문을 만드는 법은 제대로 배워본 적이 별로 없었습니다. 저자는 ***그리스 문명이 빛날 수 있었던 것도 결국 "'왜'라는 질문을 던질 수 있었기 때문"***이라고 말합니다.

건축 설계 도면

사진: Amsterdam City Archives / Unsplash

AI 시대엔 '편집하는 능력'도 필요합니다

도야마 시게히코가 사고력 좋은 사람의 특징으로 꼽은 게 하나 더 있습니다. '편집'입니다. 없던 걸 처음부터 만들어내는 게 아니라, 이미 있는 것들을 골라서 새로 엮는 능력이지요.

그는 『겐지 이야기』나 『데카메론』 같은 액자식 이야기를 예로 듭니다. 단편 하나하나가 아무리 훌륭해도, 순서가 지루하게 배열돼 있으면 장편으로서는 실패라는 겁니다.

이 얘기가 지금 더 실감 나는 건 AI 때문입니다. AI가 만든 글이나 그림 자체는 저작권을 인정받기 어렵습니다. 그런데 그걸 독창적으로 골라 엮은 결과물이 '편집저작물'로 인정받은 사례는 있습니다. 재료는 AI가 얼마든지 쏟아내 줍니다. 그중 뭘 남기고 뭘 버릴지는 여전히 사람이 정합니다. 그래서 저는 우리 자녀들에게 "많이 모으는 것"보다 "잘 골라 엮는 것"을 연습시키는 편이 낫다고 봅니다.

하나 더 있습니다. 저자는 생물학 용어 '인브리딩(근친교배)'을 가져와 이렇게 경고합니다.

"특정 분야의 사람끼리만 계속 교류하면, 사고의 다양성이 사라진다. 전문 분야가 확립되면 마치 군함처럼 외부와의 교섭이 끊기고 그 전공만 파고들기 쉽다."

우리 자녀들의 일상에 대입해 보면 좀 섬뜩합니다. 같은 친구, 같은 학원, 같은 문제집. 매일 같은 동선만 돌다 보면 생각도 딱 그 폭만큼 좁아집니다. 가끔은 전혀 다른 사람, 낯선 주제에 아이를 부딪혀 보게 하는 것. 그것도 설계하는 힘을 키우는 일입니다.

고유지능: 데이터가 없어도 현명하게 행동하는 힘

미국 오하이오주립대의 인지과학자 앵거스 플레처 교수는 좀 더 대담하게 말합니다. 사람에게는 정보가 거의 없어도 현명하게 움직일 수 있는 네 가지 능력이 있고, 바로 이게 AI와 사람을 가른다는 겁니다. 그는 이를 '고유지능(Primal Intelligence)'이라 부르고 직관, 상상력, 감정, 상식으로 나눕니다. 한 줄로 줄이면 이렇습니다.

"AI는 최적화를 하지만, 인간은 혁신을 합니다."

첫째는 직관입니다. 규칙에서 벗어난 예외를 알아채는 힘이지요. 그는 반 고흐 이야기를 꺼냅니다. 1800년대 화가들은 빨강과 초록의 대비가 가장 강렬하다고 믿었는데, 고흐 눈에는 빨강과 청록이 더 선명하게 보였습니다. 그래서 그는 남들 말 대신 자기 눈을 따랐습니다. 한참 뒤 과학계가 확인해 보니, 실제로 사람 눈에 가장 강하게 대비되는 조합은 빨강-청록이었다고 합니다.

둘째는 상상력입니다. 여기서 말하는 상상력은 등에 날개가 돋는 공상이 아닙니다. 중력이라는 현실을 인정한 채로 '그래도 날 방법'을 찾는 상상입니다. 새의 날개를 관찰하고, 바람을 연구해 양력을 찾아낸 것처럼요. 플레처 교수 말로는 AI는 비행기 날개를 줬을 때 그 효율을 개선하는 방법은 제안할 수 있지만, 세상에 없던 날개 자체를 발명할 수는 없습니다.

셋째는 감정입니다. 보통 감정은 판단을 흐리는 방해꾼 취급을 받지요. 그런데 그는 감정을 뇌가 보내는 진단 신호로 봅니다. "우리는 미래를 위한 계획이 딱 하나만 있을 때 쉽게 분노합니다. 방해 요소가 생기면 바로 화가 나는 거죠." 그러니까 화가 난다는 건 '플랜 B를 만들라'는 신호라는 겁니다. 막연한 두려움도 비슷합니다. "계획이 하나도 없으면 우리는 두려워합니다. 그럴 때 필요한 건 아주 작은 첫 번째 계획을 만드는 것입니다."

부모 입장에선 아이가 짜증을 내면 "그만해"라는 말부터 나오기 쉽습니다. 그 전에 한 번쯤 "지금 뭐가 막혀서 이렇게 화가 났을까?"를 같이 들여다보면 어떨까요. 감정을 신호로 다루는 연습은 그런 데서 시작됩니다.

넷째는 상식입니다. 그가 말하는 상식은 '미국의 수도가 어디냐' 같은 지식이 아닙니다. 지금 상황이 예전과 뭐가 같고 뭐가 다른지를 감지하는 능력입니다. "AI는 수학 안에서 작동하기 때문이죠. 1+1은 과거에도 2였고 미래에도 2가 됩니다. 컴퓨터는 지금 아는 것이 어제 알았던 것과 다르고, 내일 알 것과 다르다는 걸 이해할 능력이 없습니다."

그가 드는 비유가 인상적입니다. 낯선 사람 앞에서 쭈뼛거리는 어린아이가, 모르는 걸 그럴듯하게 지어내는 AI보다 오히려 똑똑하게 행동하는 거라고요. 적어도 아이는 자기가 모른다는 걸 알고 있으니까요.

회복탄력성 : 실패해도 다시 일어서는 힘

한국 교육 혁신가 조벽 교수(전 미시간공대 교수)는 한 인터뷰에서 부모 입장에선 가슴이 철렁할 말을 합니다.

"AI 시대엔 안정적인 미래를 꿈꿔서는 안 된다."

이유는 이렇습니다. 세상이 천천히 변하던 때는 '이 전공을 하면 이런 직업을 얻는다'는 예측이 통했습니다. 지금은 예측을 가장 잘하는 게 AI입니다. "사람은 이제 예측을 내려놓고 '예상'을 해야 합니다. 내가 살아가고 싶은 미래를 상상해야 하는 거예요." 그는 부모가 자기 시대의 성공 공식을 아이에게 그대로 입히는 것도 경계합니다. "현명한 부모는 자녀가 살아갈 미래를 바라보는 사람입니다."

그럼 무엇이 필요할까요. 조 교수의 답은 회복탄력성입니다. 흥미로운 건 그가 스트레스를 무조건 나쁘게 보지 않는다는 점입니다. "스트레스 자체는 가치중립적입니다. 감당하지 못해 무너지면 외상 후 스트레스 장애가 되지만, 유연하게 대처하면 외상 후 성장을 이룹니다." 나를 망가뜨리는 스트레스(디스트레스, Distress)가 있고 나를 키우는 스트레스(유스트레스, Eustress)가 있는데, 둘을 가르는 게 결국 회복탄력성이라는 겁니다.

이 힘은 몸, 마음, 정신, 관계가 두루 건강할 때 나온다고 합니다. 여기서 '정신'을 그는 "가장 소중하고 가치 있는 것에 의식을 집중한 상태"라고 설명합니다. 이 네 가지 축은 뒤에서 체력 이야기를 할 때 한 번 더 꺼내겠습니다.

그의 말에 무게가 실리는 건 본인 삶이 그랬기 때문입니다. 그는 중고등학교 시절을 자메이카에서, 청년기를 미국에서 이방인으로 보냈습니다. 차별도 받았고 움츠러든 적도 많았다고 합니다. 그런데 그 시간이 가르쳐 준 게 있었답니다.

"남들과 다르면, 즉 유니크하면 그 자체가 경쟁력이 됩니다. 남들과 같은 트랙에서 아등바등 경쟁하지 않고도 나만의 쓸모가 생깁니다."

그래서 그는 아이를 '온실 속 화초' 말고 '야생화'로 키우라고 합니다. "많은 부모가 '너는 꼼짝 말고 공부해. 먹여주고 재워주고 입혀주고 다 할 테니까'라며 아이를 온실 속 화초로 키웁니다. 아무리 화려한 꽃을 피워봤자, 정글에 들어가면 시듭니다."

진로 이야기도 새겨들을 만합니다. 조 교수는 우리가 현재 자행하고 있는 진로 교육이 목적지는 묻지 않고 교통수단부터 고르게 한다고 꼬집습니다. "어느 대학, 어느 학과, 무슨 직업을 택할지부터 묻습니다. 비유를 들자면 '비행기 탈래, KTX 탈래, 배 탈래' 묻는 것과 같아요. 목적지가 먼저 정해져야 알맞은 교통수단을 고르죠."

그는 좋아하는 것, 잘하는 것, 하고 싶은 것, 해야 하는 것을 함께 봐야 한다고 말합니다. "부모들은 늘 아이에게 '해야 할 일'만 억지로 시키니 갈등이 생깁니다. 반대로 모두가 하고 싶어 하는 일만 좇으면 극심한 경쟁에 휘말리게 돼요."

출발점은 의외로 소박합니다. 조 교수 본인은 고등학교 수학 선생님이 분필 하나로 완벽한 원을 그리는 모습에 반해서 수학이 좋아졌고, 그 재미가 공부 전체로 번졌다고 합니다. 거창한 진로 설계보다 아이 눈이 어디서 반짝이는지부터 보라는 말로 저는 들었습니다.

그는 유니크함을 "남과 다르면서도 세상에 쓰임새가 있는 것"이라고 정의합니다.

그리고 그 끝에는 '기여(Contribution)'가 있다고 말합니다. "한국에선 기여라는 말이 잘못 해석됩니다. 흔히 희생과 헌신을 상상하죠. 하지만 기여는 최고의 인재로 살아가는 방식을 가리키는 말입니다."

근거로 드는 게 조직심리학자 애덤 그랜트의 연구입니다. 사람을 잘 베푸는 '기버(Giver)', 받으려는 '테이커(Taker)', 주는 만큼 받는 '매처(Matcher)'로 나눠 성과를 봤더니, 꼴찌도 기버였고 1등도 기버였다는 겁니다. "성과 최하위인 기버들은 과배려자예요. 남이 부탁하면 자기 일을 제쳐두고 다 들어주니 자기 성과는 바닥을 칩니다. 반면 압도적인 성과를 내는 사람들은 예외 없이 스마트한 기버입니다." 남에게 뭐가 필요한지 읽어내는 감각. 이것도 AI가 흉내 내기 어려운 능력입니다.

마지막으로 그는 집이 아이가 돌아올 곳이 되어야 한다고 강조합니다.

"아이가 위태로운 순간에 곁에 있어 주고 싶다면, 지금 가정을 안전하고 따뜻한 보금자리로 만들어줘야 합니다. 나중엔 그렇게 해주고 싶어도 못 해요."

야생화처럼 키우라는 말과 모순처럼 들릴 수도 있습니다. 그런데 곰곰이 생각해 보면 둘은 한 세트입니다. 밖에서 마음껏 넘어질 수 있는 건, 돌아올 곳이 있어서니까요.

콘크리트 틈을 뚫고 자라난 꽃 한 송이

사진: MAK / Unsplash

이세돌이 보여준 '자신만의 수'

2016년 이세돌 9단과 알파고의 대국은 다들 기억하실 겁니다. 흥미로운 건 대국 전 그의 마음가짐입니다. "축구로 비유하자면 고등학생 선수들이랑 대결한다는 느낌"이었다고 합니다. 그런데 1국, 2국을 내리 지고 나서 생각이 완전히 바뀌었습니다.

"복기하는데 대체 어디에서 실수했는지 모르겠더라고요. 내 실수는 물론이고 알파고의 실수도 찾을 수가 없었어요. 그때 생각했어요. 정상적인 방법으로 이기기는 힘들다."

3연패. 사실상 승부가 끝난 상황에서 그는 작전을 통째로 바꿨습니다. 초반엔 변화를 최소화하고, 중반에 모든 걸 건다. 그렇게 나온 게 4국의 백 78수, 이른바 '신의 한 수'입니다. 그의 회고에 따르면 이 수는 "사람과의 대국이었다면 절대 두지 않았을 수"였습니다. 정답이 아니라 자기만의 수. 저는 회복탄력성을 이보다 잘 보여주는 장면을 알지 못합니다.

그 뒤로도 그는 AI가 던진 질문을 놓지 않았습니다. 2017년, 알파고 마스터가 바둑에서 오랫동안 금기였던 '3·3 침입'으로 이기는 걸 보고는 이렇게 생각했다고 합니다. "인공지능은 고정관념이 없구나. 저 역시 틀에 갇히지 않으려 노력했다고 생각했는데, 틀 안에서 움직이고 있었던 거예요." 정상에 섰던 기사가 자기 틀을 이렇게 순순히 인정하기란 쉽지 않았을 겁니다.

AI를 대하는 그의 태도도 새겨둘 만합니다. 그는 AI를 '이용'하는 것과 '활용'하는 것을 구분합니다. "이용은 명확해요. PPT 만드는 데 몇 시간 걸리던 걸 AI로 금방 끝내는 겁니다. 활용은 다릅니다. AI를 통해 창의적인 모티브를 얻는 거예요. 중요한 건 인간이 개입해서 방향을 잡는 겁니다." 그리고 AI 하나만 붙들지 말라고 합니다. "하나만 쓰면 사람이 치우쳐집니다. 유튜브 알고리즘처럼, 내가 쓰는 것 하나만 정답으로 생각하고 굳어지는 경향이 있어요."

체력이 없으면 AI와 오래 일할 수 없습니다

여기서부터는 결이 조금 다른 이야기입니다. 그런데 저는 이게 꽤 중요하다고 생각합니다. 몸 이야기입니다.

AI 도구 서너 개를 한꺼번에 띄워놓고 일해 본 분이라면 아마 아실 겁니다. 이 창에선 초안을 쓰게 하고, 저 창에선 자료를 요약시키고, 그 결과물이 맞는지 하나하나 확인하다 보면 몸은 가만히 앉아 있는데 머리는 녹초가 됩니다.

이 느낌에 이름을 붙인 연구가 있습니다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)과 UC 리버사이드 연구진이 2026년 3월 하버드비즈니스리뷰(HBR)에 발표한 연구인데, 연구진은 이 상태를 'AI 브레인 프라이(AI brain fry)'라고 불렀습니다. 우리말로 옮기면 '뇌가 튀겨진 상태' 정도가 될 겁니다. 정의는 이렇습니다.

AI 도구를 지나치게 쓰거나, AI와 주고받거나, AI를 감독하는 일이 자신의 인지 능력을 넘어설 때 생기는 정신적 피로.

연구진은 미국의 풀타임 직장인 1,488명에게 설문을 했습니다. AI를 쓰는 사람 가운데 14%가 이런 경험을 했다고 답했습니다. 일곱 명에 한 명꼴입니다. 사람들이 말한 증상은 머릿속이 '웅웅'거리는 느낌, 안개 낀 듯 집중이 안 되는 상태, 결정이 느려지고 머리가 아픈 것이었습니다. 연구에 소개된 한 엔지니어링 매니저는 "몸이 피곤한 게 아니라 머릿속이 꽉 찬 느낌"이었다며 "머릿속에 브라우저 탭 열두 개가 열려서 서로 먼저 봐달라고 싸우는 것 같았다"고 표현했습니다.

결과도 가볍지 않습니다. 브레인 프라이를 겪은 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 결정 피로가 33% 높았고, 작은 실수는 11%, 큰 실수는 39% 더 많았습니다. 적극적으로 이직을 고민한다는 응답도 34%로, 겪지 않은 사람들(25%)보다 높았습니다.

눈여겨볼 대목이 두 가지 있습니다. 하나는 피로의 주범이 'AI를 쓰는 것' 자체보다 'AI를 지켜보고 고치는 일'이었다는 점입니다. AI가 내놓은 결과물을 계속 검토해야 하는 사람일수록 정신적 피로가 12% 더 컸습니다. 또 하나는 동시에 쓰는 도구의 수입니다. 세 개까지는 생산성이 올라갔는데, 네 개를 넘어가자 오히려 떨어졌다고 합니다.

그렇다고 AI가 무조건 사람을 지치게 한다는 얘기는 아닙니다. 같은 연구에서 반복적이고 지루한 일을 AI에 넘긴 경우엔 오히려 번아웃이 줄었습니다. 문제는 AI를 어떻게 쓰느냐, 그리고 그걸 감당할 머리와 몸이 준비돼 있느냐입니다.

마이크로소프트 연구팀이 2025년 지식노동자 319명을 대상으로 한 설문 연구도 비슷한 쪽을 가리킵니다. AI를 믿을수록 스스로 검토하고 판단하는 데 들이는 노력이 줄어드는 경향이 나타났습니다. 머리를 덜 쓰게 되거나, 아니면 너무 많이 쓰다가 지치거나. 어느 쪽이든 뇌가 버거워지는 건 마찬가지입니다.

그럼 버티는 힘은 어디서 올까요. 저는 결국 몸이라고 생각합니다. 국내 학계의 운동-인지기능 관련 문헌 고찰 연구들을 보면, 꾸준한 유산소 운동이 뇌의 인지 기능을 지키는 데 도움이 된다는 보고가 계속 나오고 있습니다. 머리를 많이 쓰는 시대일수록 몸을 움직여야 한다는 게 역설처럼 들리지만, 따지고 보면 당연한 얘기이기도 합니다.

들판을 달리는 사람의 모습

사진: Logan Weaver / Unsplash

물론, 운동이 AI 시대의 피로를 곧바로 해결해 준다고 단정할 수는 없습니다. 브레인 프라이 연구도 미국 직장인을 대상으로 한 번 실시한 설문이라, 우리 아이들에게 그대로 옮겨 적용하기엔 조심스럽습니다. 그래도 방향만큼은 조벽 교수가 말한 몸·마음·정신·관계와 같습니다.

저는 그중에서도 체력이 나머지 셋을 받치는 바닥이라고 봅니다. 설계도가 아무리 좋고 마음이 아무리 단단해도, 몸이 지쳐 있으면 오래 못 갑니다. 다만 이 글에서 소개한 연구와 사례들은 특정 집단과 기간을 대상으로 한 결과이고, 여러 전문가의 관점 가운데 하나라는 점도 함께 감안해 주시면 좋겠습니다.

오늘부터 해볼 만한 건 거창하지 않습니다. 아이가 뭔가에 실패했을 때 "그럴 줄 알았다" 대신 "다음엔 뭘 다르게 해볼래?"라고 물어봐 주세요. 일주일에 한두 번은 온 가족이 같이 땀 흘리는 시간을 만들어 보시고요. 아이가 뭘 좋아하고 뭘 잘하는지는 판단하지 말고 그냥 지켜보는 시간을 가져보시면 좋겠습니다.

아이가 화를 내거나 불안해할 때도 서둘러 달래기보다 "이 마음이 너한테 뭘 알려주려는 걸까?" 하고 같이 짚어보세요. 아이가 태블릿이나 AI 앱을 오래 붙잡고 있다면 한꺼번에 여러 개를 띄워놓고 있진 않은지, 중간중간 화면에서 눈을 떼고 쉬는지도 한번 살펴봐 주시고요.

가끔은 낯선 동네에 같이 가보는 것도 좋습니다. 진로 얘기를 할 때는 "어느 대학, 어느 학과"보다 "어떤 삶을 살고 싶은지"를 먼저 물어봐 주세요. 아이가 친구나 형제를 도와준 일이 있었다면 그때를 떠올리며 "그때 친구한테 뭐가 필요한지 어떻게 알았어?"라고 물어보는 것도 좋습니다.

남의 필요를 알아채는 감각은 하루아침에 생기지 않습니다. 이런 사소한 대화가 쌓이고 쌓여서 설계하는 힘이 되고, 넘어져도 다시 일어나는 힘이 된다고 저는 믿습니다.