AI 쓰면 과제 점수 18% 오르고 시험 점수는 20% 떨어진다 — 2만 7천 명 연구 결과

AI가 성적표를 두 갈래로 갈라놓고 있다

스톡홀름대학교와 홍콩대학교 연구팀이 중국의 중·고교생 2만 6,900명을 6개월간 추적 조사했습니다. 그 결과는 교육계에 경종을 울릴 만한 내용이었습니다. DeepSeek, 더우바오(Doubao) 등 AI 모델을 사용한 학생(전체의 약 80%)은 과제 점수가 18% 상승하고 과제 소요 시간은 64분에서 45분으로 30% 줄었습니다. 하지만 매월 치르는 시험에서는 AI를 전혀 쓰지 않은 통제 집단보다 점수가 20% 낮았습니다.

수십 년간 교육학의 기본 전제였던 "과제를 잘 하면 시험도 잘 본다"는 공식이 완전히 역전된 것입니다.

연구가 보여주는 세 가지 충격

1. 가장 잘 한 학생이 시험에서 가장 낮은 점수를 받았다

브라운대학교의 한 교수는 이번 연구가 발표되기 전에 이미 이 현상을 목격했습니다. 자신의 수업 중간고사 평균 점수가 90점대를 기록하고 절반의 학생이 만점을 받는 이상 현상을 발견한 것입니다. AI 활용을 의심한 그는 기말고사를 대면 방식으로 전환했고, 평균 점수는 48점으로 곤두박질쳤습니다. 이전에 단 한 번도 65점 아래로 떨어진 적 없던 수업에서였습니다. 중간고사에서 만점을 받았던 학생 중 상당수가 기말고사에 아예 응시조차 하지 않았습니다.

2. AI는 뇌 활동 자체를 낮춘다

MIT가 올해 발표한 별도 연구에서는 AI의 도움을 받아 에세이를 쓴 학생들이 그렇지 않은 학생들보다 뇌 활동 수준이 유의미하게 낮았습니다. 더 우려스러운 점은, AI 없이 글을 쓸 때도 뇌 활동이 정상 수준으로 회복되지 않았다는 것입니다. 학생들은 자신이 쓴 글을 인용하는 것조차 어려워했습니다.

3. 학습 손실은 사회과학 → STEM → 언어 순으로 크다

이번 연구에서 AI 사용으로 인한 학습 손실이 가장 큰 과목은 사회과학이었고, 그 다음이 STEM(과학·기술·공학·수학), 언어 과목 순이었습니다. 흥미롭게도 AI를 사용하더라도 비(非)AI 집단과 비슷한 시간을 투자한 학생들은 학습 손실이 상대적으로 작았습니다.

AI 남용에 대한 기술적 반격도 시작됐다

이 현상은 교육 현장에서만 나타나는 게 아닙니다. 콘텐츠 생태계 전반에서 AI 스크레이퍼(scraper, 무단 데이터 수집 프로그램)에 대한 기술적 저항도 등장했습니다. 디자이너 이사키 세네다(Isaque Seneda)와 가브리엘 아브루시오(Gabriel Abrucio)가 개발한 '쉴드폰트(ShieldFont)'는 리가처(ligature, 합자) 기술을 활용해 웹페이지의 HTML 소스 코드에서 단어를 무작위 단어로 치환합니다. 사람의 눈에는 정상 텍스트로 보이지만, AI 스크레이퍼가 수집하는 HTML에는 의미 없는 텍스트가 담기는 방식입니다. 평균적으로 전체 단어의 24.4%, 내용어(content word)의 42.8%가 다른 단어로 대체됩니다.

이 기술의 한계(OCR 우회, 스크린 리더 오작동 등)도 분명히 존재하지만, 개발자들은 "창작자가 자신의 저작물을 AI 학습에 사용할지 여부를 결정할 수 있어야 한다"는 AI 윤리 원칙을 기술로 구현했다는 데 의의를 두고 있습니다.

기업은 이미 AI를 다르게 쓰고 있다

아이러니하게도, 기업들이 AI를 활용하는 방식은 학생들과 정반대입니다. 도어대시(DoorDash)가 개발한 'SafeChat' 콘텐츠 안전 시스템 사례가 좋은 예입니다. 하루 400만 건 이상의 채팅 메시지를 처리해야 하는 도어대시는 LLM(거대 언어 모델)을 맹목적으로 투입하는 대신, 먼저 자체 훈련한 소형 분류 모델로 '안전한 메시지'를 걸러내고, 판단이 어려운 10% 이하의 메시지에만 LLM을 투입했습니다. 게다가 LLM에게 "안전한가/아닌가"라는 이분법적 질문 대신, 위협 수위·욕설 수위·성적 내용 수위를 각각 0~1 점수로 매기도록 요청해 훨씬 정교한 판단을 끌어냈습니다.

이 접근법의 핵심은 AI를 판단의 최종 결정자로 쓰지 않고, 어려운 질문만 선별해서 던지는 도구로 활용했다는 점입니다. 그 결과 플랫폼 내 언어 폭력 관련 사고가 50% 감소했습니다.

학생이 AI를 제대로 활용하는 법

연구 결과와 기업 사례가 모두 가리키는 방향은 같습니다. AI는 '대신 생각해주는 도구'가 아니라 '더 깊이 생각하게 돕는 도구'로 써야 합니다.

구체적인 활용 전략:

• 이해 확인 도구로 사용하기: AI에게 답을 받은 후 "이 내용을 내 말로 설명하면?"이라고 스스로 테스트해 보세요. 설명하지 못한다면 학습이 일어나지 않은 것입니다.
• 질문 생성에 활용하기: AI에게 과제 답변을 요청하는 대신, "이 주제에서 내가 이해해야 할 핵심 질문 5가지를 알려달라"고 시작하면 더 깊은 학습으로 이어집니다.
• 초안 검토자로 사용하기: 스스로 먼저 초안을 쓴 뒤 AI에게 피드백을 요청하면 비판적 사고와 AI 활용을 동시에 훈련할 수 있습니다.
• 시간 단축보다 질 향상에 집중하기: 이번 연구에서 AI 사용자 중 비(非)AI 집단과 비슷한 시간을 투자한 학생들은 학습 손실이 더 작았습니다.

AI 시대의 진짜 경쟁력은 AI를 얼마나 잘 부리는가에 달려 있습니다. 그 전제 조건은 AI 없이도 스스로 생각할 수 있는 기초 역량입니다.