ChatGPT 사용 시 뇌에 축적되는 인지 부채(Cognitive Debt) - MIT Media Lab 연구

게시 2026/01/31 업데이트 2026/01/31

By Juho

13 분읽는 시간

개요

MIT Media Lab에서 발표한 연구 “Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task”는 LLM을 사용한 에세이 작성이 인간의 뇌 활동과 인지 부하에 미치는 영향을 조사한 연구이다. 54명의 참가자를 대상으로 EEG(뇌전도)를 활용하여 뇌 연결성 패턴을 분석했으며, NLP 기반 언어 분석과 교사 및 AI 심사관의 에세이 평가를 함께 수행했다. 연구 결과, LLM 사용 그룹은 가장 약한 뇌 연결성을 보였고, 4개월간의 추적 관찰에서 신경, 언어, 행동 수준 모두에서 지속적인 성능 저하가 나타났다.

연구 배경

ChatGPT와 같은 LLM은 글쓰기 작업에서 즉각적인 편의성을 제공한다. 하지만 이러한 편의성이 장기적으로 인간의 인지 능력에 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구는 부족한 상태였다. MIT Media Lab의 Nataliya Kosmyna를 비롯한 연구진은 LLM 보조 글쓰기가 뇌의 신경 활동, 언어적 특성, 학습 성과에 미치는 영향을 체계적으로 조사하기 위해 이 연구를 설계했다. 해당 논문은 2025년 6월 arXiv에 프리프린트로 공개되었으며, 2025년 12월에 v2로 업데이트되었다.

연구 설계

참가자 그룹 구성

54명의 참가자를 세 그룹으로 나누어 실험을 진행했다.

그룹	조건	설명
LLM 그룹	ChatGPT 사용	에세이 작성 시 ChatGPT 활용
검색 엔진 그룹	검색 엔진 사용	에세이 작성 시 검색 엔진 활용
Brain-only 그룹	도구 미사용	자신의 두뇌만으로 에세이 작성

실험 세션 구성

세션 1~3까지 각 그룹은 동일한 조건에서 에세이를 작성했다. 세션 4에서는 크로스오버 설계를 적용했다. LLM 그룹 참가자는 도구 없이(LLM-to-Brain), Brain-only 그룹 참가자는 LLM을 사용하여(Brain-to-LLM) 에세이를 작성했다. 전체 54명이 세션 1~3에 참여했으며, 18명이 세션 4까지 완료했다. 총 4개 세션은 약 4개월에 걸쳐 진행되었다.

측정 방법

연구에서 사용된 측정 방법은 다음과 같다.

첫째, EEG(뇌전도)를 통해 에세이 작성 중 뇌 연결성과 인지 부하를 측정했다. 둘째, NLP 분석을 통해 에세이의 언어적 특성(NER, n-gram 패턴, 토픽 온톨로지)을 분석했다. 셋째, 영어 교사와 AI 심사관이 에세이를 평가했다. 넷째, 참가자 인터뷰를 통해 주관적 경험을 수집했다.

핵심 발견 1 - 뇌 연결성(EEG 분석)

EEG 분석 결과, 세 그룹 간 뇌 연결성 패턴에 유의미한 차이가 나타났다. 뇌 연결성은 외부 도구 지원 수준에 따라 체계적으로 감소하는 양상을 보였다.

그룹	뇌 연결성 수준	네트워크 특성
Brain-only	가장 강함	가장 넓은 범위의 분산 네트워크
검색 엔진	중간 수준	중간 정도의 인지 관여
LLM	가장 약함	전반적으로 가장 약한 결합

Brain-only 그룹은 가장 강하고 광범위하게 분포된 신경 네트워크를 보여주었다. 검색 엔진 그룹은 중간 수준의 인지 관여를 나타냈다. LLM 그룹은 가장 약한 전반적 결합을 보였다. 이는 외부 도구에 대한 의존도가 높을수록 뇌의 자체적인 인지 활동이 감소한다는 것을 시사한다.

핵심 발견 2 - 세션 4 크로스오버 결과

세션 4의 크로스오버 설계는 LLM 사용의 잔여 효과를 확인하기 위한 핵심 실험이었다.

LLM-to-Brain 전환 (LLM 사용자가 도구 없이 작성)

LLM을 사용하다가 도구 없이 에세이를 작성한 참가자들은 알파(alpha)와 베타(beta) 네트워크의 연결성이 약화된 상태를 보였다. 이는 뇌의 인지적 저관여(under-engagement) 상태가 LLM 사용 이후에도 지속됨을 의미한다.

Brain-to-LLM 전환 (Brain-only 사용자가 LLM 사용)

반대로, Brain-only 그룹에서 LLM을 처음 사용한 참가자들은 더 높은 기억 회상 능력을 보였다. 후두-두정엽(occipito-parietal) 및 전두엽(prefrontal) 영역의 광범위한 노드가 재활성화되었다. 이 패턴은 검색 엔진 그룹의 뇌 활동과 유사한 양상이었다.

핵심 발견 3 - 에세이 소유감 및 행동 관찰

자기 보고식 에세이 소유감(ownership) 조사에서도 그룹 간 차이가 뚜렷하게 나타났다.

LLM 그룹은 자신이 작성한 에세이에 대한 소유감이 가장 낮았다. Brain-only 그룹은 가장 높은 소유감을 보고했다.

특히 주목할 점은 LLM 그룹의 참가자들이 자신이 최근 작성한 에세이의 내용을 정확히 인용하는 데 어려움을 겪었다는 것이다. 이는 LLM이 생성한 텍스트를 자신의 것으로 내면화하지 못했음을 보여준다.

핵심 발견 4 - 교사 평가

에세이를 평가한 영어 교사들은 AI로 작성된 에세이를 쉽게 구별할 수 있었다고 보고했다. AI 보조 에세이는 언어와 구조가 “거의 완벽”했지만, 개인적인 감성이 완전히 결여되어 있었다. 이러한 특성이 오히려 AI 작성 여부를 판별하는 단서가 되었다.

장기적 영향

4개월에 걸친 추적 관찰 결과, LLM 사용의 영향은 일시적이지 않았다. LLM 그룹의 참가자들은 시간이 지남에 따라 세 가지 수준 모두에서 Brain-only 그룹보다 지속적으로 낮은 성과를 보였다.

첫째, 신경 수준에서 뇌 연결성이 약화된 상태가 유지되었다. 둘째, 언어 수준에서 에세이의 언어적 다양성과 개인성이 감소했다. 셋째, 행동 수준에서 에세이에 대한 소유감과 내용 회상 능력이 저하되었다.

연구진은 이를 “인지 부채(Cognitive Debt)”라는 개념으로 설명한다. LLM이 제공하는 즉각적인 편의성은 장기적인 인지 비용을 수반하며, 이는 학습과 사고 능력의 저하로 이어질 수 있다는 것이다.

연구 한계

이 연구에는 몇 가지 중요한 한계가 존재한다.

첫째, 표본 크기가 54명(세션 4 완료자 18명)으로 작고, 제한된 지역에서 모집되었다. 둘째, ChatGPT만을 대상으로 실험했기 때문에 다른 LLM 모델에 직접 일반화하기 어렵다. 셋째, 20분간의 에세이 작성이라는 통제된 실험 환경이 실제 업무 환경과 다를 수 있다. 넷째, 하위 작업(sub-task) 분석이 부족하다. 다섯째, EEG 스펙트럼 분석이 제한적이다. 여섯째, 에세이 작성이라는 교육적 맥락에 한정된 결과이므로 다른 작업 유형으로의 일반화에 주의가 필요하다.

또한 이 논문은 2025년 6월 arXiv 프리프린트로 공개된 상태로, 아직 동료 심사(peer review)를 거치지 않았다. 따라서 모든 결론은 예비적인 것으로 받아들여야 한다.

연구진은 언론에 대해 “멍청해진다(dumb)”, “뇌 손상(brain damage)”, “뇌가 썩는다(brain rot)” 등의 자극적인 표현을 사용하지 말 것을 명시적으로 요청하기도 했다.

정리

MIT Media Lab의 이 연구는 LLM 사용이 인간의 인지 활동에 미치는 영향에 대한 체계적인 실증 데이터를 제공한다. EEG 기반 뇌 연결성 분석, NLP 언어 분석, 교사 평가를 종합한 결과, LLM 사용 그룹이 가장 약한 뇌 활동과 낮은 소유감을 보였다. 특히 4개월간의 종단적 추적에서 성능 저하가 지속되었다는 점은 “인지 부채” 개념의 실증적 근거를 제시한다. 다만, 소규모 표본, 단일 LLM 사용, 프리프린트 상태 등의 한계를 고려하여 결과를 해석할 필요가 있다. LLM 활용이 보편화되는 현재, 교육 현장에서 AI 도구의 역할과 균형에 대한 깊은 논의가 필요함을 시사하는 연구이다.

참고

AI LLM Research