업무 메모를 쓰려고 노트북을 열었는데, 손이 먼저 간 곳이 문서 창이 아니라 챗봇 입력창이었어요.
그날 좀 놀랐거든요. 생각을 하고 도구를 여는 게 아니라, 도구를 열어야 생각이 시작되는 순서로 바뀌어 있었어요. 지난 7월 31일, 구독자 320만 명의 과학 유튜버 행크 그린(Hank Green)이 거의 같은 지점을 공개적으로 말했습니다. “LLM과 상호작용하면서 얻는 도파민의 수준이 나에게 건강하지 않고, 세상에도 좋지 않다”고요. AI 의존증이라는 말에서 흔히 떠올리는 그림, 그러니까 성능 비판이나 AI 반대와는 결이 다릅니다. 매일 쓰는 헤비 유저 본인이 자기 사용 습관을 진단한 고백이거든요.
궁금한 건 그다음이죠. 업무에 AI를 붙일수록 속도는 분명히 오르는데, 왜 감각은 무뎌지는 느낌이 들까요.
한눈에 보기
- AI 의존증은 쾌락 중독보다 ‘기본 도구화’에 가깝습니다. 도구가 없으면 일의 첫 단추를 못 꿰는 상태예요.
- 업무 부작용은 속도가 아니라 초안 능력·판단·검증 감각에서 먼저 나타납니다.
- 해법은 끊기보다 경계 정하기입니다. 되돌릴 수 있는 일은 맡기고, 판단이 남는 일은 직접 하는 식이에요.
행크 그린이 정확히 무슨 말을 한 걸까
발단은 2026년 7월 30일 Complexly 채널에 올라온 ‘Ask Hank Anything’ 시리즈의 한 편이었어요. 시청자들이 영상 속 “I appreciate the pushback”(지적해 주셔서 고맙습니다)이라는 표현을 두고 챗봇 말투 아니냐고 지적하면서 논란이 커졌습니다. 그린은 그 말은 게스트와 대화하다 나온 애드리브였다고 해명했지만, 스크립트 리서치에 ChatGPT를 썼다는 사실은 인정했어요.
레딧 커뮤니티에 올린 사과문이 더 솔직했습니다. “이 스크립트 리서치에 ChatGPT를 쓴 건 맞다”면서, 일을 과하게 벌여 놓은 상태에서 생성된 노트에 너무 기대는 나쁜 습관이 들었다고 했어요. “많은 사람을 실망시켜 참담하다”는 말도 함께요. 다만 ChatGPT는 논문과 참고 자료를 찾는 데 썼을 뿐, 문장과 의견은 자기 것이라고 분명히 선을 그었습니다.
말로만 끝나지 않았어요. 개인 채널 hankschannel의 업로드를 줄이고, 퍼즐·게임 채널인 SMUSH와 4×3은 아예 멈춰 세웠습니다. SciShow와 Crash Course를 만들어 온 사람이 스스로 생산량을 줄이겠다고 한 거죠. 이 고백이 반향을 얻은 이유는 여기 있다고 봐요. AI 안티가 아니라, 누구보다 많이 만들어 온 사람 입에서 나왔다는 것. 보도 원문은 TechCrunch 기사에 정리돼 있어요.
AI 의존증, 그러니까 어떤 상태를 말하는 걸까
AI 의존증은 도구가 없을 때 작업의 첫 단추를 못 꿰는 상태를 말합니다. 술이나 게임처럼 쾌감을 좇아 계속 찾는 중독과는 작동 방식이 좀 달라요. 중독은 즐거워서 붙잡고, 의존은 기능을 넘겨줬기 때문에 놓지 못합니다.
그래서 AI 과의존은 티가 잘 안 나요. 성과가 떨어지는 게 아니라 오히려 늘어나거든요. 기억과 계산을 바깥 도구에 맡기는 습관, 그러니까 인지 오프로딩(cognitive offloading) 자체는 계산기나 내비게이션에서 이미 겪은 일이죠. 다만 이번에 넘긴 건 계산이 아니라 ‘초안을 구성하는 일’이라는 점이 다릅니다.
업무에 붙일수록 뭐가 망가지나
부작용은 네 갈래로 옵니다. 순서가 꽤 일정해요.
- 빈 화면 공포: 첫 문단, 첫 함수를 스스로 시작하는 근육이 가장 먼저 빠집니다. MIT 미디어랩의 Your Brain on ChatGPT 연구에서 LLM을 쓴 그룹은 뇌 연결성이 세 그룹 중 가장 약했고, 자기가 방금 쓴 글을 정확히 인용하지 못하는 경우가 많았어요. 참가자 54명, 약 4개월짜리 소규모 실험이라 단정할 근거는 아니지만 방향은 새겨둘 만합니다.
- 검증 피로: 그럴듯한 결과를 계속 확인해야 해서, 아낀 시간이 뒤에서 되돌아옵니다. 마이크로소프트와 카네기멜런대가 지식노동자 319명·실제 사례 936건을 조사한 연구는 사고의 성격이 ‘만들기’에서 ‘검증·통합·관리’로 옮겨간다고 정리했어요.
- 판단 위임: 같은 조사에서 참가자의 62%가 AI를 쓸 때 비판적 사고를 덜 했다고 답했습니다. 특히 반복적이고 부담 낮은 일에서요. 결정의 근거가 내 안이 아니라 출력물에 있게 되는 겁니다.
- 맥락 얕아짐: 손으로 안 거친 결과물은 다음 회의에서 설명이 안 됩니다. 코드 리뷰에서 “여기 왜 이렇게 했어요?”라는 질문에 말문이 막히면, 그게 신호예요.
나도 해당될까, 짧은 자가 점검
무겁게 볼 건 아니고, 두세 개 이상 걸리면 한 번 돌아볼 만한 정도예요.
- 회의 메모나 보고서를 AI 없이 시작하기가 부담스럽다
- 결과물을 끝까지 읽지 않고 붙여넣은 적이 있다
- 출력이 마음에 안 들면 다시 생각하기보다 프롬프트를 고친다
- 내가 낸 결과물을 남에게 근거까지 설명하기 어렵다
- 도구가 잠깐 멈추면 다른 일로 못 넘어가고 기다린다
- 하루에 몇 번 열었는지 세어본 적이 없다
그럼 끊어야 하나, 맡길 일과 직접 할 일 나누기
기준은 하나로 잡으면 편해요. 되돌릴 수 있는 일은 맡기고, 판단이 남는 일은 직접 합니다.
| 작업 유형 | 권하는 쪽 | 이유 |
|---|---|---|
| 자료 검색·요약 | 맡겨도 부담 적음 | 원문 확인으로 되돌릴 수 있음 |
| 반복 변환·포맷 정리 | 맡겨도 부담 적음 | 정답이 정해져 있어 검증이 쉬움 |
| 코드 리뷰 초벌 | 절반씩 | 놓친 것 찾기엔 유용, 승인은 사람이 |
| 기획 방향·우선순위 결정 | 직접 | 틀리면 되돌리는 비용이 큼 |
| 사과문·평가·갈등 조정 | 직접 | 책임 주체가 사람이어야 함 |
행크 그린이 걸린 지점도 정확히 이 표의 아래쪽이었어요. 리서치는 위쪽 칸이라 맡겨도 됐는데, 원문 확인이라는 되돌리기 절차가 빠지면서 아래쪽 성격으로 바뀐 셈이죠.
속도가 빨라진 게 아니라, 느려질 권리를 잃었던 쪽에 가까웠어요.
실제로 줄여보면서 알게 된 것
완전 차단은 3일 만에 무너졌습니다. 마감 붙은 날 하루면 충분히 흔들리더라고요. 대신 순서를 바꾼 건 오래갔어요. 엉성해도 초안을 먼저 직접 쓰고 나서 AI에 넣는 방식으로 바꿨더니, 결과물을 다시 읽고 고치는 시간이 눈에 띄게 줄었습니다. 머릿속에 뼈대가 이미 있으니 틀린 부분이 바로 보이거든요.
에이전트를 여러 개 나란히 띄워 놓고 일하던 시기에는 반대 현상도 겪었어요. 산출물은 늘었는데 그중 내가 설명할 수 있는 건 절반쯤이었습니다. 95점짜리 열 개보다, 99점까지 내가 밀어붙인 두 개가 다음 회의에서 훨씬 쓸모 있었어요.
지금은 시간대로 나눕니다. 오전에는 도구를 열지 않고 하루치 판단을 먼저 끝내고, 오후에 붙여요. 물론 직군과 마감 상황에 따라 다를 겁니다. 고객 응대처럼 즉시성이 중요한 일이라면 이 방식이 안 맞을 수도 있어요.
행크 그린의 사과에서 제일 인상 깊었던 건 “너무 많이 만들었다”는 대목이었어요. AI 의존증의 얼굴이 게으름이 아니라 과잉 생산이라는 뜻이니까요. 도구가 나쁘다는 결론으로 갈 이야기는 아니라고 봅니다. 다만 내 판단이 어디까지 내 것인지 가끔 확인해 보는 습관은 남겨두면 좋겠어요.
오늘 바로 해볼 수 있는 건 세 가지 정도입니다.
- 초안은 5분이라도 직접 쓰고 나서 도구에 넘기기
- 붙여넣기 전에 “이걸 내가 설명할 수 있나” 한 번 묻기
- 하루 중 도구를 열지 않는 구간을 한 시간만 정해두기
계속 쓰되, 어디까지 맡길지는 내가 정하는 쪽이 오래갈 것 같아요.