AI 시대에 번영할 사람들

게시일: 2026년 7월 22일 | 원문 작성일: 2026년 6월 28일 | 저자: David Brooks | 원문 보기

2026년 7월 6일 오전 11시(미 동부시간), 원문이 업데이트되었습니다.

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AI가 우리의 일자리를 빼앗아 인간에게 할 일이 없어질 거라던 예측을 기억하는가? 지금까지는 그런 일이 벌어지지 않는 것 같다. ActivTrak 연구진은 1만 명이 넘는 근로자의 디지털 활동을 분석했고, 사람들이 AI를 도입했을 때 업무 강도가 줄어들기는커녕 오히려 더 세졌다는 사실을 발견했다. 이 초기 도입자들이 이메일, 메시지, 채팅 앱에 쓴 시간은 두 배 넘게 늘었다. 업무용 소프트웨어 사용량은 94퍼센트나 증가했다.

UC 버클리 하스 경영대학원 연구진은 사람들이 AI를 사용하면서 예전에는 외주를 주던 업무를 직접 떠맡기 시작했다는 사실을 발견했다. 코딩이나 엔지니어링 같은 작업이 더 쉬워졌기 때문이다. 사람들은 저녁 시간, 주말, 대기실, 그리고 잠깐이라도 짬이 나고 AI가 손닿는 곳에 있을 때마다 업무를 욱여넣었다. 또한 멀티태스킹도 훨씬 많이 하게 되어, 동시에 여러 가지 일을 하는 여러 봇을 감독하곤 했다.

이 연구들이 가리키는 일반적인 패턴은, 많은 사람이 AI로 절약한 시간을 일을 덜 하는 데 쓰지 않는다는 것이다. 그들은 그 시간을 새로운 업무를 떠맡는 데 쓴다. AI는 또한 근로자 자신과 상사가 하루에 얼마나 많은 일을 해내야 하는지에 대한 기대치도 끌어올리는 것 같다. 매시간이 더 빽빽해지지만, 동시에 더 지치고 산만해진다. ActivTrak 연구진은 사람들이 집중해서 방해받지 않고 일하는 시간이 9퍼센트 줄었다는 사실을 발견했다. 이런 정신 상태를 가리키는 이름까지 생겼다. “AI 브레인 프라이”, AI로 인한 정신적 번아웃을 뜻하는 신조어다.

어떤 의미에서 이는 흔한 일이다. 새로운 노동 절약 기술이 등장할 때마다, 기술은 잘 알지만 심리는 잘 모르는 전문가들은 사람들이 그 기술로 삶을 더 편하게 만들 거라고 예측하곤 한다. 머지않아 우리 모두 주 15시간 근무를 누리게 될 거라고 말이다! 하지만 실제로는 많은 사람이 그 기술을 이용해 삶을 더 분주하고 빡빡하게 채운다. 비행기, 기차, 자동차는 이동을 더 빠르게 만들어 시간과 노력을 절약해주는 기술이다. 하지만 이 기술들은 또한 사람들이 훨씬 더 많은 여행을 떠날 수 있게 해준다.

떠오르고 있는 AI 시대를 이끄는 하나의 원칙을 꼽자면 이렇다. 지능이 흔해지면, 주체적 의지가 귀해진다. 앞으로 차이를 만들어낼 사람들은 편안함을 좇으며 수동적으로 AI에 기대어 덜 일하려는 이들이 아니다. 그들은 성장을 추구하며 능동적으로 AI와 씨름해 자기 정신 능력을 발전시키고 더 많은 것을 이뤄내려는 이들이다.

다시 말해, 사람들을 가르는 것은 얼마나 똑똑한가가 아니라 정신적 노력과 맺는 관계다. 지금 어떤 사람들은 심리학자들이 말하는 높은 인지 욕구를 지니고 있다. 이들은 어려운 생각을 즐긴다. 어려운 게임을 즐기고 밀도 높은 책을 즐겨 읽는 사람들이 바로 이들이다. 그 반대쪽 끝에는 인지적 구두쇠들이 있다. 이들은 골똘히 생각하는 일을 불쾌하게 여기며 그것을 피할 수 있는 기회라면 무엇이든 붙잡는다. 그 중간에는 중간 정도의 인지 욕구를 지닌 사람들이 있다. 이들은 정말로 관심 있는 일에는 노력을 기울이지만, 그 자체를 본능적으로 즐기지는 않는다. 인지 욕구는 지능과 상관관계가 있지만 같은 것은 아니다. 우리는 모두 똑똑하지만 열심히 노력하는 것은 좋아하지 않는 사람들을 많이 알고 있다.

지금으로서는, 사람들은 AI와 매우 다른 경험을 하게 될 것이다.

생산적인 승객들

인지 욕구가 낮은 사람들은 AI를 이용해 생각을 덜 하려는 경향을 보인다. 이들이 얻는 가장 큰 이득은, AI가 과제를 너무나 쉽게 만들어주는 덕분에 더 생산적으로 일할 수 있다는 점이다. 그러나 이들이 잃는 가장 큰 것 역시, AI가 과제를 너무나 쉽게 만들어주는 바로 그 이유 때문에 정신적 역량이 줄어든다는 점이다.

신은 청교도적인 존재였던 모양이다. 신은 우리를 고통 없이는 이득을 얻지 못하고, 노력 없이는 보상을 얻지 못하는 존재로 만들었다. 이는 보디빌딩의 세계에서와 마찬가지로 지식노동의 세계에서도 참이다. 인간은 최적 난이도 영역에 있을 때, 즉 감당하기 힘들 만큼 어렵지도 않고 아무런 노력도 요구하지 않을 만큼 쉽지도 않은 과제에 몰두할 때 가장 잘 배운다.

AI는 노력을 적게 들이는 사람들을 최적 난이도 영역 밖으로 밀어낼 것이다. MIT 미디어랩(MIT Media Lab)의 나탈리야 코스미나(Nataliya Kosmyna)가 이끈 한 연구팀은, 유사한 과제를 수행할 때 사람들이 ChatGPT를 사용하는 경우 사용하지 않는 경우에 비해 뇌 연결성이 최대 55퍼센트까지 감소한다는 사실을 발견했다. 파서빌리티 사이언시스(Possibility Sciences)의 공동창업자 비비언 밍(Vivienne Ming)은, 사람들이 AI를 사용할 때 인지적 노력의 지표인 감마파 활동이 약 40퍼센트 감소한다는 사실을 발견했다.

그 여파는 뻔하다. AI의 도움을 받아 처리한 일일수록 기억에 남는 게 적어지고, 사고력 역시 예외 없이 그만큼 떨어진다. 스위스 SBS 경영대학원의 마이클 게를리히가 진행한 연구는 “AI 도구를 빈번하게 사용하는 것과 비판적 사고 능력 사이에 유의미한 부적 상관관계”가 있다는 사실을 발견했다. 처음에는 AI가 사람을 끌어들인다. 실제로 AI를 사용하면 생산성이 높아지긴 한다. 하지만 그다음에는 능력과 지식이 줄어들면서, AI가 당신의 속을 파먹기 시작한다. 가장 안타까운 경우는 한동안 AI라는 목발에 의존하다가 그것을 빼앗긴 사람들이다. 카네기멜론 대학교의 그레이스 리우가 이끄는 연구진은 피험자들에게 바로 이런 경험을 하게 한 뒤 이렇게 결론지었다. “AI의 도움을 받아 문제를 해결한 지 단 10분 만에, AI에 대한 접근권을 잃은 사람들은 AI를 아예 사용한 적 없는 사람들보다 더 저조한 성과를 냈고 더 자주 포기했다.”

내시경, 즉 유연한 탐침을 이용해 몸속을 들여다보는 시술을 전문으로 하는 의사들을 대상으로 한 연구에 따르면, AI를 사용하기 전 이들은 대장내시경 검사의 28.4퍼센트에서 암 전 단계의 장 병변을 찾아냈다. AI를 사용하기 시작했다가 다시 그것을 빼앗기고 나자, 병변을 찾아낸 비율은 22.4퍼센트에 그쳤다. 이들의 진단 능력은 심각하게 퇴화한 것이다.

최근 나는 캘리포니아 애너하임 인근의 끝없이 이어지는 고속도로를 GPS의 안내를 받아 이 출구에서 저 출구로, 이 진입로에서 저 진입로로 옮겨 다니며 운전하고 있었다. 그때 우리 모두 한 번쯤 해봤을 법한 생각이 들었다. 예전엔 지도만 보고도 이걸 해냈는데! 지금 나는 태평양을 걸어서 건널 수 있는 것만큼이나 그 일을 해낼 능력이 없다. GPS는 그저 몇 가지 길 찾기 능력을 쪼그라들게 할 뿐이지만, AI는 그것을 받아들이는 사람 안의 모든 것을 쪼그라들게 만들겠다고 위협한다.

마지못한 최적화주의자들

인지 욕구가 중간 정도인 사람들은 AI가 자신을 속 빈 존재로 만들 수 있다는 사실을 잘 알고 있다. 그 가능성은 그들을 정말로 불안하게 만든다. 그래서 그들은 진지하게, 선의를 갖고 결심한다. 그런 희생양이 되지 않겠다고. 하지만 붐비고 스트레스 가득한 일상의 흐름 속에서 결국 빨려 들어가고 만다. 다짐은 무너지고, 그들은 챗봇에 과도하게 의존하게 된다.

AI는 유혹적인 기술이다. MIT 미디어랩 연구진은 사람들에게 ChatGPT를 이용해 여러 편의 논문을 연달아 쓰게 했을 때, 논문을 거듭할수록 AI에 대한 의존도가 점점 높아진다는 사실을 발견했다. 얼마 지나지 않아 참가자들은 대부분 자르고 붙여넣기만 하고 있었다. 이는 단순히 작업을 거듭하며 피로가 쌓였기 때문만은 아니다. 이 기술은 사람들을 한 사고방식에서 다른 사고방식으로 은근히 옮겨놓는다. 구식 교육 기관은 배양의 마음가짐 위에 세워져 있다. 열심히 노력하고 힘든 과제를 견뎌내면, 더 나은 사고력을 갖춘, 더 많이 아는 사람이 된다는 것이다. 반면 현대 기술은 최적화의 마음가짐 위에 세워져 있다. 모든 것을 더 쉽게 만들어주는 기계를 찾아, 최대한 효율적으로 일을 해치우는 것이다.

기술 업계 전체가 최적화를 중심으로 조직되어 있다. 일례로 구글 검색 책임자였던 아밋 싱할은 2013년 가디언(The Guardian)과의 인터뷰에서 이렇게 선언했다.

배양의 마음가짐을 지닌 사람은 마찰을 추구하고, 최적화의 마음가짐을 지닌 사람은 삶이 마찰 없이 매끄럽기를 바란다. 현대 기술은 당신을 정신의 근육을 단련하는 사람에서 정신의 소파 감자로 바꾸어놓으려 한다.

최적화를 추구한다면, 목표로 삼는 것은 탁월함이 아니라 산출량의 극대화다. 소프트웨어 기업 GoTo가 진행한 설문조사에서, 노동자의 43퍼센트는 AI가 생성한 콘텐츠에 오류가 있고 전반적으로 품질이 낮다고 의심하면서도 그대로 제출한 적이 있다고 답했다.

머지않아 이 최적화주의자 그룹의 사람들도 저인지 그룹과 똑같은 방식으로 속이 비어가는 과정을 겪게 될 것이다. 호기심은 서서히 줄어든다. MIT의 발달심리학자 로라 슐츠는 교사가 어떤 물건의 사용법을 가르쳐 주면, 본의 아니게 그 물건에 대한 아이들의 호기심을 제한하게 된다는 사실을 발견했다. 반면 교사가 의도적으로 설명을 자제하면, 아이들은 오히려 더 호기심을 갖게 된다. AI는 바로 그 설명을 앞서 해주는 교사와 같다.

삶에 대한 전반적인 몰입도 서서히 줄어든다. 저장대학교의 우수칭과 상하이테크대학교의 류위쿤이 이끈 한 연구팀은, 사람들에게 AI를 사용하게 한 뒤 이어서 AI 없이 다른 과제를 수행하도록 했을 때, 참가자들의 내재적 동기 수준이 평균 11퍼센트 떨어지고 지루함은 20퍼센트 늘어난다는 사실을 발견했다. AI와 함께한 첫 번째 과제가 더 즐겁게 느껴진 나머지, 그에 비해 평범한 작업이 시시하게 느껴진 것이다.

이 그룹에 속한 사람들 역시 점점 더 봇에 맞설 능력을 잃어갈 것이다. 이 기술은 당신에게 매우 지적이지만 불완전한 존재와 대등하게 대화할 수 있는 상대가 되어달라고 요구한다. 그런데 만약 당신이 스스로의 세계관을 형성하거나 자신만의 지식 기반을 쌓는 작업을 한 번도 해본 적이 없다면 어떻게 될까? 전문가들이 “인지적 항복”이라 부르는 상태에 빠지게 될 것이다. 봇이 하는 말을 모조리 믿고, 봇이 제시하는 방향이라면 어디든 따라가게 될 것이다. 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨의 연구자들은 AI가 가끔 틀린 답을 내놓도록 프로그래밍했다. 인간 참가자들은 그 오류를 80퍼센트의 확률로 사실로 받아들였다.

최적화의 핵심 문제는 그것이 노력 자체에 대한 사람들의 태도를 바꿔놓는다는 데 있다. 크리스 시벤은 버지니아 북부의 작은 사립학교 리븐델의 교장이다. 어느 날 그는 학생들에게 200명이 넘는 예술가가 5년 넘게 매달려 만든 영화를 보여주었다. 학생들은 어리둥절해했다. 왜 그렇게까지 하는 걸까? 한 학생은 이렇게 말했다. “AI라면 5분 만에 만들었을 텐데요.”

시벤은 그 발언에서 뚜렷한 문화적 전환을 감지했고, 《미어 오소독시》2에 기고한 에세이에서 이를 “초연함의 산업화”라 불렀다. 그는 “어려운 텍스트와 씨름하고, 압박 속에서 논지를 수정하고, 실패하고 다시 시도해본” 학생은 단순히 많은 정보를 아는 것을 넘어선다고 주장한다. 그런 학생은 더 단단해진다는 것이다. 우리의 친구 키에르케고어3라면 이렇게 말했을 것이다. 사람은 오직 열정적인 헌신을 통해서만 스스로를 하나의 자아로 세워간다고.

그런 노력을 한 번도 기울이지 않아 스스로 자아가 되어본 적 없는 사람에게는 무슨 일이 벌어질까? 시벤은 “AI라면 5분 만에 만들었을 텐데요”라는 말이 실은 속도에 관한 것이 아니라고 주장한다. “그것은 도덕적 가치의 재평가다. 중요한 것은 결과물이지 그것을 만들어내는 고투가 아니며, 보는 행위가 아니라 이미지 그 자체이며, 그것을 만들어낼 능력을 갖춰가는 사람이 아니라 제품이라고 전제하는 것이다.” AI는 “도제 수업 없는 능숙함을, 이해 없는 유창함을 제공한다”고 그는 결론짓는다. “이런 패턴을 내면화한 학생은 더 게을러지는 것이 아니다. 그는 덜 형성되고, 덜 현존하며, 프롬프트에 손을 뻗지 않고서는 어려움의 무게를 견뎌낼 수 없는 사람이 된다.”

정신적 마라토너들

이제 인지 욕구가 높은 사람들, 그리고 이들이 다가올 시대에 어떻게 지내게 될지 이야기할 차례다. 내 생각에는 마라토너와 비슷하다. 자동차는 26.2마일을 이동하기에 더할 나위 없이 훌륭한 기술이다. 그 거리를 달릴 수 있도록 스스로를 훈련시켜야 할 실질적인 이유는 누구에게도 없다. 그럼에도 어떤 사람들은 그렇게 한다. 그들은 무언가를 성취하고 싶고, 자신의 역량을 확장하고 싶기 때문에 그 노력을 기꺼이 쏟는다.

인지 욕구가 높은 사람들은 생각하는 일에 있어서도 이와 마찬가지다. 다음과 같은 상황을 즐긴다면 당신도 아마 이들 중 한 명일 것이다. 어떤 프로젝트를 한동안 붙잡고 있었다. 어떻게 마무리해야 할지 전혀 감이 잡히지 않는다. 마감은 코앞이고 불안감은 극에 달한다. 그런데도 당신은 결국 답을 찾아낼 것이라는 확신을 품고 있다. 이성적으로는 과거에도 실패한 적이 있고 이번에도 실패할 수 있다는 것을 안다. 하지만 동시에, 뼛속 깊은 곳에서는 결국 해낼 것이라는 사실을 알고 있다. 이리저리 찾아보고 궁리를 거듭하다 보면, 어느 날 마법처럼 답이 머릿속에 떠오르고, 그 순간부터 학습 곡선은 기하급수적으로 치솟는다. 어떤 사람들은 이런 상황이 불러일으키는 스트레스를 싫어하지만, 바로 그것이 정신적 마라토너들이 살아가는 이유다.

시카고 대학교의 존 카치오포(John Cacioppo)가 이끄는 학자 팀은 인지 욕구가 높은 사람들에 관한 100건이 넘는 연구를 검토했다. 이들은 과제와 관련된 생각을 많이 하는 경향이 있다. 자극적인 대화에 즐겨 참여한다. 또한 종결과 통제에 대한 욕구가 높은 편이다. 일단 결론에 도달하고 나면, 반증이 쌓여가도 그 결론에서 벗어나게 만들기가 매우 어려울 수 있다.

AI 시대에는 정신적 마라토너들이 AI 엔트로피에 맞서 정말로 애를 쓸 것이라고 나는 짐작한다. 이들은 독창적이고자 하는 강한 욕구를 느낄 것이다. 이 시대에는 글, 노래, 영화가 이미 생산된 것들의 종합이 되어가면서 문화적 산물이 점점 더 익숙하게 느껴질 것이다. 반면 마라토너들은 개인적이고, 자기만의 고유함을 반영하는 작업물을 만들고 싶어 할 것이다. 이들은 AI를 자신의 주체성을 줄이는 대신 늘리는 방향으로 활용할 방법을 찾고자 할 것이다. 이미 그렇게 할 수 있도록 돕는 몇 가지 기법이 발견된 바 있다.

여기서 내가 그리는 미래가 극단적인 인지적 양극화의 모습이라는 점을 눈치챘을지도 모르겠다. 어떤 사람들은 AI를 이용해 더 많이 생각하게 될 것이다. 다른 사람들, 어쩌면 대다수는 AI를 이용해 덜 생각하게 될 것이다. 경제적 불평등이나 정치적 양극화가 나쁘다고 생각했다면, 인지적 양극화는 정말로 끔찍할 것이다. 사회를 서로 다른 두 종처럼 보이게 만들 만큼 갈라놓을 것이기 때문이다. 인지 욕구가 높은 사람들은 점점 더 생산적이고 점점 더 행복해지는 반면, 나머지는 일종의 정신적 하층 계급으로 전락할 것이다.

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이런 미래가 필연적인 것은 아니다. 지금까지 나는 인지 욕구를 마치 타고난 어떤 특성처럼 다뤄왔다. 하지만 의지력에는 유전적 기반이 어느 정도 있다 해도, 그것은 맥락에 지극히 민감하게 반응한다. AI가 주체적 의지를 갉아먹는 경향이 있다면, 인간은 그것을 길러내는 방향으로 제도를 개혁할 수 있다.

지금 우리의 교육 시스템은 콘텐츠와 지능을 중심으로 짜여 있다. 초등학교에서는 학생들의 뇌에 콘텐츠를 다운로드한다. 그다음 고등학교를 이용해 똑똑한 아이들을 골라내 엘리트 대학으로 분리해 보낸다. AI 시대에는 학교가 그 지향점을 주체적 의지 쪽으로 옮겨야 할 것이다. 온갖 분야에 대해 많이 아는 기계들에 둘러싸인 세상에서, 사람을 진정으로 구별 짓는 것은 열심히 노력하고 지식을 창의적으로 활용하려는 욕구다. 따라서 정말 중요한 것은 두뇌의 힘이 아니라, 양질의 결과를 만들어내는 정신적 마라톤을 기꺼이 완주하려는 의지다.

우리 앞에 놓인 결정적인 과제는 인지적 복잡성을 스스로 찾아 나서려는 욕구를 사람들 안에 길러내는 일이다. 조지프 캠벨4식 이야기를 늘어놓으려는 것은 아니지만, 본질적인 도전 과제는 이것이다. 실패할 수도 있고 분명 고통과 괴로움을 수반할 어려운 임무들을 스스로 떠맡는 영웅의 여정으로 자기 삶을 바라보도록 사람들을 어떻게 훈련시킬 것인가? 몸과 마음이 포기하라고 아우성칠 때조차 견뎌내고 계속 나아가, 새로운 목적지에 이르고 무언가를 스스로 알아내는 힘, 즉 탐험가의 마음, 인내하는 능력, 버텨내는 힘을 사람들 안에 어떻게 형성할 것인가?

내가 보기에 AI 시대에는 모든 학교와 조직이 이런 질문들에 대해 저마다의 답을 찾아야 할 것이다. 그들은 자신이 맡은 이들에게 훨씬 더 많은 시간을 들여 이렇게 물어야 할 것이다. “네 마음 깊은 곳에서 진정으로 가장 원하는 것은 무엇인가? 이 세상에 진정으로 원할 만한 가치가 있는 것은 무엇인가? 너의 가장 높은 욕구를 우리가 어떻게 길러줄 수 있을까?” 지금 우리 문화에서는 모두가 “네 열정을 찾아라”라고 말하지만, 그 방법을 알려주는 사람은 아무도 없다. 앞으로 학교와 조직은 바로 그것을 가르쳐야 할 것이다.

문제는 우리가 자신의 욕구를 직접 통제할 수 없다는 데 있다. 거위 간의 맛을 억지로 좋아하게 만들 수 없듯, 의지만으로 더 호기심 많은 사람이 될 수는 없다. 하지만 다행히도 우리는 스스로를 특정 상황에 놓음으로써 그 욕구를 간접적으로 자극하거나 억누를 수 있다.

우리의 많은 학교는 학생들의 정신적 노력에 대한 욕구를 꺾는 일을 꽤나 잘 해낸다. 아이가 교실에서 지루하게 앉아 보내는 매 순간이 그 욕구를 갉아먹는다. 성적과 같은 외적 보상 역시 마찬가지인데, 외적 욕구가 내적 욕구를 밀어내는 경향이 있기 때문이다. 성적 인플레이션은 모든 것을 지나치게 쉽게 만들어 욕구를 짓누른다. 합리주의자들은 사실을 배우고 논증을 검토하는 마음의 층위, 즉 선언적 층위에 초점을 맞춰 우리 시스템의 상당수를 설계했다. 그들은 흔히 동기가 싹트는 더 깊은 층위, 즉 마음속 어두운 숲에서 자신들이 어떤 피해를 입히고 있는지 알아채지 못한다.

다행히 학교와 조직은 욕구에 불을 지필 수도 있다. 동기에 관한 가장 단순명료한 이론은 에드워드 데시와 리처드 라이언이 창시한 자기결정이론으로 알려져 있다. 사람들은 자율성(내 선택을 내가 통제한다), 유능감(내 역량이 성장하고 있다), 관계성(이곳 사람들이 나를 아낀다)을 부여받는 상황에 놓일 때 동기를 느낀다. 내 경험상 동기는 위대한 인물이나 위대한 예술 작품을 마주할 때처럼, 경외감과 함께 커진다. 또한 동기는 도제 관계 속에서도 커지는데, 멘토가 어떤 사람에게 엔지니어링하는 법뿐 아니라 엔지니어링을 사랑하는 사람이 되는 법까지 가르쳐줄 때가 그렇다.

이 시대 전체에 대한 나의 핵심 믿음은, 인공지능이 무엇을 할 수 없는지를 드러냄으로써 인간이 된다는 것이 무엇을 의미하는지를 밝혀주리라는 것이다. AI 이전에는 많은 사람이 이성과 지능이야말로 인간을 정의하는 특질이라 믿었다. 그것이 우리를 동물과 다르게 만든다고 여겼다. 하지만 머지않아 우리보다 훨씬 똑똑한 존재들이 나타날 것이다. 따라서 그것은 인간성을 정의하는 특질일 수 없다.

AI가 할 수 없는 것은 무언가를 갈망하는 일이다. 물론 강화학습으로 구축된 모델의 얕은 층위에는 보상과 비슷한 메커니즘이 몇 가지 존재한다. 하지만 모델은 압도적으로 예측을 하는 존재이지, 욕망을 품는 존재가 아니다. AI가 애초에 갈망할 수 없는 이유는, 살아있는 존재를 자라나고 탐구하게 만드는 생물학적 필요 자체가 없기 때문이다. 더 중요한 것은, AI에게는 자아가 없다는 사실이다. 봇에게는 자신이 한때 그러했던 과거의 인물도, 앞으로 되고 싶은 미래의 인물도 없다. 봇은 사람처럼 배려의 구조와 사랑의 순서를 갖지 않는다. 봇에게는 개인적인 역사도, 이성적 계산보다 더 깊은 영역에서 경험한 저마다의 상처와 기쁨과 환희도 없으며, 그 깊은 영역에서 함께 솟아나는 꿈과 희망의 연쇄도 없다.

합리주의자들이 예전에 우리에게 말해왔던 것과 달리, 삶은 대체로 문제를 푸는 일이 아니다. 그런 일이라면 어떤 컴퓨터도 할 수 있다. 삶은 순례이고 여정이다. 어딘가를 향해 나아가고, 경험을 통해 성장하고, 자기 자신을 확장하고, 아직 갖지 못한 어떤 가능성을 향해 손을 뻗는 일이다. 그러므로 인간을 규정하는 특징은 추진력, 즉 정신적 노력을 감수하고 어려움을 극복하도록 우리를 밀어붙이는 동력과, 열망, 즉 자신이 어디로 가고 싶은지, 어떤 목적에 봉사하는지, 어떤 사람이 되고 싶은지를 아는 것이다.

사람들이 더 많이 원하고 더 많이 갈망하도록 배우게 도울 수 있다면, 그들은 어려운 일을 해내기 위한 정신적 노력을 기꺼이 감수할 것이고, 우리는 눈앞에 닥친 인지적 양극화를 피할 수 있을 것이다. 사람들이 자신이 진정으로 사랑하는 것에 대해 명확하고 온전한 마음을 갖도록 교육할 수 있다면, AI는 계산과 종합을 맡되 인간은 여전히 무엇이 중요한지, 무엇이 탐구할 가치가 있는지, 우리가 어떤 사명을 향해 나아갈지, 그리고 결국 어디에 다다를지를 정의하게 될 것이다. 그렇게 된다면 봇으로 가득 찬 사회 속에서도 인간의 존엄은 지켜지고, 어쩌면 한층 더 강화될 것이다.

이 기사는 원래 내재적 동기 수준과 지루함 정도를 측정한 연구진을 잘못 표기했으며, 이후 바로잡았습니다.