세 아이의 아버지이자 인공지능이 우리 삶에 미치는 영향을 연구하는 사람으로서, 모든 부모가 AI에 대해 이해해야 할 점을 여기서 말씀드립니다.

제가 어렸을 때, 아버지와 저는 함께 쓰고 싶은 이야기에 대해 자주 이야기하곤 했습니다. 그 이야기의 제목은 "아무도 디즈니랜드에 가지 않은 날"이었습니다. 아이디어는 이러했습니다. 어느 날, 날씨가 너무 완벽해서 모든 사람들이 디즈니랜드가 사람들로 가득 찰 것이라고 생각하고, 그래서 모두 집에 있기로 결정한다는 것이었습니다. 하지만 아버지는 같은 생각을 하면서도, 그날 아침 제가 실망한 표정을 보고는—어쨌든 기회를 잡기로 결정합니다. 우리는 길을 떠나고, 도착했을 때 공원은 완전히 비어 있습니다. 감히 나타난 사람은 아무도 없었습니다. 우리는 모든 것을 즐길 수 있었습니다—놀이기구, 쇼, 음식—모든 것을 우리만을 위해서요.

저는 그 이야기를 쓰는 아이디어를 사랑했습니다. 하지만 흔히 그렇듯이, 삶이 방해가 되었습니다. 우리는 너무 바빠서 그 일을 해낼 수 없었고, 시간은 흘러갔으며, 저는 성장했고, 우리 둘 다 그것에 대해 잊어버렸습니다.

30년 후, 저는 부모님 댁에서 제 아이들(여덟 살, 다섯 살, 두 살)과 함께 저녁 식사를 하고 있었습니다. 어떤 이유에서인지 그 아이디어가 다시 제 머릿속에 떠올랐습니다. 저는 큰아이에게 그 이야기에 대해 말해주었고, 그녀는 전체 이야기를 듣고 싶어 했습니다. 그래서 우리는 ChatGPT를 켜서 대략적인 개요를 주고, Dr. Seuss 스타일(우리가 가장 좋아하는 작가 중 한 명)로 이야기를 써달라고 요청했습니다. 몇 초 만에 우리는 그 이야기를 얻었습니다. 그녀는 그것을 소리 내어 읽었고, 우리는 웃었습니다.

물론, AI가 만든 것은 완벽하지 않았습니다. 일부 대사는 말이 되지 않았고, 몇몇 미국식 표현이 들어가 있었습니다—"sneakers"나 "cinnamon buns" 같은 것들이요. 하지만 그날 밤 소파에서 우리는 프롬프트를 수정하고, 이야기를 다듬고, 장면을 추가하고, 이 낯선 새로운 창의적 파트너와 함께 수십 년 동안 제 손에서 빠져나갔던 일을 해내는 즐거운 시간을 보냈습니다.

지난 15년 동안 저는 AI가 일과 사회에 어떤 영향을 미치는지 연구해 왔습니다. 하지만 세 명의 어린아이들의 아버지가 되면서 이러한 변화는 훨씬 더 개인적으로 느껴지게 되었습니다. 그들의 미래가 제 과거와는 완전히 다르게 보일 것이라는 것은 분명합니다.

제 아내에게 그 깨달음은 몇 주 전 서퍽에 있는 그녀의 부모님 댁으로 가는 차 안에서 실제로 와 닿았습니다. 세 명의 아이들이 차에 갇혀 A12 도로를 천천히 달리는 것은 혼란의 레시피나 다름없습니다. 그래서 우리는 모두가 실제로 즐긴 희귀한 팟캐스트를 찾았을 때 기뻤습니다: History's Not Boring, 두 명의 아이들이 내레이션하는 다양한 주제에 대한 15분 분량의 대화 시리즈였습니다.

우리가 듣는 동안, 우리는 이 영리한 아이들이 누구일지 추측하기 시작했습니다. 그들은 어디 출신일까? 어떻게 선택되었을까? 학교와 이것을 어떻게 병행할까? 결국 저는 온라인에서 그들을 검색했습니다. 우리의 모든 추측은 틀렸습니다. 그 아이들은 실제로 존재하지 않았습니다. 팟캐스트 전체가 AI로 만들어진 것 같았습니다. 우리 중 누구도 깨닫지 못했습니다.

우리가 좋아하게 된 사람들이 전혀 실제가 아니라는 것을 알게 된 것은 이상한 순간이었습니다. AI가 그렇게 높은 품질의 교육 콘텐츠를 만들 수 있다는 것도 인상적이었습니다. 하지만 팟캐스트와 다큐멘터리를 만드는 제 아내에게는 그것은 불안한 일이기도 했습니다. 그녀와 재능 있는 팀이 만드는 데 며칠이 걸렸을 것을 이제는 어떤 사람도 관여하지 않고 만들어지고 있었습니다.

AI에 대한 제 연구는 저를 회의실, 컨퍼런스 홀, 교실, 정부 청사로 데려갔습니다. 하지만 어디를 가든 한 가지 질문이 다른 어떤 것보다 더 자주 나옵니다: 제 아이들이 무엇을 해야 할까요?

지금 우리 모두는 약간 길을 잃은 상태입니다. 교사들은 그들의 오래된 방법이 더 이상 통하지 않는다고 걱정합니다. 부모들은 아이들이 AI를 사용해 문제를 해결하고 질문에 답하는 것을 지켜보며 그들이 실제로 무엇을 아는지 궁금해합니다. 고용주들은 과제, 시험, 평가를 통해 얻은 전통적인 학문적 성취가 젊은이들이 할 수 있는 일에 대해 여전히 유용한 정보를 알려주는지 의심합니다.

하지만 많은 사람들이 본능적으로 원하는 대로—금지하고, 꾸짖고, 처벌하는 방식으로—이 새로운 기술에 벽을 세우는 것은 올바른 답이 될 수 없습니다. 우선, 이것은 다음 세대가 살아갈 세상입니다. 우리가 성장한 세상이 아니라 그들이 실제로 살아갈 세상을 위해 그들을 준비시키지 않는다면 우리는 그들을 실패하게 하는 것입니다. 예를 들어, 학생들이 과제에 AI를 사용하면 부정행위를 한다고 비난하는 말을 얼마나 자주 들어보셨나요? 하지만 우리가 교육 방식을 재고하지 않음으로써 그들을 속이고 있는 것은 언제일까요? AI가 젊은이들에게 교육을 "너무 쉽게" 만들고 있다면, 우리 어른들이 그들의 학습을 더 도전적으로 만들고, 더 멀리 밀어붙이고, 그들의 능력을 확장시킬 책임은 언제 우리에게로 넘어오는 것일까요?

더 중요하게는, AI에 대한 이러한 경시하는 태도는 상상력이 부족하기도 합니다. 그것은 우리가 AI가 다음 세대를 위해 창조할 수 있는 놀라운 가능성을 보지 못하게 합니다. 물론 위험이 있습니다. 하지만 동시에, 우리가 이 기술을 현명하게 사용한다면, 다음 세대는 우리가 그들의 나이였을 때 우리가 이해하지 못했던 어떤 어려운 개념을 이제 이해하게 될까요? 그들이 어떤 어려운 문제를 해결하게 될까요—한때는 수년간의 훈련과 경험이 필요했던 문제들을 말이죠, 해결할 수 있었다면 말입니다.

미래 대비 기술은 잊어버리세요

AI와 관련된 과제의 큰 부분은 직업 세계의 기술적 혼란에 대한 우리의 전통적인 대응 방식—사람들을 "미래에 대비시키는" 아이디어—이 더 이상 작동하지 않는다는 것입니다. 2013년, 당시 총리였던 데이비드 캐머런은 잉글랜드가 세계 최초로 모든 초등학교와 중등학교 학생들이 코딩을 배우게 되는 곳이 될 것이라고 발표했습니다. 교육부 장관 마이클 고브에 따르면, 이것은 "모든 아이에게 21세기에 성공하는 데 필요한 컴퓨팅 기술을 갖추게 할" 것이라고 했습니다.

그 아이디어는 대담하고 영리해 보였습니다. 그 후 몇 년 동안, 우리의 모범을 따르지 않는 선진국을 찾기는 어려웠습니다.

오늘로 빠르게 넘어가 봅시다. ChatGPT와 Claude 같은 최신 AI 시스템이 가장 잘하는 것은 무엇일까요? 코드 작성입니다. 2026년 1월, Anthropic은 Claude Code—그들의 AI 기반 코딩 어시스턴트—의 코드 중 90%가 AI 자체에 의해 작성되었다고 보고했습니다. 아이들을 평생 기술적 혼란으로부터 보호하기 위한 기술은 그들이 학교를 떠나기도 전에 대부분 쓸모없게 되었습니다.

우리는 AI를 맹목적으로가 아니라 비판적으로 사용해야 하며, 기본기를 날카롭게 유지하여 AI가 천재처럼 행동할 때나 바보처럼 행동할 때를 구분할 수 있어야 합니다.

정치인과 정책 입안자들에게 코딩 이야기를 불행한 일시적 현상으로 치부하고 싶은 유혹이 있을 것입니다. 하지만 이것은 실수입니다. 그들이 실수한 이유는 "미래 대비" 기술이라는 아이디어를 믿었기 때문입니다—즉, AI가 당분간은 할 수 없는 가치 있는 기술 세트가 존재하고, 미래에 대해 충분히 깊이 생각함으로써 그것들을 정확히 식별할 수 있다는 생각 말입니다.

진실은 우리가 앞으로 다가올 일에 대해 단 두 가지만 알고 있다는 것입니다. 하나는 그것이 오늘날보다 훨씬 더 강력한 기술로 가득 차 있을 것이라는 점입니다. 다른 하나는 우리가 그 외에는 거의 알지 못한다는 점입니다. 하지만 우리는 이 불확실성을 해결하려고 노력하기보다는 그것을 받아들이고 대신 다른 질문을 해야 합니다: 우리가 실제로 놀랍게도 거의 알지 못하는 미래에서 다음 세대가 번영하도록 어떻게 준비시킬까요?

기본으로 돌아가기

첫 번째 단계는 기본으로 돌아가는 것입니다. 2009년 이후, 전 세계 젊은이들의 문해력과 수리력은 OECD의 국제학업성취도평가(Pisa)에 따르면 하락하고 있습니다. 성인에게도 마찬가지입니다. 이것만으로도 걱정스럽습니다. 하지만 우리가 직면한 미래의 불확실성을 고려할 때, 이러한 추세는 재앙입니다.

왜 그렇게 큰 재앙일까요? 우선, 어떤 더 고급 기술이 미래에 가장 가치 있을지 정확히 말하기는 어렵지만—창의성, 판단력, 다른 무엇이든—그것들은 어떤 방식으로든 이러한 기본 기술에 의존할 것입니다. 그것들은 다른 모든 것의 기초입니다.

게다가 AI 시스템은 결코 완벽하지 않습니다. 그들은 실수를 하며, 종종 간단한 문제에서 실수합니다. 그들은 환각을 일으켜 완전히 지어낸 확신에 찬 그럴듯한 답변을 제공합니다. 컴퓨터 과학자 제프리 힌튼이 말했듯이, 그들은 "천재 바보"입니다. 즉, 우리는 AI를 맹목적으로가 아니라 비판적으로 사용해야 하며, 기본기를 날카롭게 유지하여 AI가 천재처럼 행동할 때나 바보처럼 행동할 때를 구분할 수 있어야 합니다.

이 두 가지 이유를 모두 고려할 때, AI가 더 잘하는 것처럼 보이더라도—점점 더 그렇게 되고 있지만—우리는 읽기, 쓰기, 수학을 가르치는 데 많은 노력을 기울여야 합니다. 기본으로 돌아가는 것은 경제학자가 "후회 없는" 전략이라고 부르는 것입니다—미래가 어떻게 전개되든 우리는 이러한 핵심 기술을 향상시키는 것을 결코 후회하지 않을 것입니다.

저는 제 다섯 살 아이가 불을 끄는 바로 그 순간에 큰 질문을 던져 잠자리를 미루는 습관에 대응하기 위해 AI를 사용했습니다.

그리고 우리는 창의적이어야 합니다. 제 여덟 살 아이가 구식 방식—긴 목록, 반복을 통한 암기—으로 구구단을 배우는 것에 지루해했을 때, 저는 ChatGPT를 사용해 그녀가 자신이 아는 것을 테스트하는 다양한 컴퓨터 게임을 디자인하도록 도왔습니다. (유니콘과 무지개가 모든 버전에 등장했습니다.)

그리고 제 다섯 살 아이가 방과 후 표준 파닉스 책을 읽는 것에 지쳤을 때—사람이 견딜 수 있는 Biff, Chip, Kipper에는 한계가 있으니까요—우리는 AI를 사용해 그의 읽기 수준에 맞추고 그가 가장 좋아하는 주제에 훨씬 가까운 맞춤형 이야기를 함께 만들었습니다. (이 글을 쓰는 시점에서 그것은 HMS 벨파스트, TNT 폭발물, 그리고 부카요 사카를 의미했습니다.)

새로운 것을 시도하는 것은 중요하며, 우리는 다른 사람들이 만들어내는 것에서 많은 것을 배울 수 있습니다. 예를 들어 가디언의 편집 혁신 책임자인 크리스 모란을 생각해 보세요. 그의 딸은 학교에서 드라큘라를 읽고 있었지만 방대한 소설을 현실 세계와 연결하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 그들은 AI의 도움으로 PlotLines라는 앱을 함께 만들었습니다. 이 앱은 이야기를 상호작용형 1890년대 지형측량지도 위에 배치하여 AI의 도움으로 유럽 전역의 주요 장면과 인물들의 여정을 지도로 표시했습니다. (그들은 이후 다른 많은 책들에 대해서도 이 작업을 수행했습니다.)

이것들은 바로 우리가 교육 전반에 걸쳐 금지하는 것이 아니라 테스트하고 환영해야 할 혁신의 종류입니다.

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둘 다 가르치고, 둘 다 시험하세요

우리가 직면한 모든 불확실성에도 불구하고, 우리가 미래에 대해 아는 한 가지가 여전히 있습니다: 그것은 오늘날보다 훨씬 더 강력한 기술로 가득 차 있을 것이라는 점입니다. 이를 염두에 두고, 우리는 다음 세대에게 그것들을 사용하는 방법을 가르쳐야 합니다. 이것을 제대로 하려면 사람들에게 AI 사용법을 가르치는 데 상당한 시간을 할애해야 합니다.

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하지만 도전 과제는 그렇게 하면서도 그들이 중요한 기본 기술을 잊지 않게 하는 방법입니다. AI가 우리를 덜 똑똑하게 만들고 있다는 우려가 커지고 있습니다. AI가 요약해 줄 수 있는데 왜 책을 읽을까요? AI가 계산을 해줄 것인데 왜 수학 숙제를 끝낼까요? 제 생각에 답은 실리콘밸리에서 나오는 것이 아니라, 반세기 전의 잊혀진 영국 수학 교수인 윌프레드 핼리데이 코크로프트에게서 나옵니다.

1970년대, 영국 학교의 수학 교육 품질이 무너지고 있는 것처럼 보였고 수리력 수준은 낮다고 보고되었습니다. 수학 교육에 오랜 관심을 가졌던 코크로프트는 정부로부터 그것을 조사하라는 요청을 받았습니다. 1982년, 코크로프트 보고서가 발표되었습니다. 그것은 방대하고 상세했으며—지금은 대부분 잊혀졌습니다. 하지만 그것은 전자 계산기가 다루어진 방식 때문에 교육의 미래를 생각하는 데 가장 중요한 문서가 될 수도 있습니다.

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코크로프트의 보고서를 읽고 그 당시 계산기의 도전 과제가 오늘날 우리가 AI와 직면하는 도전 과제와 얼마나 유사했는지 보는 것은 매혹적입니다—그것이 "기본 기술"을 약화시킬 것이라는 두려움부터 이 낯선 새로운 기술을 대면하는 많은 사람들이 느낀 위협까지 ("일부는 … 소수점 뒤에 나타난 많은 숫자들에 의해 좌절감을 느꼈다"). 코크로프트는 현실적이었습니다. 그는 "1985년까지 모든 수험생이 계산기에 접근할 수 있을 것"이라고 예상했습니다. 그의 제안은 혁명적이었습니다. 그는 수학 교육을 두 부분으로 나누어 개편하고자 했습니다—한 부분은 학생들에게 계산기 사용법을 가르치고, 다른 부분은 계산기 없이 해결하는 방법을 가르치는 것이었습니다. 결정적으로, 두 기술 모두 시험을 보게 될 것입니다. 그 아이디어는 받아들여졌습니다. 오늘날, 계산기와 함께 그리고 계산기 없이 수학을 배우는 것은 전 세계적인 표준입니다. 첫 번째 접근 방식은 기본 기술을 구축하고, 두 번째 접근 방식은 그것들을 더 도전적인 문제에 적용합니다.

우리는 지금 AI에 대해 동일하게 현실적이고 혁명적인 접근 방식을 취해야 합니다. 제가 "둘 다 가르치고, 둘 다 시험하세요"라고 부르는 이 입증된 원칙을 사용해서 말입니다. 역사부터 영문학까지 모든 과목은 두 부분으로 나누어야 합니다—한 부분은 학생들에게 AI 사용법을 가르치고, 다른 부분은 AI 없이 성공하는 방법을 가르치는 것입니다. 둘 다 시험을 봐야 합니다. 교사는 학생이 자신의 방에서 AI를 사용하는지 감시할 수 없습니다. 하지만 시험장에 앉아 시험지를 보고 두 부분 모두 준비하지 않았다는 것을 깨달았을 때 식은땀이 흐르는 경험을 대체할 수 있는 것은 없습니다.

모든 화면이 나쁜 것은 아닙니다. 제 우려 중 하나는 소셜 미디어가 아이들의 삶에 미치는 영향에 대한 정당한 걱정이 AI에 대한 우리의 생각 방식으로 흘러들어가는 것입니다. 이것은 소셜 미디어에 대한 합리적인 제한이 AI에 대한 무분별한 금지로 바뀔 수 있습니다. 하지만 소셜 미디어와 AI는 같은 것이 아닙니다. 소셜 미디어는 종종 우리를 비인간화하고 현실 세계에서 멀어지게 하지만, AI는 제대로 사용될 때 우리의 삶을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이것에 대해 생각할 수 있는 또 다른 방식이 있습니다. 현재 아이들의 "골디락스" 화면 시간—너무 많지도, 너무 적지도 않고, 딱 적당한—에 대한 논쟁이 진행 중입니다. 하지만 이것은 잘못된 논쟁입니다. 중요한 것은 화면에 얼마나 많은 시간을 보내는가가 아니라, 그 화면에 실제로 무엇이 있고 우리가 그 기술을 사용하여 무엇을 하는가입니다.

이 구분은 우리가 무엇을 가르치는지뿐만 아니라 어떻게 가르치는지에도 중요합니다. 또 다른 예를 생각해 보세요: 개인 과외. 평균적인 학생이 일대일 과외를 받으면 전통적인 교실에서 거의 모든 동료들을 능가할 것이라고 종종 말합니다. 저는 옥스포드에서 수학과 경제학을 가르치는 과외 교사로 일했던 시절에 이것을 직접 목격했습니다.

문제는 인간 과외 교사는 모든 사람에게 제공하기에는 너무 비싸다는 것입니다. 하지만 이제 AI는 마침내 고품질의 개인 과외를 제공할 수 있습니다. 그것은 각 학생의 고유한 강점과 약점에 맞게 자료를 가르치는 방식을 조정할 수 있으며, 인간 과외 교사와의 상호작용을 모방하면서도 훨씬 낮은 비용으로 가능합니다.

솔직히 말해서, AI는 제가—그리고 제가 수년간 관찰해 온 많은 다른 교사들이—달성하기 위해 애써온 수준의 개인화된 교육을 제공합니다. 놀라운 점 중 하나는 AI의 폭입니다. 저는 제 다섯 살 아이가 불을 끄는 바로 그 순간에 큰 질문을 던져 잠자리를 미루는 습관에 대응하기 위해 AI를 사용했습니다. 그가 "아빠, 첫 인간은 어디에서 왔어?"라고 물었을 때, AI는 진화에 대한 짧은 이야기를 만들었습니다. 저는 또한 대학원생들이 램지 성장 모델 같은 경제학의 어려운 수학 문제를 해결하는 데 도움이 되는 단계별 지침을 생성하는 데 AI를 사용했습니다.

"누군가가 나와 내 생각과 내 질문에 그렇게 순수한 주의를 기울인 적은 없었던 것 같아요,"라고 한 학생이 2025년 4월 The New Yorker에서 보도된 바와 같이 말했습니다. "그것은 사람들과의 상호작용을 재고하게 만들었어요." AI는 결코 지치거나 주의가 산만해지지 않습니다. 그것은 근무 시간이나 제한된 교실 시간이 없습니다. 그것은 항상 한 가지 더 질문에 답하고, 이해하지 못하는 문제에 대해 항상 또 다른 설명을 제공할 것입니다.

문제에 집중하세요, 직업이 아니라. 제가 제안하는 것은 아닙니다...학생들이 최근 미국 졸업식에서 기술 지도자들에게 야유를 보낸 것은 놀라운 일이 아닙니다. 지난 15년 동안 제가 이야기한 가장 저항적인 집단은 젊은 전문가들이었습니다. 그들은 변호사, 의사, 또는 그들이 선택한 무엇이든 되기 위해 엄청난 시간과 돈을 투자했으며, 그들이 준비해 온 세상이 더 이상 존재하지 않는다는 말을 막 끝나려는 순간에 듣게 되었을 때 당연히 화가 납니다.

그들이 경력을 시작할 때 제가 주고 싶은 조언이 너무 많지만, 가장 중요한 것 중 하나는 이것입니다: 직업 자체가 아니라 문제에 관심이 있기 때문에 직업을 선택하세요. 솔직히 말해서, House의 의사들이 좋아서 의학을, Suits 때문에 법학을, Mad Men 때문에 마케팅을 선택한다면 실망하게 될 것입니다. 이러한 직업들은 극적으로 변화하려고 합니다.

하지만 문제 자체—건강 결과 개선, 법률 자문 제공, 제품 판매—는 사라지지 않습니다. 변화할 것은 우리가 그것들을 해결하는 방식과 그렇게 하는 데 필요한 기술입니다.

이것은 생성 AI 이전에도 오래전에 예측할 수 있었습니다. 2017년, 스탠포드 대학의 한 팀은 사진만으로 점이 암인지 여부를 최고의 피부과 전문의만큼 정확하게 판별할 수 있는 시스템을 구축했다고 발표했습니다. 그것은 AI 기반 진단의 획기적인 순간이었습니다. 하지만 가장 눈에 띄는 것은 이 획기적인 소식을 알린 Nature 논문의 마지막 저자가 세바스찬 스런이라는 점이었습니다—의사가 아니라 세계 최초의 무인 자동차를 만든 선도적인 컴퓨터 과학자였습니다. 의학 지식이 거의 없는 사람이었지만, 그의 기술은 그가 최고의 의사들과 견줄 수 있는 시스템을 구축할 수 있게 해주었습니다.

AI와 과학을 향해 달려가세요

제가 오늘 경력을 시작한다면, 맨 처음에, 저는 주저 없이 AI와 과학을 향해 달려갈 것입니다—그것들이 자동화로부터 안전하기 때문이 아니라, 앞으로 몇 년 동안 가장 흥미로운 발전이 일어날 곳이기 때문입니다. 20세기에는 우리의 최고의 아이디어가 뛰어난 인간의 마음에서 나왔습니다. 21세기에는 유능한 AI에서 나올 것이라고 저는 기대합니다.

우리는 2024년 말에 이것의 일부를 목격했습니다. DeepMind의 AlphaFold2 창시자들이 생물학의 가장 큰 미해결 과제 중 하나인 "단백질 접힘 문제"—질병과 그 치료법을 이해하는 데 핵심적인—를 해결한 공로로 노벨 화학상을 수상했을 때입니다. 현재, 최첨단 수학이 다음이며, 인상적인 속도로 새로운 발견이 이루어지고 있습니다.

상상력, 상상력, 상상력

AI와 더 많이 작업할수록, 그 사용의 주요 한계는 우리의 상상력이라는 것을 더 많이 깨닫게 됩니다. 오늘 기술 개선을 멈춘다 해도, 지금까지 생각해 낸 것보다 훨씬 더 많은 사용 방법이 있을 것입니다.

그 상상력의 작업 중 일부는 우리에게 달려 있습니다. 하지만 제 여덟 살 아이와 그 이야기를 만들던 그날 밤은 그 중 일부가 다음 세대에게도 속한다는 것을 상기시켜 주었습니다. 시인 루이즈 글릭이 쓴 것처럼, "우리는 어린 시절에 세상을 한 번 바라보고, 나머지는 기억입니다." 이를 염두에 두고, 우리는 다음 세대—그들의 모험심, 열린 마음, 냉소주의의 부재와 함께—가 우리가 이 놀라운 기술로 무엇을 할 수 있는지 현명하고 자유롭게 생각하도록 도와줄 필요가 있습니다.

내 아이들은 무엇을 해야 할까? 다니엘 서스킨드 지음, 펭귄 출판, £20. 가디언을 지원하려면 guardianbookshop.com에서 주문하세요. 배송비가 부과될 수 있습니다.

자주 묻는 질문
다음은 아버지이자 AI 연구자의 관점에서 자연스러운 부모 친화적인 어조로 작성된 FAQ 목록입니다.



일반 · 초보자 질문



1. 제 아이가 숙제에 ChatGPT를 사용하는데, 그게 부정행위인가요?

그것이 어떻게 사용되는지에 달려 있습니다. 아이가 생각 없이 답변을 복사해서 붙여넣는다면, 네, 부정행위입니다. 하지만 튜터처럼 사용한다면—이해하지 못하는 개념을 설명해 달라고 하거나 시험 전에 자신을 테스트해 달라고 하는 것—훌륭한 학습 도구입니다. 규칙은 이렇게 되어야 합니다: AI는 생각을 돕기 위한 것이지, 생각을 대신하기 위한 것이 아닙니다.



2. 저는 기술에 능숙하지 않습니다. 아이들을 AI로부터 보호하기 위해 전문가가 되어야 하나요?

절대 아닙니다. 코딩 방법을 알 필요는 없습니다. 이러한 도구가 어떻게 작동하는지 기본만 알면 되고, 더 중요하게는 아이들이 그것들을 어떻게 사용하고 있는지 아이들과 이야기해야 합니다. 기술적 기술보다 양육 본능이 더 중요합니다.



3. 제 아이들에게 AI의 가장 큰 위험은 무엇인가요?

저는 로봇이 세상을 장악하는 것보다 그들이 스스로 생각하는 능력을 잃는 것에 더 걱정합니다. 가장 큰 위험은 지적 나태함입니다—아이들이 더 빠르기 때문에 비판적 사고, 창의성, 문제 해결을 기계에 아웃소싱하는 것입니다. 그리고 인간처럼 보이지만 인간이 아닌 챗봇과 상호작용하는 것의 정서적 영향도 있습니다.



4. AI가 일상적인 육아에 실제로 유용한가요, 아니면 그냥 과장된 것인가요?

지루한 일에는 진정으로 유용합니다. 저는 식사 메뉴를 계획하고, 다섯 살 아이의 생일 파티 아이디어를 생성하고, 선생님에게 보내는 까다로운 이메일을 쓰고, "하늘은 왜 파란색이야?"라는 질문을 유아가 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 데 사용합니다. 그것은 일상적인 일에 엄청난 시간 절약 도구이지만, 포옹이나 진심 어린 대화를 대체할 수는 없습니다.



고급 · 비판적 사고 질문



5. 십대 아이에게 AI가 확신에 차서 틀릴 수 있다는 것을 어떻게 설명하나요?

AI는 사실을 알지 못하고 단어가 일반적으로 어떤 순서로 오는지를 예측한다고 설명하세요. 그것은 박식한 앵무새와 같습니다. 무언가가 사실인지 확인할 뇌가 없기 때문에 완전한 확신을 가지고 터무니없는 말을 할 것입니다. "신뢰하되 검증하라"는 규칙을 가르치세요—초안에는 AI를 사용하되 제출 전에 모든 사실을 신뢰할 수 있는 출처로 검증하도록 말입니다.