MIT 미디어랩 연구팀이 AI 챗봇에 의존해 뉴스 사실 여부를 검증한 사용자들이 AI 없이는 오히려 가짜뉴스 탐지 능력이 저하된다는 연구 결과를 발표했다. 이 연구는 2026 ACM CHI(인간-컴퓨터 상호작용 학술대회)에서 발표됐으며, 67명의 참가자를 4주간 추적해 뉴스 헤드라인-이미지 쌍의 진위를 판별하게 하는 방식으로 진행됐다.
연구 결과에 따르면 AI 챗봇의 도움을 받는 동안 참가자들의 가짜뉴스 탐지 정확도는 21% 향상됐다. 그러나 4주 후 AI 없이 새로운 뉴스 항목을 평가하자 탐지 성능이 실험 시작 전보다 15%포인트 떨어졌다. 주목할 만한 점은 참가자의 약 4분의 1이 자신의 탐지 능력이 오히려 나아졌다고 느꼈다는 것이다. 연구팀은 전체 참가자의 5분의 1을 ‘의존 발달자(Dependency Developers)’로 분류했는데, 이들은 시간이 지남에 따라 능동적 자기 판단에서 AI 안내의 수동적 수용으로 점차 이행했다.
연구팀은 이 현상을 AI 의존 역설(AI dependency paradox)이라고 명명했다. 계산기가 암산 능력을, GPS가 방향감각을 약화시켜 온 기술적 ‘탈숙련화(deskilling)’와 같은 맥락이라고 분석했다. 연구를 이끈 MIT 미디어 아트 앤드 사이언스 박사과정 발데마르 댄리(Valdemar Danry)와 앙쿠 라니(Anku Rani)는 AI가 직접 정답을 알려주는 방식이 의존성을 심화시키는 반면, 소크라테스식 질문이나 사용자가 틀린 방향으로 가려 할 때 완곡한 유도 발언을 제시하는 ‘딥 프로빙(deep probing)’ 방식이 독립적인 판단 능력 향상에 더 효과적이라고 밝혔다. 이는 단기 탐지 속도를 희생하더라도 장기 학습에 기여하는 트레이드오프 관계에 있다.
연구진은 학교 교육과정에서 AI 도구를 도입할 때 이 결과를 반드시 고려해야 한다고 촉구했다. 공동 저자 패티 마에스(Pattie Maes) 교수는 “비판적 사고 능력은 삶의 거의 모든 문제를 해결하고 독립적 의견을 형성하는 데 필요하다”며 “AI에 사고를 위임하면 그 능력 자체가 소실된다”고 강조했다. 연구팀은 향후 미국·영국 외 다양한 지역 집단을 대상으로 한 후속 실험과 텍스트 기반 챗봇 이외의 멀티모달 인터랙션 전략 탐색을 계획하고 있다.
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