AI는 ‘던닝-크루거 효과’를 서비스로 제공한다

• 던닝-크루거 효과는 능력이 부족한 사람이 자신의 능력을 과대평가하는 인지 편향으로, 기술 산업 전반에 만연한 과신 문화와 연결됨
• 빠른 출시와 지표 중심 성장이 강조되면서 ‘Fake it till you make it’식의 허세와 과장된 성과 문화가 확산됨
• AI 챗봇은 자신감 넘치는 어조로 틀린 답을 제시하며, 정확성보다 사용자 참여 시간을 늘리는 데 초점이 맞춰짐
• 생성형 AI는 누구나 예술가나 개발자가 될 수 있다는 환상을 주지만, 실제 기술 습득과 창작의 과정을 약화시킴
• 인간의 불완전한 창작 행위가 여전히 가치 있으며, 기계가 대체할 수 없는 인간적 창의성을 지켜야 함

던닝-크루거 효과의 기원과 의미

• 1995년 피츠버그에서 두 은행 강도가 얼굴에 라임 주스를 바르면 카메라에 보이지 않는다고 믿은 사건이 발생
  • 이 사례는 자신의 무지를 인식하지 못하는 과신의 전형으로, 심리학자 저스틴 크루거와 데이비드 던닝의 연구 계기가 됨
• 연구 결과, 능력이 부족한 사람이 자신의 능력을 과대평가하는 던닝-크루거 효과가 존재함이 밝혀짐
• 이는 임포스터 증후군과 반대되는 개념으로, 실제 실력보다 자신을 과도하게 전문가로 여기는 태도를 의미

기술 산업의 과신 문화

• 최근 몇 년간 기술 업계는 빠른 출시와 폭발적 성장을 성공의 기준으로 삼는 경향 강화
• “Fake it till you make it”이 아이러니 없이 조언으로 통용되며, 성과 부풀리기와 허세가 전략으로 여겨짐
  • KPI와 OKR은 실제 목표보다 야망을 표현하는 수단으로 사용됨
• 승진 경쟁과 ‘성장 마인드셋’ 강박이 과장된 자기 홍보를 조장함
• 정치인들의 언행이 무하마드 알리나 70~80년대 래퍼의 허세를 연상시킨다고 언급

AI 챗봇의 ‘지식 흉내내기’

• AI 챗봇은 틀린 답을 자신감 있게 제시하며, 오류를 아첨조 언어로 포장해 사용자의 기분을 좋게 만듦
• 시스템의 목표는 정확한 답변 제공이 아니라 사용자 체류 시간 증가
• 결과적으로 지식보다 상호작용 유지가 우선시되는 구조

생성형 AI와 ‘노력 없는 천재화’

• 생성형 AI는 누구나 예술가·작가·개발자가 될 수 있다는 환상을 제공
• ‘Vibe coding’ 등은 기술 습득보다 결과물 중심으로 접근
• 사용자는 학습과 이해 없이 프롬프트 입력만으로 창작물 생산 가능
• 이러한 흐름은 자기 과신과 피상적 창작을 부추기며, 던닝-크루거 영역으로 이끎

인간 창작의 가치와 회복

• 인간의 노력과 시행착오를 ‘비효율’로 치부하는 경향이 확산
• 그러나 창작의 불완전함과 오류는 인간다움의 본질로, 기계가 대체할 수 없는 가치
• 인용된 레너드 코헨의 문장처럼, 결함 속에서 빛이 들어옴
• 완벽하지 않아도 직접 만든 결과물의 의미가 크며, 타인의 평가보다 창작 자체의 즐거움이 중요
• 사회와 정치, SNS가 지적 성찰보다 허상과 수치 경쟁으로 흐르고 있지만, 개인 창작의 지속이 필요함
• “당신의 작업이 충분하지 않다고 느껴도, 그것은 여전히 가치 있다”는 메시지로 글을 마무리함