AI는 "천장"이 아니라 "바닥"을 올려주는 기술임

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AI는 학습 곡선에서 입문자와 중급자의 진입 장벽을 낮추는 역할을 하며, 개개인의 수준에 맞는 맞춤형 지원이 가능함
전문가 수준의 마스터리에 도달하는 것은 여전히 어렵고, AI는 깊이 있는 주제나 논쟁적인 분야에서 한계가 존재함
AI를 단순 답변 도구로만 사용하면 실질적 성장 없이 AI의 한계에서 멈추는 부작용이 발생할 수 있음
코딩, 창작, 일상 앱 사용 등 다양한 영역에서 AI의 영향이 다르게 나타나며, 특히 새로운 아이디어와 혁신성이 중요한 분야에서는 AI의 파급력이 제한적임
AI가 변화의 바닥선을 올렸지만, 모든 분야에서 큰 변화를 만든 것은 아니며, 각자의 필요와 맥락에 따라 활용 가치가 다르게 평가됨

요약: AI가 바꾼 학습 곡선

AI 등장 전에는 각 학습 자료가 특정 대상을 기준으로 제작되어, 학습자의 배경지식을 제대로 반영하지 못하는 한계점이 존재함
예를 들어, 익숙한 분야에서 새로운 주제로 연결해 배우거나, 필요한 선수 지식의 존재조차 모르는 상황, 중급 단계에서 적합한 자료를 찾지 못하는 문제가 흔함
기존에는 기술 습득 과정에서 맞춤형 지원이 어려웠음
AI는 개별 학습자의 이해 수준에 맞춰 질문에 직접 답하거나 반복 작업을 대신 수행, 학습 곡선을 변화시킴
AI 기반 학습 경험으로, 이제는 어떤 수준에서든 AI가 출발점이 되어주는 바닥(최소 수준) 자체가 올라가는 변화가 발생함

마스터 수준의 한계

분야별 전문가들은 AI의 유효성에 대해 비판적 시각을 가짐
AI가 제공하는 정보는 대중적이고 기본적인 내용에서는 강점을 보이지만, 심화·전문 지식이나 논쟁적 주제에 대해서는 한계가 큼
AI의 학습 데이터는 일반화된 내용이 많을수록 더 강력한 결과를 내지만, 고난도·진보적 지식에는 훈련 데이터 부족이나 상충된 정보가 많아 정확하고 깊이 있는 답변 제공이 어려움

AI 학습의 부작용: 치팅

OpenAI Study Mode 등 정답만 바로 요구하는 기능은, 사용자의 학습정체(plateau)를 심화시킬 수 있음
AI 답변을 단순 수단으로 삼는 사용자는, 그 이상 성장하지 못하는 한계를 가짐
장기적으로는 이 방식이 장기적 성장에 불리함

변화된 학습 곡선의 실제 영향

기술 변화는 생태계 전체의 변화를 불러옴
AI의 영향력은 제품이나 결과물에 얼마나 높은 마스터리(숙련도)가 필요한지에 따라 달라짐
소프트웨어 개발: 관리자에게는 호재, 대규모 코드베이스에는 제한적
- 엔지니어링 관리자는 원리와 품질판단력은 있으나, 특정 프레임워크 경험 부족으로 애플리케이션 제작에 어려움이 있었음
- AI 도구로 인해 기초부터 빠르게 습득하고, 기존 경험을 살려 작동하는 앱을 빠르게 완성하는 사례가 증가함
- 반면, 대규모·복잡한 코드베이스에서는 AI의 도움 한계가 분명함
  - 기존 시스템의 맥락이나 고유 요구사항에 대한 이해가 부족해, 실제 작업에는 큰 도움이 되지 않음
창작 분야: 경쟁이 치열하여 영향 제한적
- 창의적 분야에서는 경쟁이 극심하고, 새로운 독창성이 중요
- AI로 이미지를 쉽게 만들 수 있어도, 진정한 창작 성공의 핵심인 '새로움'이라는 진입장벽은 낮춰지지 않음
- 인간은 쉽게 파생·모방을 간파하기 때문에, 단시간 유행 이후 금방 관심이 사그라드는 현상이 발생
- Studio Ghibli 스타일의 아바타 유행처럼 단발적 사례는 있으나 문화적 입지나 대중성에서는 AI가 미치는 영향이 미미함
기존 앱 영역: 영향 최소
- 이메일, 음식 주문 등은 이미 특화 앱이 잘 구축되어 있음
- AI 기반 요약 기능이 있어도, 스팸 정리는 이미 자동화되어 있고, 중요한 메일은 직접 확인이 더 신뢰도 높음
- 음식 주문 등도 이미 세심하게 설계된 UX가 존재해, AI가 더 효과적으로 바꾸기는 어려움