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By Inforience in AI_in_Society — 11 2월 2026

Is AI fatigue real?

1) 창조는 활력을 주지만, 검토는 에너지를 소모합니다.

AI가 등장하기 전에는 디자인 문제 하나에 하루 종일 매달리곤 했습니다.
종이에 스케치를 하고, 샤워하면서 생각을 정리하고, 산책을 다녀온 후 다시 명확한 아이디어를 떠올리곤 했죠.
속도는 느렸지만 인지적 부담은 감당할 만했습니다.
하나의 문제, 하루. 깊이 집중하는 거죠.
지금은 어떨까요?
하루에 여섯 가지 문제를 동시에 처리할 수도 있겠죠.
AI를 이용하면 각 문제는 "한 시간밖에 걸리지 않는다"고 하지만,
여섯 가지 문제를 동시에 처리하는 것은 인간의 두뇌에 엄청난 부담을 줍니다.
AI는 문제 사이사이에 피로감을 느끼지 않지만, 저는 그렇지 않습니다.
AI는 생산 비용을 줄여주지만, 조정, 검토, 의사 결정 비용은 증가시킵니다.
그리고 이러한 비용은 전적으로 인간에게 전가됩니다.
창조적인 작업은 몰입 상태를 만들어주지만, 평가적인 작업은 결정 피로를 유발합니다.

2) The FOMO treadmill FOMO(놓치는 것에 대한 두려움)의 쳇바퀴

토요일 오후에는 새로운 AI 코딩 도구를 설치하고,
일요일에는 기본적인 워크플로우를 구축했습니다.
그런데 다음 주 수요일이면 누군가 "훨씬 더 좋은" 다른 도구를 소개하는 글을 올립니다.
그러면 불안감이 엄습합니다.
그리고 다음 주말에는 또 새 도구를 설치하고, 기존 도구는 그대로 방치됩니다.
코딩 도우미를 하나씩 바꿔가며 결국 처음 도구로 돌아오는 과정이 반복되었습니다.
매번 도구를 옮기는 데 주말 하나씩을 허비했지만,
그 효과는 제대로 측정할 수도 없는 5% 정도의 미미한 개선에 그쳤습니다.

3) 사고력 위축.- 항상 인공지능에 먼저 질문하면

스스로 문제를 해결하기 위해 고군분투하는 과정에서 생기는 신경 회로를 구축하지 못하게 됩니다.
학습은 바로 그 고군분투 속에서 이루어지고, 이해는 혼란 속에서 형성됩니다.
이러한 과정을 건너뛰면 더 빠른 결과를 얻을 수는 있지만, 깊이 있는 이해는 얻기 어렵습니다.

4) 비교의 함정

소셜 미디어에는 AI를 완벽하게 이해하는 것처럼 보이는 사람들이 넘쳐납니다.
그들은 자신의 작업 과정과 생산성 수치를 공유하고, "AI로 2시간 만에 앱 전체를 만들었다"는 글을 올립니다.
당신은 자신의 경험, 즉 실패한 프롬프트, 낭비된 시간, 다시 작성해야 했던 코드들을 떠올리며
"내가 뭐가 문제일까?"라고 생각하게 됩니다.
당신에게는 아무 문제가 없습니다.
"Claude가 내 데이터베이스 스키마를 이해하도록 3시간 동안 애쓰다가 결국 포기하고 마이그레이션을 직접 작성했어요."
또는 "AI가 생성한 코드가 오류를 숨긴 채 문제를 일으켜 프로덕션 환경에 장애를 발생시켰어요."
또는 "피곤해요."와 같은 글은 아무도 올리지 않습니다.

5) 진정한 실력

제가 생각하는 AI 시대의 진정한 능력은 바로 이것입니다.
즉각적인 엔지니어링도 아니고,
어떤 모델을 사용해야 하는지 아는 것도 아니고,
완벽한 워크플로우를 갖추는 것도 아닙니다.
멈춰야 할 때를 아는 것이죠.
업계는 생산량이 많을수록 가치가 높아진다고 착각하고 있습니다.
하지만 그렇지 않습니다.
지속 가능한 생산량이 중요합니다.