“평균의 블랙홀 : 알고리즘 저항 역량, 인간-AI 증강, 그리고 4차 산업혁명을 위한 교육 전략” = The Black Hole of the Average: Algorithmic Resistance Capacity, Human-AI Augmentation, and Academic Strategy for the Fourth Industrial Revolution

국문 초록 (Abstract)

생성형 인공지능이 전문직 현장 전반으로 확산될수록 의사결정은 인공지능이 선호하는 평균값에 수렴하고, 전문가가 이상 사례를 직접 다루며 판단력을 단련할 기회는 빠르게 축소된다. 본 논문은 이 동학을 ‘평균의 블랙홀’과 ‘경험 기아’로 개념화하고, 이것이 RLHF 기반 최빈값 추구, 자동화 편향, 성공 편향적 피드백이 결합된 인간–AI 증강 구조에서 비롯된다고 주장한다. 이를 분석하기 위해 인공지능과 함께 일하는 인간(Ĥ)을 분석 단위로 삼는 증강 생산함수 Ĥ = H · φ(A, C)를 도입한다. 여기서 H는 기초 인간자본, A는 인공지능 활용 수준, C는 국지적 맥락이 정당화할 때 인공지능 권고를 넘어서거나 거부할 수 있는 알고리즘 저항역량(ARC)이다. 기존의 비판적 사고, 전문적 회의성, AI 리터러시는 ‘통계적으로 우월한 시스템을 언제, 어떻게 우회·거부할 것인가’라는 물음에 충분히 답하지 못한다. 본 논문은 개념공학(conceptual engineering)의 관점에서 이러한 개념들이 공유하는 맹점—일반적으로 신뢰할 수 있는 시스템에 대한 국지적 무시·우회 능력—을 식별하고, 이 개념적 공백을 메우는 설계 개념으로 ARC를 제안한다. 아울러 φ(A, C)는 A와 C의 조합을 인간–AI 상호작용의 세 레짐, 곧 과소 증강, 최적 증강, 과잉 자동화로 사상(mapping)하는 구조임을 보인다.
한국 고등교육은 ‘얼마나 많이, 얼마나 능숙하게 인공지능을 사용하는가’만을 평가하는 A 극대화 레짐의 전형이며, ‘언제 인공지능을 멈출 것인가’는 공식 역량 체계에서 사실상 배제되어 있다. 이러한 제도화된 구조는 인공지능이 잘못된 판단을 내릴 때조차 ‘아니오’라고 말하지 못하는 세대를 구조적으로 길러낼 위험을 내포한다. 이 위험에 대응하기 위해 본 논문은 ARC를 체계적으로 함양하는 이상우선 교수법(Anomaly-First Pedagogy, AFP)을 제안한다. AFP는 인공지능이 설계 의도대로 작동했음에도 맥락상 실패한 이상 사례에서 출발하여, 바로 그 순간 왜 인간의 판단이 필요했는지를 먼저 분석한 뒤, 그 이후에야 일반적인 인공지능 활용 방법으로 확장하는 순서 역전 전략이다. 본 논문은 평균의 블랙홀과 경험 기아를 ARC 중심 생산함수 틀 안에서 재구성하는 한편, 한국 고등교육 맥락에서 이 틀을 구체적으로 보여주고 AFP 기반 교육과정을 통해 인공지능 활용과 저항역량을 함께 구축하는 A–C 균형 전략을 제시한다. 인공지능 활용역량만 극대화한 채 저항역량을 방치하는 교육은 과잉 자동화로의 구조적 표류를 가속할 뿐이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As generative AI diffuses into professional practice, decisions converge on AI-favored averages while opportunities to develop judgment through anomalous cases shrink. We conceptualize these dynamics as the “black hole of the average” and “experience starvation,” which arise from a human–AI augmentation structure combining RLHF-driven mode-seeking, automation bias, and success-biased feedback. We analyze it with an augmentation production function, Ĥ = H · φ(A, C), where H is human capital, A is AI utilization, and C is Algorithmic Resistance Capacity (ARC): the capacity to override AI recommendations when local context warrants it. Existing constructs—critical thinking, professional skepticism, and AI literacy—do not answer when and how to override statistically superior systems. Through conceptual engineering, we identify a shared blind spot—the capacity to override such systems—and design ARC to fill this gap. This function maps A–C combinations onto three regimes of human–AI interaction: under-augmentation, optimal augmentation, and over-automation.