인공지능이 기술 형성에 미치는 영향

초록

AI 지원은 전문 분야 전반에 걸쳐 생산성 향상을 가져오며, 특히 신입 직원들에게 두드러진 효과를 보입니다. 그러나 이러한 지원이 AI를 효과적으로 관리하는 데 필요한 기술 습득에 어떤 영향을 미치는지는 여전히 명확하지 않습니다. 익숙하지 않은 작업을 수행하기 위해 AI에 크게 의존하는 신입 직원들은 해당 과정에서 자신의 기술 습득을 저해할 수 있습니다. 우리는 개발자들이 AI의 지원 유무에 따라 새로운 비동기 프로그래밍 라이브러리를 얼마나 숙달하게 되는지를 연구하기 위해 무작위 대조 실험을 수행했습니다. 분석 결과, AI 사용은 평균적으로 유의미한 효율성 향상을 제공하지 않으면서 개념적 이해, 코드 읽기, 디버깅 능력을 저하시키는 것으로 나타났습니다. 코딩 작업을 완전히 위임한 참가자들은 일부 생산성 향상을 보였지만, 라이브러리 학습 측면에서는 손해를 보았습니다. 우리는 여섯 가지 뚜렷한 AI 상호작용 패턴을 확인했으며, 그중 세 가지는 인지적 참여를 수반하고 AI 지원을 받는 상황에서도 학습 성과를 유지하는 패턴이었습니다. 우리의 연구 결과는 AI 기반 생산성 향상이 능력 함양의 지름길이 아니며, 특히 안전이 중시되는 분야에서는 기술 형성을 보존하기 위해 AI 지원을 업무 흐름에 신중하게 도입해야 함을 시사합니다.

English

AI assistance produces significant productivity gains across professional domains, particularly for novice workers. Yet how this assistance affects the development of skills required to effectively supervise AI remains unclear. Novice workers who rely heavily on AI to complete unfamiliar tasks may compromise their own skill acquisition in the process. We conduct randomized experiments to study how developers gained mastery of a new asynchronous programming library with and without the assistance of AI. We find that AI use impairs conceptual understanding, code reading, and debugging abilities, without delivering significant efficiency gains on average. Participants who fully delegated coding tasks showed some productivity improvements, but at the cost of learning the library. We identify six distinct AI interaction patterns, three of which involve cognitive engagement and preserve learning outcomes even when participants receive AI assistance. Our findings suggest that AI-enhanced productivity is not a shortcut to competence and AI assistance should be carefully adopted into workflows to preserve skill formation -- particularly in safety-critical domains.

인공지능이 기술 형성에 미치는 영향

How AI Impacts Skill Formation

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