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디지털미디어로 멀티태스킹 하는 것은 인지능력 저하.
구글효과 입증,사진촬영 장애효과. AI애플리케이션의 위험이 사회적 논의 중심이 돼.
컴퓨터 과학기술과 심리학과의 협력 중요성 커.

구글 효과 ‘디지털 기술과 인지 능력’

삶의 질을 향상시키기 위해 도구를 사용하는 것은 인간의 주요 문화적 ​​업적 중 하나다.
디지털 기술은 우리의 상상 이상으로 성장한 도구다. 우리의 직업과 사생활에 너무나 깊은 영향을 미치므로 디지털과 아날로그 영역의 경계가 점점 더 흐려지고 있다.

▲ 디지털 기술은 우리의 상상 이상으로 성장한 도구다.

미디어 멀티 태스킹에 압도될까?

디지털로 강화된 환경이 인간의 인식으로 인해 발생하는 단점이 디지털 미디어의 장점을 훨씬 능가할 정도로 정보로 과부하가 걸린다는 우려가 커지고 있다. 이는 디지털 기술이든 아니든 상관없이 한 번에 여러 가지 작업 ‘멀티 태스킹Muiti-Tasking’을 수행하는 것이 인지적으로 매우 어렵다는 사실과 일치한다.

디지털 기술이 인식에 장기적으로 부정적인 영향을 미친다는 견해를 경험적으로 입증 할 수 있을까?
이 분야의 선구적인 연구에 따르면 여러 미디어를 병렬로 자주 사용하는 사람들(무거운 미디어 멀티 태스커)은 가벼운 미디어 멀티 태스커보다 주변 환경의 중요하지 않은 정보에 더 쉽게 방해를 받는다.
연구 상황은 이질적이지만 대부분의 경험적 연구에 따르면 디지털 미디어로 멀티 태스킹하는 사람들은 인지 능력이 저하된다.

중요한 답이 없는 질문은 인과성에 대한 것이다.
미디어 멀티 태스킹이 실제로 관찰된 인지 능력 저하를 유발할까, 아니면 충동과 같은 기존 행동 경향을 가진 사람들이 더 문제가 있는 미디어 사용 행동을 보이는가?
이러한 인과 관계를 이해하는 것은 적절한 개입을 개발하는 데 중요하다. (예 : 미디어 사용을 줄여야 하는지, 위험 인식을 증가시켜야 하는지 혹은 예방적으로 만들어야 하는지 여부).

▲ 미디어 멀티 태스킹이 실제로 관찰된 인지 능력 저하를 유발할까?

구글 효과

컴퓨터와 스마트 폰을 외부 기억 보조 장치로 사용하는 능력은 또한 우리의 뇌가 정보를 저장하는 방법에 큰 영향을 미친다. 이것은 ‘구글 효과’의 예에서 매우 인상적으로 나타난다.
이것은 인터넷을 검색하여 언제든지 이 정보에 액세스 할 수 있다고 생각하면 정보가 더 빨리 잊혀진다는 것을 의미한다.
비슷한 결과가 이른바 ‘사진 촬영 장애 효과’다. 사진을 찍으면 수동적으로 관찰하는 것보다 사건에 대한 기억이 줄어든다고 한다.

다른 한편으로, 이 영역에서 컴퓨터 사용의 긍정적인 결과도 있다.
컴퓨터를 전략적 보조 수단으로 사용하면 다른 인지 요구 사항에 대한 리소스를 확보하고 메모리 성능을 향상 시킬 수 있다는 것이 입증되었다. 이는 비 디지털 기억 보조 장치와 관련하여 이전 연구에서 이미 입증된 바 있다.

따라서 디지털 기술이 인간의 인지 능력에 미치는 영향은 인간의 뇌가 환경을 다루는 방법의 기본 원칙을 반영할 가능성이 높다. 디지털 기술이 인간의 사고와 행동에 미치는 영향을 이해하기 위해서는 인간 두뇌의 인지 과정을 심도있게 조사하는 것이 여전히 중요하다.

기계의 뇌가 함께 생각할 때, AI는 기회와 도전

최근 인공 지능(AI)의 발전은 특별한 도전을 제기하고 있다.
일상적인 소비자 결정부터 금융 시장에서의 투자 결정 및 의료 진단에 이르기까지 인간의 의사 결정의 많은 프로세스가 기계 학습 및 예측 알고리즘의 지원을 점점 더 많이 받고 있다. 결과적으로 현대 AI 애플리케이션의 위험은 점점 더 사회적 논의의 초점이 되고 있다.

그러나 지금까지 논의된 인지 및 신경 과학적 연구 결과를 고려할 때, 우리는 인간의 인지와 기계 ‘지능’사이의 인터페이스에 부정적인 영향을 자동으로 기대하지 않는다.
여기에서도 지각, 인지 및 신경 가소성의 메커니즘을 통해 전달되는 사용 유형과 범위는 인간의 사고, 의사 결정 및 행동에 차별화된 영향을 미칠 것이다.

"블랙박스"로 보기

심리적 관점에서 AI 알고리즘을 다루는 개인의 능력은 매우 중요한 것으로 보인다.
최근 몇 년간의 인기 있는 사례는 개발자조차도 AI 시스템에서 의사 결정의 모든 측면을 이해하지 못한다는 것을 보여준다. 이 "블랙 박스"와 개발자의 의도를 이해하는 것은 큰 도전이 될 것이다.

예를 들어 대기업의 마케팅 이익으로부터 청소년을 보호하기 위해 ‘어린이 친화적’ 알고리즘을 사용할 수 있을까?
미래 세대가 직업과 사생활 모두에 필요한 AI 알고리즘의 기본 원리를 이해할 수 있도록 교육 계획을 어떻게 조정해야 할까?
심층적이고 비판적인 분석에 참여할 수 있는 능력과 의지를 가질 수 있을까?
더욱 강력하고 사용하기 쉬운 검색 알고리즘 앞에서 텍스트 및 기타 소스를 사용하고 있는가?

학제 간 협력이 필요하다.

이러한 과제를 해결하기 위해서는 컴퓨터 과학, 기술 기업 및 심리학 간의 협력을 강화하는 것이 필수적이다. 어린이와 청소년을 보호해야 하는 특별한 필요성을 고려할 때, 우리는 특히 인지심리학과 함께 여기에서 요구되는 발달 및 교육 심리학을 본다.

이러한 목표를 달성 할 수 있다면 정신적 웰빙의 향상에 기여할 수 있는 심리적 관점에서 유용한 응용 프로그램도 있을 것이다.
예를 들어, 행동, 얼굴 표정 또는 음성을 기반으로 한 심리적 문제의 조기 발견과 인터넷 기반 심리 치료 예방 및 개입 조치 (키워드 e-mental health)에 기여할 수 있는 스크리닝 알고리즘을 사용할 수 있다.

사회적으로 취약한 인구 집단은 특히 이로부터 혜택을 받을 수 있다.
이러한 디지털 애플리케이션을 설계할 때, 예를 들어 어린이와 청소년의 취약성 보호 요인에 대한 건전한 심리적 지식을 가져오는 것도 중요하다.

[더사이언스플러스] "No Science, No Future" 

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