생성형 AI와 디지털 도구의 발달로 인해 인간의 인지 능력이 역설적인 상황에 직면해 있다. 외부 도구의 능력이 향상될수록 내부 기억 시스템의 위축 위험이 증가한다는 것이다. 본 논문은 신경과학과 인지심리학적 관점에서 AI 시스템과 발견 기반 교육에 대한 과도한 의존이 선언적 기억과 절차적 기억의 강화를 저해할 수 있는 방식을 조사한다. ChatGPT와 계산기와 같은 도구가 강력한 신경 부호화에 필요한 검색, 오류 수정 및 스키마 구축 과정을 단축시키는 방법을 검토한다. 특히, "그로킹(grokking)"과 같은 심층 학습 현상과 과학습 및 직관의 신경과학 사이의 놀라운 유사성을 강조한다. 학습 중 AI에 대한 조기 의존이 절차화와 직관적 숙달을 저해한다는 것을 보여주는 경험적 연구를 논의한다. 효과적인 인간-AI 상호 작용은 사용자가 AI 출력을 평가, 개선 및 안내할 수 있도록 하는 생물학적 "스키마"와 신경 다양체와 같은 강력한 내부 모델에 달려 있다고 주장한다. 결론적으로 대규모 언어 모델 시대의 교육 및 직업 훈련에 대한 정책적 함의를 제시한다.
