본 연구는 인간 지능과 AI의 차이점을 명확히 하기 위해 문제 발견(problem-seeking)과 문제 해결(problem-solving)을 구분하는 새로운 개념적 틀을 제시합니다. 문제 발견은 인간이 목표를 설정하고 확인하는 과정으로, 구체적인 경험과 감정에 기반하며, 문제 해결은 미리 정의된 목표를 달성하기 위한 전략을 실행하는 것을 의미합니다. AI는 효율성과 최적화에 탁월하지만, 인간 인지의 본질적인 특징인 경험적 토대와 신체적 유연성에서 비롯되는 방향성이 부족합니다. 이러한 차이점을 경험적으로 탐구하기 위해 연구에서는 AI에 대한 논의를 담은 YouTube 동영상 157개의 메타데이터를 분석했습니다. 질적 통찰과 키워드 기반의 정량적 지표를 결합한 혼합 방법론을 통해 개인정보 보호, 일자리 감소, 잘못된 정보, 낙관론 및 윤리적 우려 등 공개 담론에서 반복되는 주제를 발견했습니다. 결과는 AI의 능력에 대한 대중의 매력과 사회적 영향에 대한 불안과 회의론이 공존하는 이중적인 정서를 보여줍니다. 논의에서는 지능이 목표 내용과 분리될 수 있다는 직교성 가설을 비판하고, 인간 지능은 목표 설정과 목표 추구를 통합한다고 주장합니다. 인간 추론에서 구현된 인지의 중요성을 강조하고 AI의 한계는 현재 계산 처리에 대한 의존성에서 비롯된다고 강조합니다. 본 연구는 책임감 있는 AI 참여를 촉진하기 위해 감정적 및 디지털 리터러시 향상을 주장합니다. AI를 인간 지능을 대체하는 것이 아니라 증강하는 도구로 인식하도록 공개 담론을 재구성할 것을 촉구합니다. 인지를 핵심으로 하고 지능의 중요한 차원으로서 문제 발견을 위치시킴으로써, 이 연구는 윤리적으로 정렬되고 인간 중심적인 AI 개발에 대한 새로운 관점을 제공합니다.
