예측형 AI가 인간의 탐색적 인지 자체의 기하 구조를 어떻게 바꾸는지를 동역학 프레임워크로 분석한 논문이다. 고전 인지 이론은 문제 해결을 구조화된 문제 공간의 탐색으로 보지만, 예측 AI는 내적 탐색이 펼쳐지기 전에 해답·결정 궤적을 먼저 공급해 '외생적 탐색 압축'으로 궤적을 조기 안정화한다. 저자들은 안정화 드리프트·내생적 탐색 섭동·반응성 게이트 학습으로 전략 지형 위 주의를 모델링해 세 결과를 도출했다. 첫째, 지속적 예측 안정화는 내재 섭동의 영향력을 약화시켜 탐색 반응성을 줄인다. 둘째, 곡률이 비대칭적으로 누적·완화돼 보조 철회 후 탐색 이동성 회복이 지연되는 이력현상이 생긴다. 셋째, 발달 결과는 안정화 시점에 크게 좌우돼 조기 개입은 미래 탐색 폭을 좁힌다.

• •예측형 AI가 탐색적 인지의 기하 구조 자체를 재편할 수 있음을 동역학적으로 분석
• •예측 보조를 내적 탐색 전 권적을 조기 안정화하는 '외생적 탐색 압축'으로 모델링
• •지속적 예측 안정화는 내재 섭동의 영향을 약화시켜 탐색 반응성을 감소
• •공률의 비대칭적 누적·완화로 보조 철회 후 탐색 이동성 회복이 지연되는 이력현상
• •발달 결과는 안정화 시점에 크게 좌우되어 조기 개입은 미래 탐색 폭을 좌힘