AI에 대한 시각이 엇갈리는 이유

AI 성능 불균형과 사용자 경험 차이로, AI를 바라보는 전문가와 일반 대중의 인식 격차가 커지고 있다.

인공지능(AI) 산업은 계속 발전하며 끊임없이 변화하고 있다. 스탠퍼드대학에서는 매년 이러한 AI 분야의 주요 성과와 흐름을 정리해 ‘AI 인덱스’라는 보고서를 발간한다.

미국 현지 시각으로 4월 13일에 공개된 올해 보고서는 인상적인 수치들로 가득하다. 특히 대부분의 수치는 이미 체감하고 있던 흐름을 숫자로 확인해 준다는 점에서 의미가 있다. 가령 미국은 다른 나라보다 AI에 훨씬 적극적으로 투자하고 있는데, 보고서에 따르면 실제로 현재 미국에는 5,427개의 데이터센터가 있으며 이는 다른 어떤 나라와 비교해도 10배 이상 많은 수치다.

또한 보고서에 따르면 AI 산업이 의존하고 있는 하드웨어 공급망에는 여전히 몇 가지 병목이 존재한다. 가장 눈에 띄는 사실은 ‘TSMC가 거의 모든 최첨단 AI 칩을 생산하고 있으며 이로 인해 전 세계 AI 하드웨어 공급망이 TSMC라는 대만의 파운드리 한 곳에 의존하고 있다’는 점이다. 단 하나의 생산 거점에 의존하는 구조라니 정말 놀라운 일이다.

그러나 필자가 보기에 이번 2026년 AI 인덱스에서 가장 주목해야 할 점은 ‘AI의 현재 성능이 분야마다 크게 달라져 한마디로 규정하기 어렵다’는 것이다. 필자의 동료인 미셸 킴 기자는 기사에서 이에 관해 “AI 뉴스를 계속 확인하다 보면 혼란스러울 수밖에 없을 것”이라면서 “AI는 거대한 기회지만 동시에 거품이기도 하고, 우리의 일자리를 빼앗고 있지만 시계조차 제대로 읽지 못한다”고 표현하기도 했다. (보고서에 따르면 구글 딥마인드의 추론모델 제미나이 딥 싱크(Gemini Deep Think)는 국제 수학 올림피아드에서 금메달 수준의 성과를 냈지만, 아날로그 시계를 절반 정도는 제대로 읽지 못했다.)

미셸 기자의 표현은 보고서의 핵심을 잘 요약하고 있다. 그러나 필자의 머리에는 한 가지 질문이 남는다. 현재 AI 분야에서 실제로 어떤 일이 벌어지고 있는지 파악하기가 왜 이렇게 어려운 걸까?

인식 차이는 전문가와 일반 사용자 사이에서 가장 크게 나타난다. 보고서 저자들은 “AI 전문가와 일반 대중은 AI 기술의 발전 방향을 매우 다르게 인식하고 있다”고 지적했다. 예를 들어 AI가 일자리에 미치는 영향에 대해 미국 전문가의 73%는 긍정적인 평가를 내렸지만, 일반 대중은 23%만이 이를 긍정적으로 인식했다. 73%와 23%는 엄청난 차이다. 경제와 의료 분야에서도 비슷한 격차가 나타났다.

이렇게 엄청난 격차가 나타나는 이유는 무엇일까? 전문가들은 일반 대중이 모르는 무엇을 알고 있는 것일까? (여기서 ‘전문가’란 2023년과 2024년 AI 학회에 참여한 미국 연구자들을 의미한다.)

필자는 한 가지 이유가 ‘경험의 차이’에 있다고 생각한다. 전문가와 비전문가는 AI를 전혀 다르게 사용한다. 최근 한 소프트웨어 개발자는 X에 “AI에 얼마나 감탄하느냐는 AI를 코딩에 사용하는 정도에 정확히 비례한다”는 글을 올리기도 했다. 농담처럼 보이지만 어느 정도 일리가 있는 말이다.

현재 주요 연구소의 최신 모델들은 코드 생성 능력이 크게 향상됐다. 코딩처럼 정답과 오답이 명확한 작업은 다른 작업에 비해 모델을 훈련시키기가 쉽다. 게다가 코드를 작성하는 기능은 수익으로도 이어지기 때문에 기업들은 이 분야에 자원을 집중하고 있다.

이 때문에 코딩 등 기술적 작업에 AI를 활용하는 사람들은 가장 뛰어난 상태의 AI 기술을 경험하게 된다. 반면 그 밖의 영역에서는 결과가 들쭉날쭉하다. 대형언어모델(LLM)은 여전히 어이없는 실수를 한다. 이처럼 AI가 특정 작업에서는 매우 뛰어나지만 다른 작업에서는 그렇지 못한 현상을 가리켜 ‘들쭉날쭉한 성능(jagged frontier)’이라고 표현한다.

영향력 있는 AI 연구자인 안드레이 카파시(Andrej Karpathy) 연구원도 이 현상에 관한 의견을 밝혔다. 그는 위에서 언급한 소프트웨어 개발자의 X 게시글에 대한 답글에서 “AI의 능력에 대한 이해 격차가 점점 커지고 있다”고 언급했다. 그는 “특히 코딩이나 수학, 연구에 LLM을 활용하는 파워 유저들은 최신 모델을 꾸준히 따라가며 최고 성능을 위해 월 200달러를 지불하기도 한다”면서 “올해 들어 해당 분야에서 AI 기술의 발전은 경이로울 정도”라고 덧붙였다.

LLM이 빠르게 발전하면서 사용자 경험의 격차도 커지고 있다. 예를 들어 유료로 클로드 코드(Claude Code)를 사용하는 사람과, 6개월 전 무료 버전 클로드로 결혼식 계획을 세워보려고 했던 사람은 사실상 서로 다른 기술을 사용한 것이나 다름없다. 이들은 같은 모델에 관해 이야기하는 것 같지만, AI 기술에 대한 경험 자체가 완전히 다르다.

그렇다면 현재 AI 기술은 어떤 상황이라고 할 수 있을까? 결국 지금은 두 가지 현실이 동시에 존재한다고 생각한다. AI는 많은 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 뛰어나지만, 동시에 많은 사람들이 중요하게 여기는 작업에서는 여전히 부족하다. AI 기술의 미래에 관해 전망하려면 이 두 가지 사실을 모두 염두에 두어야 할 것이다.

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