AI는 빠르게 확산되는데, 미국인들의 신뢰는 왜 떨어질까

AI의 활용 범위는 빠르게 넓어졌지만 대중의 신뢰는 같은 속도로 따라오지 않았다. 퓨리서치센터의 최신 조사에 따르면 미국인의 52%가 일상생활에서 AI 사용이 늘어나는 현상에 대해 ‘기대보다 우려가 크다’고 답했다. 2021년 같은 질문에 37%가 우려를 더 크게 느낀다고 답했던 것과 비교하면 상승 폭이 뚜렷하다. 반대로 ‘우려보다 기대가 크다’는 응답은 9%에 불과했다. 7

이 변화는 사람들이 AI를 모두의 삶을 개선하는 기술이라기보다, 권한이 불투명하게 이전되는 과정으로 체감하고 있음을 보여준다. 기업과 플랫폼, 기술회사는 더 강력한 능력을 얻지만 개인은 일자리, 교육, 개인정보, 창작, 통제권을 둘러싼 불확실성을 떠안는다는 인식이다.

혜택은 추상적인데 위험은 너무 구체적이다

AI는 글쓰기, 검색, 코딩, 고객지원 같은 업무를 도울 수 있다. 그러나 이런 이점이 모든 사람에게 똑같이 보이거나 가치 있게 느껴지는 것은 아니다. 기업의 비용을 줄여주는 기능이 직원에게는 자신의 일자리를 위협하는 신호로 다가올 수 있다. 기업 입장에서 효율적인 자동응답 시스템도 고객에게는 상담원과 연결되기 어려운 답답한 장벽이 될 수 있다.

AI의 장점은 생산성 향상, 의료 발전, 과학적 발견처럼 장기적인 전망의 언어로 제시되는 경우가 많다. 반면 단점은 일상에서 즉시 경험된다. 틀린 답변, 사기와 허위 콘텐츠, 직장 내 감시 시스템, 동의 없이 추가된 AI 기능, 인간 상담원에게 연결되지 않는 고객서비스가 대표적이다.

결국 ‘언젠가 얻을 수 있는 이익’보다 ‘지금 감수해야 하는 위험’이 더 선명하게 느껴진다.

일자리와 교육이 불안을 현실로 만든다

모든 일자리가 사라질 것이라고 믿지 않아도 AI를 걱정할 이유는 충분하다. 채용이 줄어들거나, 노동자의 협상력이 약해지거나, 직장 내 감시가 강화되거나, 초급 직무가 사라질 수 있다는 우려만으로도 불안은 현실이 된다.

퓨리서치센터의 최신 조사에서 미국인의 71%는 향후 20년 동안 AI가 미국 내 일자리 수를 줄일 것이라고 예상했다. 5 특히 젊은 성인에게 이 문제는 먼 미래의 이야기가 아니다. 교육을 마치고 첫 직장을 구하며 경험을 쌓는 단계 자체가 자동화로 바뀔 수 있기 때문이다.

생성형 AI는 학습에도 양면성을 만든다. 학생과 교사의 작업을 도울 수 있지만, 과제를 손쉽게 대신하게 만들고 평가를 어렵게 하며, 도움을 받은 결과물과 스스로 이해해 만든 결과물의 경계를 흐릴 수도 있다. 무엇이 진짜 인간의 노력인지 판단하기 어려워지면 교육 시스템 전반에 대한 신뢰도 함께 흔들린다.

창작과 저작권은 기술 문제가 아니라 신뢰의 문제다

작가, 화가, 음악가를 비롯한 창작자들에게 AI 학습 논쟁은 단순한 기술적 쟁점이 아니다. 허락을 받았는지, 누구의 작품인지 표시되는지, 대가가 지급되는지, 상업적 시스템의 이익을 누가 가져가는지가 핵심이다.

인간이 만든 작품이 명확한 동의나 보상 없이 AI 모델에 흡수됐다고 느끼면, 결과물이 유용하더라도 AI를 ‘추출 시스템’처럼 받아들일 수 있다. 문제는 소유권에만 그치지 않는다. 퓨리서치센터 조사에서 미국인들은 AI가 사람들의 창의적 사고 능력과 의미 있는 관계 형성 능력을 향상시키기보다 약화시킬 가능성이 크다고 보는 편이었다. 12

이런 분위기 속에서 종이 노트, 필름 카메라, 오프라인 행사, 실물 음반 같은 활동이 매력적으로 느껴지는 것도 자연스럽다. 이는 반드시 모든 기술을 거부한다는 뜻은 아니다. 출처를 확인할 수 있고, 사생활을 지키며, 의도적으로 천천히 경험하고, 실제 사람이 만든 결과물이라는 확신을 얻고 싶다는 욕구에 가깝다.

현재 자료만으로 AI에 대한 반발이 레트로 기술이나 오프라인 활동으로의 광범위한 회귀를 단독으로 일으켰다고 단정할 수는 없다. 다만 디지털 시스템이 점점 더 자동화되고 불투명해질수록 인간이 직접 만들고 통제하는 경험이 더 특별하게 느껴지는 문화적 반응은 충분히 이해할 수 있다.

기본값으로 들어온 AI는 ‘선택권을 잃었다’는 느낌을 준다

AI 도구가 선택 사항이고, 작동 방식이 투명하며, 언제든 쉽게 끌 수 있다면 사용자는 이를 반길 수 있다. 하지만 익숙한 제품에 AI가 기본 기능으로 삽입되거나, 고객이 인간 상담원 대신 챗봇으로 연결되거나, 개인정보가 어떻게 활용되는지 알기 어려워지면 반응은 달라진다.

여기서 중요한 것은 사용과 수용이 같지 않다는 점이다. 실질적인 대안이 없어 AI를 쓰면서도, 그 기능을 일방적으로 도입한 기업에는 불만을 가질 수 있다. 이런 반감은 고객 유지율과 브랜드 신뢰, 비용을 지불할 의사에 영향을 줄 수 있다.

불신은 AI 모델뿐 아니라 개발자에게도 향한다

대중의 회의감은 AI 자체뿐 아니라 이를 만들고 배포하는 기업과 경영진을 향한다. CNBC와 제너레이션 랩이 18~34세 미국인 1,088명을 대상으로 실시한 조사에서는, 조사 대상에 포함된 9명의 주요 AI 업계 지도자 모두에 대해 과반수가 AI를 책임 있게 다룰 것이라고 신뢰하지 않는 것으로 나타났다. 응답자의 45%는 AI가 자신의 경력에 부정적인 영향을 줄 것이라고 예상한 반면, 긍정적인 영향을 예상한 비율은 10%였다.

앤트로픽의 다리오 아모데이 CEO는 이러한 상황을 ‘신뢰의 위기’라고 표현했다. 사람들은 이미 기업과 정부, 기술 업계를 신뢰하지 않으며, 새로운 시스템이 자신들에게 불리하게 사용될 수 있다고 의심한다는 설명이다. 17

이 진단이 맞다면 홍보 캠페인만으로는 충분하지 않다. 대중이 묻는 핵심 질문은 ‘이 기술을 누가 통제하고, 이익은 누가 가져가는가’이기 때문이다. 자신의 삶에서 답을 확인할 수 없다면 낙관적인 메시지는 해명보다 회피처럼 들릴 수 있다.

데이터센터는 AI 논쟁을 지역 문제로 바꾼다

AI 붐은 이제 물리적 인프라의 비용까지 드러내고 있다. 데이터센터는 전력과 물, 토지, 전력망 투자, 공공정책과 연결돼 있다. 지역사회가 부담해야 할 비용은 확실한데 일자리나 요금 인하, 기타 혜택은 불확실하다고 느낀다면 문제를 제기하는 것은 합리적이다.

이는 기술 자체에 대한 반대와 반드시 같은 뜻은 아니다. 지역에 미치는 영향을 투명하게 공개하고, 인프라 비용을 공정하게 부담하며, 피해를 줄이고, 지역사회에 돌아갈 혜택을 계약과 규정으로 보장하라는 요구에 가깝다. 이런 조건이 빠지면 비용은 지역에 남고 이익은 다른 곳으로 이동하는 구조에 대한 저항이 커질 수밖에 없다.

신뢰 하락은 AI 기업의 사업 문제가 된다

AI에 대한 불신은 기업의 도입률과 고객 유지, 지불 의사, 인재 확보, 규제 당국의 신뢰, 인프라 구축 허가에까지 영향을 줄 수 있다. 기술적으로 뛰어난 모델도 고객이 이를 해고와 원치 않는 기능, 창작물의 무단 활용, 불안정한 서비스와 연결한다면 지속적인 소비자 가치를 만들기 어렵다.

에어비앤비 CEO 브라이언 체스키는 실리콘밸리가 기업용 도구나 모델 성능 시연에만 집중할 것이 아니라, 일반 사람들이 일상에서 실제로 쓸 수 있는 AI 제품을 더 만들어야 한다고 주장했다. 이는 홍보 전략인 동시에 제품 전략이다. 사람들은 자신의 삶에서 무엇이 개선되는지 분명히 알 수 있을 때 기술을 지지할 가능성이 높다.

아모데이의 지적도 같은 방향을 향한다. 그는 AI 기업들이 아직 가장 큰 약속을 실현하지 못했다고 인정하며, 암을 치료하겠다는 거창한 전망만으로는 실제 돌파구를 대신할 수 없다고 주장했다. 결국 신뢰는 더 과장된 예측이 아니라, 안정적이고 눈에 보이며 폭넓게 공유되는 결과에서 생긴다는 뜻이다.

대중의 태도를 바꾸려면 무엇이 필요한가

AI 기업이 더 큰 수용을 원한다면 다음과 같은 실질적인 약속부터 지켜야 한다.

• 실제 필요를 해결해야 한다. 기술력을 과시하는 데 그치지 말고, 일반 사용자가 반복적으로 겪는 문제를 해결해야 한다.
• 사용자에게 통제권을 줘야 한다. 명확한 사전 동의, 쉬운 해지와 거부, 투명한 데이터 처리, 인간 상담과 같은 대안을 제공해야 참여가 자발적으로 느껴진다.
• 성과를 나눠야 한다. 생산성 향상이 기업의 이윤 증가에만 머물지 않고 더 나은 서비스와 낮은 비용, 교육·훈련, 질 좋은 일자리로 이어져야 한다.
• 인간의 기여를 존중해야 한다. 창작자에게 동의와 출처, 표시, 보상, 권리 집행을 위한 실질적인 수단을 제공해야 한다.
• 약속을 결과로 증명해야 한다. 의료와 교육, 생활비, 삶의 질에서 측정 가능한 개선을 보여주는 것이 또 다른 마케팅 캠페인보다 신뢰 회복에 효과적이다.

대중이 AI의 발전 자체를 멈추라고 요구하는 것은 아닐 수 있다. 사람들이 알고 싶은 것은 그 발전이 누구를 위한 것인지, 누가 사용 방식을 결정하는지, 위험을 감수하는 사람들이 혜택도 함께 누리는지다.

기업이 제품 설계와 실제 성과로 이 질문에 답하지 못한다면, AI의 확산 속도가 빨라질수록 대중의 열기는 오히려 식을 수 있다.