🤖 AI, 정말 우리가 생각하는 만큼 '특별할까'?

 

ChatGPT가 8억 사용자를 돌파했다는 뉴스가 나오고, GPT-5가 출시되자마자 실망이라는 반응이 쏟아져 나오고 있어요. SNS에서는 매번 AI 업데이트가 있을 때마다 "이번엔 정말 혁신이야", "생각보다 별로네"라는 극과 극의 반응이 반복되고 있죠.

그런데 잠시만요. 과연 AI를 이런 식으로 바라보는 게 맞을까요?

스탠포드 대학의 아르빈드 나라야난과 사야시 카푸어는 최근 "AI as Normal Technology"라는 논문에서 AI를 '초월적인 기술'이 아닌 '보통 기술'로 바라보자는 흥미로운 관점을 제시했어요.

'보통 기술'이라는 건 무엇을 의미할까요?

"보통 기술"이라고 해서 AI가 별거 아니라는 뜻은 아니에요. 연구진이 말하는 '보통'이란, 전기, 자동차, 인터넷처럼 사회를 크게 바꾼 다른 기술들과 비슷한 패턴을 따른다는 의미입니다.

즉, 기술 자체의 발전과 실제 사회적 영향 사이에는 긴 인과관계 사슬이 존재한다는 것이죠. 이게 왜 중요하냐구요?

기술의 개발 ≠ 사회적 영향의 실현

ChatGPT 사용자 수가 전 세계 인구의 약 10%인 8억명을 넘었다고 해서 바로 사회가 혁명적으로 변한 건 아니잖아요.

실제로 연구진이 지적하듯이 "사고(thinking) 모델 출시 후 거의 1년이 지났음에도 하루 사용자의 1%도 안 되는 사람들만 이 기능을 사용했다"는 현실이 이를 보여줍니다.

숫자로 보는 AI 확산의 진실

ChatGPT가 100만 사용자 달성에 5일밖에 걸리지 않았다는 유명한 차트, 다들 한 번쯤은 보셨을 거예요. 하지만 이 수치에는 함정이 있어요.

국내 ChatGPT 앱 사용자 수는 315만 명으로, 20대-30대가 전체 사용자의 52%를 차지하고 있는데, 이는 '접근 가능성'과 '실제 활용도'는 완전히 다른 개념이라는 것을 보여줍니다.

최신 데이터로 본 AI 사용 현실

더 구체적으로 살펴보면:

• ChatGPT 앱은 전 세계 누적 다운로드 수 약 7억 건을 달성했지만, 한국의 다운로드 당 매출은 약 4,100원으로 미국 4,300원에 이어 두 번째로 높았다
• 세션 길이: 평균적으로 한 번 ChatGPT를 사용할 때 정도 머무르며, 방문당 페이지 수는 한 세션에 이상을 오간다
• 이탈률: 70%는 더 많은 대화를 이어가지만, 트래픽 유입 경로의 대부분은 사이트에 직접 방문

연구진은 이런 현상을 "배치(deployment)는 확산(diffusion)이 아니다"라고 표현해요. 수억 명이 ChatGPT에 접근할 수 있다고 해서, 모든 사람이 실제로 업무나 일상에서 의미 있게 활용하고 있는 것은 아니라는 뜻이죠.

GPT-5 실망론이 보여준 것

최근 GPT-5 공개 후 커뮤니티에서 실망감이 크게 높아졌고, 일부 벤치마크에서는 오히려 성능이 악화된 부분도 확인됐다는 반응들이 쏟아졌어요.

실제로 출시 전에는 많은 기대를 모았으나, 막상 출시 이후 웬만한 기대보다 매우 못한 성능을 제공하고 매우 실망스러운 모습을 보이며 4o과 4.5를 다시 돌려달라는 사용자들의 항의도 많아지고 있으며, 아예 구독을 끊고 Gemini나 Claude 같은 다른 플랫폼으로 옮겨가는 이들도 늘어나고 있다는 상황이에요.

하지만 "AI as Normal Technology" 관점에서 보면, 이런 실망감 자체가 잘못된 기대에서 비롯된 것일 수 있어요.

연구진은 "단일 제품 업데이트로 AI의 전체 궤적에 대한 관점이 바뀐다면, 애초에 그 근거가 얼마나 신뢰할 만했는지 의문"이라고 지적합니다. 즉, 하나의 모델 출시로 "AI 시대가 왔다/안 왔다"를 판단하는 것 자체가 성급하다는 거죠.

전문가들의 현실적 평가

해외 AI 커뮤니티 반응을 보면 STEM(수학, 기술, 공학) 분야는 소폭 업그레이드된 정도로 받아들여지고 있으며, STEM 영역에서 AI를 주로 활용하는 분들은 체감 향상이 크지 않다고 하고, 혹평이 가장 거세게 나오고 있습니다. 반면 범용 활용, 글쓰기, 채팅 용도에서는 변화가 뚜렷하다는 반응이 많다고 해요.

샘 올트먼 CEO는 GPT-5에 대해 "출시 과정에서 몇 가지를 완전히 망친 것 같다"고 표현했으며, "더 나은 모델을 가지고 있지만, 역량이 부족해서 제공할 수 없다"고 밝혔어요.

의료계 AI 사용 현황이 말해주는 것

미국의료협회 조사에 따르면 대다수 의사들이 AI를 사용한다고 답했지만, 실제로는 받아쓰기 전사 같은 단순 업무가 대부분이었고, 진단에 대한 의견을 구하는 경우는 12%에 불과했다고 해요.

이게 바로 연구진이 말하는 "확산 장벽"의 현실이에요. 의사들도 ChatGPT와 전자의무기록 간 의사결정 책임의 차이를 명확히 구분하고 있다는 뜻이죠.

그렇다면 AI의 미래를 어떻게 바라봐야 할까요?

연구진은 AI의 사회적 영향을 예측하는 것보다는 현재 상황을 정확히 측정하고 이해하는 것이 중요하다고 강조해요.

핵심은 '회복력(resilience)' 중심의 정책 접근

예측 불가능한 AI의 사회적 영향에 대비하기 위해서는 특정 시나리오를 막는 것보다는, 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 중요하다는 거예요.

기술 개발보다 배치 단계에 주목

AI 기술 자체의 발전 속도보다는, 실제로 그 기술이 어떻게 배치되고 사회에 통합되는지에 더 집중해야 한다는 관점입니다.

결론: AI를 '보통 기술'로 보면 보이는 것들

AI를 특별한 기술이 아닌 보통 기술로 바라보면, 몇 가지 중요한 통찰을 얻을 수 있어요:

1. 과도한 기대와 실망의 순환에서 벗어날 수 있습니다

매번 새로운 모델이 나올 때마다 "이번엔 다르다"라고 생각하는 대신, 장기적인 관점에서 기술의 사회적 통합 과정을 바라볼 수 있죠.

2. 실제 확산 장벽을 인식할 수 있습니다

단순히 기술적 성능만이 아니라, 규제, 조직 문화, 사용자 학습곡선 등 다양한 요소들이 실제 영향을 결정한다는 것을 이해할 수 있어요.

3. 더 현실적인 대응 전략을 수립할 수 있습니다

"AI가 모든 것을 바꿀 것이다" 또는 "AI는 별거 아니다"라는 극단적 관점 대신, 점진적이고 복합적인 변화에 대비할 수 있습니다.

ChatGPT가 전기와 비교될 정도로 강력한 기술이라는 것을 인정하면서도, 그 영향이 어떻게 전개될지는 우리의 선택과 준비에 달려있다는 관점이에요.

AI 시대를 살아가는 우리에게 필요한 것은 매번 새로운 모델 출시에 일희일비하는 것이 아니라, 기술과 사회가 어떻게 상호작용하는지 이해하고 그에 맞게 적응해나가는 지혜인 것 같아요.

여러분은 어떻게 생각하시나요? AI를 '특별한 기술'로 보시나요, 아니면 '보통 기술'로 보시나요?

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참고로, 현재 AI 업계의 현실을 보면:

• 2024년 발표된 주요 AI 모델 중 90% 이상이 산업계에서 개발되었고
• AI 모델의 훈련 비용, 전력 소모, 탄소 배출량은 기하급수적으로 증가하고 있으며
• AI 관련 사고는 2024년에만 233건 보고되며 전년 대비 56.4% 증가했습니다

이런 데이터들이 보여주는 것은 AI가 확실히 발전하고 있지만, 그 발전이 우리가 상상하는 만큼 순탄하거나 예측 가능한 것은 아니라는 점이에요.