People really hate AI, so why can’t they get enough?

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💡 한 줄 요약

AI에 대한 반감과 이용 급증이 공존하는 가운데, 필자는 반감의 핵심이 기술 자체보다 기업들의 일방적 확산과 과장된 홍보에 있으며 규제와 대안 모델을 통해 다른 방향을 선택할 여지가 있다고 본다.

📌 핵심 요약

• 더 다양한 응답을 내놓는 LLM을 개발하는 Springboards의 CEO는 자신들을 ‘자기혐오적인 AI 회사’라고 표현했다. 필자도 AI를 둘러싼 과장, 열성론자들의 영향력, 피하기 어려운 확산에 불편함을 드러낸다.
• Pew Research Center에 따르면 미국 성인들은 AI의 개인적·사회적 영향을 긍정보다 부정적으로 예상하며, 젊은 층의 비관이 가장 강하다. Stanford University 보고서에서는 세계인의 절반 이상이 AI 제품과 서비스에 불안을 느꼈고, 5월 Gallup 조사에서는 미국 성인의 71%가 지역 내 신규 AI 데이터센터 건설에 반대해 신규 원자력발전소 반대 비율인 53%를 웃돌았다. 3월 NBC 조사에서도 AI의 인기는 ICE보다 낮았다.
• 반면 Sensor Tower에 따르면 ChatGPT의 월간 이용자는 5월 10억 명에 도달했고, Google DeepMind의 Gemini는 7월 9억 5,000만 명을 기록했다. Pew 조사에서는 미국 성인의 절반이 챗봇을 이용한다고 답해 2023년의 두 배를 넘었으며, 4명 중 1명은 매일 이용한다고 했다. OECD 38개국 성인의 3분의 1 이상도 최근 3개월 동안 생성형 AI 도구를 사용했다고 보고했다.
• 필자는 AI를 싫어하는 사람과 이용하는 사람이 상당히 겹칠 것으로 추정한다. 도입률이 높은 글로벌 노스의 비관과 도입률이 낮은 글로벌 사우스의 낙관에는 상관관계가 있지만, 이용이 반감을 유발한다는 인과관계는 제시되지 않는다. 필자의 핵심 해석은 기업들이 AI를 가능한 모든 방식으로 밀어 넣고 거대한 사회·경제적 격변을 예고하는 태도가 반감을 만든다는 것이다.
• 소셜미디어에서도 기업에 대한 반감과 대규모 이용이 공존했지만, AI에는 규제와 소비자 선택을 통한 영향력 행사 여지가 있다고 필자는 본다. 미국 50개 주 모두 AI 개발·배포 관련 법률을 통과시키거나 제안했고, 관련 법안은 3년간 10배 증가한 2,100건 이상이다. Google·OpenAI·Anthropic의 대안인 고성능 오픈소스 모델과 Springboards의 시도는 다른 방향의 가능성을 보여주며, 필자는 AI의 능력과 한계를 명확히 설명하는 홍보를 바란다.

🧩 주요 포인트

1. 반감과 이용의 동시 확대 → 이용자 수만으로 AI에 대한 호감이나 기업의 확산 방식에 대한 동의를 판단하기 어렵고, 지역별 상관관계도 인과관계와 구분해야 한다.
2. 미국 50개 주의 AI 관련 입법과 2,100건 이상의 법안 → 규제에 대한 정치적 관심이 커졌다는 근거이며, 소비자가 AI의 향후 방향에 영향을 줄 가능성을 뒷받침한다.
3. 고성능 오픈소스 모델과 Springboards의 다양한 응답 지향 → 소비자 선택과 시장 압력이 다른 개발 방향을 유도할 여지가 있으며, AI의 능력과 한계를 명확히 설명하는 것이 필자가 바라는 변화다.

🧠 상세 정리

1. 개발자와 관찰자도 느끼는 AI에 대한 양가감정

글은 여름에 진행한 Springboards CEO와의 대화에서 출발한다. Springboards는 주류 경쟁 모델보다 더 다양한 응답을 내놓도록 설계한 LLM을 개발하는 스타트업인데, CEO는 자신들을 ‘자기혐오적인 AI 회사’라고 부르며 하는 일을 정말 좋아하는지 모르겠다고 말했다. 필자는 자신도 ‘자기혐오적인 AI 기자’인 셈이라고 농담하면서, 자신의 일은 사랑하지만 자신이 다루는 기술이 변해 온 모습에는 불편함을 느낀다고 설명한다. 그 불편함은 과장된 기대에 왜곡되고, 열성론자들에게 방향이 좌우되며, 피할 수 없게 된 AI의 모습에 향한다. 이 대화는 AI를 만들거나 관찰하는 사람조차 애정과 반감을 동시에 가질 수 있다는 문제의식을 열며, 필자는 이러한 양가감정이 세계적으로 퍼져 있다고 본다.

2. 여론조사가 보여주는 불안과 반감

필자는 여러 여론조사를 들어 AI에 대한 대중의 감정이 빠르게 나빠지고 있다고 설명한다. Pew Research Center에 따르면 미국 성인 중 AI가 자신과 사회에 부정적인 영향을 줄 것으로 보는 사람이 긍정적인 영향을 기대하는 사람보다 많으며, 젊은 층에서 비관이 가장 강하다. Stanford University 보고서에서는 전 세계 사람들의 절반 이상이 AI 제품과 서비스 때문에 불안하다고 답했다. 5월 Gallup 조사에서 미국 성인의 71%는 자기 지역의 신규 AI 데이터센터 건설에 반대했는데, 이는 신규 원자력발전소 건설에 반대한 53%보다 높았다. 3월 NBC 조사에서도 AI는 ICE보다 인기가 낮았다. 이 결과들은 개인적 영향에 대한 우려부터 지역 시설 건설에 대한 반대까지 서로 다른 측면에서 AI에 대한 부정적 태도를 보여준다.

3. 부정적인 여론 속에서도 급증하는 이용

부정적인 여론과 달리 AI 이용 규모는 계속 빠르게 커지고 있다. 시장분석업체 Sensor Tower에 따르면 ChatGPT는 5월 월간 이용자 10억 명에 도달했고, Google DeepMind의 Gemini도 7월 이용자 9억 5,000만 명을 기록했다. Pew 조사에서는 미국 성인의 절반이 챗봇을 사용한다고 답했는데, 이는 2023년 응답 비율의 두 배를 넘으며 4명 중 1명은 매일 사용한다고 했다. 이러한 이용은 미국에만 국한되지 않아, OECD 38개국 성인의 3분의 1 이상이 최근 3개월 동안 생성형 AI 도구를 사용했다고 보고했다. 필자는 이 수치들을 통해 많은 사람이 AI를 싫어하면서도 많은 사람이 계속 이용한다는 두 현실을 나란히 제시한다. 글의 핵심 질문은 어느 한쪽이 사실인지가 아니라, 두 현상이 어떻게 동시에 성립하는지다.

4. 이용과 반감의 관계에 대한 세 가지 설명

필자는 먼저 AI를 싫어하는 집단과 사용하는 집단이 서로 다를 가능성을 인정하지만, 제시된 규모를 고려하면 두 집단의 겹침이 상당할 것으로 추정한다. 이어 AI를 더 많이 사용할수록 부정적인 의견이 생길 가능성을 검토하며, 도입률이 높은 글로벌 노스는 비관적이고 도입률이 낮은 글로벌 사우스는 낙관적이라는 상관관계를 제시한다. 다만 이 비교만으로 이용이 반감을 일으킨다는 인과관계가 입증되는 것은 아니다. 필자가 더 설득력 있게 보는 설명은 사람들이 기술 자체보다 그 기술을 가능한 모든 방식으로 밀어 넣으려는 기업들의 끊임없는 추진을 싫어한다는 것이다. 기업들이 여러 세대에 걸쳐 가장 큰 사회·경제적 격변을 준비하라고 말하는 상황이라면, 사람들이 불편함을 느끼는 것도 이해할 수 있다는 논지다. 이는 조사로 확정된 원인이 아니라 필자가 제시하는 핵심 해석이다.

5. 소셜미디어의 전례와 AI 규제의 가능성

필자는 지난 20년간 소셜미디어에서도 비슷한 현상이 있었다고 설명한다. 서비스를 운영하는 기업에 대한 반감이 커지는 동안에도 수십억 명이 Facebook과 Twitter를 이용했고, Google 검색에서도 같은 양상이 나타났다는 것이다. 소셜미디어에서는 플랫폼을 떠나면 자신의 콘텐츠와 연결 관계를 잃기 때문에, 이용자가 감수하고 남거나 처음부터 다시 시작하는 선택을 해야 했다. 반면 AI에서는 아직 사람들이 방향에 영향을 줄 기회가 있으며, 이번에는 규제에 대한 정치적 관심도 더 크다고 필자는 본다. 미국 50개 주 모두 AI의 개발과 배포를 규율하는 법률을 통과시키거나 제안했으며, 전국의 관련 법안은 2,100건 이상으로 3년 사이 10배 늘었다. 이 수치는 규제 움직임의 확대를 보여주지만, 제안된 법안까지 포함하므로 모두 시행 중인 법률로 이해해서는 안 된다.

6. 대안 모델과 과장 없는 AI를 향한 기대

규제 외에도 필자는 소비자 선택과 시장 압력이 AI의 방향에 영향을 줄 가능성에 주목한다. Google·OpenAI·Anthropic에 맞설 고성능 오픈소스 대안이 이미 시장에 있어, 적어도 현재로서는 이용자가 다른 선택을 할 여지가 있다는 것이다. 다만 필자는 수조 달러 규모의 기업들을 움직이기 어렵다는 점을 인정하며, 이러한 가능성을 낙관적으로만 받아들이지는 않는다. 그럼에도 기업들이 흔히 암시하듯 앞으로의 전개가 완전히 필연적인 것은 아니라고 주장한다. Springboards CEO 역시 LLM에서 되돌아갈 수는 없지만 다른 일을 하도록 만들 수는 있다고 설명했다. 글은 AI가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 명확히 밝히고, 곧 세계를 장악할 것처럼 판매하지 않는 기술을 더 많이 보게 되기를 바라는 것으로 마무리된다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• AI 이용의 증가는 기술이나 기업에 대한 지지와 동일하지 않다. 반감과 이용이 함께 늘어나는 현상은 실제 사용과 확산 방식에 대한 평가를 구분해 볼 필요성을 보여준다.
• 글로벌 노스와 글로벌 사우스의 차이는 이용과 태도의 관계를 탐색할 단서이지만, AI를 많이 쓰면 더 싫어하게 된다는 결론을 확정하는 근거는 아니다.
• 필자는 LLM의 확산을 되돌리기 어렵다는 인식과 향후 방향을 바꿀 수 있다는 가능성을 함께 제시한다. 규제와 대안 모델은 그 가능성의 근거이며, 거대 기업의 영향력은 한계로 남는다.

✅ 액션 아이템

• AI 이용 증가와 반감의 동시 확대를 해석할 때, 이용 규모와 호감을 구분하고 지역별 상관관계를 인과관계로 단정하지 않는다.
• 미국 50개 주의 AI 관련 입법과 2,100건 이상의 법안을 살펴보며, 통과된 법률과 제안된 법안을 구분해 규제의 영향 가능성을 검토한다.
• 고성능 오픈소스 모델과 Springboards의 다양한 응답 지향을 비교하고, AI의 능력과 한계를 명확히 설명하는지 검토한다.

❓ 열린 질문

• AI 이용 증가와 반감의 동시 확대에서 기술 자체에 대한 불만과 기업의 확산 방식에 대한 불만은 각각 얼마나 큰 비중을 차지하는가?
• 미국 50개 주의 AI 관련 입법과 2,100건 이상의 법안은 AI의 개발·배포 방향에 어느 정도 영향을 줄 수 있는가?
• 고성능 오픈소스 모델과 Springboards의 다양한 응답 지향은 소비자 선택과 시장 압력을 통해 어떤 변화를 이끌 수 있는가?