AI에 거는 기대의 간극

Szymon Sacher, Tess Cotter, Charles I. Jones, Anton Korinek, Peter McCrory

핵심 요약

1. 미국 성인들은 앞으로 몇 년간 AI 역량이 빠르게 발전하리라 예상하며, Anthropic 직원들은 이보다 더 빠른 발전을 예상합니다. 2030년까지 AI가 노벨상급 발견을 해낼 수 있다고 본 응답자는 미국 성인 39%, 직원 91%였습니다.
2. AI가 잘 해내는 업무에서 기대하는 생산성 향상 폭도 Anthropic 직원들이 훨씬 큽니다. 업무에 AI를 쓰는 미국 성인 중 AI를 쓰면 업무 시간이 4분의 1 이하로 줄어든다고 답한 비율은 26%인 반면, Anthropic 직원은 59%였습니다.
3. 자신의 일에 대해서는 Anthropic 직원의 절반 이상이 2030년까지 AI가 현재 업무의 80% 이상을 해낼 수 있다고 봤지만, 미국 근로자는 5%에 그쳤습니다.
4. 미국 근로자와 Anthropic 직원 모두, AI가 자기 업무를 더 많이 해낼 것으로 예상하는 사람일수록 실업률도 높게 전망했습니다. 미래 역량에 대한 생각은 다르지만, AI가 자기 일을 바꾸는 정도와 전체 실업률을 연결 짓는 방식은 두 집단이 매우 비슷합니다.
   

들어가며

앞으로 AI는 경제를 어떻게 바꿔 놓을까요? AI 역량은 빠르게 발전하고 있습니다. 여기에 미래의 AI 모델이 스스로 후속 모델을 만들 수 있게 된다면(재귀적 자기 개선) 발전 속도는 더욱 빨라질 수 있습니다. 다만 그 시기가 언제일지, 어느 정도 규모일지는 분명하지 않습니다. 전망은 크게 엇갈리며 논쟁도 치열합니다.

AI가 경제에 미칠 영향을 두고 의견이 갈리는 근본 원인은 무엇일까요? 주된 원인은 AI 역량이 얼마나 빨리 좋아지느냐에 대한 시각차일까요? 아니면 그 역량이 얼마나 빠르게, 어떤 형태로 실제 도입으로 이어지느냐에 대한 견해차일까요? 또 AI의 향후 경로에 대한 어떤 시각이 빠른 경제 성장과 맞아떨어질까요?

이 글에서는 이 질문들에 대한 새로운 설문조사 결과를 소개합니다. 2026년 8월, 우리는 전국 단위로 대표성을 갖춘 미국 성인 표본과 Anthropic 직원, 두 집단을 조사했습니다.¹ 질문은 AI의 역량, 활용 범위, 절감되는 시간, 자율성의 정도, 일자리를 잃은 근로자가 다른 직종에서 새 일자리를 찾는 데 걸리는 어려움 등을 다뤘습니다.² Anthropic 직원들은 최첨단 AI를 매일 만들고 씁니다. 따라서 두 번째 조사는 기술과 가장 가까이 있는 사람들이 AI의 미래를 역량과 경제적 파급력 양쪽에서 어떻게 보는지 보여 줍니다.

주요 결과는 다음과 같습니다. 첫째, 두 집단은 AI가 현재 무엇을 할 수 있는지에 대해서는 대체로 의견이 같지만, 앞으로의 발전 속도에서는 생각이 갈립니다. Anthropic 직원들은 역량이 더 빨리 발전하고, AI가 더 널리, 더 적은 사람의 개입으로 쓰이며, 업무당 절감되는 시간도 훨씬 클 것으로 예상합니다. 예를 들어 2030년까지 AI가 노벨상급 발견을 할 수 있다고 본 비율은 직원 91%, 미국 성인 39%였습니다.

둘째, 자기 일에 대한 시각은 크게 다릅니다. 직원들은 평균적으로 2030년까지 AI가 현재 업무의 75%를 해낼 수 있다고 본 반면, 미국 근로자 전체의 평균은 28%였습니다.

셋째, 노동시장을 바라보는 논리는 두 집단이 비슷해 보입니다. 앞으로 AI가 자기 업무를 더 많이 해낼 것으로 예상하는 사람일수록 실업률을 더 높게 전망합니다. 그리고 자기 업무의 AI 자동화 예상 수준이 같다면, 두 집단이 전망하는 실업률도 거의 같습니다.

사람들은 AI가 무엇을 하리라 기대할까

역량

먼저 AI 역량에 대한 기대를 살펴봤습니다. 일상적인 이메일 작성부터 노벨상급 과학적 발견까지, 여덟 가지 업무를 AI가 숙련된 전문가만큼 해내는 시점이 언제일지 물었습니다. 미국 성인과 Anthropic 직원은 AI가 현재 무엇을 할 수 있는지, 특히 복잡한 업무에 대해서는 대체로 의견이 일치합니다. 두 집단이 매긴 업무 난이도 순위도 거의 같습니다(그림 1, 패널 A).

그러나 앞으로의 AI 발전 경로에 대해서는 생각이 갈립니다. 예컨대 AI가 오늘날 과학 연구를 설계하고 수행하고 논문으로 발표할 수 있다고 답한 비율은 미국 성인과 직원 모두 4분의 1 정도입니다. 하지만 내년에는 직원의 10명 중 9명이 AI가 이를 해낼 수 있다고 본 반면, 일반 대중은 38%에 그쳤습니다. 2030년까지 AI가 노벨상급 발견을 할 수 있다고 본 비율은 미국 성인 39%(패널 C), 직원 91%입니다. 어쩌면 가장 눈에 띄는 차이는 이것입니다. 업무에 따라 미국 성인의 19~40%는 AI가 해당 업무를 결코 해내지 못하리라고 답했지만, 직원 중에서는 많아야 2%였습니다.

이런 시각차는 부분적으로 AI 사용 빈도의 차이를 반영합니다. 업무에 AI를 정기적으로 쓰는 응답자(전체의 약 5분의 1) 중에서는 56%가 2030년까지 AI가 여덟 가지 업무 중 최소 일곱 가지를 해낼 수 있다고 봤습니다. 이는 미국 성인 전체(41%)나 AI 도구를 한 번도 써 보지 않은 사람(28%)보다 상당히 높지만, 직원들(96%)에는 한참 못 미칩니다.

도입과 걸림돌

AI가 경제에 미치는 영향은 순수한 역량만으로 정해지지 않습니다. 사람과 기업이 실제로 AI를 써야 하고, 여기에는 시간과 시행착오가 필요합니다. 미국 성인들은 AI가 해낼 수 있는 업무 가운데 2030년까지 42%가 실제로 AI로 처리되리라 예상합니다. Anthropic 직원들은 향후 몇 년간 확산이 눈에 띄게 빠를 것으로 보고, AI가 할 수 있는 업무 전체의 65%에 쓰일 것으로 예상합니다.

업무 현장의 AI 도입을 가로막을 요인이 무엇인지 알아보기 위해, 미국 성인에게 아홉 가지 항목 중 가장 클 것 같은 걸림돌을 최대 세 개까지 고르도록 했습니다. 일반 대중은 기술적 제약보다 사람들의 선호와 규칙이 도입을 늦출 수 있다고 봤습니다(그림 2). 가장 많이 꼽힌 것은 "고객이 사람과 직접 상대하길 선호함"이었고, 그다음이 "데이터 프라이버시 및 보안 우려", "AI의 신뢰성 부족", "법률·규제 또는 법적 책임"이었습니다.

눈여겨볼 점은 업무에 AI를 정기적으로 쓰는 미국 성인들은 데이터 프라이버시 및 보안 우려를 1순위로 꼽았다는 것입니다(상위 3개 걸림돌에 포함시킨 비율이 42%로, 나머지 응답자의 37%보다 높습니다). 반면 고객이 사람과 상대하길 선호한다는 점은 다소 덜 중요하게 봤습니다(37% 대 42%).

AI는 얼마나 자율적일까

AI가 노동시장에 미치는 영향은 AI가 복잡한 업무를 자율적으로 완수하느냐, 사람과 협업해 처리하느냐에도 달려 있습니다. 전자는 인간 근로자를 대체하는 경향이 있습니다. 반대로 AI가 인간의 역량을 보완하면 근로자의 생산성이 높아집니다. 2030년에 자동화와 증강이 각각 어느 정도일지 Anthropic 직원과 일반 대중의 예상을 파악하고자, 이메일 초안 작성부터 법률 계약 업무까지 여러 업무를 2030년까지 AI와 사람이 어떻게 분담할지 물었습니다. Anthropic 직원 대다수는 2030년이면 AI가 업무를 혼자 완수하거나, 근로자가 결과물을 검토하는 방식으로 처리하리라 답했습니다(그림 3). 반면 미국 성인은 10명 중 4명이 사람이 대부분의 일을 직접 하거나 AI의 도움을 조금 받아 처리하리라 예상했습니다.

시간 절감

AI가 생산량을 얼마나 끌어올리는지는 AI가 어떤 업무를 할 수 있는지, 얼마나 널리 쓰이는지뿐 아니라 그 업무를 얼마나 더 빠르고 훌륭하게 해내는지에도 좌우됩니다. 근로자를 대체할 만큼만 겨우 쓸 만한 기술, 즉 Acemoglu와 Restrepo(2019)가 "so-so" 기술이라 부른 기술은 GDP를 크게 늘리지 못한 채 일자리만 대체합니다. 반대로 업무를 비용이나 시간의 극히 일부만으로 해내는 기술은 GDP를 의미 있게 끌어올릴 수 있습니다.

AI로 인한 생산성 향상을 어떻게 체감하는지 파악하기 위해, 일반 대중과 Anthropic 직원에게 AI가 잘 해내는 업무를 AI로 처리할 때 AI 없이 할 때보다 얼마나 걸리는지 물었습니다. 업무를 절반의 시간에 끝낸다면 시간당 생산량이 두 배가 된다는 뜻입니다.³

Anthropic 직원들이 예상하는 시간 절감 폭은 훨씬 커서, 85%가 절반 이하의 시간이 걸린다고 답했습니다. 업무에 AI를 쓰는 미국 성인의 전형적인 응답은 절반의 시간이었고, 29%는 걸리는 시간이 같거나 더 길다고 답했습니다. 직원 중에서는 5%만 그렇게 답했습니다. 업무에 AI를 쓰는 미국 성인의 26%, 쓰지 않는 미국 성인의 21%가 4분의 1 이하의 시간이 걸린다고 답했는데, 직원은 이 비율이 59%입니다(그림 4).

직원들은 아마 현장에서 직접 겪은 경험을 말하고 있을 것입니다. How Employment is Changing at Anthropic에서 더 자세히 다루었듯, Anthropic 직원들은 에이전트 도구를 도입한 뒤 일부 측면에서 생산성이 올랐습니다. 엔지니어가 추가한 코드 줄 수는 코딩 에이전트를 도입한 다음 달에 세 배가 되었고, 영업 담당자는 AI 에이전트를 도입한 뒤 고객과 더 많은 계약을 성사시켰습니다. 법무, 채용 등 다른 사업 부문에서도 1인당 산출량이 늘었습니다.

자신의 업무와 일자리

AI가 내 업무를 얼마나 해낼 수 있을까

어쩌면 당연하게도, AI가 자신의 일에 미칠 영향에 대해서는 일반 대중과 Anthropic 직원 사이에 인식 격차가 큽니다(그림 5). Anthropic 직원들은 평균적으로 2030년까지 AI가 현재 업무 시간의 75%를 해낼 수 있다고 답했습니다. 미국 근로자(일자리가 있다고 답한 응답자)는 평균 28%였고, 2030년까지 AI가 업무 시간의 80% 이상을 해낼 수 있다고 본 사람은 20명 중 1명에 불과했습니다.

미국 근로자 안에서도 직종에 따라 기대가 다릅니다. AI가 해낼 수 있는 업무 시간 비중은 숙련 기능직, 생산직, 운송직에서는 25%, 컴퓨터·공학·과학 직종에서는 33%로 예상됩니다. 이 후자의 집단에서 AI를 정기적으로 쓰는 사람들은 40%만을 예상했는데, 이는 Anthropic 직원 평균(75%)보다는 미국 근로자 평균에 가까운 수치입니다.

자신의 일자리 노출도와 실업률 전망

사람들이 AI가 자기 업무를 얼마나 해낼 것으로 보는지는 노동시장 전망을 상당 부분 설명해 줍니다. 응답자들에게 현재 실업률이 약 4.2%라고 알려 주고 2030년 실업률을 전망하게 했습니다. 그림 6은 응답자를 2030년까지 AI가 해낼 수 있다고 예상하는 자기 업무 시간의 비중에 따라 묶어, 집단별 평균 실업률 전망을 보여 줍니다.

AI가 자기 업무의 절반 미만을 해낼 수 있다고 본 미국 근로자들은 실업률을 7~8%로 전망했습니다. 절반을 넘으면 AI에 노출되는 업무 비중이 클수록 전망치도 높아집니다. 업무의 80% 이상을 AI가 해낼 것으로 본 사람들은 2030년 실업률을 평균 12.2%로 예상했는데, 이는 글로벌 금융위기 당시 정점보다 높은 수치입니다. 미국 근로자 전체로 보면 영향받는 업무가 10%포인트 늘 때마다 전망 실업률은 0.4%포인트 높아집니다. AI에 대한 전반적인 낙관론으로는 이를 설명할 수 없습니다. 자기 업무의 노출도를 고정하면, 근로자가 AI가 숙달하리라 보는 여덟 가지 업무의 비중은 실업률 전망과 무관했습니다.

Anthropic 직원들은 자기 업무의 노출도가 훨씬 높다고 보는데도 같은 경향이 나타나며, 전망치도 일반 국민의 전망과 거의 같은 흐름입니다. 따라서 두 집단이 AI가 자신의 일자리와 노동시장 전반에 동시에 미칠 영향에 대해 서로 다른 이론을 갖고 있는 것은 아닌 듯합니다. 다른 것은 AI의 역량을 직접 겪어 온 경험이고, 그 결과 기대도 달라지는 것입니다.

채용과 재취업

Anthropic 직원들은 AI가 자기 업무 대부분을 해낼 수 있다고 보면서도, Anthropic이 계속 채용하리라 예상합니다. 직원의 95%는 향후 12개월간 인원이 늘어나리라 전망했고, 중앙값은 66% 증가였으며, 27%는 최소 두 배로 늘 것이라 답했습니다. 이는 내부 설문에서 직원 개인이 밝힌 예상일 뿐, Anthropic의 계획이나 인력 규모에 대한 회사의 견해가 아닙니다. 그럼에도 적어도 최첨단 AI 연구소에서는 업무의 자동화와 일자리 감소가 서로 다른 전망이라는 점을 보여 줍니다.

다만 AI에 일자리를 잃은 근로자가 얼마나 빨리 새 일을 찾을 수 있느냐에 대해서는 Anthropic 직원들이 미국 성인보다 약간 더 비관적입니다. 2030년에 AI 자동화로 일자리를 잃고 직종을 바꿔야 하는 사람이 새 일자리를 찾는 데 얼마나 걸릴지 물었습니다.⁴ Anthropic 직원의 중앙값은 새 직종에서 일자리를 구하기까지 12개월이었습니다. 미국 성인의 중앙값 응답은 7~12개월 구간이었습니다.

AI에 대한 기대와 그 경제적 함의

설문 응답을 모형이 도출하는 경제 시나리오로 변환하기

Economic Scenarios for Transformative AI에서 우리는 AI 역량과 확산이 앞으로 어떤 경로를 밟느냐에 따라 경제 결과가 어떻게 달라질지 평가하는 체계적인 분석틀을 소개했습니다. 이 모형을 이용하면 역량, 확산, 자동화, 생산성, 근로자 전환 마찰이라는 다섯 가지 측면에 대한 각 응답자의 답변을 모형이 도출하는 경제적 결과로 바꿀 수 있습니다.⁵ 미국 성인과 Anthropic 직원 표본 모두에서 핵심 모형 입력값과 관련된 질문에 빠짐없이 답한 응답자를 가려냈습니다(미국 성인 3,259명, 직원 1,093명). 그런 다음 각 응답자의 답변이 시사하는 경제 시나리오를 평가했으며, 아래에서는 2030년 GDP 성장률에 미치는 영향을 중심으로 살펴봅니다.

모형에 따르면 미국 성인 응답자의 중앙값은 2030년 GDP 성장률 5.4%를 시사합니다. 직원 중앙값의 응답은 2030년까지 GDP 성장률이 17.1%로 가속하는 시나리오를 시사합니다. 각 집단 내부의 편차가 커서 두 분포는 넓게 겹칩니다(그림 7). 부록의 그림 A1에서는 각 시각이 이 격차에 얼마나 기여하는지 확인할 수 있습니다.

온라인 시나리오 탐색 퀴즈 응답

그림 7에는 이 경제 모형을 바탕으로 2026년 9월 9일 www.anthropic.com/institute/econ-scenarios에 공개한 인터랙티브 시나리오 탐색기에 방문자들이 입력한 값이 시사하는 경제 시나리오도 함께 담았습니다.

이 탐색기에서는 2026년 8월에 미국 성인과 Anthropic 직원에게 실시한 질문의 축약판을 물었습니다. 공개 후 48시간 안에 전 세계 140여 개국에서 접속한 23,075명이 설문을 완료했습니다. 이 방문자들은 스스로 Anthropic 웹사이트의 해당 페이지를 찾아와 퀴즈를 푼 사람들이므로 일반 대중보다 AI에 관심이 많을 가능성이 높습니다. 실제로 이들의 응답은 미국 성인과 Anthropic 직원의 중간에 놓입니다. 방문자 중앙값의 응답은 12.5% 성장을 시사합니다.

연구소 내부에서는

직원들이 AI 역량을 더 낙관적으로 보는 이유 중 하나는 개발 과정을 더 잘 알고 있기 때문일 수 있습니다. Anthropic Institute는 최근 AI 시스템이 스스로 역량을 점점 더 많이 개선해 나가는 과정인 재귀적 자기 개선(RSI)의 진척 상황에 관한 보고서를 발표했습니다(Favaro and Clark, 2026).

직원들이 실제로 이런 일이 일어나리라 보는지 알아보기 위해, Anthropic 직원들에게 2026년 초 시점의 최첨단 모델을 만드는 작업 중 오늘날 AI가 하는 비중은 얼마이고, 앞으로 얼마가 될 것으로 보는지 물었습니다(그림 8).⁶ 설문에 응한 직원들의 응답 중앙값은 현재 51%, 2027년 말 80%, 2030년 말 95%였습니다.

AI 개발 작업에서 AI가 맡는 비중에 대한 추정치는 팀 간보다 팀 내부의 편차가 훨씬 큽니다. 그래도 모델을 만드는 작업과 가장 가까운 연구팀 직원들은 현재 AI의 비중을 다소 높게 봤습니다. 평균 60%로, 나머지 응답자 전체의 53%보다 높습니다. 이는 정보가 어느 정도 영향을 미친다는 해석과 부합합니다. 다만 연구자들은 업무 성격상 다른 직원보다 자기 업무에 AI를 더 많이 쓰고 있을 수도 있습니다.

채용 전망과 마찬가지로, 이 응답들은 2026년 8월 Anthropic 직원을 대상으로 한 내부 설문에서 나온 직원 개인의 견해입니다.

결론

미국 성인과 Anthropic 직원은 AI가 현재 무엇을 할 수 있는지에 대해서는 대체로 의견이 같습니다. 하지만 AI가 얼마나 빨리 발전할지, 얼마나 널리 쓰일지, 절감되는 시간으로 측정한 생산성 향상이 얼마나 클지에 대해서는 생각이 갈립니다. Economic Scenarios for Transformative AI의 모형으로 보면, 미국 성인 응답자의 중앙값은 미국 경제가 평소의 두 배 넘는 속도로 성장하는 시나리오를 시사합니다. AI 개발과 활용의 최전선에서 일하는 Anthropic 직원들의 경우, AI 발전과 도입, 지식 노동 자동화에 대한 기대가 경제의 변혁적이고 역사상 유례없는 변화를 시사합니다. 2030년에는 GDP가 약 4년 6개월마다 두 배로 커진다는 것입니다.

앞으로 AI가 자기 업무를 더 많이 해낼 것으로 예상하는 사람일수록 실업률도 높게 전망합니다. 미국 일반 대중과 Anthropic 직원 모두 마찬가지입니다. Anthropic 직원들은 평균적으로 자기 업무가 더 빨리 자동화되리라 보고, 그에 따라 실업률도 더 높게 전망합니다. 우리는 이런 기대의 차이가 앞으로 몇 년간 자기 업무가 얼마나 자동화될지에 대한 Anthropic 직원과 일반 대중의 시각차와 밀접하게 연결되어 있음을 확인했습니다.

AI를 일상에서 접하는 경험은 두 집단 사이에 큰 차이가 있습니다. 대부분의 Anthropic 직원은 이미 자기 일의 상당 부분을 AI가 해내는 환경에서 일하지만, 미국 근로자는 그런 경우가 드뭅니다. 그런 환경에 있는 사람들은 이미 Anthropic 직원에 더 가까운 기대를 갖고 있는데, 이는 AI 사용이 확산되면 대중의 기대도 달라질 수 있음을 시사합니다. 얼마나 달라질지는 다른 곳에서도 최첨단 연구소만큼 AI가 업무를 해내게 되느냐에 달려 있습니다.

권장 인용 형식

@techreport{sacher2026expectations,
	author = {Sacher, Szymon and Cotter, Tess and Jones, Charles I. and Korinek, Anton and McCrory, Peter},
	title = {The {AI} Expectations Gap: Public and Frontier Lab Views on {AI}'s Impact on Work},
	institution = {The Anthropic Institute},
	type = {Technical Report},
	year = {2026},
	month = oct,
	url = {https://www.anthropic.com/research/ai-expectations-gap}
}

감사의 글

Scott Booth, Meredith Callan, Yena Cho, Adam Farina, Ben Fowler, Ryan Heller, Aisling Keenan, Eva Lyubich, Maxim Massenkoff, Matt Mohn (Morning Consult), Matt Monday (Morning Consult), Kerry Persen, Sarah Pollack, Santi Ruiz, Monika Tuchowska, Heather Whitney, Nathan Wilmers, Kim Withee, Charles Yang, Jack Clark, Dario Amodei

참고문헌

Acemoglu, D. and P. Restrepo (2019). "Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor." Journal of Economic Perspectives 33(2), 3–30.

Favaro, M. and J. Clark (2026). “When AI Builds Itself.” The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement.

Korinek, A., C. I. Jones, S. Sacher, T. Cotter and P. McCrory (2026). "Economic Scenarios for Transformative AI." The Anthropic Institute Working Paper No. 2026-02.

Massenkoff, M., E. Lyubich, S. Sacher, Z. Hitzig, S. Zhang, R. Heller and P. McCrory (2026). “Anthropic Economic Index report: Cadences.” The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report.

Wilmers, N., R. Catipon, M. Massenkoff and P. McCrory (2026). “How Employment is Changing at Anthropic.” The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/research/employment-at-anthropic.

부록

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