최전선 AI를 만드는 사람들은 AI가 다른 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 빨리 세상을 바꿀 것으로 봅니다. 놀랄 일은 아니지만, Anthropic이 이제 그 격차의 크기를 쟀습니다. 2026년 8월, 회사는 미국 성인 대표 표본과 자사 직원에게 AI가 무엇을 할 수 있는지, 얼마나 널리 쓰일지, 일자리에 어떤 의미가 있을지에 대해 같은 질문을 던졌습니다.
두 집단은 현재에 대해서는 대체로 일치했고 미래에 대해서는 크게 갈렸습니다. 일상적인 이메일부터 노벨상급 발견까지 여덟 가지 과제에서 AI가 언제 숙련된 전문가와 같아질지 묻자, 두 집단 모두 과제의 난도 순서를 거의 같게 매겼고, 각 집단의 약 4분의 1은 AI가 이미 과학 연구를 설계하고 수행하고 발표할 수 있다고 답했습니다. 하지만 2030년까지 노벨상급 발견이 나올 것이라고 본 비율은 직원 91%, 일반인 39%였습니다. 자기 일에 대해서는 직원들이 평균적으로 2030년까지 지금 업무의 75%를 AI가 할 수 있다고 봤지만 미국 노동자는 28%였고, 자기 업무의 80% 이상을 AI가 할 수 있다고 보는 사람은 20명 중 1명뿐이었습니다. 시간 절약에 대한 답도 직원 쪽이 훨씬 컸습니다. AI에 맞는 작업이라면 AI로 4분의 1 이하의 시간에 끝난다고 답한 비율이 직원 59%, 직장에서 AI를 쓰는 미국 성인 26%였습니다.
가장 흥미로운 결과는 두 집단의 공통점입니다. 실업률이 약 4.2%라고 알려 주고 2030년을 예측하게 하자, AI가 자기 일을 더 많이 할 것이라고 보는 사람일수록 실업률을 높게 예측했고, 예상하는 영향 정도가 같으면 직원과 일반인의 예측이 거의 같았습니다. AI가 자기 일의 80% 이상을 할 것이라고 보는 미국 노동자들은 12.2%를 예측했습니다. 즉 의견 차이는 AI가 무엇을 할 수 있게 될지에 관한 것이지, 경제가 어떻게 반응할지에 관한 것이 아닙니다. 사용 경험도 중요해서, 직장에서 AI를 자주 쓰는 사람은 일반인과 직원 사이에 놓입니다.
독자에게 이는 자신이 쓰는 제품을 누구의 기대가 만들고 있는지 떠올리게 하는 유용한 자료입니다. Claude를 만들고 하루 종일 에이전트를 쓰는 Anthropic 사람들은 대부분의 고객과 다른 가까운 미래를 살고 있으며, Anthropic 자체 인력에 관한 별도 보고서는 그 경험이 상상이 아님을 보여 줍니다.
한계는 분명합니다. 직원들은 중립적인 예측자가 아닙니다. 이 기술을 다루고 그 성공에 금전적 이해관계가 있습니다. 이들의 생산성 향상은 AI를 중심으로 만든 회사에서 나온 것이어서 일반적이지 않습니다. 또 기대에 관한 설문은 결과에 대한 예측이 아니며, 두 집단 모두 어느 방향으로든 틀릴 수 있습니다. 이 보고서는 2030년의 모습을 보여 주는 증거가 아니라, 연구소 내부의 신중한 시각을 여론과 나란히 놓은 자료로 읽는 것이 좋습니다.