AI 무료 이용자들은 얼마나
인간을 더 ‘고평가’할까?

성·연령·지역 비례로 할당한 전국 성인 1,700명에게 생성형 AI 이용 경험부터 물었습니다.

• 생성형 AI를 한 번이라도 사용해 본 응답자는 46.8%였고, 절반 이상(53.2%)은 한 번도 사용해 본 적이 없었습니다. 유료 모델을 구독 중인 응답자는 8.3%였습니다.
• 주요 모델(ChatGPT, Claude 등) 중 하나 이상을 사용해 본 응답자들 가운데 거의 매일 사용하는 응답자는 14.1%, 매주 2회 이상 사용하는 응답자는 22.3%였습니다. 나머지 63.6%는 한두 번 사용해 보았거나 매월 2회 정도 사용하는 수준에 불과했습니다.

• 직업별로는 개발자(77.0%), 대학 교수·연구원(65.2%), 예술 종사자(62.7%), 제조업 엔지니어·연구원(57.3%)의 이용률이 높았습니다.

응답자 대부분이 무료 AI를 가끔 사용해 본 정도라면, 사람들이 가진 AI에 대한 인상은 어떤 AI를 접했는지에 따라 달라질 수 있습니다. 이를 확인하기 위해 설문에 실험을 넣었습니다.

• 응답자를 무작위로 세 집단으로 나누었습니다. 무작위 배정이므로 세 집단은 연령, 성별, 학력, 기존 AI 이용 경험이 서로 비슷합니다(부록 참조).
• 저성능 AI 경험군은 당시 무료로 제공되던 모델의 사용 예제들을, 고성능 AI 경험군은 유료로 제공되던 모델의 예제들을 접했습니다. 두 집단 모두 이 예제들을 직접 풀고 난 후, 같은 질문에 대한 AI의 답을 확인하는 방식으로 경험이 이루어졌습니다.
• 통제군은 과제와 AI의 답을 접하지 않고 곧바로 공통 설문에 응답했습니다.

통제군579명

AI의 답을 접하지 않고 바로 설문 응답

저성능 AI 경험군560명

과제 5개 + 무료 저성능 AI의 답 확인 후 설문 응답

고성능 AI 경험군561명

과제 5개 + 유료 고성능 AI의 답 확인 후 설문 응답

응답자들이 실제로 접한 과제와 두 AI의 답은 부록에서 확인하실 수 있습니다.

세 집단 모두 같은 공통 설문에 응답했습니다. 생성형 AI에 대한 진술마다 동의 정도를 5점 척도(1점 전혀 그렇지 않다, 5점 매우 그렇다)로 물었습니다.

1“AI가 나를 도울 수 있다”는 생각은 경험한 AI의 성능 순서대로 높았습니다.

• “생성형 AI는 나의 업무 효율 향상에 도움이 된다”는 문항의 평균은 통제군 3.40점, 저성능 AI 경험군 3.50점, 고성능 AI 경험군 3.55점이었습니다(고성능 AI 경험군과 통제군의 차이 p<.01). 무경험군, 무료 AI, 유료 AI 순서로 동의 정도가 높아지는 직관적인 결과였죠.
• “나는 생성형 AI를 통해 창의적인 작업을 잘 수행할 수 있다”는 문항도 같은 순서였습니다(통제군 3.21점, 저성능 3.31점, 고성능 3.34점).

2“AI가 사람보다 낫다”는 생각은 저성능⁠(무료) AI 경험군에서 가장 낮았습니다.

• 인간에 대한 보조 능력을 넘어 “생성형 AI는 인간보다 더 정확하다”에 대한 동의 여부를 물어보면 어떨까요? 이번에는 저성능 AI 경험군의 동의 정도가 고성능 AI 경험군(p<.001)은 물론, AI 이용 예제를 전혀 접하지 않은 통제군보다도(p<.05) 더 낮았습니다.
• 비슷한 방식으로 질문한 “생성형 AI는 일반적인 사무직보다 업무를 더 잘 수행할 수 있다”도 마찬가지였습니다. 저성능(무료) AI 경험군이 3.37점으로 세 집단 중 가장 낮은 동의 점수를 기록했습니다(고성능 AI 경험군 대비 p<.01, 통제군 대비 p=0.416).
• AI의 답을 접한 경험은 “AI가 나를 도울 수 있다”는 기대는 높였지만, 그 AI가 저성능 모델이었을 경우 “AI가 사람보다 낫다”는 평가는 오히려 낮췄습니다.

3직업 경력 연수와 AI로 인한 경제적 위협 간의 관계는 무료/유료 AI 경험군에서 완전히 반대로 나타났습니다.

• “생성형 AI가 확산되면 당신의 임금은 어떻게 될까요?”라고 직접 물으면, 응답자는 자기 직업을 실제보다 낙관적으로 답하기 쉽습니다.
• 그래서 12개 직업 모두의 임금 변화를 한 표에서 예상하게 한 뒤, 본인의 직업은 이 질문에 응답하고 일정한 시간이 지난 후에야 물어봤습니다. 그중 응답자 본인 직업 줄의 응답만 분석에 사용했습니다.
• 이를 통해 저희는 응답자가 자신의 직업이 AI 시대에 얼마나 안전한지(혹은 반대로 취약한지)를, 다른 직업들과 같은 잣대 위에서 최대한 객관적으로 측정할 수 있었습니다.

• 아래 그래프는 이렇게 계산한 본인 직업의 예상 임금 변화가 현재 직업 종사 기간(경력)에 따라 어떻게 달라지는지 집단별 회귀선으로 나타낸 것입니다.
• Y축(세로축) 값이 클수록 자신이 AI 시대에 안전하다고, 반대로 값이 작을수록 취약하다고 느낀다는 것을 의미합니다.
• 분석 결과, 고성능 유료 AI 경험군은 경력 기간이 길어질수록 자신의 임금이 더 많이 하락할 것이라고 우려한 반면, 저성능 무료 AI를 접한 경력자들은 오히려 경력이 길어질수록 AI의 위협을 크게 느끼지 않는 것으로 나타났습니다. 고성능 AI 경험군의 예상치는 경력 1년 −4.0%에서 경력 30년 −6.5%로 낮아졌고, 경력 1년당 기울기는 통제군보다 0.20%p(p<.01), 저성능 AI 경험군보다 0.19%p(p<.05) 낮았습니다.
• 특히 무료 AI 경험자들의 경우, AI 예제를 전혀 접하지 않은 통제군과 통계적으로 차이가 없는 같은 경향성을 보이며 AI 위협에 둔감했다는 점이 인상적입니다. 경력 1년당 기울기는 저성능 AI 경험군 +0.09%p, 통제군 +0.10%p로 비슷했습니다(기울기 차이 p=0.854).
• 이는 현실의 고경력 시니어 그룹 내에서 AI에 대한 반응이 크게 엇갈리는 이유 중 하나를 보여 주는 결과라고 할 수 있습니다.

4그 밖의 문항

• 유료 모델 구독 의향(“월 20달러인 유료 모델을 구독할 의사가 있는가”)은 통제군에서 32.6%였고, 저성능 AI 경험군(22.9%, p<.001)과 고성능 AI 경험군(26.0%, p<.05)에서 모두 낮았습니다.
• “생성형 인공지능으로 인해 많은 사람들이 직업을 잃을 것이다”라는 문항은 세 집단 모두 3.6점대로 차이가 없었습니다(통제군 3.64점, 고성능 AI 경험군 3.68점, p=0.402).