Anthropic의 기대 격차 조사는 Anthropic Institute가 2026년 10월 16일 공개한 것으로, 미국 성인 10,980명과 Anthropic 직원에게 같은 질문을 던졌다. AI가 오늘 할 수 있는 일에 대한 판단은 두 집단이 비슷했지만, 2030년까지 얼마나 발전할지에 대해서는 크게 갈렸다. 노벨상급 발견의 경우 직원의 91%가 2030년 전에 AI가 해낼 것이라 답한 반면 대중은 39%에 그쳤고, 적지 않은 성인이 영원히 불가능하다고 답했다.
가장 크게 갈린 것은 자기 일자리에 대한 판단
2030년에 AI가 자기 업무의 얼마를 할 수 있을지 묻자 직원 평균은 75%, 미국 근로자 평균은 28%였다. 자기 업무의 80% 이상을 AI가 맡을 것이라 보는 직원은 절반이 넘지만, 일하는 대중 중 같은 판단을 한 사람은 5%뿐이다. 시간 절약 체감도 다르다. AI에 적합한 작업이 4분의 1 이하의 시간에 끝난다고 답한 직원은 59%였고, 직장에서 AI를 쓰는 대중은 26%였으며, 그중 29%는 시간이 줄지 않거나 오히려 늘어난다고 답했다.
이 답변들을 Anthropic의 경제 시나리오 모델에 넣으면 2030년 미국 GDP 성장률 중앙값은 직원 17.1%, 대중 5.4%로 나온다. 이견의 핵심은 실업 메커니즘에 대한 이해 차이가 아니다. 두 집단 모두 자기 업무가 AI로 대체될 비율이 높다고 볼수록 2030년 실업률 전망도 높았고, 80% 이상 대체될 것이라 본 사람들의 평균 실업률 전망은 12.2%에 달했다.
직원들이 마냥 낙관적인 것도 아니다
자기 작업 대부분이 자동화될 것이라 보면서도 직원의 95%는 향후 1년간 인력이 계속 늘 것이라 예상했고, 중앙값은 66% 증가였다. 그들에게 작업 자동화와 일자리 감소는 다른 예측이다. 다만 재취업에 대해서는 직원이 더 비관적이어서, 2030년에 AI로 일자리를 잃고 직종을 바꿔야 하는 사람은 새 일을 찾기까지 평균 12개월이 걸릴 것으로 봤다.
대중이 꼽은 AI 확산의 장벽도 시사하는 바가 크다. 가장 앞선 것은 고객이 사람과의 응대를 선호한다는 점이었고, 데이터 프라이버시와 보안, 신뢰성, 법규와 책임이 뒤를 이었다. 앞으로 몇 년간 AI 확산을 막는 것은 모델 성능이 아니라 신뢰와 책임의 설계일 수 있다. 앞서 보도한 Anthropic 내부 에이전트 수가 직원의 6배에 달했다는 기사처럼, 직원들은 매일 쓰는 도구에서 미래를 가늠한다. 이 조사는 확산 지도로 읽는 것이 실용적이다. 최전선에 가까운 직무에서 먼저 일어나는 일은 몇 년 늦게, 약해진 형태로 다른 산업에 도달하곤 한다.
