스탠퍼드 AI 인덱스 2026 (6) 일자리 전망에 대한 AI 전문가와 일반인의 전혀 다른 시선

같은 AI를 보는 두 집단의 시선이 50포인트 차이로 갈린다. 미국 응답자들 중 AI 전문가의 73%는 AI가 일자리에 긍정적 영향을 줄 것이라고 답했다. 일반 대중은 23%만이 그렇게 생각했다. 전문가의 69%가 AI가 경제에도 좋다고 본 것과 달리, 일반인 중 그 견해를 공유하는 비율은 21%였다. 스탠퍼드 대학교 인간중심AI연구소(HAI)가 2026년 4월 발표한 「AI 인덱스 리포트 2026(AI Index Report 2026)」 교육·여론·정책 챕터는 AI에 대한 전문가와 일반인의 시각이 얼마나 다른 방향을 가리키고 있는지를 숫자로 보여준다.

전문가와 일반인 사이의 50포인트 격차

AI가 일자리에 긍정적 영향을 줄 것이라고 응답한 비율은 미국 응답자 중 AI 전문가 집단에서 73%였지만 일반 대중에서는 23%에 그쳤다. 경제 전반에 대한 낙관론도 전문가 69%, 일반인 21%로 거의 같은 격차를 보였다. 이 숫자를 단순히 ‘사람들이 AI를 잘 몰라서’ 라고 해석하면 중요한 것을 놓친다.

미국인의 64%는 AI가 향후 20년 동안 일자리를 줄일 것이라고 생각하고 있다. 미국인의 39%만이 AI가 단점보다 장점이 많다고 응답해, 글로벌 평균(59%)을 크게 밑돌았다. AI가 자신의 일을 더 좋게 만들 것이라고 기대하는 미국인은 33%로, 글로벌 평균 40%에도 못 미친다. 전 세계적으로는 59%가 AI 혜택에 낙관적이라고 응답해 전년 55%에서 올랐지만, 동시에 불안감을 느낀다는 비율도 52%로 전년 대비 증가했다.

AI가 단점보다 장점이 많다고 답한 나라 간 격차도 크다. 중국 83%, 인도네시아 80%, 태국 77%로 동아시아·동남아시아 국가들의 낙관론이 높았다. 반면 캐나다 40%, 미국 39%, 네덜란드 36%로 서구권은 대체로 낮은 수치를 보였다. AI를 기회로 보는 시선과 위협으로 보는 시선이 지리적으로도 뚜렷이 갈린다.

학생 80%는 쓰는데, 교사 6%만 정책이 명확하다고 했다

교육 현장의 현실은 더 극적인 간극을 보여준다. 미국 중·고교 및 대학생의 80%가 학교 관련 과제에 AI를 활용하고 있다. 대학생 다섯 명 중 네 명이 생성형 AI(Generative AI)를 사용하고 있다는 의미다. 중·고등학교의 50%는 AI 관련 정책을 마련하고 있다고 밝혔다.

그런데 그 정책이 명확하다고 답한 교사 비율은 6%였다. 학교에 AI 정책이 있다고 해도, 현장에서 그 정책을 이해하고 적용하는 교사는 거의 없다는 뜻이다. 학생들은 AI와 함께 학습하고 있고, 교사들은 그 변화를 어떻게 다뤄야 할지 명확한 지침이 없는 상태에서 대응하고 있다.

이것은 AI 교육 정책이 없다는 문제가 아니다. 정책이 만들어지는 속도와 그 정책이 현장에 소화되는 속도 사이에 큰 격차가 있다는 문제다. 학생은 이미 AI 세계에서 살고 있고, 교사는 아직 AI 이전 세계의 규칙으로 그 학생들을 가르치고 있다.

한국 대학생의 AI 전환, 2년 만에 23%에서 84%로

이 간극이 미국만의 문제가 아니라는 것을 가장 선명하게 보여주는 나라가 한국이다. 체그 글로벌 학생 조사(Chegg Global Student Survey)가 15개국을 대상으로 2023년과 2025년을 비교한 결과(Figure 7.2.16), 대학 과제에 생성형 AI를 사용한 한국 대학생 비율은 2023년 23%에서 2025년 84%로 61포인트 상승했다. 이는 조사 대상 15개국 중 가장 큰 폭의 증가다.

2023년 기준 한국(23%)은 조사 대상 15개국 가운데 영국(19%), 미국(20%)에 이어 세 번째로 낮은 수치를 기록했다. 2년 만에 인도(84%), 브라질(84%)과 나란히 상위권 그룹에 합류했다. 61포인트라는 수치는 단순한 증가가 아니다. 대부분의 국가가 20~40포인트 수준에서 오른 것과 비교하면, 한국에서 AI 수용이 얼마나 압축적으로 일어났는지를 보여준다.

이 속도가 의미심장한 이유는 정책 방향과 정반대로 움직였기 때문이다. 한국 정부는 2025년 3월 초등학교에 AI 교과서를 도입했다가, 학부모와 교사들의 반발로 수개월 만에 방침을 되돌렸다. 학생들은 이미 스스로 AI를 선택하고 있었고, 정부의 공식 도입 시도는 오히려 현장의 갈등을 낳았다. 제도가 설계되기 전에 학습자가 먼저 움직인 셈이다.

학생 80%가 쓰는데 교사 6%만 정책이 명확하다고 답하는 미국의 간극과, 학생 사용률이 23%에서 84%로 치솟는 동안 정부의 AI 교과서 도입이 반발에 부딪히는 한국의 상황은 구조적으로 닮아 있다. 사용이 정책을 앞서가는 패턴은 국경을 가리지 않는다.

미국, AI 규제 신뢰도 조사국 최하위권

AI 정책에 대한 국가별 신뢰도에서 미국은 예상치 못한 위치에 있다. 자국 정부가 AI를 효과적으로 규제할 것이라고 신뢰한다는 미국인 비율은 31%로 조사 대상 30개국 중 최하위였다. 싱가포르는 81%, 인도네시아는 76%로 최상위권을 기록했다. 세계 최대 AI 투자국이자 주요 AI 기업의 본거지인 미국에서 정작 자국민의 AI 규제 신뢰도는 가장 낮은 수준에 속한다.

별도로 퓨리서치(Pew Research)가 25개국을 대상으로 진행한 조사에서는 응답자 중앙값 53%가 유럽연합(EU)을, 37%가 미국을, 27%가 중국을 신뢰할 수 있는 AI 규제 주체로 꼽았다. 어떤 기준으로 보더라도 중국에 대한 외부의 신뢰는 낮고, 미국 역시 자국민과 국제사회 양측에서 AI 거버넌스 신뢰를 충분히 확보하지 못하고 있다는 점이 데이터로 드러났다.

이 수치는 AI 기술 리더십과 AI 거버넌스 신뢰 사이의 간극을 보여준다. AI 개발과 배포에서 압도적 우위를 보이는 국가라 해도, 그 기술을 어떻게 다스릴 것인지에 대한 국민의 신뢰까지 자동으로 확보되지는 않는다. 오히려 AI가 가장 앞서 있는 나라에서 AI 규제에 대한 불신이 가장 클 수 있다는 역설이 데이터로 드러났다.

미국의 낮은 규제 신뢰도는 단순히 행정 능력에 대한 평가가 아니다. AI 기술이 빠르게 발전하는 속도와 그것을 따라가는 정책·입법 속도 사이의 괴리에 대한 시민 감각이 반영된 것으로 볼 수 있다.

인식 격차가 좁혀지지 않으면 무슨 일이 생기나

전문가와 일반인, 학생과 교사, 기술 리더십과 규제 신뢰 사이의 간극은 모두 같은 방향을 가리킨다. AI가 실제로 사회에 미치는 영향에 대한 공유된 이해가 아직 형성되지 않았다는 것이다.

전문가들이 낙관적인 이유는 그들이 AI 기술의 잠재력을 직접 보기 때문이다. 일반인들이 불안한 이유는 그 기술이 자신의 일자리, 교육, 규제와 연결될 때 어떤 결과를 낳을지 불확실하기 때문이다. 두 집단 모두 틀리지 않았다. 단지 다른 측면을 보고 있을 뿐이다.

이 격차를 좁히는 것은 AI를 더 잘 설명하는 문제가 아니다. 실제로 AI가 가져오는 변화의 혜택과 비용이 누구에게 어떻게 분배되는지를 데이터로 확인하고, 그 결과를 투명하게 공유하는 과정이 필요하다. 스탠퍼드 HAI가 이 리포트를 매년 발행하는 이유도 바로 그 때문이다.

편집자주
스탠퍼드 대학교 인간중심AI연구소(HAI)가 매년 발행하는 「AI 인덱스 리포트(AI Index Report)」는 AI 기술 성능부터 경제·노동·교육·정책·여론까지 400페이지 이상의 데이터로 AI의 현재를 기록하는 연간 보고서다. 2026년판은 9번째 에디션으로, 단일 기사로 소화하기에는 챕터별 인사이트가 너무 방대하고 독자층도 다르다. 기술 성능에 관심 있는 개발자와 고용 충격이 궁금한 취업 준비생이 같은 기사를 읽을 필요는 없다. AI 매터스는 이 리포트를 챕터별로 나눠 총 6편의 시리즈로 연재한다. ① 기술 성능 ② 경제·노동 ③ 책임 AI ④ 연구개발·인프라 ⑤ 과학·의학 ⑥ 교육·여론·정책 순으로 발행하며, 각 편은 독립적으로 읽을 수 있다.

FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q. 왜 AI 전문가들은 일반인보다 AI에 훨씬 낙관적인가요?

전문가들은 AI 기술의 가능성과 한계를 직접 다루기 때문에 기술이 가져올 긍정적 변화에 더 익숙합니다. 반면 일반인은 AI가 자신의 일자리, 소득, 일상에 구체적으로 어떤 영향을 미칠지에 대한 불확실성을 더 크게 느낍니다. 스탠퍼드 AI 인덱스 2026은 이 두 집단 사이에 50포인트라는 이례적으로 큰 인식 격차가 존재한다는 사실을 데이터로 확인했습니다.

Q. 학교에서 AI를 어떻게 활용해야 교육에 도움이 되나요?

현재 미국 학생의 80%가 학교 관련 과제에 AI를 사용하고 있습니다. AI를 무조건 막는 것보다, 학생이 AI를 비판적으로 활용하고 결과를 검증하는 능력을 기르는 방향이 효과적입니다. 교사 입장에서도 명확한 AI 사용 기준과 학습 목표를 먼저 정립하는 것이 중요합니다. 현재 교사의 6%만이 자교 AI 정책이 명확하다고 답한 만큼, 학교 차원의 정책 정비가 시급한 과제입니다.

Q. AI 규제에 대한 신뢰를 높이려면 어떤 것이 필요한가요?

미국인의 AI 규제 신뢰도는 31%로 조사 대상국 중 최하위권입니다. 신뢰를 높이려면 AI 기술의 발전 속도에 맞춘 법과 제도의 정비, 기업의 AI 시스템 투명성 강화, 그리고 일반 시민이 AI 관련 정책 논의에 참여할 수 있는 구조가 필요합니다. AI 규제는 기술 문제가 아니라 사회적 합의의 문제이기도 합니다.

기사에 인용된 리포트 원문은 Stanford HAI에서 확인할 수 있다.

리포트명: 2026 AI Index Report — Chapter 7: Education, Chapter 8: Policy and Governance, Chapter 9: Public Opinion

이미지 출처: AI 생성 콘텐츠

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.