생성형 AI, 일상을 다시 쓰다

생성형 인공지능(Generative AI)은 더 이상 미래의 기술이 아니다. 이미 전 세계 노동 인구의 약 15%가 AI 도구를 업무에 활용하고 있으며, 이는 AI가 지금 이 순간 생산성을 높이는 실질적 도구로 자리 잡았다는 뜻이다. 텍스트 작성, 데이터 분석, 창의적 작업 등 다양한 분야에서 AI는 빠르게 확산되고 있으며, 특히 지식 기반 직군에서 그 활용도가 두드러진다.

아직 전체 노동 인구 중 AI 활용률은 15%에 불과하지만, 이는 곧 성장 여력이 크다는 의미다. AI는 이제 기술의 영역을 넘어, 사회와 경제를 재편하는 동력으로 작동하고 있다.

유럽, 기술 자립과 시민 포용의 이중 전략

유럽은 생성형 AI 도입에 있어 가장 적극적인 지역 중 하나다. 유럽 기업의 경영진은 AI를 단순한 자동화 도구가 아닌, 직장 환경의 혁신과 생산성 향상, 새로운 기회 창출의 수단으로 인식하고 있다.

유럽연합(EU)은 AI를 국가 전략으로 설정하며 두 가지 핵심 정책을 추진 중이다. 첫 째는 AI 적용 전략(Apply AI Strategy)이다. 이는 산업계와 공공 부문에서 AI 도입을 촉진하고, 시민 누구나 AI를 활용할 수 있도록 접근성을 높이는 정책이다. 기술 수용을 넘어, AI를 일상 업무와 공공서비스에 자연스럽게 통합하려는 목표를 갖는다.

둘째는 과학 분야 AI 전략(AI in Science Strategy)으로 연구개발 단계에서 AI를 적극 활용하여 과학적 혁신과 기술 자립을 동시에 달성하려는 전략이다.

EU 집행위원회는 “AI의 미래는 유럽에서 만들어져야 한다”고 강조하며, 미국과 중국의 기술 의존에서 벗어나 독자적 경쟁력을 확보하려 한다. 유럽의 접근은 낙관과 신중함이 균형 잡힌 전략으로 평가받고 있다.

미국, 확산되는 기술, 줄어드는 신뢰

미국에서는 AI에 대한 대중의 우려가 점점 커지고 있다. 퓨 리서치 센터(Pew Research Center)의 조사에 따르면, 미국 성인의 절반 이상이 AI 확산에 대해 기대보다 우려가 크다고 응답했다. 이는 사용량이 늘어날수록 기술에 대한 감정이 나빠지는 일종의 ‘AI 역설’로 해석된다.

주요 원인은 첫째, AI로 인한 일자리 상실을 우려하기 때문이다. 둘째는 개인 정보와 프라이버시 침해에 대한 두려움, 셋째는 기술 확산으로 인한 사회적 불평등 심화, 넷째는 AI의 작동 방식에 대한 불투명성과 불신에 따른다.

특히 사무직이나 창의직 종사자일수록 AI에 더 큰 위협을 느끼는 경향이 있다. 기술이 아무리 뛰어나도, 사회적 수용과 신뢰 없이는 확산에 한계가 있다는 점을 미국은 보여주고 있다.

AI 초강국, 제대로 준비하자

한국은 AI 도입 속도에서 세계 선두권에 올라섰다. 한국은행의 2025년 조사에 따르면, 한국 노동자의 51.8%가 생성형 AI를 업무에 활용 중이며, 이는 미국의 약 두 배 수준이다. 전체 노동자 중 63.5%가 AI 사용 경험이 있으며, 주당 평균 5~7시간 사용하는 것으로 나타났다.

OECD 조사에서도 한국 기업의 AI 채택률은 28%로 회원국 중 가장 높다. 특히 18~29세 청년층(67.5%)과 대학원 이상 고학력자(72.9%)에서 AI 사용률이 높아, 세대·학력에 따른 디지털 수용 격차가 AI 확산을 견인하고 있음을 보여준다.

한국 정부는 ‘AI 3대 강국’ 도약을 위한 비전을 제시, AI를 국가 성장의 핵심 엔진으로 보고 다음과 같은 전략을 추진 중이다. 정부는 30개 선도 프로젝트 운영, 기업, 공공기관, 가정 등 전 분야에 AI 기술의 확산에 박차를 가는 중이다. 이와 관련 AI 기본법을 2025년 공포, 2026년 시행 예정이다. 기술 발전과 윤리·안전 기준을 함께 다루는 최초의 포괄적 법률이다. 정부는 8대 산업군을 중심으로 AI 도입 가속화, 제조, 의료, 금융, 물류, 교육 등 핵심 분야에 우선 적용키로 했다.

정부는 이 전략을 통해 글로벌 기술 자립성과 경쟁력 확보, 노동 생산성 향상과 근로시간 단축이라는 두 마리 토끼를 잡고자 한다.

한국의 과제, 속도보다 중요한 신뢰와 포용

우리나라가 AI 초강국으로 자리잡기 위해서는 빠른 도입만이 능사가 아닐 것이다. 기술 수용의 속도보다 더 중요한 것은 사회적 신뢰와 포용성이다. AI가 여성과 청년, 비정규직 등 특정 계층에 불리하게 작용하지 않도록 하는 장치를 마련, 미국에서 강하게 제기 중인 AI 기술에 대한 불신을 최소화하도록 하는 데 만전을 기해야 할 것이다. 

이를 방지하기 위해 한국은 유럽처럼 다음의 방향을 고려해야 할 것으로 보인다. 즉  AI 교육 기회를 확대, 기술 격차를 줄이기 위한 평생학습 기반을 마련하는 데 이어  프라이버시 보호 및 윤리 기준 강화로 사용자의 불안과 거부감을 줄이기 위한 정책적 신뢰 구축해야 할 것이다. 공정한 접근성과 분배에 중점을 두고 AI가 특정 계층만의 특권이 되지 않도록 제도적 장치 마련함이 긴요하다.

기술 중심에서 사람 중심으로

AI는 더 이상 선택의 문제가 아니다. 누가 더 빠르게, 그리고 더 현명하게 준비하느냐의 문제다. 한국은 세계에서 가장 빠르게 AI를 도입하고 있지만, 그 속도에 걸맞은 정책적·윤리적·사회적 기반이 뒷받침되어야만 ‘AI 초강국’이라는 목표에 도달할 수 있다는 사실을 명심해야 할 것이다.

AI를 활용한 생산성 향상은 저출산·고령화 사회의 해결책이자, 2030년까지 연평균 경제 성장률을 1~2%포인트 더 높이는 기폭제가 될 수 있다. 이제 남은 과제는 하나다. 기술 중심에서 사람 중심으로, 빠른 속도에서 균형 있는 성장으로 나아가는 전략. AI 초강국을 향한 한국의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다.