AI 분야 전문가와 슈퍼예측가들이 최근 인공지능(AI)의 발전 속도와 일부 도입 지표를 크게 낮게 전망했다는 분석이 나왔다. 더디코더는 예측연구소(Forecasting Research Institute·FRI)의 중간 보고서를 인용해 9월 25일 이같이 보도했다.
수학·바이러스 연구서 예측 앞선 AI
FRI는 2022년 중반부터 여러 연구와 프로젝트를 통해 AI 발전에 대한 예측을 모았다. 첫 장기 전문가 AI 패널(LEAP)에는 컴퓨터과학자 76명, 업계 전문가 76명, 경제학자 68명, AI 정책 전문가 119명 등 339명이 참여했다. 컴퓨터과학자 중에는 상위 20개 대학 교수 30명과 피인용 상위 200명에 든 AI 연구자 10명이 포함됐다. 과거 예측 정확도가 높았던 슈퍼예측가 집단도 조사 대상이었다.
예측과 실제 결과의 차이가 가장 크게 드러난 분야는 수학이다. AI는 2025년 7월 국제수학올림피아드에서 금메달 수준의 성과를 냈는데, 전문가들의 중간 전망보다 5년, 슈퍼예측가들의 전망보다 10년 빨랐다. 해당 전망은 챗GPT(ChatGPT) 출시 전인 2022년에 수집됐다. 실제로 나타난 벤치마크 결과에 전문가들이 부여한 평균 확률은 24.6%, 슈퍼예측가는 9.7%였으며, 수학올림피아드 금메달 성과만 보면 각각 8.6%와 2.3%였다.
바이러스학 역량 평가에서도 전문가들은 AI가 최상위 바이러스학자 팀과 맞먹는 시점을 2030년으로, 슈퍼예측가들은 2034년으로 전망했지만 FRI는 이 성과가 이르면 2025년 4월 나타났다고 봤다. 사이버보안 벤치마크에서도 과소평가 사례가 확인됐다고 보고서는 전했다. 경제 전망도 보수적이었다. AI 기업 중 가장 높은 연간 반복 매출(ARR)을 2026년 말 기준으로 전문가들은 200억달러, 경제학자들은 160억달러, 슈퍼예측가들은 250억달러로 예상했다. FRI는 앤트로픽(Anthropic)의 2026년 9월 매출이 약 1000억달러에 이르렀을 가능성을 제시했다.
모든 예측이 AI 발전을 낮게 본 것은 아니다
실제 현장 영향에서는 반대 사례도 있었다. 생물보안 전문가들은 언어 모델을 이용한 참가자의 22.5%가 생물학 실험 과제를 수행할 것으로 봤고, 바이러스학자들은 40%, 슈퍼예측가들은 16.2%로 예상했다. 그러나 통제 실험에서 언어 모델과 인터넷을 함께 쓴 참가자의 성공률은 5.2%로, 인터넷만 사용한 집단의 6.6%보다 낮았다. 표본이 작았고 언어 모델이 측정 가능한 차이를 만들지 못했다는 결과다. 자율주행 호출 차량 운행 비중도 전문가들은 2027년 미국 내 7.3%로 전망했지만, 대형언어모델의 예측치는 2.5%였다.
FRI는 경제성장과 고용, 중대한 AI 피해에 관한 예측은 아직 신뢰성 있게 평가하기 어렵다고 밝혔다. 다만 응답자들의 기대치는 높아졌다. 두 차례 조사에 모두 참여한 사람들 중 AI가 전기와 견줄 ‘세기의 기술’이 될 확률을 전문가들은 9개월 사이 평균 31%에서 36%로, 슈퍼예측가들은 28%에서 35%로 올렸다. FRI는 2040년까지 AI가 매우 빠르게 발전할 것으로 보는 응답자 일부를 별도로 소개하고, 사람의 예측과 함께 대형언어모델의 전망도 지속적으로 공개할 계획이다.
보고서는 예측의 한계도 짚었다. 현실이 전망을 앞지르면 과소평가가 즉시 드러나지만, 과대평가는 예측 시한이 지나야 확인된다. 따라서 중간 보고서에는 과소평가 사례가 상대적으로 많이 잡힐 수 있다. 일부 FRI 평가가 당시 예측자에게 없었던 정보를 활용한 대형언어모델의 전망에 의존한다는 점도 고려해야 한다.