2026년 AI 전망의 세 가지 불확실성: 기술적 한계와 여론의 역풍

AI가 우리 삶의 모든 곳에 침투했다. 2026년 초 현재, 명절 식탁에서는 챗봇이 유발한 정신 건강 문제나 데이터 센터로 인한 전기료 인상, 아이들의 AI 접근권에 대한 토론이 일상적으로 오가고 있다. MIT 테크놀로지 리뷰에 따르면, 기술의 영향력이 커질수록 미래를 예측하는 일은 오히려 더 복잡해지고 있다.

2026년 AI 전망과 핵심 과제: 지능의 정체인가?

가장 큰 의문은 거대언어모델(LLM)이 근시일 내에 지금보다 더 똑똑해질 수 있느냐는 점이다. 현재 AI 열풍과 불안의 근간이 되는 이 기술의 발전 속도가 둔화된다면 업계에는 거대한 파장이 예상된다. 이미 업계에서는 '포스트 AI 하이프(Post-AI Hype)' 시대에 대한 논의가 시작되었으며, 단순한 지능 향상을 넘어선 새로운 돌파구가 필요한 시점이다.

5,000억 달러의 약속과 지역 사회의 반발

대중의 여론 역시 우호적이지 않다. 약 1년 전, 오픈AI(OpenAI)의 샘 알트먼은 트럼프 대통령과 손잡고 미국 전역에 데이터 센터를 짓기 위한 5,000억 달러 규모의 프로젝트를 발표했다. 하지만 많은 미국인이 자신의 거주지에 거대 데이터 센터가 들어서는 것에 강력히 반대하고 있다. 빅테크 기업들은 현재 여론을 되돌리기 위한 힘겨운 싸움을 이어가고 있다.

정치권의 대응도 혼란스럽다. 트럼프 정부는 AI 규제를 주 정부가 아닌 연방 정부 차원의 이슈로 전환하며 기업들의 편을 들어주는 모양새다. 하지만 아동 보호를 주장하는 캘리포니아의 진보적 의원들과 연방거래위원회(FTC) 등 각기 다른 동기를 가진 집단들이 AI 기업들을 견제하려 하고 있어 규제의 향방은 여전히 안개 속이다.

챗봇을 넘어 과학적 실용주의로

긍정적인 신호는 과학 분야에서 포착된다. 노벨상 수상에 빛나는 알파폴드(AlphaFold)처럼 단백질 구조를 예측해 생물학을 혁신한 딥러닝 기술이 대표적이다. 이미지 인식 모델 또한 암세포 식별 능력을 꾸준히 키워가고 있다. 반면, ChatGPT와 같은 최신 LLM 기반 챗봇들의 과학적 기여도는 아직 미비하며, 때로는 허위 정보를 생성하는 등 한계를 드러내기도 한다.