최근 OpenAI, 하버드 대학교, 듀크 대학교가 공동으로 진행한 연구 보고서가 발표되었습니다. "사람들이 ChatGPT를 사용하는 방식"이라는 제목은 그다지 특별하지 않습니다. 하지만 제목에 속지 마세요. 지금까지 나온 "AI 사용 보고서" 중 가장 포괄적인 보고서라고 할 수 있습니다. 연구진은 설문지나 추측에 의존하지 않고, 백만 건이 넘는 실제 대화를 직접 샘플링하여 ChatGPT 사용자의 일상 습관을 면밀히 분석했습니다.
이 보고서의 독보적인 특징은 실제 데이터와 연구입니다. 샘플은 2024년 5월부터 2025년 6월까지의 ChatGPT 소비자 버전을 대상으로 하며, 150만 건 이상의 대화가 LLM 자동 주석 처리와 개인정보 보호 파이프라인을 통해 처리되었습니다. 다시 말해, 연구진은 원본 사용자 메시지를 전혀 확인하지 않았음에도 불구하고 전 세계 AI 대화 사용 현황을 현실적으로 파악하고 정리할 수 있었습니다.
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보고서는 2025년 7월까지 ChatGPT가 주간 활성 사용자 7억 명 이상을 확보할 것으로 예상하며, 이는 전 세계 성인 인구의 약 10분의 1에 해당합니다. 또한, 매주 무려 180억 건의 메시지를 전송할 것으로 예상됩니다. 이는 현재 이용 가능한 AI 애플리케이션 중 가장 큰 규모이며, AI 애플리케이션 탐색의 진전을 상당 부분 보여줍니다.
이는 또한 흥미로운 질문으로 이어집니다. 많은 사람들이 삶과 업무에 AI를 활용하는데, 도대체 무슨 목적으로 사용하는 걸까요? 이 질문에 대한 답은 여러분의 주관적인 생각을 완전히 뒤집을 수도 있습니다.
"자동 타자기"부터 "의사결정 플러그인"까지, ChatGPT 사용자의 5가지 핵심 포인트
이 연구를 보도하는 많은 언론 매체는 이를 한 문장으로 요약했습니다. "비업무용 사용률이 70% 이상으로 급증 점유비율"는 것은 ChatGPT의 확산을 보여줍니다. 하지만 이 결론에 그치는 것은 바람직하지 않습니다 . 이 논문의 진정한 가치는 ChatGPT 사용자들이 실제로 무엇을 하는지 밝히는 데 있는 것이 아니라, AI 대화 사용의 새로운 패턴을 밝히고 이러한 패턴이 우리의 예상과 어떻게 다른지 보여주는 데 있습니다.
뒤집힌 첫 번째 고정관념은 사용자가 처음부터 생성하는 것보다 AI를 사용하여 처리할 가능성이 더 높다는 것입니다.
연구에 따르면 프로그래밍 관련 대화는 4.2%에 불과한 반면, 글쓰기 작업은 직장 관련 대화의 40%를 차지합니다. 이는 AI 프로그래밍 작업이 IDE나 코드 편집기와 같은 실무 환경에 집중되어 있기 때문이지만, 글쓰기 작업의 중요성을 보여주는 사례이기도 합니다.
중요한 점은 이러한 글쓰기 작업의 3분의 2가 처음부터 생성되는 것이 아니라, 재작성, 다듬기, 번역 또는 논리 최적화와 같은 "처리" 과정을 거친다는 것입니다. 다시 말해, 대부분의 사용자는 ChatGPT를 "자동 작성" 도구로 사용하는 것이 아니라 기존 콘텐츠를 다듬는 데 도움을 주는 도구로 사용합니다. 이러한 "재작성" 활용 사례는 글쓰기의 어려움을 완벽하게 해결해 줍니다.
두 번째 특징은 의도의 분포입니다.
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이 논문은 또한 사용자 동기를 질문하기, 행동하기, 표현하기의 세 가지 범주로 분류합니다. 전반적으로 질문하기(51.6%) 점유비율, 그 다음으로 행동하기(30% 이상), 표현하기(10%에 불과)가 뒤따릅니다. 그러나 업무 관련 상황에서는 상황이 역전됩니다. 행동하기(56%)가 가장 높은 비율을 차지하며, 글쓰기가 주요 행동 요인입니다.
이는 일상생활에서는 사람들이 AI를 "교육학+컨설턴트"로 보는 경향이 있는 반면, 직장에서는 "생산성 아웃소싱"에 더 가깝다는 것을 보여줍니다. 이러한 분업은 실제로 제품 설계의 핵심을 찌릅니다. AI 애플리케이션은 단순히 둘 중 하나만이 아니라 "의사결정 지원"과 "직접 출력"이라는 두 가지 역할을 동시에 수행해야 합니다.
세 번째로 주목할 만한 세부 사항은 군중 초상화의 변화입니다.
이 논문은 ChatGPT가 출시된 초기에는 사용자가 대부분 남성(약 80%)이었지만, 2025년 중반에는 여성 사용자 점유비율(52%)이 남성 사용자와 같거나 약간 더 높아졌으며, 사용 요구 사항에 있어서도 분명한 차이가 있음을 지적합니다.
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당연히 젊은 세대가 AI 대면 더 적극적이며, 26세 미만의 사용자가 전체 메시지의 거의 절반을 담당합니다. 그러나 놀랍게도 ChatGPT 사용자 증가율은 저소득 및 중소득 국가에서 가장 높습니다. 이는 ChatGPT 사용자 프로필이 전 세계 평균 인구 수준에 점차 근접하고 있음을 시사합니다. AI 제품의 경우, 이는 규모 측면뿐만 아니라 기능 및 상호작용 디자인 측면에서도 어려움을 야기합니다.
네 번째 하이라이트는 업무 활동과의 대응입니다. 즉, "의사결정 플러그인" 역할을 합니다.
연구팀은 대화 내용을 미국 노동부의 ONET 업무 활동 분류에 매핑한 결과, ChatGPT의 가장 일반적인 세 가지 용도는 "의사 결정 및 문제 해결", "정보 기록", 그리고 "창의적 사고"라는 것을 발견했습니다. 이는 "AI가 우리의 일자리를 빼앗을 것"이라는 불안감을 어느 정도 불식시켜 줍니다. ChatGPT는 인간 두뇌의 "의사 결정 플러그인"과 같아서 문제를 더 빠르고 포괄적으로 고려할 수 있도록 도와줍니다.
인간을 대체하는 것이 주된 스토리가 아닙니다. 인간의 의사결정과 창의적 실현 능력을 향상시키는 것이 더 진실된 스토리입니다.
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마지막으로, 쉽게 간과되는 추세가 하나 있습니다. 바로 사용자 만족도입니다.
이 연구는 자동화된 방법을 사용하여 "좋은" 상호작용과 "나쁜" 상호작용을 분류한 결과, "좋은" 상호작용이 "나쁜" 상호작용보다 훨씬 빠르게 증가하는 것을 발견했습니다. 2025년 중반까지 긍정적 상호작용은 부정적 상호작용의 4배에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 이 모델의 발전이 실험실 벤치마크에만 국한되지 않고, 실제 대화에서도 사용자들이 직접 인지하고 있음을 보여줍니다.
이러한 세부 사항들을 종합해 보면, AI는 전 세계 사용자에게 사실상 "글쓰기 도우미", "인생 조언자", 그리고 "의사결정 보조자" 역할을 하고 있다는 명확한 그림이 그려집니다. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간이 기존 콘텐츠, 아이디어, 그리고 의사 결정을 더욱 원활하고 자신 있게 처리할 수 있도록 돕는 것입니다. 이것이 바로 이 연구의 진정한 가치일 것입니다.
사용자 보고서 뒤에는 AI 제품 설계의 실제 과제가 있습니다.
표면적으로 보면, ChatGPT에 대한 이 보고서는 사용자 습관에 대한 간략한 정보를 제공합니다. 업무 외적인 사용 사례가 빠르게 증가하고 있고, 글쓰기는 핵심적인 업무 활용 사례이며, 젊은 세대와 신흥 시장에서의 침투율이 빠르게 증가하고 있습니다. 그러나 진정으로 주목할 만한 수치는 수치 자체가 아니라, 그 수치가 드러내는 더 큰 질문입니다. 바로 제조업체와 개발자들이 AI 애플리케이션의 형태를 어떻게 재고해야 하는지입니다.
이 보고서는 대부분의 글쓰기 작업이 처음부터 시작하는 것이 아니라 AI가 기존 텍스트를 처리하고 최적화해야 한다는 점을 명확히 보여줍니다. 이는 많은 개발자와 연구자들의 사용 습관과 일치합니다. 그들은 AI가 완벽한 답을 내주기를 기대하기보다는 수정, 다듬기, 패치 작업과 같은 비효율적인 단계를 피하도록 도와주기를 기대합니다.
개발자 Q&A 커뮤니티인 Stack Overflow의 조사에 따르면, 대부분의 개발자가 AI를 사용하고 있지만 가장 흔한 애플리케이션은 복잡한 시스템 개발이 아니라 코드 조각 생성, 오류 해석, 문서 작성이라고 합니다.
제품의 경우, 이는 입구 디자인이 실제 니즈에 더욱 부합해야 함을 의미합니다 . 인터페이스 중앙에 "빈 입력란"을 배치하는 대신 붙여넣기, 주석 달기, 차이점 비교와 같은 기능을 우선시하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 AI가 전문 소프트웨어를 완전히 대체하는 것이 아니라, 단편화된 니즈를 충족하는 진정한 "향상 도구"가 될 수 있습니다.
이미지 출처: 두바오
가장 직접적인 예는 구글의 나노 바나나(Gemini 2.5 플래시 이미지 모델)일 수 있습니다. 많은 디자이너들이 어도비와 같은 전문 디자인 소프트웨어 제조업체에 의견을 표명했습니다. 실제로 어도비와 피그마(Figma) 또한 나노 바나나를 포토샵과 같은 소프트웨어에 도입한다고 빠르게 발표했습니다.
물론, AI에 대한 기대치는 그룹마다 매우 다릅니다. 초보 사용자는 체계적인 템플릿, 음성 선택, 그리고 단계별 안내를 요구합니다. 반면, 숙련된 사용자는 빠른 명령, 사용자 정의 가능한 툴체인, 심지어 심층적으로 통합된 API까지 요구합니다. 간단히 말해, 사용자 프로필이 다양화됨에 따라, 계층화된 경험을 제공하지 못하는 애플리케이션은 너무 복잡하거나 너무 피상적인 딜레마에 직면할 가능성이 높습니다.
더 넓은 관점에서 보면, 많은 기업이 반복적으로 강조하는 원칙인 "프로세스 임베딩" 또한 대규모 AI 도입의 핵심 요소입니다. ChatGPT 보고서는 또한 AI의 빈번한 사용이 반드시 높은 신뢰를 의미하는 것은 아니라고 지적합니다. 사용자가 AI에 의존하려는 의지를 갖기 위해서는 AI의 결과를 검증, 추적하고 조직의 기존 규정 준수 시스템에 통합할 수 있어야 합니다. 이를 위해 AI 애플리케이션은 사후 패치가 아닌, 데이터 소스 주석, 버전 비교, 결과 감사 와 같은 메커니즘을 처음부터 통합해야 합니다.
더 중요한 것은, 단순히 과시하는 데만 집중하지 않는 것입니다. 오늘날 AI 애플리케이션은 "과시"에서 "개선"으로 전환되었습니다. 개발자와 제조업체에게 중요한 것은 이제 모델을 코드나 문서에 얼마나 복잡하게 작성할 수 있는지를 증명하는 것이 아니라, 사용자가 실제 상황에서 모델을 더 빠르고, 더 안전하게, 그리고 더 광범위하게 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 진정한 경쟁은 모델 자체에서 사용자 경험, 신뢰, 그리고 보편적인 접근성으로 옮겨갔습니다.
마지막 생각
OpenAI의 연구는 ChatGPT의 실제 적용 사례를 엿볼 수 있게 해 줍니다. AI를 활용하여 글을 쓰고, 정보를 수집하고, 의사 결정을 내리는 것입니다. 하지만 이러한 적용 사례는 단순히 숫자에 국한되지 않습니다. 더 근본적인 질문을 던집니다. 바로 AI 제품이 정확히 어떤 모습이어야 하는가입니다.
보고서에서 드러나듯이, 적어도 현 시점에서는 사용자들이 AI를 대체재라기보다는 개선책으로 여기며, 화려한 모델보다는 마찰 없는 경험을 요구합니다. 접근성, 상호작용, 신뢰도, 그리고 접근성을 지속적으로 개선하지 않으면 애플리케이션이 사용자의 일상생활에 진정으로 통합되기 어려울 것입니다. 모든 사람에게 AI는 기술 경쟁에서 디자인과 사용자 경험의 시험대로 전환되었습니다.
더욱 주목할 만한 점은 전 세계 수억 명의 사람들이 AI와 매일 대화하면서 새로운 유형의 "인간-컴퓨터 상호작용"이 점차 습관화되고 있다는 것입니다. 이것이 모든 것을 어떻게 바꿀까요? 이는 모두가 직면한 미지의 질문입니다. AI의 미래 방향은 기술 자체가 아니라 사람들이 AI를 어떻게 사용하느냐에 따라 결정될 수 있습니다.
본 기사는 "Lei Technology"에서 발췌하였으며, 36Kr에서 출판 허가를 받았습니다.
