AI는 빈곤 등 사회문제 해결의 열쇠가 될 수 있을까?

 

▶ 국제 과학학술지 네이처(Nature)에 따르면 최근 인공지능(AI)을 활용해 주요 사회문제 중 하나인 세계 최빈곤층 지원 방법에 대한 실험 연구가 진행되고 있음

 

▶ 빈곤 측정은 오랜 기간 비용과 시간이 많이 소요되는 작업이었지만, AI의 발전이 이를 혁신적으로 바꾸고 있음

 

  - 빈곤을 측정하는 방법은 시대에 따라 변화해 왔음. 19세기 영국의 사회개혁가 찰스 부스(Charles Booth)는 런던을 직접 돌아다니며 빈곤 지도를 만들었고, 20세기에도 인도와 미국이 최소 생활비를 기준으로 빈곤선을 정했음

 

  - 하지만 경제학자 사비나 알카이어(Sabina Alkire)는 단순한 금전적 기준보다 교육, 의료, 주거 환경 등의 요소를 종합적으로 고려해야 한다고 주장하면서, ‘다차원 빈곤 지수(MPI)’를 개발했음

 

▶ 최근 연구에 따르면 2015년 스탠퍼드대 연구자들은 AI를 활용한 빈곤 예측 실험을 시작했는데, 위성 이미지를 분석해 조명의 분포, 도로 상태, 건물 밀도 등을 비교하면서 지역별 빈곤도를 예측했음. 또한 2020년 연구에서는 AI 기반 위성 분석이 기존의 현장 조사만큼 정확한 결과를 도출할 수 있다는 점이 확인되었음

 

▶ 세계은행에 따르면 현재 7억 명 이상이 하루 2.15달러(약 3,100원) 미만으로 생활하는 극심한 빈곤 상태에 있지만, 빈곤을 정확하게 측정하는 것은 쉽지 않음. 현장 조사에 막대한 비용과 시간이 필요하고, 데이터가 오래되거나 불완전할 가능성이 높기 때문임

 

▶ AI는 신속한 분석이 가능할 뿐만 아니라 기존 조사 방식보다 더 많은 인구 집단을 포괄하고 새로운 패턴을 발견할 수도 있어 이러한 한계를 극복하는 데 도움을 줄 수 있음

 

▶ 세계은행 역시 AI의 활용 가능성을 인정하면서 기아 및 분쟁 예측과 같은 분야에서 AI를 적극적으로 활용한 연구를 추진하고 있음

 

▶ 물론 전문가들은 AI 모델이 인종, 성별 등에서 편향될 수 있고, 디지털 흔적이 없는 극빈층을 간과할 위험이 있다고 지적함. AI가 기존의 빈곤 측정 방법보다 정확하다고 단정할 수 없다는 점을 우려한 것임

 

▶ 결국 세계은행과 다양한 연구자들은 AI가 빈곤 퇴치에 기여할 가능성이 크다고 보고 있지만, AI 기반 모델이 기존의 실사 조사를 완전히 대체할 수 있는 것은 아님. AI 예측이 정확성을 유지하려면 신뢰할 수 있는 학습 데이터가 필요하고, 데이터 부족이나 편향 문제를 해결해야 함

 

▶ 스탠퍼드대의 마셜 버크(Marshall Burke) 교수는 “AI와 전통적인 조사 방식은 상호 보완적인 도구”라고 설명하면서 제한된 예산과 긴급한 상황에서 AI가 가장 필요한 사람들에게 지원을 신속하게 제공하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 강조함

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