소비쿠폰 다 썼다고 소비 늘었을까…챗GPT로 정책 효과 연구
가계 소득·지출 습관 입력해 지원금 지급 이후 소비 반응 예측
오픈AI 지원 난양공대 연구팀, 금융 거래 자료와 교차 검증
(서울=연합뉴스) 오지은 기자 = 연구자가 일일이 수식과 규칙을 세워야 했던 전통적인 시뮬레이션 모형의 한계를 넘어 대규모 언어모델(LLM)이 복잡한 인간 소비 행동을 해석해 정책 효과를 예측하는 실증 연구가 진행되고 있다.
오픈AI는 11일 '오픈AI 인사이트: 정책 연구에서의 인공지능(AI) 활용' 미디어 세션을 열고 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 권혁구 석좌교수 연구팀이 진행 중인 생성형 AI 기반 정책 시뮬레이션 연구를 공개했다.
이번 연구는 오픈AI의 산업정책 연구 지원 프로그램에 선정된 전 세계 14개 독립 연구 과제 중 하나로 50만 달러(약 6억8천만원) 상당의 API 크레딧과 최신 프런티어 모델 접근 권한, 연구비 등을 지원받아 추진됐다.
연구팀은 한국의 2025년 민생회복 소비쿠폰 1차 지급 사례를 바탕으로 챗GPT 모델을 활용해 가계 소비 반응을 정밀 모의 실험하고 있다.
소비자의 평소 소득 및 지출 습관 등을 요약한 프로필과 정책 조건을 챗GPT에 입력한 뒤 지원금 지급 후 4주간의 지출 변화와 추가 소비 유발 여부 등을 도출하는 방식이다.
기존 정책 예측에 주로 쓰이던 에이전트 기반 모형(ABM)은 연구자가 수식과 규칙을 일일이 설정해야 해 복잡한 인간 행동 양식을 온전히 반영하기 어렵고 연구자의 주관적 편향이 개입될 위험이 컸다.
반면 대규모 데이터를 사전 학습한 챗GPT를 활용하면 상황별 규칙을 작성하는 부담을 덜고 개별 소비자 프로필에 따른 복합적 소비 양상을 유연하게 해석해 낼 수 있다는 장점이 있다.
권 교수는 "지원금 지급 시 전체 금액이 소진되더라도 기존 지출을 대체하는 데 그쳤는지, 지원금이 없었다면 발생하지 않았을 추가 소비가 창출됐는지는 완전히 다른 문제"라며 "정부 지원금을 둘러싼 소모적인 정치적 찬반 논쟁을 근거 중심의 정책 설계 논의로 전환하는 것이 이번 연구의 궁극적인 목표"라고 설명했다.
연구팀은 국내 가계부 앱의 비식별화된 다중 금융 거래 내역과 한국은행이 신용카드사 자료를 바탕으로 지난 6월 발표한 소비 지원금 효과 분석 보고서를 교차 검증 자료로 활용 중이다.
모델 개발 초기 25% 수준이던 예측 오차율은 현재 약 10% 안팎까지 낮아졌다.
개인정보 침해 우려와 관련해 권 교수는 "이용자 동의를 거친 비식별 데이터를 구매해 사용하고 있으며 시공간 좌표나 원천 결제 로그를 그대로 넣지 않고 카테고리별 비중 등으로 범주화·요약해 입력하고 있다"며 "오픈AI API 특성상 입력된 데이터가 모델 학습에 재사용되지 않아 프라이버시 침해 위험은 낮다"고 강조했다.
또 한국은행 분석 보고서 등을 미리 알고 답하는 '미래 정보 참조 편향'을 방지하기 위해 1단계 검증에서는 모델 버전을 선별해 통제하고 있다고 덧붙였다.
연구팀은 올해 말까지 실제 집행 정책을 토대로 예측력 검증을 완료하고 내년 3월 말까지 기한 연장이나 사용처 제한 등 정책 대안을 비교하는 2단계 연구를 마무리할 계획이다.
음성원 오픈AI 코리아 커뮤니케이션 총괄은 "연구자들이 오픈AI 기술을 활용해 새로운 방법론을 시도함으로써 AI의 혜택이 공공 정책을 비롯한 사회 전반에 확산하기를 기대한다"고 말했다.
built@yna.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지>
가계 소득·지출 습관 입력해 지원금 지급 이후 소비 반응 예측
오픈AI 지원 난양공대 연구팀, 금융 거래 자료와 교차 검증
(서울=연합뉴스) 오지은 기자 = 연구자가 일일이 수식과 규칙을 세워야 했던 전통적인 시뮬레이션 모형의 한계를 넘어 대규모 언어모델(LLM)이 복잡한 인간 소비 행동을 해석해 정책 효과를 예측하는 실증 연구가 진행되고 있다.
오픈AI는 11일 '오픈AI 인사이트: 정책 연구에서의 인공지능(AI) 활용' 미디어 세션을 열고 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 권혁구 석좌교수 연구팀이 진행 중인 생성형 AI 기반 정책 시뮬레이션 연구를 공개했다.
이번 연구는 오픈AI의 산업정책 연구 지원 프로그램에 선정된 전 세계 14개 독립 연구 과제 중 하나로 50만 달러(약 6억8천만원) 상당의 API 크레딧과 최신 프런티어 모델 접근 권한, 연구비 등을 지원받아 추진됐다.
연구팀은 한국의 2025년 민생회복 소비쿠폰 1차 지급 사례를 바탕으로 챗GPT 모델을 활용해 가계 소비 반응을 정밀 모의 실험하고 있다.
소비자의 평소 소득 및 지출 습관 등을 요약한 프로필과 정책 조건을 챗GPT에 입력한 뒤 지원금 지급 후 4주간의 지출 변화와 추가 소비 유발 여부 등을 도출하는 방식이다.
기존 정책 예측에 주로 쓰이던 에이전트 기반 모형(ABM)은 연구자가 수식과 규칙을 일일이 설정해야 해 복잡한 인간 행동 양식을 온전히 반영하기 어렵고 연구자의 주관적 편향이 개입될 위험이 컸다.
반면 대규모 데이터를 사전 학습한 챗GPT를 활용하면 상황별 규칙을 작성하는 부담을 덜고 개별 소비자 프로필에 따른 복합적 소비 양상을 유연하게 해석해 낼 수 있다는 장점이 있다.
권 교수는 "지원금 지급 시 전체 금액이 소진되더라도 기존 지출을 대체하는 데 그쳤는지, 지원금이 없었다면 발생하지 않았을 추가 소비가 창출됐는지는 완전히 다른 문제"라며 "정부 지원금을 둘러싼 소모적인 정치적 찬반 논쟁을 근거 중심의 정책 설계 논의로 전환하는 것이 이번 연구의 궁극적인 목표"라고 설명했다.
연구팀은 국내 가계부 앱의 비식별화된 다중 금융 거래 내역과 한국은행이 신용카드사 자료를 바탕으로 지난 6월 발표한 소비 지원금 효과 분석 보고서를 교차 검증 자료로 활용 중이다.
모델 개발 초기 25% 수준이던 예측 오차율은 현재 약 10% 안팎까지 낮아졌다.
개인정보 침해 우려와 관련해 권 교수는 "이용자 동의를 거친 비식별 데이터를 구매해 사용하고 있으며 시공간 좌표나 원천 결제 로그를 그대로 넣지 않고 카테고리별 비중 등으로 범주화·요약해 입력하고 있다"며 "오픈AI API 특성상 입력된 데이터가 모델 학습에 재사용되지 않아 프라이버시 침해 위험은 낮다"고 강조했다.
또 한국은행 분석 보고서 등을 미리 알고 답하는 '미래 정보 참조 편향'을 방지하기 위해 1단계 검증에서는 모델 버전을 선별해 통제하고 있다고 덧붙였다.
연구팀은 올해 말까지 실제 집행 정책을 토대로 예측력 검증을 완료하고 내년 3월 말까지 기한 연장이나 사용처 제한 등 정책 대안을 비교하는 2단계 연구를 마무리할 계획이다.
음성원 오픈AI 코리아 커뮤니케이션 총괄은 "연구자들이 오픈AI 기술을 활용해 새로운 방법론을 시도함으로써 AI의 혜택이 공공 정책을 비롯한 사회 전반에 확산하기를 기대한다"고 말했다.
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