[서울=뉴시스]윤정민 기자 = "월급 300만 원을 받고 한 달에 220만 원을 쓰는 30대 남성이 민생회복 소비쿠폰 15만 원을 받으면 장보기에 돈을 더 쓸까?"

오픈AI의 지원을 받은 연구팀이 GPT 모델에 던진 핵심 질문이다.

원래 사려던 식료품값을 쿠폰으로 대신 내면 결제 수단만 바뀐다. 반면 쿠폰이 새로 생긴 덕에 평소보다 장을 더 보면 가계의 총지출이 늘어난다. 연구팀은 AI가 이 같은 미세한 소비 행동 차이를 정밀하게 알아맞힐 수 있는지 가상 실험을 진행 중이다.

권혁구 싱가포르 난양공대(NTU) 석좌교수는 11일 오전 서울 강남구 오픈AI코리아 사무실에서 열린 미디어 세션에서 GPT 기반 모의실험을 소개했다. 이번 연구의 메인 대상은 지난해 지급된 1차 민생회복 소비쿠폰이다.
 
권 교수는 "정부는 지원금이 소비를 얼마나 늘릴지 충분히 알기 전에 예산과 지급 조건을 정해야 한다"고 말했다. 이어 "지원금이 없었다면 발생하지 않았을 소비를 예측하는 것이 첫 관문"이라며 "이를 발판 삼아 정책 시행 전에 여러 설계안을 비교하는 게 연구 목적"이라고 설명했다.

◆원래 살 물건만 샀나, 더 샀나…쿠폰 받은 뒤 4주 지출, AI가 분석해 보니

연구팀은 데이터 제공에 동의한 가계부 앱 이용자의 비식별 거래 데이터를 확보했다. 쿠폰을 받기 전 거래 기록에서 월급과 평소 생활비, 식료품비 등을 추려 이용자별 소득과 소비 습관을 요약해 냈다.

이후 GPT에는 이렇게 요약한 소비자 정보만 쏙 입력했다. 지원금 액수와 사용 기한, 사용처 등 실제 정부의 정책 조건도 함께 적용했다.

연구팀은 GPT 모델에 "이 소비자가 지원금을 받으면, 받지 않았을 때에 비해 첫 4주 동안 총지출이 어떻게 달라질까"라고 물었다. 동시에 쿠폰을 얼마나 쓸지, 새로 물건을 더 살지, 기존 지출을 쿠폰으로 대신할지, 구매 시점을 뒤로 미룰지도 예측하도록 지시했다.

GPT는 소비자의 상황과 정책 조건을 바탕으로 예상 반응을 답한다. 연구자가 상황별 행동 규칙을 일일이 정하는 부담을 줄일 수 있다는 게 권 교수의 설명이다.

연구팀은 GPT가 예측한 지출 변화를 같은 이용자의 같은 기간 실제 지출 변화와 비교하고 있다. 권 교수는 "지출 예측 오차가 처음에는 약 25%였는데 지금은 약 10%로 줄었다"고 밝혔다.

연구팀은 전체 소비 증가액과 소득 집단별 차이, 개인별 반응을 각각 검증하고 있다. 전체 소비 증가액을 맞혀도 누가 지출을 늘렸는지에 대한 예측은 빗나갈 수 있기 때문이다. 연구팀은 한국은행이 카드사 자료로 추정한 소비쿠폰 효과와도 비교할 계획이다.

권 교수는 오픈AI 최신 모델이 지난 6월 나온 한국은행 보고서를 학습했을 가능성이 있다며 과거 GPT 모델을 주로 쓰고 있다고 말했다. 이미 답을 알고 있는 상태에서 예측값을 내놓을 위험이 있기 때문이다. 연구팀은 여러 버전의 GPT를 활용해 모델별 예측력도 비교하고 있다.

◆"쿠폰 기한 한 달 늘리면 소비 늘까, 장 보는 날만 바뀔까"

연구팀은 올해 안에 예측력 검증을 마칠 계획이다. 이후 쿠폰 사용 기한을 11월30일에서 12월31일로 늘리는 가상 대안을 시험한다. 같은 지역 대형마트에서도 쿠폰을 쓸 수 있게 하는 방안도 비교 대상에 넣을 예정이다.

권 교수는 지급액과 지급 대상을 그대로 두고 사용 기한과 사용처를 하나씩 바꿔 효과를 비교할 것이라고 말했다. 예를 들어 기한을 한 달 늘렸을 때 총지출이 늘어나는지, 원래 하려던 구매가 뒤로 밀리는지 살펴보는 식이다. 연구팀은 내년 3월 말까지 대안 비교를 마칠 계획이다.

권 교수는 AI 예측을 정책 논의의 근거로 활용할 수 있다고 봤다. 전 국민에게 지급할 때 소비가 더 많이 늘 것으로 예측되더라도 저소득층의 생활 안정을 더 중요하게 본다면 지급 대상을 다르게 정할 수 있다는 설명이다.

한편 이번 연구는 오픈AI의 산업정책 연구 지원 프로그램에 선정된 14개 과제 중 하나다. 이 프로그램은 AI 발전에 따른 경제·사회 변화에 대응할 정책을 찾는 독립 연구를 지원하며 제안한 정책을 실제로 적용할 수 있는지도 검증한다.

음성원 오픈AI 코리아 커뮤니케이션 총괄은 "다양한 분야의 연구자들이 오픈AI의 기술을 활용해 새로운 연구 방식을 시도하고 그 가치를 확인하면서 AI의 혜택이 더 많은 연구 현장과 사회 전반으로 이어지기를 바란다"고 말했다.


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