오픈AI가 생성형 인공지능(AI)으로 '민생회복 소비쿠폰' 정책의 가계 소비 효과를 예측·검증하는 연구를 통해 챗GPT의 정책 연구 활용 가능성을 제시했다.
권혁구 싱가포르 난양공과대(NTU) 정보시스템학과 석좌교수는 11일 서울 강남구 오픈AI 사무실에서 열린 '오픈 인사이트: 정책 연구에서의 AI 활용' 미디어 세션에서 “GPT에 소비자별 생활 여건과 소비 패턴을 학습시켜 정부 지원금 정책의 효과를 검증할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 오픈AI '산업정책 연구 지원 프로그램'에 선정된 전 세계 14개 과제 중 하나다. 권 교수 연구팀은 GPT 기반 시뮬레이션을 통해 지난해 정부가 시행한 민생회복 소비쿠폰 1차 지급에 따른 가계 소비 변화를 분석했다.
핵심은 소비자별 특성과 정책 조건에 따른 소비 반응 예측이다. 연구진은 응용프로그램인터페이스(API)로 GPT 모델에 소비자별 소득, 지출 습관과 지원금 지급액, 사용 기한 등 정보를 제공한다. AI는 이를 종합적으로 분석해 지출 변화와 추가 소비 여부 등을 예측한다.
특히 소비자의 행동 규칙을 연구자가 직접 설정하지 않는다는 점이 특징이다. 통상 경제·정책 연구에서 활용되는 '규칙 기반 에이전트 모형(ABM)'은 연구자가 소비자별 행동 규칙을 설정한다. 이번 연구는 AI 모델이 소비자의 특성과 정책 조건을 종합적으로 분석해 소비 반응을 생성한다.
권 교수는 “GPT가 학습 과정에서 습득한 인간 행동 지식과 패턴을 바탕으로 소비자의 상황과 정책 조건을 해석한다”며 “이 방식이 반드시 더 정확한 예측을 보장하는 것은 아니지만 연구자가 행동 규칙을 일일이 설정해야 하는 부담을 줄일 수 있다”고 설명했다.
AI 예측의 신뢰성은 실제 소비 기록과 대조해 검증한다. 같은 소비자의 소비쿠폰 지급 전후 지출 내역과 AI 예측 결과를 비교하고, 한국은행의 소비쿠폰 효과 분석 자료도 활용한다.
권 교수는 “행동을 GPT에게 맡길 때 정보, 표현, 추론 세 가지를 검증해야 한다”며 “AI 모델에 소비자에 대한 어떤 정보를 제공하고 같은 정보라도 어떻게 가공해 표현할지, AI를 통해 얻은 예측을 어느 수준까지 신뢰할 수 있는지 검증해야 한다”고 설명했다.
소비쿠폰 사용 기한과 사용처를 변경하는 2단계 연구도 진행한다. 기한 연장이 추가 소비를 유발하는지, 구매 시점만 바꾸는지 등 예상되는 소비 반응을 분석해 정책 개선점을 도출한다.
연구팀은 다음달까지 실제 소비 기록을 바탕으로 AI 예측력을 검증하고, 내년 3월 말까지 소비쿠폰 사용 조건에 따른 정책 대안별 효과를 비교·분석할 계획이다.
음성원 오픈AI 코리아 커뮤니케이션 총괄은 “오픈AI의 미션은 전 인류에게 AI의 혜택을 전하는 것으로 정책 연구 분야에서도 AI의 혜택이 확산되기를 바란다”며 “이를 위해 난양공대 연구팀을 비롯해 전 세계 대학 연구진을 지원하는 프로그램을 진행하고 있다”고 말했다.
조벼리 기자 starry@etnews.com
