CWN(CHANGE WITH NEWS) - [독점] 머신러닝 알고리즘, 토고 빈곤층 경제적 지원 해결사로 등장

미국 비즈니스 월간지 패스트컴퍼니가 토고 정부의 인공지능(AI)을 활용한 빈곤층 지원 사례를 보도했다.

캘리포니아대학교 버클리캠퍼스 정보학 박사인 에밀리 아이켄(Emily Aiken)과 정보학 부교수 조슈아 블루멘스톡(Joshua Blumenstock)은 2020년 초반, 토고 디지털 경제부와 빈곤층 자금 지원 비영리 단체인 기브다이렉틀리(GiveDirectly)가 AI 기반 빈곤층 지원 프로그램을 채택하도록 도왔다.

아이켄과 블루멘스톡이 구상한 AI 프로그램은 간단하다. 부유층과 빈곤층은 전화 통화와 텍스트 메시지 기능, 데이터 요금제 등 전반적인 모바일 기기 사용 패턴이 다르다는 점에 주목했다. 이에, 모바일 기기 사용자의 사용 패턴 차이 분석과 추측 작업을 완료하도록 머신러닝 알고리즘을 훈련했다.

먼저, 아이켄과 블루멘스톡은 신뢰할 수 있는 최신 데이터를 수집했다. 토고 현지 협력사의 도움을 받아 총 1만 5,000건의 토고 전화 설문조사로 가구별 재정 상황을 함께 파악하여 머신러닝 알고리즘이 빈곤층의 모바일 기기 사용 특성을 확인하도록 했다.

그 다음 단계에서는 머신러닝과 스마트폰 데이터를 바탕으로 재정 지원 대상에 해당하는 빈곤층을 찾아 즉각 지원하도록 했다. 이후 아이켄과 블루멘스톡은 토고 디지털 경제부, 기브다이렉틀리와 협력하여 시범 프로그램을 진행했다. 이를 바탕으로 2020년 11월, 첫 번째 지원 대상자 등록을 마쳤으며, 지금까지 현지 빈곤층 주민 약 13만 7,000명을 대상으로 1,000만 달러 수준의 자금을 지원했다.

아이켄과 블루멘스톡은 머신러닝 알고리즘과 토고 국민의 모바일 기기 사용 패턴 데이터 분석 접근방식의 빈곤층 지원 정확도는 47%로, 33%를 기록한 기존 토고 정부의 빈곤층 지원 방식보다 더 정확하다는 사실을 입증했다.

한편, 아이켄과 블루멘스톡은 현재 토고 가구 85%가 가족 구성원 중 최소 한 명이 스마트폰을 보유한 사실에 주목하며, 스마트폰이 없는 국민의 빈곤층 지원 제도 등록률을 높일 방안을 추가로 연구 중이다.

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