AI로 사회문제 해결하는 새 방법, ‘문제 정의부터’ 자동화한다

Towards Automated Scoping of AI for Social Good Projects

“문제를 제대로 정의하는 것이 해결의 절반이다.” 이 오래된 격언은 인공지능을 활용한 사회문제 해결에도 그대로 적용된다. ‘사회적 선을 위한 인공지능(AI for Social Good, AI4SG)’은 교통 불평등, 의료 격차, 환경 보호 같은 다양한 사회문제를 해결하는 데 인공지능을 활용하는 분야다.

하지만 이런 노력의 첫 단계부터 큰 어려움이 있다. 바로 ‘어떤 문제를 어떻게 해결할지’ 정확히 정의하는 과정, 즉 ‘문제 범위 지정(problem scoping)’이다. 이는 마치 복잡한 질병을 치료하기 위해 먼저 정확한 진단이 필요한 것과 같다. 문제의 원인, 영향, 해결 방향을 명확히 설정해야만 효과적인 AI 솔루션을 만들 수 있다.

예를 들어, 도시의 노숙자 문제를 해결하려면 먼저 ‘노숙의 원인이 무엇인지’, ‘어떤 데이터를 수집할 수 있는지’, ‘어떤 AI 기술이 도움이 될지’를 명확히 정의해야 한다. 이런 작업은 AI 기술과 사회문제 양쪽을 모두 깊이 이해하는 전문가가 필요하지만, 이런 인재는 매우 부족한 실정이다.

피츠버그 대학교와 카네기 멜론 대학교 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘문제 범위 지정 에이전트(Problem Scoping Agent, PSA)’라는 AI 시스템을 개발했다. 이 시스템은 생성형 AI를 활용해 사회문제 해결을 위한 프로젝트 계획서를 자동으로 작성한다.

AI가 사회문제 진단하고 해결책 제시하는 방법

이 ‘문제 범위 지정 에이전트’는 마치 숙련된 컨설턴트처럼 단계별로 문제를 분석한다. 우선 조직에 대해 배우고, 그 조직이 직면한 문제들을 찾아내고, 문제 해결에 적합한 AI 방법을 추천하는 방식이다.

예를 들어, 소방서의 대응 시간을 개선하려는 프로젝트를 생각해보자. 이 AI 시스템은 먼저 구글 검색을 통해 해당 소방서의 배경 정보(관할 지역, 인력, 장비 등)를 수집한다. 이 정보를 바탕으로 “출동 지연”, “장비 노후화”, “인력 부족” 같은 주요 문제점들을 찾아낸다. 그리고 이런 문제들을 해결하는 데 사용된 AI 방법론(예: 예측 모델, 최적 경로 계산 등)을 학술 데이터베이스에서 검색한다.

연구팀은 GPT-4o, Gemini-2.0-Flash, DeepSeek-V3 등 여러 AI 모델로 이 시스템을 테스트했다. 그 결과 AI 에이전트는 단순한 AI 모델보다 훨씬 다양한 문제를 발견할 수 있었다. 특히 GPT와 Gemini 기반 시스템은 일반 AI 모델보다 각각 1.6배, 2.1배 더 많은 고유한 문제를 발견했다.

AI가 만든 문제 해결책, 전문가 수준에 근접했다

이 AI 시스템이 정말 유용한지 확인하기 위해 연구팀은 실제 사회문제 해결 프로젝트와 비교 평가를 진행했다. ‘데이터 과학을 통한 사회적 선(Data Science for Social Good, DSSG)’이라는 프로그램에서 실제 전문가들이 만든 21개의 프로젝트 계획서를 기준으로 삼았다. 이 프로그램은 10년 넘게 학생들을 공공기관과 연결해 데이터를 활용한 사회문제 해결 프로젝트를 수행해왔다.

놀랍게도, AI 시스템이 만든 프로젝트 계획서는 전문가들이 작성한 계획서에 근접한 품질을 보여주었다. 특히 Gemini 기반의 AI 시스템은 문제의 적절성, 실현 가능성, 철저함, 예상 효과 등 모든 면에서 높은 평가를 받았다.

물론 한계점도 있었다. 예를 들어, 어떤 AI 모델은 “디지털 기기 접근이 어려운 지역사회 문제”를 해결하기 위해 “소셜 미디어 데이터를 분석하자”는 모순된 제안을 내놓기도 했다. 이런 오류는 겉보기에는 사소해 보이지만, 실제 현장에서는 중요한 문제가 될 수 있다.

사회문제 해결, AI와 인간의 협력이 열쇠다

이 연구는 AI가 복잡한 사회문제 해결에 큰 도움을 줄 수 있음을 보여준다. 특히 전문가가 부족한 상황에서 AI는 문제 정의부터 해결책 제안까지 프로세스를 가속화할 수 있다.

하지만 연구팀은 AI만으로는 충분하지 않다고 강조한다. 실제 현장에서는 AI와 인간 전문가의 협력이 필요하다. AI가 초기 아이디어와 분석을 제공하고, 인간 전문가가 이를 검토하고 보완하는 방식이 가장 효과적일 것이다.

또한 사회문제는 본질적으로 주관적인 측면이 있다. ‘어떤 문제가 더 중요한가?’, ‘어떤 해결책이 더 효과적인가?’라는 질문에 대한 답은 개인의 가치관과 경험에 따라 달라질 수 있다. 따라서 AI가 제안하는 해결책을 다양한 관점에서 검토하는 과정이 필요하다.

이 연구는 생성형 AI가 사회문제 해결의 새로운 도구가 될 수 있음을 보여준다. 앞으로 지자체, 비영리단체, 사회적 기업 등 다양한 조직들이 이런 AI 시스템을 활용해 더 효과적으로 사회문제에 대응할 수 있을 것으로 기대된다.


FAQ

Q: AI가 어떻게 사회문제 해결에 도움을 줄 수 있나요?
A: AI는 먼저 문제를 정확히 정의하고 분석하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 교통 체증, 의료 격차, 환경 문제 등의 원인과 영향을 분석한 후, 이를 해결할 수 있는 방법을 제안합니다. AI는 방대한 데이터를 분석해 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 발견하고, 여러 해결책의 효과를 예측하는 데 뛰어납니다.

Q: ‘문제 범위 지정 에이전트’는 실제로 어떤 일을 하나요?
A: 이 AI 시스템은 마치 사회문제 해결 전문 컨설턴트처럼 작동합니다. 첫째, 조직(예: 지자체, 비영리단체)에 대한 정보를 인터넷에서 수집합니다. 둘째, 그 조직이 직면한 주요 문제들을 찾아냅니다. 셋째, 학술 데이터베이스에서 유사한 문제들의 해결책을 검색합니다. 마지막으로 이 모든 정보를 종합해 구체적인 프로젝트 계획서를 작성합니다.

Q: 이런 AI 시스템이 왜 중요한가요?
A: 사회문제는 복잡하고 다양하지만, 이를 AI 기술로 해결할 수 있는 전문가는 매우 부족합니다. 이 AI 시스템은 전문가가 없는 상황에서도 지자체나 비영리단체가 AI를 활용한 해결책을 모색할 수 있게 도와줍니다. 또한 AI가 제안한 초기 계획을 인간 전문가가 검토하고 발전시키는 방식으로 더 효율적인 협업이 가능해집니다.

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이미지 출처: 이디오그램 생성

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.