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[IT뉴스]이용률로만 AI 성과 측정 안돼… 인간 삶의 질 개선이 지표돼야

온카뱅크관리자

2026-09-10 18:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 더 나은 선택의 기술 딘 칼런 노스웨스턴대 교수 케냐 소상공인 AI멘토 실험 잘 써도 소득개선 효과 미미 개인 역량에 따라 성패 갈려 오답 검토할 지식 충분해야 
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 딘 칼런 미국 노스웨스턴대 교수가 지난 9일 'AI와 의사결정: 더 나은 선택의 기술' 세션에서 강연을 하고 있다. 김호영 기자
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 인공지능(AI)을 공공정책에 도입했다는 사실만으로 성과를 거뒀다고 평가해서는 안 된다는 지적이 나왔다. AI 이용률보다 소득과 건강, 행동 등 사람들의 실제 삶이 개선됐는지를 측정하고 적용 대상과 환경에 따라 효과를 반복적으로 검증해야 한다는 것이다. 
 딘 칼런 노스웨스턴대 교수는 지난 9일 서울 신라호텔에서 열린 2026 세계지식포럼 'AI와 의사결정: 더 나은 선택의 기술' 세션에서 "AI를 공공정책을 개선하는 수단으로 사용할 때 잠재력은 크지만, 그것만으로 원하는 변화를 자동으로 가져올 것이라고 가정해서는 안 된다"며 "사용과 효과는 다르다"고 강조했다. 칼런 교수는 개발경제학 분야 세계적 석학으로 지원 정책의 효과를 현장실험을 통해 검증하는 연구로 유명하다.
 ◆ AI 이용률이 성과 보장 못해
 칼런 교수는 케냐 소상공인 640명에게 AI 챗봇을 통한 경영 조언과 멘토링을 제공한 연구를 사례로 들었다. 참여자의 85%가 챗봇을 이용했지만 전체 소득은 평균적으로 늘지 않았다. 챗봇을 사용하기 전부터 성과가 좋았던 소상공인의 소득은 약 15% 늘어난 반면 기존 성과가 부진했던 이들의 상황은 오히려 악화됐다.
 그는 "챗봇의 조언이 맞는지 판단할 지식이 있으면 언제 귀 기울이고 무시해야 하는지, 언제 더 캐물어야 하는지 알 수 있다"며 "그 분야를 전혀 모를 때가 가장 위험하다"고 설명했다. AI의 조언을 비판적으로 검토할 지식이 부족하면 잘못된 답변을 그대로 따르면서 오히려 부정적인 결과를 낳을 수 있다는 의미다.
 의료 분야에서도 비슷한 문제가 나타났다. 환자의 의료 정보를 체계적으로 정리해 입력했을 때는 대규모언어모델(LLM)이 좋은 답변을 내놓았지만, 사람이 자연스러운 방식으로 직접 정보를 입력하자 성능이 크게 떨어졌다는 설명이다.
 칼런 교수는 AI 활용의 세 가지 원칙으로 △빠른 기술 변화도 무엇을 언제 어떻게 측정할지 구체화하면 관리할 수 있다는 점 △사용량과 실질적 효과는 다르다는 점 △환경과 대상에 따라 효과를 반복적으로 검증해야 한다는 점을 제시했다.
 ◆ 자동화로 자산 편중 우려
 이 같은 원칙은 공공정책의 성과를 평가할 때도 적용된다. 칼런 교수는 정책 성과를 평가하는 방식이 사업의 성격에 따라 달라야 한다고 제언했다. 개별 사업의 효과를 직접 측정할 수 있는 경우와 예방접종처럼 효과가 이미 충분히 입증돼 집행 여부만 확인하면 되는 경우, 무역·거시경제 정책처럼 정밀한 측정이 어려워 '변화 이론'을 통해 기여도를 살펴야 하는 경우를 구분할 필요가 있다는 설명이다. AI를 활용한 의사결정의 책임은 결국 사람과 조직이 져야 한다는 취지의 설명도 내놨다. 칼런 교수는 자신의 조직을 사례로 들어 AI 활용 여부와 사용 범위를 명확히 밝히고 구성원들과 공유해야 한다고 강조했다. 
 칼런 교수는 "자동화로 일자리가 사라지고 AI 시스템 소유자만 막대한 이익을 가져가면 부의 불평등이 심화될 것"이라고 지적했다. 이날 세션은 수애나 오 파리경제학교 교수가 좌장을 맡아 진행했다. 
 [신지윤 기자]
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