오픈AI(OpenAI)는 11일 서울 오픈AI 사무실에서 ‘오픈AI 인사이트: 정책 연구에서의 AI 활용’ 미디어 세션을 열고, 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 권혁구 석좌교수가 진행 중인 GPT 기반 정책 시뮬레이션 연구를 소개했다.
이번 연구는 오픈AI의 ‘산업정책 연구 지원 프로그램(New Industrial Policy Ideas Initiative)’ 지원을 받아 진행된다. 한국의 2025년 민생회복 소비쿠폰을 사례로, 가계의 소비 반응을 예측하고 검증해 더 효과적인 정책 설계를 돕는 방법론을 탐색한다.
연구진은 오픈AI API로 GPT 모델을 호출해 소비자의 예상 반응을 모의 실험한다. 정책 시행 전 소득•지출 습관을 요약한 소비자 프로필과 지급액, 사용처, 사용 기한 등 정책 조건을 함께 제공한다. GPT는 이를 해석해 예상 지출 변화와 쿠폰 사용액, 추가 구매나 기존 지출 대체 등의 반응을 생성한다.
기존 규칙 기반 에이전트 모형에서는 연구자가 소비자의 행동을 수식이나 규칙으로 직접 설정한다. 이번 연구는 GPT가 소비자의 특성과 정책 조건을 함께 해석하도록 하는 접근을 택했다. 상황별 행동 규칙을 일일이 작성하는 부담을 줄이고, 같은 모델에 서로 다른 프로필을 제공해 다양한 소비 반응을 살펴볼 수 있는지 검증한다.
예측의 유효성은 실제 소비 기록과 대조해 확인한다. 같은 이용자의 소비쿠폰 지급 이후 지출과 예측 결과를 비교하고, 한국은행의 소비쿠폰 관련 조사 결과도 외부 비교 자료로 활용한다. 전체 소비 규모뿐 아니라 소득집단별 차이와 개인별 반응을 각각 검증해, 예측을 활용할 수 있는 범위를 확인할 계획이다.
실제 정책에 대한 검증을 마친 뒤에는 소비쿠폰의 사용 기한이나 사용처를 변경한 대안을 GPT로 시뮬레이션할 계획이다. 예를 들어 기한 연장이 새로운 소비를 만드는지, 기존 구매의 시점만 바꾸는지를 구분해 살펴본다. 정책 조건별 예상 효과와 비용을 비교해 정책 설계의 개선 가능성을 탐색하는 것이 목적이다.
연구진은 거래 내역 전체를 모델에 넣지 않고, 거래 기록에서 뽑은 간단한 요약 정보만 제공한다. 정보의 양이나 표현 방법을 바꾸면 예측 결과가 어떻게 달라지는지도 확인한다. 또 어떤 소비자 정보와 정책 내용을 사용했는지 기록해 예측의 근거를 남긴다. 오픈AI API의 입력과 출력은 사용자가 명시적으로 데이터 공유에 동의한 경우를 제외하고 기본적으로 모델 학습이나 개선에 사용되지 않는다.
난양공대 권혁구 석좌교수 연구팀의 프로젝트는 오픈AI가 전 세계 400개 이상의 제안 가운데 선정한 14개 지원 프로젝트 중 하나다. 오픈AI는 이 프로그램을 통해 독립 기관들이 AI의 발전에 따른 경제적 기회와 사회적 회복력을 높일 정책 아이디어를 연구하고, 실제 적용 가능성을 검증하도록 지원한다.
연구팀은 2026년 12월 말까지 실제 정책을 대상으로 한 예측력 검증을 마치고, 2027년 3월 말까지 정책 대안 비교를 완료하는 것을 목표로 하고 있다.
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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