지원금 100달러, 실제 소비는 얼마나 늘까? NTU의 AI 정책 실험

100달러짜리 바우처를 받은 가구가 이를 전부 썼다고 해도 소비가 100달러 늘었다고 단정할 수는 없다. 원래 사려던 물건을 바우처로 사고, 자기 돈은 남겨뒀을 수도 있기 때문이다. 싱가포르 난양공대(NTU) 연구팀이 개발 중인 AI 정책 시뮬레이터는 정책 시행 전에 바로 이 차이, 즉 지원금 사용과 실제 추가 소비의 차이를 가늠하려는 도구다.25

정책을 어떻게 미리 시험하나

난양경영대학원의 권혁구(Hyeokkoo Eric Kwon), Jaecheol Park, Mo Jiayun, Kayoung Shin으로 구성된 4인 연구팀은 100달러 바우처 같은 지원 방식을 달리했을 때 가계가 돈을 저축할지, 전체 지출을 늘릴지, 구매 품목을 바꿀지를 모형화하려 한다. 바우처 사용액만으로 경기 부양 효과를 판단하지 않겠다는 취지다.25

OpenAI가 공개한 연구 과제명은 **‘감사 가능한 정부 정책 시뮬레이션을 위한 개인정보 보호형 대규모 언어모델 에이전트(Privacy-Preserving LLM Agents for Auditable Government Policy Simulation)’**다. 이는 과제명이며, 보도에 따르면 개발 중인 도구 자체에는 아직 이름이 붙지 않았다.85

한국 소비 기록은 어떻게 쓰이나

연구팀은 이름이 공개되지 않은 한국의 가계부 앱에서 수집한 약 150만 명의 2023~2025년 거래 기록을 활용할 계획이다. 익명화된 실제 소비 패턴을 바탕으로, 서로 다른 형편의 소비자를 나타내는 AI 에이전트를 만들려는 것이다.23

설명된 개인정보 보호 절차에 따르면 거래 정보는 은행 알림을 통해 수집된다. 개인 식별 정보를 제거하고 지출액·소득·구매 시각 등을 구간으로 묶는다. 프로필의 민감도에 따라 같은 특성을 공유하는 이용자가 최소 3명, 5명 또는 10명이어야 한다는 조건도 둔다. 한 사람의 금융 기록이 시뮬레이션 결과에 그대로 드러날 위험을 낮추기 위한 조치지만, 익명화가 재식별 가능성을 완전히 없앤다는 뜻은 아니다.2

이 방식의 기대 효과는 같은 범주의 사람에게 동일한 소비 규칙을 적용하는 대신, 소득과 나이처럼 여러 조건이 함께 작용할 때의 반응을 살필 수 있다는 점이다. 다만 이것은 검증할 가설이지, AI 에이전트가 설문조사나 고정 규칙에 기반한 기존 모형보다 실제 사람을 더 정확히 예측한다는 증거는 아니다.23

예측이 맞는지는 무엇으로 확인하나

연구팀은 2025년 7월과 9월 한국에서 지급된 지원금의 사용 전후 소비 기록과 시뮬레이션 결과를 비교할 계획이다. 당시 지원금은 사용 가능한 업종이 제한됐고 2025년 11월까지 써야 했다. 실제 정책 사례를 기준으로 구매 품목과 지출 변화에 대한 예측을 점검할 수 있는 셈이다.2

이 비교는 에이전트의 비현실적인 행동이나 그럴듯하지만 근거 없는 설명을 찾아내는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 예측력이 더 높다는 주장을 입증하려면 미리 보지 않은 결과를 맞히는지 확인하고, 기존 모형과 비교하며, 지원금 외에 소비에 영향을 준 변화도 고려해야 한다. 현재 공개된 보도에는 상세한 평가 절차나 발표된 오차율이 없다. 정확도 향상은 아직 연구 목표로 보는 편이 타당하다.23

지원금과 공개 일정은

이 과제는 400건 넘는 신청 가운데 OpenAI가 선정한 14개 프로젝트 중 하나다. 권혁구 연구자가 밝힌 지원 규모는 미화 10만 달러다. 보도에 따르면 절반은 현금, 절반은 OpenAI 모델 이용 크레디트로 제공돼 약 6개월간의 개발과 시험을 뒷받침한다.8104

연구팀은 2027년 2월까지 도구를 오픈소스로 공개하고 다양한 인구 집단에 적용할 수 있도록 발전시키는 것을 목표로 한다. 관심사와 정치적 견해를 반영한 더 풍부한 에이전트 프로필, 예측에 대한 설명도 개발 계획에 포함돼 있다.4 다만 한국의 소비 기록을 바탕으로 만든 도구가 다른 인구 집단에서도 통할지, 제시한 설명이 실제로 믿을 만한 예측에 근거하는지는 별도의 검증이 필요하다.