[기술과 사회] 개인의 기대수명을 예측하는 알고리즘

우리의 삶의 여정을 미리 앞당겨 볼 수 있을까요? 끝을 예측할 수 있다면 우리의 현재 삶이 달라질까요? 덴마크와 미국의 연구원들은 그들의 삶에 대한 구체적인 세부 사항을 조사하여 사람이 언제 죽을지 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했습니다.

최근 네이처 컴퓨테이셔널 사이언스에 실린 논문 “인간의 삶을 예측하기 위한 순차적 사건들의 활용(Using sequence of life-events to predict human lives)”에서 덴마크 공과대학의 네트워크 및 복잡한 시스템 교수 수넨 레만(Sune Lehmann)과 동료들은 소득, 직업, 거주 및 건강 이력을 포함한 개인의 삶에 대한 세부 데이터를 사용하여 78%의 정확성으로 기대 수명을 결정하는 “life2vec”이라는 알고리즘을 소개합니다.

연구원들은 약 600만 명의 국가 시민의 근로 및 건강 기록이 포함된 덴마크 국가 등록부의 데이터를 대규모 언어모델을 활용하여 각 개인의 삶의 스토리로 번역하였습니다. 예를 들어, “2010년 8월 아그네스는 코펜하겐의 한 병원에서 조산사로 일하면서 30,000 덴마크 크로네를 벌었습니다.”라는 식으로 전환한 것입니다. 그런 다음 모델은 문장으로 전환한 개별 이벤트를 시간대별로 배치하여 각 개인의 디지털 라이프 스토리로 재현했습니다.

모델은 이러한 이야기에서 패턴을 찾았습니다. 다음으로, 그들은 이 알고리즘을 사용하여 테스트로 선택된 사람들이 2020년까지 사망했을지 여부를 예측하고 덴마크 국가 등록부의 기록으로 검증하였습니다. 놀랍게도, 인공지능의 예측은 78%의 정확도를 보였습니다. 연구에서는 저소득, 정신 건강 진단, 남성 등 조기 사망 위험이 더 높은 몇 가지 요인을 확인했습니다.

충격적일 수도 있는 연구 결과에 대해 일부 과학자들은 모델이 발견한 패턴이 덴마크인이 아닌 다른 인구에게는 적용되지 않을 수 있다고 강조합니다. 또한, 데이터의 편향으로 인해 예측이 혼란스러울 수도 있다고 경고합니다. 예를 들어, 흑인에 대한 정신분열증의 과잉 진단으로 인해 알고리즘이 그들을 조기 사망 위험이 더 높은 것으로 잘못 표시할 수 있습니다.

레만과 동료들은 또한 그들의 모델이 사람들이 외향적인지 여부와 같은 사람들의 삶의 다른 측면을 정확하게 예측한다는 것을 발견했습니다. 이 모델이 성격을 파악하는 것은 그다지 놀라운 일이 아닙니다. 더 간단한 알고리즘도 특정 직업과 외향성을 연관시킬 수 있습니다. 그러나 그것이 모든 종류의 행동을 예측할 수 있을지는 회의적입니다.

레만은 이 모델이 언젠가 개인의 질병 위험을 식별하여 건강을 유지하기 위한 사전 조치를 취하는 데 도움이 될 것이라고 예상합니다. 하지만, 그는 이러한 애플리케이션에는 데이터 프라이버시에 관한 수많은 질문이 수반되며, 그의 모델이 누구에게나 도움을 주기 전에 이를 정리해야 한다고 지적합니다.

life2vec 모델에 대해 프린스턴 대학의 사회학자인 매튜 살가닉(Matthew Salganik)은 이 접근 방식이 다른 사회에도 효과가 있다는 것이 밝혀지면 사회과학자들은 특성과 사건이 사람의 운명에 미치는 영향을 탐구할 수 있는 새로운 도구를 얻게 될 것이라고 기대감을 드러냈습니다.

모델 개발진들의 의도와 그것의 활용을 기대하는 낙관적인 기대에도 불구하고, ‘삶의 마지막을 예측’하는 것이 남아있는 삶을 더 건강하고 행복하게 해줄 것인지에 대해서는 의문이 듭니다. 오스트레일리아의 작가 모리스 웨스트는 “폭풍을 기다리며 평생을 보낸다면 결코 햇빛을 즐길 수 없을 것이다.”라고 했습니다. 죽음은 피할 수 없는 폭풍이기에 더욱 그렇습니다.

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