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AI, 구글 스트리트뷰로 지역 정치색을 알아맞히다

최종수정 2017.12.02 09:17 기사입력 2017.12.02 09:17

"픽업 트럭 많으면 공화당, 세단 많으면 민주당 선호"
스탠포드대 연구진, AI로 사진 5000만 장 속 자동차 2200만대 분석
2주 소요…인간이 했다면 15년 걸렸을 것
인구통계조사 비용 절감 가능…"거리, 위성 등 광범위한 연구에 사용"

스탠포드 대 연구진이 사용한 구글 스트리트 뷰 사진
스탠포드 대 연구진이 사용한 구글 스트리트 뷰 사진


[아시아경제 임온유 기자] "픽업 트럭이 많으면 공화당, 세단이 많으면 민주당 선호 지역." 어딘지 모르게 허술해 보이지만 미국 명문 스탠포드 대학 인공지능(AI) 연구진들의 결론이다. 그들이 연구에 이용한 도구는 바로 구글의 사진 지도 서비스 '구글 스트리트 뷰'와 AI의 일종인 '뉴럴 네트워크' 단 두 가지. 도대체 어떤 과정을 거쳐 도달한 결론일까.

1일(현지시간) 미국 과학 매거진 파퓰러사이언스에 따르면 스탠포드대 AI 연구팀은 자동차 유형을 분석함으로써 해당 도시의 인구통계학적 정보를 예측할 수 있는지 알아보았다. 이들은 구글 스트리트 뷰를 통해 미국 200개 도시에서 5000만장 이상의 사진을 수집했다. 그런 다음 뉴럴 네트워크라 불리는 AI를 통해 사진 속 차량을 제조사, 모델, 연도별로 분류했다. 뉴럴 네트워크가 사물인식기술을 이용해 분석한 차량은 무려 2200만대로 미국 전역에 있는 자동차의 8%에 해당하는 규모였다.

그 결과 픽업 트럭이 많을수록 공화당 후보에 투표할 확률이 82%이고, 세단이 많을수록 민주당 후보에 투표할 확률이 88%였다. 스탠포드대 AI 연구원은 "이 결과를 실제 2008년 미국 대선과 비교해보니 놀랍도록 정확했다"며 "예를 들어 이 AI는 캐스퍼, 와이오밍이 공화당 선호 지역으로 예측했는데 실제와 같았다"고 설명했다.

AI가 5000만장 이상의 사진에서 자동차 2200만대를 분류하는 데 걸린 시간은 불과 2주. 인간이 했다면 15년은 넘게 소요됐을 것이라고 파퓰러사이언스는 설명했다.

다만 스탠포드대 AI 연구팀은 이 시스템이 조사 비용을 낮추는 데 도움을줄 수는 있지만 인구통계조사 자체를 대체할 수는 없다고 경고했다. 이들이 그리는 것은 보다 큰 그림이다. AI가 구글 스트리트 뷰로 자동차를 분별해냈다는 것은 과학자들이 연구에 사용할 수 있는 새로운 도구가 등장했음을 나타낸다. 파퓰러사이언스는 "사람의 시선만으로는 버겁던 연구가 AI를 통해 효율적으로 수행될 수 있게 됐다"며 "우리는 나무 상태를 통해 지역의 공중보건에 대해 알아볼 수도 있고 거리가 아닌 위성 사진을 탐색할 수도 있다"고 했다.
임온유 기자 ioy@asiae.co.kr

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