[뉴스콤 김경목 기자] 한국은행이 인공지능(AI)을 경제통계 작성과 분석에 활용하기 위한 방안을 모색한다. 고빈도 데이터와 머신러닝을 활용해 통계의 정확성과 적시성을 높이는 동시에 AI의 환각과 편향을 통계적으로 통제하는 방안도 논의한다.

한국은행은 한국통계학회와 공동으로 11일 'AI, 데이터, 그리고 경제통계: 변화하는 환경과 새로운 접근'을 주제로 공동포럼을 개최한다고 밝혔다.

이번 포럼에는 한국은행과 학계, 유관기관의 통계 분석 전문가와 작성 실무자들이 참여한다. AI 기술 발전과 데이터 환경 변화에 대응한 새로운 통계적 접근법과 AI 활용 연구 결과를 공유하고 향후 과제를 논의한다.

첫 번째 세션에서는 공식 통계의 정확성과 적시성을 높이기 위해 전통적인 통계기법과 카드매출·검색 트렌드 등 고빈도 데이터를 이용한 머신러닝 기술을 결합할 필요성이 제시된다.

박민규 고려대 교수는 거시경제 나우캐스팅과 국가 간 성장률 예측 등에 머신러닝 기반 '전이학습'을 활용한 사례를 소개한다. 특정 데이터와 과업에서 학습한 지식을 다른 데이터와 과업에 활용해 적은 데이터와 학습 비용으로 예측 성능을 높이는 방식이다.

박 교수는 이 같은 머신러닝 기법을 공식 통계에 적용하기 위해서는 별도의 통계적 검증 체계가 필요하다는 점도 제안한다.

두 번째 세션에서는 데이터 환경 변화에 따라 AI 모델의 성능이 떨어지는 문제와 AI의 신뢰성을 높이는 방안이 논의된다.

박세호 홍익대 교수는 미시자료와 거시통계 간 차이를 '분포 변화(Distribution Shift)' 관점에서 해석하고 데이터의 분포 변화를 탐지한 뒤 이를 보정하는 순환 체계를 통해 추정의 안정성을 높이는 방안을 제시한다.

송경우 연세대 교수는 환경과 과업 변화에 스스로 적응하는 '자가진화 AI Agent' 구축 방향을 제안한다. 특히 AI가 사실과 다르거나 근거 없는 내용을 사실처럼 생성하는 이른바 '환각'과 AI 응답의 불확실성을 통계적으로 통제하는 방안을 소개한다.

한은 자체적으로 AI Agent를 경제통계 업무에 적용한 연구 결과도 공개한다.

김소정 한은 통계연구팀 과장은 '통계변동 해석 Agent'와 '정책판단 모의 Agent'를 구축해 통계 개발과 분석 과정에서 AI Agent를 활용할 수 있는지를 점검했다.

연구에서는 AI Agent의 활용 가능성과 함께 Agent가 내놓는 결과의 편향을 진단하고 통제하는 과정이 필요하다는 점을 강조했다.

가계분배계정의 미시·거시자료 간 정합성을 높이는 방안도 제시된다.

박진 한은 분배국민소득팀 과장은 가계분배계정의 미시자료와 거시자료 사이에 발생하는 항목별 격차의 원인을 진단하고 조정 방안을 마련했다. 한은은 이를 통해 두 자료 사이의 포괄비율과 소득분위 이동 현상이 개선되는 결과가 나타났다고 설명했다.

이날 포럼은 강기훈 한국통계학회장의 개회사와 권민수 한국은행 부총재의 환영사에 이어 초청 강연과 주제발표·토론 등 3개 세션으로 진행된다.



김경목 기자 kkm3416@newskom.co.kr