지난해 11월 치러진 미국 대선은 인공지능(AI·Artificial Intelligence)의 가능성을 다시 한번 보여준 계기였다. 뉴욕타임스·월스트리트저널 등 미국의 거의 모든 주류 언론이 힐러리 클린턴 당시 민주당 후보가 당선될 것이란 여론조사를 내놓았다. 그런데 인도의 정보기술(IT) 회사 제닉AI의 AI 프로그램 모그IA(MogIA)는 대선 열흘 전부터 “트럼프가 당선될 것”이라고 예측했다. 트럼프의 당선이 확정되자 언론들은 “이번 대선의 진정한 승자는 AI”라고 평가하기도 했다. 한국 대통령 선거에서도 이런 AI의 예측 역량을 활용할 순 없을까. 결론부터 얘기하자면 ‘기술적으로 불가능하진 않지만, 현실적으로는 어렵다’. 최승진 포항공대 컴퓨터공학과 교수도 비슷한 입장이다. 데이터에 특정 경향이 있다는 것만 파악하면 기계가 이를 고려한 분석 값을 내놓을 수 있다는 얘기다. 최 교수는 “과거 선거에서 동일하게 발견됐던 패턴을 기계가 찾을 수만 있다면 데이터 자체가 인구통계학적으로 완벽할 필요는 없다”며 “패턴을 파악하는 과정을 사람이 도와주면 정확도가 훨씬 올라갈 것”이라고 말했다. 문제는 이 정도 수준의 AI 기술을 확보한 기업이 그리 많지 않다는 현실이다. 국내에선 ‘AI를 활용한 빅데이터 분석’을 내세운 기업들도 실제론 텍스트 기반의 빅데이터 분석을 주로 하는 경우가 많다. 진정한 의미에서 ‘스스로 판단하는’ AI 기술을 내세울 만한 회사는 그리 많지 않다는 것이다. 반어적 표현이 많은 한국어의 특수성이 분석을 더 어렵게 한다는 주장도 나온다. 특정 후보와 자주 언급되는 단어가 긍정적인지 부정적인지를 살펴보는 기본적인 분석조차 쉽지 않다는 얘기다. AI 기반의 검색 서비스를 제공하는 한 스타트업 개발자는 “A당의 B 후보에 대해 ‘웃기고 있다’든가 ‘잘들 한다’는 표현이 많이 나왔을 때 기계가 이런 반어적 뉘앙스까지 구분하긴 어려운 실정”이라며 “한국어 분석 기술이 더 발달해야 정확한 선거 예측이 가능할 것”이라고 말했다. <관련기사> 중앙일보