인간의 사망 시기를 높은 정확도로 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발돼 주목받고 있다.

덴마크 공대와 코펜하겐 대학, 미국 노스웨스턴대학 공동연구팀은 덴마크인 약 600만명의 기록을 토대로 사망 시기와 질병, 성격 등을 예측할 수 있는 AI 라이프투벡(life2vec)을 개발했다고 국제 학술지 ‘네이처 컴퓨터과학(Nature Computational Science)’에 최근 발표했다.

라이프투벡이 내놓은 예측 정확도는 78%였다. 연구진은 “이 모델의 정확도는 현재 보험회사들이 사용하는 최첨단 수명 예측 모델보다 최대 11% 더 정확하다”고 설명했다.

연구진은 이 연구에서 가장 중요한 부분은 데이터를 모으는 일이었기에, 덴마크 통계청의 허가를 받아 덴마크의 노동시장 회계와 국립 환자 등록부 데이터를 사용했다. 이 데이터는 수십년 동안 600만명 이상 덴마크 국민의 건강, 교육, 직업, 소득, 사는 곳, 근무시간 등의 정보를 포함하고 있다. 이 많은 정보는 챗GPT의 기반이 되는 거대언어모델(LLM)을 활용했다.

연구진은 이 데이터를 토대로 2008년부터 2016년까지 개인의 기록을 라이프투벡에 학습시켰다. 이를 토대로 2016년 이후 수명과 건강 등 이 개인에게 일어날 일을 추측했다.

논문 주저자인 덴마크 공대의 리만 교수는 “라이프투벡이 얼마나 성능이 우수한지를 검사하기 위해 반은 그때까지 생존했고, 반은 사망한 사람 10만명을 선정했다”면서 “사망률을 예측하기 어려운 30~55세 연령대 개인들로 골랐다”고 말했다.

AI는 8년치의 개인 정보를 학습한 뒤 사망 여부를 78%의 정확도로 예측했다.

AI는 고소득이거나 리더십이 있는 등의 요소를 발견하면 수명을 늘린다고 예측했다. 조기 사망 위험을 높이는 요인은 저소득, 정신질환 진단, 흡연이나 음주, 남성 등이었다. 인공지능이 잘못 예측한 경우는 돌발 사고나 심장마비 등이었다.

이밖에도 AI는 외향성이나 내향성 등 사람들의 성격 특성도 정확하게 짚어냈다고 한다.

연구진에 따르면 라이프투벡은 생애 건강 문제가 많았던 그룹에서 더 예측이 정확했고, 젊거나 여성인 경우에도 그렇지 않은 이들에 비해 예측 정확도가 높았다.

리만 교수는 “이 모델을 통해 과거의 상황과 사건을 바탕으로 미래의 사건을 어느 정도까지 예측할 수 있는지를 알 수 있게 될 것”이라며 “개인의 질병 위험을 파악해 예방 조처를 취하는데 유용하게 활용할 수 있을 것”이라고 말했다. 다만 “민감한 개인 정보를 다루는 만큼 엄격한 관리가 필요하다”고 덧붙였다.