인공지능(AI)이 코로나19가 12월에 끝날 것이라 예측했다

데이터 과학자들이 모두가 궁금해하는 질문에 대한 답을 찾기 위해 한 자리에 모였습니다. 모두가 알고 싶어하는 의문은 '코로나19의 대유행이 언제 종식될 것인가?' 입니다.

이들은 SIR로 알려진 수학적 모델을 활용하여 코로나19의 확산과 회복을 계산한 다음 결론을 도출해 냈다고 밝혔습니다.

코로나19의 유행 주기를 예측하기 위해, 싱가포르 기술 대학(SUTD)의 연구원들은 확진자 수, 검사 수행 수, 사망자 수에 대한 모델 데이터를 만든 다음 연구원에서 구축한 시스템에 입력했습니다.

이들이 만든 인공 지능(AI)은 전 세계의 코로나19 대유행이 올 해 12월에 끝날 것이라고 예측합니다. 대유행의 종료일은 호주가 6월, 이탈리아가 10월로 국가마다 크게 다를 것으로 예상한다고 합니다.

연구원들은 모델과 데이터 모두 전염병의 복잡성과 역동성을 정확히 포착할 수 없다고 경고합니다. 그렇지만 이러한 전망과 예측이 폐쇄 조치를 너무 늦게 시작하거나 완화 조치를 너무 일찍 시작하는 등의 문제를 사전에 예방하는데 큰 도움이 될 것이라 믿고 있습니다.

위험성 계산

역사를 보면 전염병의 진화나 변화가 어느 정도 규칙성을 띠고 있음을 발견할 수 있습니다. 전염병의 시작에서 정점에 이르기까지 확산 속도가 가속되다가 전염병이 진정될 때까지 속도를 늦춥니다. 이러한 전염 주기는 정부 정책 및 각 국가의 개별 조치와 전염병 발생 전 상황에 의해 영향을 받습니다.

SUTD 팀은 이러한 사실을 바탕으로 데이터 과학이 코로나19의 유행 주기를 예측해낼 수 있다고 확신했습니다. 하지만 우선, 연구소 차원에서 인공 지능 학습에 필요한 많은 데이터를 수집해야 했다고 합니다.

그 과정에서 세계의 다양한 문제에 대해 조사하는 연구 기관인 Our World In Data에서 생성한 코로나19 데이터 세트를 발견했고 이를 적극 활용했다는군요.

이 데이터 세트는 유럽 질병 예방 통제 센터에서 수집한 확진 및 사망 사례와 및 공식 보고서를 통해 발표된 코로나19 검사 통계로 구성되어 있습니다.

연구진은 미래에 얼마나 많은 사람이 감염될지 예측하기 위해 앞서 언급한 AI와 수학적 모델을 통해 이 데이터를 분석했습니다. 수치를 막대 그래프로 표시하면 외곽을 연결한 선이 종 모양 곡선을 형성하는데, 이를 통해 전염병의 가속화 시점, 전환점 및 예상 종료일을 알 수 있습니다.

신중한 접근이 필요

연구원들은 이러한 예측과 전망을 신중하게 이해하고 평가해야 한다고 강조했습니다. 지나친 낙관주의는 개인의 규율과 정부의 규제를 너무 일찍 완화시켜 전염병을 확산시킬 수 있습니다.

이들은 예측의 정확성이 데이터의 품질에 따라 달라진다며 이에 주의해야 한다는 점도 강조했습니다. 각 국가나 지역 별로 코로나19 검사를 얼마나 적극적으로 하는지와 집계 누락 여부에 따라 데이터의 신뢰성에 문제가 생길 수 있죠.

또한, 이러한 예측은 각국의 정부가 내리는 정책적 결정이 가져올 영향을 예측할 수는 없습니다. 예를 들어, 싱가포르의 봉쇄 연장 움직임이 확산세를 예상보다 일찍 완화하게 만들 수도 있고, 미국의 '사회적 거리 두기' 조기 완화가 코로나19의 종식을 지연시킬 수도 있습니다.

게다가, 이런 예측은 코로나19 유행 초기의 국가에게는 덜 유용할 수 있습니다. 코로나19 유행 주기에서 어느 단계에 해당하는지를 알려면 자국의 전염 관련 데이터가 충분해야 하지만 유행 초기라면 대조에 필요한 데이터 자체가 부족하기 때문입니다.

이번 코로나19 종식에 대한 논문(PDF)에서 장시 루오 SUTD 교수는 "유행 초기의 국가에서는 예측이 미래 예측보다는 지금까지 있었던 일을 설명하는 역할에 그친다"고 덧붙였습니다.

"이러한 국가에서 정부와 개인이 통제와 수칙 준수를 너무 일찍 중단한다면, 특히 전염병이 다른 나라에서 여전히 만연해 있을 때 새로운 유행이 올 수도 있습니다."

그럼에도 불구하고 그는 유행 주기에 대한 예측이 정확하다면 우리 모두가 바이러스의 다음 단계를 준비하는 데 도움이 될 수 있다고 믿는다고 의견을 밝혔습니다.