AI가 제시하는 지속가능한 미래: SDG를 위한 지식 그래프 시스템

린 이데와 리아오 관제 연구팀은 AI 기반 지식 그래프 시스템을 활용하여 지속가능발전목표(SDG) 달성을 위한 새로운 접근 방식을 제시했습니다. 대규모 언어 모델과 AI 추론 설계를 통해 SDG 목표 간의 상호 연관성을 분석하고, 새로운 목표를 제안함으로써 정책 결정자에게 중요한 통찰력을 제공합니다.

2030년 지속가능발전목표(SDG) 달성 시한이 다가오는 가운데, 진전이 더딘 현실에 대한 우려가 커지고 있습니다. 린 이데(Yi-De Lin)와 리아오 관제(Guan-Ze Liao) 연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 AI 기반 지식 그래프 시스템이라는 혁신적인 접근 방식을 제시했습니다. 그들의 연구는 단순한 데이터 분석을 넘어, AI의 추론 능력을 활용하여 SDG 목표 간의 상호 작용을 심층적으로 분석하고, 심지어 새로운 SDG 목표를 제안하는 수준까지 나아갑니다.

연구팀은 공식 SDG 문서, Elsevier의 키워드 데이터셋, 그리고 무려 1,127개의 TED 강연(2020.01-2024.04)을 활용했습니다. 특히 2023년 TED 강연 269개를 대상으로 한 파일럿 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM) 과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용한 AI 추론 설계(AI-speculative design) 를 적용했습니다. 이는 단순히 기존 데이터를 분석하는 것을 넘어, AI의 창의적인 사고 능력을 활용하여 새로운 가능성을 탐색하는 접근 방식입니다.

연구 결과는 놀라운 통찰력을 제공합니다. 먼저, 열지도 분석을 통해 SDG 10(불평등 감소)과 SDG 16(평화, 정의, 그리고 제도 강화) 사이의 강력한 상관관계가 드러났습니다. 반면, SDG 6(깨끗하고 위생적인 물과 위생)에 대한 다루는 비중이 매우 낮다는 사실도 밝혀졌습니다. 이러한 분석 결과는 SDG 목표 달성 전략을 수립하는 데 중요한 시사점을 제공합니다.

더 나아가, 연구팀은 지식 그래프를 통해 시간에 따른 시뮬레이션 대화를 구현하여 새로운 중심 노드를 발견했습니다. 이는 풍부한 데이터가 다각적인 사고와 목표 명확성을 향상시키는 데 기여함을 보여줍니다.

가장 흥미로운 부분은 6가지의 새로운 SDG 목표를 제안했다는 점입니다. 이 새로운 목표들은 형평성, 회복탄력성, 그리고 기술 기반 포용성에 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 제안은 단순한 아이디어 제시에 그치지 않고, AI를 활용한 정책 입안 및 SDG 달성 전략 수립에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다.

린 이데와 리아오 관제 연구팀의 연구는 AI를 활용한 SDG 달성 전략에 새로운 지평을 열었습니다. 이들의 AI 추론 설계 기반의 지식 그래프 시스템은 정책 결정자들에게 귀중한 통찰력을 제공하고, 미래의 다양한 모달리티와 시스템을 아우르는 SDG 적용을 위한 기반을 마련할 것입니다. AI가 지속가능한 미래를 만드는 데 기여할 수 있다는 가능성을 보여주는 흥미로운 연구입니다.