프로스퍼 글로벌(Prosper Global)의 다중 에이전트 AI 조사 도구가 분쟁 지역의 인도주의 위기 조사 시간을 줄였다. IT 전문매체 실리콘앵글은 10월 30일 프로스퍼 글로벌의 애런 유뱅크(Aaron Eubank) 데이터과학 책임자와 인터뷰해 도구의 적용 사례와 초기 결과를 보도했다.
수단 조사, 5∼6일에서 이틀로
프로스퍼 글로벌은 클라우데라(Cloudera)와 함께 다중 에이전트 연구 엔진 ‘베라(VERA)’를 만들었다. 베라는 클라우데라 AI 스튜디오를 활용하고 아마존웹서비스(AWS)에서 작동하며, 앤트로픽(Anthropic)의 모델을 이용한다. 구호·재난 관련 자료를 제공하는 릴리프웹(ReliefWeb), 분쟁 추적 기관 ACLED, 현지 언론 등이 조사 자료의 출처다. 여러 에이전트가 자료를 모으고 마지막 에이전트가 결과를 취합하는 구조다.
수단에서는 농업 관련 보고서의 자료 조사에 걸리던 시간이 기존 5∼6일에서 이틀로 줄었고, 약 1500달러의 비용을 아꼈다. 콜롬비아에서는 보안 분야 경력이 없는 직원이 선거 보안 보고서를 몇 시간 만에 작성했다. 다만 이 사례들은 조사 업무의 속도와 비용에 관한 초기 결과로, 모든 지역이나 보고서에서 같은 효과가 확인됐다는 뜻은 아니다. 베라는 6월 출시됐으며 콩고민주공화국과 우크라이나에서도 운용되고 있다.
연구자 판단 아래 두는 AI
유뱅크 책임자는 베라가 인도주의 단체와 현장팀에 최종 보고서를 배포하는 것이 아니라, 분석가들이 자체 연구를 이어서 다듬을 출발점을 제공한다고 설명했다. 그는 연구 과정의 주도권을 연구자에게 남겨두는 것이 목표라고 말했다. 따라서 AI가 조사 결과를 완성하거나 연구자의 판단을 대신한다기보다, 자료 탐색과 정리에 걸리는 시간을 줄이는 데 쓰인다는 설명이다.
프로스퍼 글로벌은 분쟁과 기후변화, 경제적 어려움에 직면한 지역사회와 함께 약 30개국에서 활동한다. 유뱅크 책임자는 활동 지역마다 위험과 상황이 다르다며 베라를 적용할 때 신중하고 점진적으로 접근해야 한다고 말했다. 에이전트를 활용하면 조사 절차를 목적에 맞게 설계하고, 향후 자료원을 추가해 선별된 조사 체계를 만들 수 있다는 것이 그의 설명이다.