Data for Good 고취: 글로벌 불평등 심화하는 데이터 불균형 제거

‘아프리카의 뿔’ 지역은 극심한 가뭄을 겪고 있습니다. 5번 연속 우기에 비가 내리지 않았고, 전문가들은 6번째도 가뭄을 예측하고 있습니다. 에티오피아, 케냐, 소말리아의 수백만 명의 절박한 사람들은 물과 목초지를 찾기 위해 고향을 떠났습니다. 

이러한 위기는 이미 세금이 부과된 정부 조직에 막대한 과제를 안겨줍니다. 제한된 리소스를 어디에 배포해야 할까요? 실시간 기후 데이터는 환경 여건이 가장 악화할 지역과 이주 경로를 예측하는 데 도움이 됩니다. 

이러한 격차는 어디서나 존재합니다. 데이터 격차는 기후 관련 과제뿐만 아니라 공중보건 및 사회 정의를 둘러싼 위기에도 근본적인 요소입니다. 클라우드 기술과 인공지능의 ‘쌍둥이 혁명’으로 인해 그 어느 때보다 많은 데이터 분석이 생산되고 있습니다. 데이터 대한 의존도가 점점 높아짐에 따라 데이터가 모든 사람을 대변할 수 있도록 해야 합니다. 각자에게 가장 시급한 문제를 다루는 데이터 세트에 액세스할 수 있고 거기에 포함되어야만 모두가 데이터 혁신의 이점을 누릴 수 있습니다. 

데이터 격차란 무엇일까요? 임상 시험 분야에서 여성을 대상으로 한 시험 부족 문제와 초등학교 교육에 대한 불균등한 액세스, 잘못된 기후 모델을 한번 생각해 보세요. 이는 우리가 정보를 관리하는 방식이 실질적으로 영향을 미치는 실제 문제입니다. 

데이터 격차를 해소하는 것은 우리 시대의 큰 기회 중 하나입니다. 

영국에서는 해마다 겨울이면 다른 계절 대비 32,000명의 추가 사망자가 발생합니다. 이 중 9,700명은 추운 집에서 생활하다 발생한 사망자입니다. 매년 유방암이나 전립선 암으로 사망하는 사람의 수와 거의 동일합니다. 3,200명의 사망자는 난방비를 감당할 수 없는 열악한 경제력과 직접적으로 관련되어 있습니다. 에너지 불안정성은 생명이나 죽음을 의미하지 않아야 합니다. 

이상적인 상황에서는 정부와 비정부 기관이 기상 데이터와 에너지 공급업체의 사용량 지표를 결합하여 어떤 가정이 겨울에 가장 취약할지 예측하고 지원을 제공할 수 있습니다. 그동안은 해당 데이터에 액세스하고 배포하는 것이 거의 불가능했지만, 상황이 계속해서 변화하고 있습니다. 영국 전역의 가정에 가스와 전기를 공급하는 EDF는 현재 재정적으로 취약한 고객을 식별하고 필요한 시점에 지원을 제공하기 위해 머신러닝을 사용하고 있습니다. 

데이터 액세스 불평등은 글로벌 불평등을 심화시킵니다. 우리는 이제 가장 시급한 사회경제적 대화와 영향력 정책 정보를 제공하기 위해 데이터 의존하지만, 민간 및 공공 기관 전반에서 이러한 데이터를 총체적으로 만들기 위해서는 조율된 노력을 기울여야 합니다. 즉, 데이터 사일로를 제거하고, 데이터 수집의 격차를 해소하고, 지식을 안전하게 공유할 수 있도록 해야 합니다.  

하지만 칭찬받을 만한 노력에도 불구하고 아직은 부족합니다. 전 세계적으로, ‘인간과 지구를 위한 평화와 번영’을 목표로 삼는 UN 지속가능발전목표(SDGs) 중 15%만 달성할 수 있을 것으로 예측되고 있습니다. SDGs는 인류 모두에게 좋은 삶을 보장하기 위해 우리가 해야 할 일을 제시하고 있는 가장 중요한 목표입니다. 우리는 더 많은 노력이 필요합니다. 

SDG 17은 더욱 지속 가능한 발전을 위해 조직 간 파트너십을 구축하는 데 중점을 둡니다. 이 목표는 어떤 회사나 조직 하나만으로는 글로벌 문제를 해결할 수 없다는 것을 인정합니다. 우리에게는 글로벌한 움직임이 필요합니다. 

그 움직임의 참여자 대부분은 민간 기업이 될 것입니다. Meta, Google 등의 ‘data for good’ 캠페인을 통해, 리서치 및 연구에 사용할 수 있는 대규모 데이터 세트를 제공하기 위한 주목할 만한 노력이 있었습니다. Snowflake와 같은 데이터 리더와 UN 국제이주기구(IMO)와 같은 현장에서 일하는 단체를 하나로 모으는 새로운 데이터 불평등 종식 캠페인은 성장하는 기술 역량을 갖춘 기업들이 전통적으로 더 적은 자원으로 더 적은 성과를 거둔 기업들과 그 역량을 공유하도록 장려함으로써 이러한 노력을 강화하고 있습니다. 

선도적인 비영리 기업에서도 데이터 사이언스 팀 인원은 몇 명밖에 없습니다. 비슷한 규모의 다국적 기업의 경우에는 데이터 사이언티스트만 수백명에 이릅니다. 비영리 기업 및 NGO는 데이터 세트의 격차를 해소하고 복잡한 다중 요소 계산을 수행할 수 있는 전문 지식이나 역량을 항상 갖추고 있지는 못합니다. 하지만 이러한 상황은 변할 수 있습니다. 

최근 AI와 전통적인 머신러닝 분야의 혁신을 활용하여 전 세계의 가장 큰 문제들을 어떻게 해결할 수 있는지 알려드리겠습니다. 익명화된 전화 통화 데이터를 기반으로 의사와 구호 요원의 배치를 실시간으로 조정할 수 있다면 이를 통해 서비스에 대한 액세스를 개선하고 궁극적으로 인명을 구할 수 있습니다. 조직들은 지식을 공유하고 현장 사람들의 이야기를 잘 들어보고 기술을 활용하여 UN 글로벌 목표 달성을 위해 나아갈 수 있습니다.

세계 리더들이 UN 총회나 COP29 회의, 다보스 세계경제포럼에서 중요한 논의를 할 때, 데이터 문제도 반드시 의제에 포함해야 합니다. 

이제 우리 모두가 함께 데이터 격차를 종식시켜야 할 때입니다.