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Eye On A.I.

AI는 이번 미 대선의 승자를 누구로 예측하고 있을까?

by 브래드(Brad) 2020. 11. 4.




오늘은 미국 대선일입니다. 아마 오늘은 전세계 모든 사람들이 이 글을 읽고 싶어할 것 같습니다.

 

AI는 이번 미국 대선의 승자가 누구 일것이라고 이야기 할까요? 많은 AI들이 승부의 결과 예측치를 내놓고 있습니다. 이 중 대부분의 시스템은 소셜미디어의 데이터를 활용하여 감성적인 분석기법을 이용합니다. 즉 텍스트에 표현된 감정들을 분류해서 어떤 포스트가 특정 후보를 지지하거나 반대하는지 밝혀냅니다. 그 다음 이 시스템은 이 결과의 양과 질, 그리고 투표 패턴간의 상관관계를 찾으려 시도합니다.

 

많은 연구들은 이런식으로 설계된 AI가 때로는 예비조사 결과보다 선거 결과를 더 정확하게 예측할 수 있다고 말합니다. 2016년 소셜 미디어 기반의 몇몇 AI 시스템은 힐러리클린턴이 백악관에 입성하게 될 거라는 예비조사결과에도 불구하고 트럼프가 이길것이라는 더 정확한 예측을 해냈습니다.

 

 

이런 AI기반의 예측 기법의 강점은 모든 분야에 적용이 가능하다는 것입니다. 예를 들면 많은 수의 시스템들이 UK가 2016년에 EU를 탈퇴하게 될 것이라는 예측을 정확하게 했습니다. 당시 예비조사는 EU에 남게될 것이라는 결과를 내놓았음에도 말이죠. 2016년도 한 연구를 통해 Facebook 포스트들이 대만의 의원선거에서 80%의 당선자를 예측하는데 활용되었던 것을 알게 되었습니다. 2018년도 또 다른 연구결과에서는 감성 분석 기반의 AI 모델이 인도와 파키스탄의 선거결과를 정확하게 예측할 수 있었다고 합니다.

 

그러나 이런 시스템이 오류가 없는 것은 아닙니다. 인도와 파키스탄에서 적중한 똑같은 시스템으로 말레이시아의 선거 결과는 정확하게 예측할 수 없었으니깐요.

 

그래서, 이 시스템들은 오늘의 투표결과에 대해 어떻게 말하고 있을까요? KCore Analytics 라 불리는 회사가 디자인한 AI시스템은 바이든이 총 인구 투표에서는 쉽게 이길 것이지만 선거인단 투표에서는 거의 박빙이라고 말합니다.

 

유사하게, 이탈리아 기업인 Expert사의 AI는 바이든이 우세하긴 하지만 예비조사에서 발표된 7% 차이보다 훨씬 더 작은 여유만 있다고 보고 있습니다. 

 

그러나Advanced Symbolics 사에 의해 만들어진 Polly Pollster AI시스템(2016년도 미국 대선과, 2019년도 캐나다 대선을 정확히 예측한바 있음)은 바이든이 쉽게 이길 것이라고 예측했습니다. 심지어 트럼프가 뒤집을 확률은 8% 정도 밖에 안된다고 합니다. 이 시스템은 다른 것들과 방식이 다르며, 다양한 538개의 주단위 예비조사 결과를 조합한 방식을 사용합니다. 이 시스템은 바이든이 90% 의 확율로 이길것이라고 예측합니다.

 

이 시스템은 다른 방식으로 작동합니다. 이 시스템은 딥러닝 기법을 사용하여 인도 선거 결과를 성공적으로 예측해냈고, 당시 감성데이터를 분류해서 해당 결과를 다른 뉴럴네트워크(선거결과에 대한 감성 데이터와 상관관계를 갖는) 에 대입했다고 합니다. 



반면 Expert.ai는 지식 그래프에서 인간의 전문성을 인코딩하는 데 기반을 둔 이전 형태의 A.I.를 사용하여 감정 분석을 생성한다고 회사의 최고 기술 책임자 인 Marco Varone은 말합니다. 그래프는 많은 신경망 기반 접근 방식보다 사람, 회사 및 장소와 같은 명명된 자료를 식별 할 수 있으며 일부 대규모 통계 언어 모델보다 단어 간의 복잡한 관계를 더 잘 이해할 수 있다고 Varone은 말합니다.

예측을 왜곡 할 수있는 봇 또는 기타 가짜 계정을 방지하기 위해 Expert.ai의 시스템은 봇이 자주하는 것처럼 다른 계정의 콘텐츠만 리트윗하는 것처럼 보이는 소셜 미디어 계정을 걸러 내고 게시 된 많은 계정을 식별하도록 훈련되었습니다. 이 회사는 또한 이러한 필터링의 일부를 인간 스크리너에 의존합니다.

KCore의 Herman Makse가 The Independent에 말했듯이 봇에 대한 보호는 특히 중요 할 수 있습니다. 트럼프와는 달리 Biden 지지자들은 Twitter에 거의 없기 때문입니다. 즉, 트럼프 지지자들의 트윗이 소셜 미디어 기반 선거 예측 모델에서 더 비중이 높기 때문에 프로 트럼프 봇이 트럼프의 당선확률을 실제보다 더 높아 보이게 만들 수있는 오류가 있습니다.

그리고 선거 예측 중 어느 것도 법적 도전 (트럼프의 선거불복) 또는 "신념을 잃은 선거인"(선거인단에 투표하지 않는 선거인단원)을 고려하지는 않아 1 월 20 일에 취임하는 사람이 누구인가에 대해 영향을 미칠 수 있습니다.

by Jeremy Kahn 
출처 : Fortune, Eye on A.I.


 

 

 

 

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