인공지능 도구가 당신의 사망일을 정확하게 예측해준다고 합니다

한 앱이 인류가 오랫동안 궁금해했던 것, 즉 정확한 사망일을 알려준다고 합니다. 7월에 출시된 '데스 클락(Death Clock)'은 인공지능을 이용해 사망일을 예측한다고 주장합니다.

센서 타워에 따르면 이 앱은 이미 12만 5천 건 이상의 다운로드를 기록했으며, 5천 3백만 명의 참가자를 대상으로 한 1,200건 이상의 기대 수명 연구 데이터를 기반으로 합니다.

식단, 운동 습관, 수면 시간, 스트레스 수준 등의 세부 정보를 입력하면 어떻게 될까요? 개인 맞춤형 예상 사망일이 나옵니다. 섬뜩하게 들릴지 모르지만, 상당히 정확하다고 합니다.

이 앱은 연간 40달러의 구독료를 받으며, 주제를 숨기지 않습니다. 사용자에게는 저승사자가 그려진 "작별 인사" 카드와 남은 수명을 초 단위로 표시하는 카운트다운 타이머가 제공됩니다. 앱 개발자인 브렌트 프랜슨은 이것이 단순한 눈속임이 아니라고 말합니다.

이는 보험 회사와 정부가 수 세기 동안 사용해 온 보험 통계표와는 비교할 수 없을 정도로 획기적인 발전입니다. 기대 수명은 단순히 개인적인 관심사가 아닙니다. 이는 중요한 금융 시스템의 근간을 이루는 요소입니다. 

보험 회사, 연기금, 그리고 정부는 보험료부터 사회보장 지급액까지 모든 것을 결정하는 데 인공지능을 활용합니다. 이미 다른 선진국들에 비해 기대 수명이 뒤처진 미국은 인공지능으로 인해 시대에 뒤떨어진 사망률 모델이 완전히 뒤바뀔 수도 있습니다.

죽음의 시계가 정말 필요한 걸까요?

수년간 사망률 데이터는 답답할 정도로 포괄적이었습니다. 예를 들어, 미국 사회보장국은 85세 남성이 1년 안에 사망할 확률이 10%이고 평균 수명은 5.6년이라고 예측합니다. 이는 일반적인 추정에는 유용할지 모르지만, 프랜슨은 개인별 예측에는 쓸모가 없다고 말합니다.

데스 클락의 AI는 평균값을 사용하지 않고 사용자의 고유한 입력값을 기반으로 맞춤형 예측을 제공합니다. 이는 기존 방식보다 "상당히" 개선된 것이라고 주장합니다.

이 앱의 접근 방식은 이미 학계와 경제계에서 관심을 불러일으켰습니다. 최근 몇 달 동안 미국 경제연구소(NBER)는 사망률과 그 경제적 영향에 대한 두 편의 논문을 발표했습니다.

라는 제목의 한 논문은 '연령의 한계에 대하여' 의무 퇴직과 같은 연령 기반 정책이 시대에 뒤떨어졌다고 주장합니다. 사람들은 각기 다른 방식으로 노화하며, 그들의 능력은 항상 나이와 일치하지는 않습니다. 데스 클락의 개인 맞춤형 예측은 나이보다는 실제 기능에 초점을 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다.

또 다른 NBER 연구에서는 환경 규제 및 직장 안전과 같은 사안에 대한 비용 편익 분석에 사용되는 계산법인 "통계적 생명 가치(VSL)"를 살펴보았습니다. 일반적으로 VSL은 위험한 직종에 대한 보상을 기준으로 추정됩니다.

연구를 진행한 연구진은 '노년층의 통계적 생명 가치' 다른 접근 방식을 사용했습니다. 바로 미국 노년층이 사망 위험을 낮추기 위해 의료비에 얼마나 지출하는지를 살펴보는 것이었습니다. 그 결과, 건강한 67세 노인은 자신의 생명을 200만 달러로 평가하는 반면, 건강이 좋지 않은 사람은 60만 달러로 평가하는 것으로 나타났습니다.

인공지능 예측이 경제를 어떻게 재편할 수 있을까

정확한 사망 예측은 엄청난 파급 효과를 가져올 수 있습니다. 일반인들에게는 더욱 현명한 재정 계획을 세울 수 있다는 의미입니다. 저축, 투자, 은퇴 자금 인출에 대한 결정은 종종 대략적인 추정에 의존합니다. 데스 클락의 정확성은 이러한 계획을 더 이상 추측에 맡기지 않고 구체화할 수 있도록 도와줄 것입니다.

정부와 기업에게는 그 이해관계가 훨씬 더 큽니다. 연금, 생명 보험, 사회 보장 프로그램 모두 기대 수명 추정치에 의존하기 때문입니다. 사람들이 예상보다 오래 살면 자금이 고갈되고, 일찍 사망하면 자원이 낭비됩니다.

하지만 함정이 있습니다. 수명 연장은 그 나름의 문제점을 안고 있습니다. 수명이 길어지면 은퇴 기간도 길어지고, 그만큼 더 많은 저축이 필요합니다. 따라서 투자 전략은 주식과 같이 위험도가 높지만 수익률도 높은 자산으로 옮겨가야 할 수도 있습니다.

전통적인 고정수익 투자 방식은 90세 이상 장수하려는 사람들에게는 적합하지 않을 수 있습니다. 하지만 이는 단순히 투자에만 국한된 문제가 아닙니다. AI 기반 사망 예측은 의료에서 ​​노동법에 이르기까지 공공 정책에 영향을 미칠 수 있습니다.

개인 맞춤형 데이터가 보편화되면 법정 퇴직 연금과 같은 연령 기반 기준은 무의미해질 수 있습니다. 정부는 세금부터 연금에 이르기까지 모든 제도의 구조를 재고해야 할 수도 있습니다.

수명 격차와 돈의 역할

모든 사람이 이러한 발전의 혜택을 똑같이 누리는 것은 아닙니다. 장수는 건강뿐 아니라 부의 문제이기도 합니다. 부유한 미국인들은 가난한 미국인들보다 훨씬 오래 삽니다. 미국 의학 협회의 연구에 따르면 40세 남성의 경우 소득 상위 1%가 소득 하위 1%보다 평균 15년 더 오래 사는 것으로 나타났습니다.

여성의 경우 그 격차는 10년입니다. 노벨 경제학상 수상자인 앵거스 디튼은 이러한 격차를 경제적 불평등으로 인한 "절망의 죽음"과 연관지었습니다.

사망 예측 시계와 같은 AI 도구는 이러한 격차를 더욱 드러낼 수 있습니다. 개인이 자신의 예상 사망일을 바꿀 수 있는 능력은 주로 그들의 자원에 달려 있습니다.

이 앱은 수명 연장을 위한 생활 습관 변화를 제안하지만, 모든 사람이 건강한 음식, 헬스장 회원권, 스트레스 해소 휴가 등을 감당할 수 있는 것은 아닙니다. 이러한 불평등을 해결하지 않고서는 AI 예측이 격차를 좁히기는커녕 오히려 벌릴 수도 있습니다.

인공지능이 설명할 수 없는 무형의 요소들도 있습니다. 예를 들어 외로움은 수명을 단축시키는 것으로 알려져 있습니다. 반면 감사는 수명을 연장시킬 수 있습니다.

하버드 연구에 따르면 감사함을 가장 많이 느낀다고 응답한 여성은 3년 이내 사망 위험이 9% 더 낮았습니다. 이러한 요소들은 쉽게 수치화할 수는 없지만, 중요한 의미를 지닙니다.