AI 도구가 사망할 날짜를 정확하게 예측합니다

한 앱은 인간이 영원히 궁금해해 온 일을 수행하겠다고 약속합니다: 당신이 정확히 언제 죽을지 알려주는 것입니다. 7월에 출시된 Death Clock은 인공지능을 사용하여 사망 날짜를 예측한다고 주장합니다.

Sensor Tower에 따르면 이미 125,000회 이상의 다운로드를 기록했으며, 5300만 명의 참가자를 대상으로 한 1,200개 이상의 수명 예측 연구 데이터를 기반으로 합니다.

식단, 운동 습관, 수면 일정, 스트레스 수준과 같은 세부 정보를 입력하면 결과가 나옵니다. 개인화된 사망 날짜—비록 좀 음울할지 모르지만, 분명히 정확합니다.

이 앱은 연간 40달러를 청구하며 테마에 대해 거리낌이 없습니다. 사용자는 Grim Reaper가 포함된 ‘친절한 작별’ 사망 카드를 받고, 남은 생명을 초 단위로 카운트다운하는 타이머를 받습니다. 앱의 제작자 Brent Franson은 이것이 장난이 아니라고 말합니다.

이는 수세기 동안 보험 회사와 정부가 사용해 온 생명표(actuarial tables)보다 심각한 업그레이드입니다. 수명 예측은 단순한 개인적인 문제가 아닙니다. 이는 중요한 금융 시스템의 핵심입니다. 

보험 회사, 연금 기금 및 정부는 이를 사용하여 정책 보험료부터 사회 보장 지급금에 이르기까지 모든 것을 결정합니다. 이미 다른 선진국에 비해 수명 예측에서 뒤처져 있는 미국은 AI에 의해 낡은 사망률 모델이 무너질 수 있습니다.

데스 클록(Death Clock)이 정말 필요한가요?

수년 동안 사망률 데이터는 너무 포괄적이어서 실망스러웠습니다. 예를 들어, 미국 사회보장청(SSA)은 85세 미국 남성이 1년 내에 사망할 확률이 10%이며, 남은 평균 수명이 5.6년이라고 예측합니다. 이는 일반적인 추정에에는 적합할 수 있지만, 프란슨(Franson)은 개인에게는 무용지물이라고 말합니다.

데스 클록의 AI는 평균치를 무시하고 고유한 입력값을 기반으로 예측을 맞춤화합니다. 이는 전통적인 방법보다 '상당히' 개선된 것이라고 주장합니다.

이 앱의 접근 방식은 이미 학계와 경제계에서 관심을 불러일으켰습니다. 최근 몇 달 동안 국가경제연구소(NBER)는 사망률과 그 경제적 영향을 탐구하는 두 편의 논문을 발표했습니다.

하나는 『연령의 한계(On the Limits of Chronological Age)』라는 제목으로, 은퇴 연령과 같은 연령 기반 정책이 시대에 뒤떨어져 있다고 주장합니다. 사람들은 다르게 노화하며, 그들의 능력은 항상 캘린더상의 연수와 일치하지 않습니다. 데스 클록의 개인화된 예측은 초점을 연령에서 실제 기능성으로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또 다른 NBER 연구는 '통계적 생명의 가치(Value per Statistical Life, VSL)'를 다루었습니다. 이는 환경 규제나 직장 안전과 같은 비용 편익 분석에 사용되는 계산 방식으로, 일반적으로 위험한 직업에 대한 보상을 기반으로 VSL이 추정됩니다.

연구자들은 『노인의 통계적 생명의 가치(The Value of Statistical Life for Seniors)』 에서 다른 접근 방식을 사용했습니다. 즉, 노화 미국인들이 사망 위험을 낮추기 위해 의료비에 얼마나 지출하는지를 분석한 것입니다. 그들은 건강한 67세 노인의 생명을 200만 달러로 평가하는 반면, 건강이 좋지 않은 사람의 생명은 60만 달러로 평가한다는 사실을 발견했습니다.

AI 예측이 경제학을 어떻게 재편할 수 있을까

정확한 사망률 예측의 함의는 막대합니다. 일반 사람들에게는 더 현명한 재무 계획을 의미할 수 있습니다. 저축, 투자, 은퇴 자금 인출에 대한 결정은 종종 대략적인 추정에 의존합니다. 데스 클록의 정밀도는 이러한 계획을 추측 게임에서 벗어나게 할 수 있습니다.

정부와 기업에게는 더 높은 스테이크가 걸려 있습니다. 연금 기금, 생명 보험, 사회보장 프로그램은 모두 기대 수명 추정에 의존합니다. 사람들이 예상보다 오래 살면 기금이 고갈됩니다. 반면 일찍 사망하면 자원이 낭비됩니다.

하지만 함정이 있습니다. 기대 수명이 연장되면 그 자체로 문제가 발생합니다. 더 긴 수명은 더 긴 은퇴 기간을 의미하며, 이는 더 많은 저축을 필요로 합니다. 투자 전략은 주식과 같은 고위험·수익형 자산으로 이동해야 할 수도 있습니다.

90대까지 장수할 것을 계획하는 사람들에게는 전통적인 고정 수익 접근 방식으로는 부족할 수 있습니다. 또한 투자만이 전부는 아닙니다. AI 기반 사망률 예측은 의료부터 노동법까지 공공 정책에 영향을 미칠 수 있습니다.

개인화된 데이터가 표준이 된다면 법정 은퇴 연령과 같은 연령 기반 기준은 무의미해질 수 있습니다. 정부는 세금부터 연금까지 모든 것을 구조화하는 방식을 재고해야 할지도 모릅니다.

장수 격차와 돈의 역할

모든 사람이 이러한 발전으로부터 동등한 혜택을 보는 것은 아닙니다. 장수는 단순히 건강 문제가 아니라 부의 문제입니다. 부유한 미국인은 가난한 미국인보다 훨씬 더 오래 삽니다. 미국의학협회(AMA)의 연구에 따르면, 40세 시점에서 가장 부유한 상위 1%의 남성은 가장 가난한 하위 1%의 남자보다 15년 더 오래 삽니다.

여성의 경우 격차는 10년입니다. 노벨 경제학상 수상자인 앵거스 디턴(Angus Deaton)은 이 불평등을 경제적 불평등으로 인한 '절망의 죽음(deaths of despair)'과 연결지었습니다.

데스 클록과 같은 AI 도구는 이러한 격차를 더욱 부각시킬 수 있습니다. 개인의 예측된 사망 날짜를 변경할 수 있는 능력은 주로 그들의 자원에 달려 있습니다.

이 앱은 수명을 연장하기 위한 생활 방식 변화를 제안하지만, 모든 사람이 더 건강한 음식, 헬스장 회원권, 스트레스를 줄여주는 휴가를 감당할 수 있는 것은 아닙니다. 이러한 불평등을 해결하지 않으면 AI 예측은 격차를 해소하는 대신 오히려 확대시킬 수 있습니다.

AI가 고려할 수 없는 무형의 요소들도 있습니다. 예를 들어, 고독은 수명을 단축시키는 것으로 알려져 있습니다. 반면 감사(gratitude)는 수명을 연장시킬 수 있습니다.

하버드 대학의 연구 연구에 따르면 가장 감사함을 느끼는 여성은 3년 내 사망 위험이 9% 낮았습니다. 이러한 요소들은 쉽게 정량화하기 어렵지만, 중요한 의미를 가집니다.