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UN, 구글과 파트너십 체결해 AI 에이전트를 위한 글로벌 데이터 준비

UN, 구글과 파트너십 체결해 AI 에이전트를 위한 글로벌 데이터 준비

2026년 10월 5일
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유엔은 목요일 구글과 파트너십을 맺어 광범위한 글로벌 통계 아카이브에 대한 AI 접근을 간소화한다고 발표했습니다.

유엔 시스템 데이터 커먼스(UN System Data Commons)로 명명된 이 새로운 인프라는 구글의 오픈소스 데이터 커먼스 플랫폼을 활용하여 사용자가 자연어를 통해 다양한 유엔 기관의 통계를 쿼리할 수 있게 합니다. 이는 전통적인 데이터베이스 인터페이스에 의존하던 기존 UNData 포털을 대체합니다. 업데이트된 플랫폼은 또한 외부 데이터 저장소에 대한 직접적인 AI 연결을 용이하게 하는 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)도 통합합니다.

사용자들이 정보에 대해 AI에 점점 더 의존하고 있지만, 많은 시스템이 여전히 권위 있는 데이터를 일관되게 제공하지 못하고 있습니다. 가상 브리핑에서 유니세프의 수석 통계학자 조앙 페드루 아제베도는 전 세계 개발 지표에 관한 133,000개의 응답 중 6개 대규모 언어 모델의 벤치마킹 결과 평균 정확도가 단 21.2%에 불과하다고 밝혔습니다.

아제베도는 이 평가에는 오픈AI의 GPT-4o 및 GPT-4o-mini, 앤트로픽의 Claude Sonnet 4.5 및 Haiku 4.5, 그리고 구글의 Gemini 2.5 Flash 및 Gemini 2.0 Flash가 포함되었다고 언급했습니다.

아제베도에 따르면, 응답의 약 60%가 사용 가능한 수치를 제공하지 못했으며, 이는 종종 모델이 답변을 유보하기 때문이었습니다. 또한 동일한 쿼리를 이틀 후 동일한 모델 버전에서 다시 실행했을 때, 수치를 제공한 모델들은 이전 출력과 약 절반의 경우에만 일치했습니다.

현재 유니세프의 작업 논문으로 저널 제출을 기다리고 있는 이 연구는 아직 동료 검토를 거치지 않았습니다. 해당 기관은 최종 논문과 함께 방법론, 코드 및 데이터셋을 게시할 예정입니다.

유니세프는 생성형 AI 어시스턴트로부터의 트래픽이 월 600만 회 이상의 방문을 받는 자체 데이터 포털로 크게 증가했다고 보고했습니다. 아제베도는 TechCrunch과의 인터뷰에서 1월 1일부터 9월 14일까지 ChatGPT 링크를 통한 사이트 참조가 전년 대비 67% 증가했다고 말했습니다. 이러한 참조는 올해 전체 세션의 6.4%를 차지했으며, 유니세프는 AI 어시스턴스가 전체 방문의 약 10분의 1을 주도한다고 추정합니다.

유엔은 26개 기관이 데이터 커먼스에 참여하기로 동의했으며, 약 20개 기관의 데이터가 출시 시점에 이용 가능하다고 밝혔습니다. 유엔은 2027년까지 유엔 시스템의 통계 데이터셋 80%를 플랫폼으로 마이그레이션할 계획입니다.

UN partners with Google to prepare global data for AI agents유엔 시스템 데이터 커먼스.이미지 출처:구글

“우리는 규모, 범위, 유연성 측면에서 몇 차원이나 더 진보했으며, 유엔 시스템 내 수많은 기관을 처음으로 연결하고 있습니다.”라고 유엔 통계국 임시 국장인 산타누 무케르지는 말했습니다. “그리고 [우리는] 이 기회를 활용하여 데이터를 AI 준비 상태로 만드는 것도 중요합니다.”

구글.org는 플랫폼의 핵심 인프라 구축을 위해 200만 달러의 역량 강화 자금과 기술 지원을 기여했습니다. 구글 데이터 커먼스 팀을 이끄는 프레무 라마스완미는 TechCrunch에게 이 시스템은 유엔이 지배하는 인스턴스에 호스팅되며, 궁극적으로 유엔이 독립적으로 유지, 운영 및 확장할 수 있도록 설계되었다고 말했습니다.

“우리는 전체 롤아웃 과정에서 ‘강사 양성’ 접근 방식을 취했으며, 이미 유엔 시스템 팀이 빠르게 역량을 강화하는 것을 보았습니다.”라고 라마스완미는 말했습니다.

구글은 2018년 다양한 출처의 공개 데이터셋을 통합된 프레임워크로 정리하기 위해 데이터 커먼스를 출시했습니다. 작년에는 MCP 지원을 추가하여 AI 에이전트가 데이터 커먼스에서 통계 및 그 출처를 직접 쿼리할 수 있게 했습니다.

유엔의 플랫폼은 각 통계의 출처를 추적하여 사용자가 AI가 검색한 데이터를 원래 유엔 출처로 거슬러 올라갈 수 있게 합니다. 아제베도는 정보 검색에 AI 도구 의존도가 높아짐에 따라 이러한 투명성의 중요성을 강조했습니다.

AI 에이전트가 개별 통계를 검색할 수 있도록 하는 것을 넘어, 구글은 MCP에 연결된 시스템이 수동 데이터 결합 없이 여러 지표를 집계하여 대시보드, 차트 및 서면 분석을 생성하는 방법을 시연했습니다.

하나의 시연에서 구글은 AI 시스템에게 아프리카의 미국 대통령 에이즈 구호 긴급 계획의 영향을 평가하도록 요청했습니다. 시스템은 HIV 감염, 에이즈 사망률 및 기대 수명에 관한 관련 유엔 통계를 식별하고, 이러한 지표에 기반한 인포그래픽을 생성했습니다.

그러나 AI 시스템에 권위 있는 데이터를 제공한다고 해서 권위 있는 결론이 보장되는 것은 아닙니다. “모델이 뉘앙스를 오해할 수 있기 때문에, 인용하거나 출판하기 전에 인간이 항상 출력을 검토해야 합니다.”라고 라마스완미는 말했습니다.

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