▲ 2017년 텍사스 지역을 강타한 허리케인 하비(사진=CNN)

美 버팔로대 연구팀이 자연재해를 입은 피해자들의 소셜 미디어 게시글을 통해 피해자의 위치(주소지)를 확인할 수 있도록 챗GPT를 훈련시키는 데 성공했다고 7일(현지 시각) 밝혔다. 피해자 주소를 확인하면 구조대원들이 신속하게 재난 지역에 출동, 위기에 처한 피해자들의 생명을 구할 수 있다.

연구팀은 이를 위해 세심하게 구성된 프롬프트 기반의 ‘지리지식 유도형(geoknowledge-guided)’ GPT 모델을 적용했다. 이 모델을 활용해 지난 2017년 텍사스 지역을 강타한 ‘허리케인 하비(Harvey)’ 기간 동안 피해자들의 트윗을 분석해 위치 데이터를 추출했다. 기존의 디폴트 GPT모델 보다 76% 향상된 위치 정확도를 보였다고 한다.

잉지에 후 버팔로대 교수는 “인공지능 기술의 활용은 구조대가 보다 빨리 희생자들에게 도달해 생명을 구하는 것을 도울 수 있다”고 말했다. 이번 연구 성과는 지난 10월 ‘국제 지리 정보과학저널(International Journal of Geographical Information Science)’에 발표됐다.

지난 2017년 허리케인 하비가 텍사스주 휴스턴 지역을 강타하자 도움을 요청하는 전화가 폭주해 911시스템에 과부하가 걸렸다. 다급해진 피해자들은 소셜 미디어 계정을 통해 긴급 구조 요청 신호를 보냈다. 하지만 구조 당국은 재난 상황에서 소셜 미디어의 게시물을 모니터링할 수 있는 자원이 없었다.

버팔로대 연구팀은 조지아대, 스탠포드대, 구글과 협력해 재난 상황에서 소셜 미디어 데이터를 자동으로 처리할 수 있는 AI시스템의 구현을 추진했다. 연구팀은 지리지식 기반의 GPT를 978개의 허리케인 하비 트윗에 대해 테스트하고, 위치 단어를 추출한 후 위치 범주를 추측하도록 요청했다. 연구팀은 2022년 초 GPT-2와 GPT-3로 작업을 시작했으며, 추후 GPT-4와 챗GPT도 연구에 포함시켰다.

연구팀은 챗GPT와 대형 언어 모델의 부정적인 활용에 대한 논란이 일고 있지만 이번 연구는 챗GPT와 대규모 언어모델이 사회에 가시적인 이익을 제공하는 데 활용될 수 있음을 보여준다고 지적했다.