인스타 한국인 팔로워

대선의 밤. 국민은 긴장 속에 방송 3사 출구조사 결과를 지켜봤다. 이재명 후보의 승리는 예측했지만, 출구조사와 실제 득표율 격차가 4%포인트 이상 차이가 나며 출구조사의 정확성에 의문이 제기됐다. 출구조사는 이재명 후보가 51.7%를 득표할 것으로 예측했지만 실제 득표율은 49.4%였고, 김문수 후보는 39.3%로 예측됐으나 실제로는 41.1%를 얻었다. 특히 유권자가 많은 경기도에선 후보별 예측치와 실제 결과 간 오차가 더 컸다.
출구조사의 실패는 단순한 통계적 오차가 아니다. 사전투표 비율이 이미 30%를 넘었고, 응답을 회피하거나 거짓으로 응답하는 ‘샤이’가 많아졌기 때문이다. 또한 ‘누구를 뽑으셨습니까’ 같은 단순한 질문으로 유권자의 복잡한 심사를 이해하는 데에는 근원적 한계가 있다.
이제 우리는 질문을 바꿔야 한다. ‘정확한 예측’보다 먼저, ‘어떻게 민심을 더 깊이 이해할 수 있을까’를 물어야 한다. 그 해답은 인공지능(AI) 소셜 시뮬레이션에 있다. 싱가포르 난양공대 필자의 연구팀과 한국의 제네시스랩이 공동 개발한 ‘한국 유권자 AI 소셜 시뮬레이션’은 출구조사보다 훨씬 정확하고 입체적인 예측을 해냈다.
연구팀은 선관위 등록 여론조사기관들이 전화조사를 통해 확보한 데이터를 활용해 성별·연령·지역·직업·소득·학력·정치 성향 등 유권자들의 다양한 특성이 반영된 디지털 트윈 AI 에이전트 1000여개를 생성했다. 각 에이전트는 단순한 통계 모델이 아니라 실제 유권자처럼 사고하고 판단하는 ‘디지털 인격체’로 작동하며, 실제 사람들과 유사한 응답 경향을 보였다.
그 결과 AI 시뮬레이션은 이재명 후보 50.4%, 김문수 후보 41%, 이준석 후보 8.5%를 예측해 실제 득표율과의 평균 오차가 2%포인트인 높은 정확도를 기록했다.
연구팀은 또 에이전트들에게 단지 ‘누구를 찍었나’ 외에, ‘왜 그 후보를 지지하나’ ‘어떤 공약이 마음을 움직였는가’ 같은 심층 질문을 던졌다. 그 결과 놀라운 통찰들이 드러났다. 예를 들어 선거 내내 정치권에서는 ‘내란 종식’이 핵심 이슈였지만, 에이전트들은 내란보다는 민생과 경제 관련 공약에 압도적 공감을 보였다. 에이전트835는 “저는 30대 여성으로 경기도에 거주하며 사무·기술직에 종사하고 있습니다. (중략) 이재명 후보의 ‘생애 주기별 소득 보장 체계 구축’ 공약이 경제적 불안정을 해소해줄 것으로 기대돼 지지하게 됐습니다”라고 대답했다. 에이전트73은 이렇게 말했다. “저는 김문수 후보를 지지했지만, 이 후보의 AI 공약에는 공감합니다. 국가 경쟁력에 중요한 영향을 미칠 것으로 생각합니다.”
이러한 시뮬레이션은 가상의 정책 실험실로도 쓸 수 있다. 예컨대 새 정부의 부동산 정책에 대해 무주택 청년, 다주택 은퇴자, 수도권 직장인 등 다양한 계층이 어떻게 반응할지, 그 여론은 어떻게 변화해 갈지를 예측할 수 있게 해 준다. 이를 통해 수조원의 시행착오 비용을 줄이고, 사회적 갈등을 예방할 수 있을 것이다.
이번 출구조사의 실패는 단순한 해프닝이 아니다. 더 효율적인 모두의 민주주의를 위해 AI 소셜 시뮬레이션이 필요한 순간이 왔다는 강력한 신호다.