[비즈니스포스트] 메사추세츠공과대학(MIT) 연구소에서 여러 변수를 종합해 주택 등 부동산 가격을 측정하고 미래 변동까지 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

6일(현지시각) 파이낸셜타임스는 MIT에서 도시개발을 연구하는 센서블시티랩의 카를로 라티 교수가 작성한 외부기고 기사를 실었다.

라티 교수의 기고문에 따르면 MIT에서 개발한 시각적 인공지능은 구글 거리뷰 등 서비스에서 정보를 얻은 뒤 딥러닝을 통해 부동산 가격을 추정하고 미래 가격 변동도 예측할 수 있다.

딥러닝(Deep Learning)이란 인공지능 기술이 알고리즘(주어진 문제를 해결하는 절차)을 통해 입력된 자료를 반복 훈련하는 학습 방법을 말한다.

MIT에서 개발한 인공지능은 공인중개사가 주변 환경이나 거리의 차량 등을 보고 주택 가격을 매기는 것처럼 집의 외형과 인근 편의시설 등 요소를 종합해 가격을 매긴다.

인간과 달리 여러 데이터 출처를 활용해 광범위한 정보를 파악하는 동시에 부동산 가격을 산출하고 예측까지 할 수 있다.

MIT 연구소는 해당 인공지능의 딥러닝을 위해 미국 보스턴에 소재한 2만 개 이상의 주택 정보와 시간 경과에 따른 부동산 가격 변동 추이를 입력했다.

인공지능은 입력된 데이터와 연구팀이 추가한 여러 변수를 종합해 정확성 높은 예상 가격을 제공했다.

이에 연구팀은 대상을 넓혀 미국 전역에 있는 2700만 곳 이상의 주택 거리뷰 정보를 입력했고 인공지능 기술이 지역의 범죄율과 의료보건 현황 등 변수도 파악하도록 했했다.

연구팀은 향후 사회관계망서비스(SNS)나 부동산 웹사이트 등과 연동해 집의 내부 정보를 획득하고 분석하도록 하는 기능까지 구현할 계획을 두고 있다.

다만 라티 교수는 인공지능이 알고리즘을 통해 예측한 정보를 ‘예언’처럼 받아들이면 안 된다는 경고를 덧붙였다.

그는 2018년에 출시됐던 부동산기업 질로우의 유사한 서비스 ‘오퍼스’를 예시로 들었다.

오퍼스는 인공지능이 자동으로 부동산 가격을 산출해 즉시 판매하도록 할 수 있는 편의성을 선보였지만 실제 시세보다 비싸거나 낮은 가격에 팔도록 하는 사례가 발견되는 문제가 있었다.

라티 교수는 주택 소유주가 인공지능 알고리즘의 기준에 맞춰 집의 외관만 아름답게 꾸미는 등 편법을 통해 높은 가격을 책정받으려 시도할 수도 있다고 지적했다.

라티 교수는 “이제는 이러한 기술을 어떻게 잘 쓰일지를 논의해야 하는 시점”이라며 “시각적 인공지능은 세상이 어떻게 바뀔지 예측할 수 있지만 인간은 상상력을 통해 인공지능의 예측보다 더 나은 세상을 만들 수 있는 힘이 있다”고 말했다. 손영호 기자