유엔, 구글 손잡고 세계 통계 데이터를 AI 에이전트용으로 개방
유엔이 구글의 오픈소스 Data Commons 플랫폼 기반으로 'UN 시스템 데이터 커먼즈'를 구축해, 자연어 질의와 MCP(Model Context Protocol)를 통해 AI 에이전트가 유엔 전산 기관의 공식 통계에 직접 접근할 수 있도록 했습니다. UNICEF 벤치마크에서 주요 LLM의 글로벌 개발 지표 정답률이 평균 21.2%에 불과한 것으로 나타나, 신뢰할 수 있는 공식 데이터를 AI가 직접 인용·활용할 수 있는 인프라 구축이 핵심 배경입니다. 유엔은 2027년까지 전체 통계 데이터셋의 80%를 이 플랫폼으로 옮길 계획입니다.
유엔은 목요일, 방대한 글로벌 통계 자료를 AI 시스템이 더 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 구글과 협력 중이라고 발표했다. 'UN 시스템 데이터 커먼즈(UN System Data Commons)'로 명명된 이 새 시스템은 구글의 오픈소스 데이터 커먼즈(Data Commons) 플랫폼 위에 구축됐으며, 자연어 질의를 통해 유엔 산하 기관들의 통계를 검색할 수 있게 해준다. 이는 기존 UNData 포털을 대체하는 것으로, 기존 포털에서 사용자는 전통적인 데이터베이스 인터페이스를 통해 통계를 일일이 탐색하고 검색해야 했다.
새 플랫폼은 또한 AI 시스템이 외부 데이터 소스에 직접 연결할 수 있게 하는 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP, Model Context Protocol)도 지원한다.
사용자들이 점점 답을 찾는 데 AI 도구를 활용하고 있지만, 많은 시스템은 여전히 신뢰할 수 있는 공식 데이터를 안정적으로 제공하지 못한다. 유니세프(UNICEF)가 글로벌 개발 지표 관련 질문 13만 3천여 건에 대해 6개 대형 언어 모델(LLM)을 벤치마크한 결과, 평균 정확도는 겨우 21.2%에 그쳤다고 유니세프 수석 통계학자 조앙 페드루 아제베두(João Pedro Azevedo)가 화상 브리핑에서 기자들에게 밝혔다. 이 테스트에는 OpenAI의 GPT-4o와 GPT-4o-mini, Anthropic의 Claude Sonnet 4.5와 Haiku 4.5, 구글의 Gemini 2.5 Flash와 Gemini 2.0 Flash가 포함됐다고 아제베두는 테크크런치에 전했다. 응답 5건 중 약 3건은 아예 사용 가능한 수치를 제공하지 않았으며, 이는 모델들이 대답을 애매하게 회피하는 경우가 많았기 때문이라고 그는 말했다. 더욱이 동일한 모델 버전에 같은 질문을 약 이틀 뒤 다시 던졌을 때, 두 번 모두 수치를 제공한 경우에도 절반 정도에서만 동일한 수치가 나왔다. 이 연구는 저널 제출을 준비 중인 유니세프 워킹페이퍼로 아직 동료 평가를 거치지 않았으며, 유니세프는 논문과 함께 방법론, 코드, 데이터를 공개할 계획이다.
유니세프는 올해 생성형 AI 어시스턴트에서 자사 데이터 웹사이트로 유입되는 트래픽이 급증한 것도 확인했다. 이 사이트는 월 600만 회 이상 방문되는 유니세프에서 가장 인기 있는 웹사이트 중 하나다. 아제베두가 테크크런치에 밝힌 바에 따르면, 1월 1일부터 9월 14일까지 ChatGPT 답변 속 링크를 클릭해 유입된 방문은 전년 동기 대비 67% 증가했다. 이런 유입은 올해 전체 세션의 6.4%를 차지했으며, 유니세프는 AI 어시스턴트가 전체 방문의 약 10분의 1을 차지하는 것으로 추정한다.
유엔에 따르면 26개 유엔 기구가 데이터 커먼즈 참여를 약속했으며, 출시 시점에 약 20개 기관의 데이터가 이용 가능하다. 또한 유엔은 2027년까지 유엔 시스템 통계 데이터셋의 80%를 이 플랫폼으로 옮기는 것을 목표로 하고 있다.
"우리는 규모, 범위, 유연성 면에서 자릿수가 다른 수준으로 앞서 있으며, 유엔 시스템 전반의 수많은 기관을 처음으로 연결하고 있다"고 유엔 통계국 대행 국장인 샨타누 무케르지(Shantanu Mukherjee)는 말했다. 그는 "이 기회를 통해 우리 데이터를 AI에 적합한 형태로 만들고 있다"고 덧붙였다.
구글.org(Google.org)는 플랫폼 핵심 인프라 구축을 위해 200만 달러의 역량 강화 자금과 기술 지원을 제공했다. 구글 데이터 커먼즈 팀을 이끄는 프렘 라마스와미(Prem Ramaswami)는 테크크런치에 이 시스템이 유엔이 관리하는 인스턴스에 호스팅되며, 최종적으로는 유엔이 독립적으로 유지·운영·확장하는 것을 목표로 한다고 밝혔다. 그는 "롤아웃 전 과정에서 '현지 교육자 육성(train-the-trainer)' 방식을 취했으며, 유엔 시스템 팀이 빠르게 역량을 갖추는 것을 이미 확인했다"고 말했다.
구글은 2018년 다양한 출처의 공공 데이터셋을 공통 프레임워크로 정리하는 노력의 일환으로 데이터 커먼즈를 출시했다. 작년에는 MCP 지원을 추가해 AI 에이전트가 통계와 그 출처를 데이터 커먼즈에서 직접 조회할 수 있게 됐다. 유엔 플랫폼은 또한 각 통계의 출처를 추적해, AI 시스템이 검색한 데이터를 원본 유엔 소스로 거슬러 추적할 수 있게 한다. 아제베두는 더 많은 사람이 정보를 찾고 해석하는 데 AI 도구에 의존하게 되는 상황에서 이 점이 중요하다고 기자들에게 말했다.
AI 에이전트가 개별 통계를 검색할 수 있게 하는 것에 더해, 구글은 MCP를 통해 유엔 데이터에 연결된 AI 시스템이 여러 지표를 통합해 대시보드, 차트, 서면 분석을 생성할 수 있음을 시연했다.