AI로 노숙 청소년 자살 예방… 소셜네트워크 분석해 '게이트키퍼' 최적 선정, 편향 20% 감소

자살 위험 노숙 청소년 보호 위한 AI 모델

청소년 자살률은 1960년대와 1980년대 사이 300% 증가했습니다. 호주에서 예를 들어 15~25세 개인 사망 원인 2위가 자살입니다.

미국에서는 십대 사망 원인 3위입니다. 질병통제예방센터(CDC)에 따르면 10~24세 자살률이 2007~2017년 50% 이상 상승했습니다. 노숙자 의료 국가위원회 보고서에 따르면 노숙자 절반 이상이 자살 시도나 자살 생각을 경험했습니다.

이 문제 해결 위해 미국 연구팀이 자살 위험 줄이는 인공지능(AI) 모델 개발했습니다. 모델은 청소년 대상이며 실제 소셜네트워크 정보 활용해 작동합니다.

강건한 그래프 커버링(Robust Graph Covering)

아이디어는 전략적으로 배치된 사람 네트워크를 만들어 친척/친구 돌보며 필요 시 도움 제공하는 것입니다. 연구팀은 이를 위한 알고리즘 개발했습니다.

실제 소셜 그룹 분석해 '게이트키퍼(gatekeepers)'로 훈련될 최적 인물을 식별합니다. 이들은 그룹 내 자살 징후 파악하고 적절히 대응할 수 있습니다.

AI는 제한된 자원 고려해 최대 인원 감시되도록 보장합니다. 이 시나리오는 인접 노드 커버할 수 있는 노드 부분집합(게이트키퍼) 선택하는 그래프 문제로 표현됩니다.

이 연구 개발 모델은 실제 불확실성 처리할 만큼 똑똑합니다. 네트워크 일부 개인이 게이트키퍼 훈련 받을 수 없어도 알고리즘은 여전히 강건한 노드 커버리지 산출합니다.

참고: NeurIPS 2019 | 서던캘리포니아대학교

연구자들은 로스앤젤레스 젊은 노숙자 네트워크 살펴봤습니다. 50%가 자살 생각 경험했기 때문입니다. 제한된 자원(게이트키퍼)으로 새 모델이 이 취약 인구 자살 예방 훈련 효율적으로 늘릴 수 있습니다.

사실 정책입안자(이런 이니셔티브 자금 결정)가 네트워크 모든 사람이 최소 한 명 훈련된 친척/친구 감시받도록 몇 명 게이트키퍼 훈련 필요한지 결정하는 데 도움됩니다.

출처: PA Images

궁극적 목표는 노숙 청소년 보호할 편향 없는 AI 구축입니다. 기존 알고리즘(커스터마이징 없이 구현 시) 인종 간 보호율 60% 차이 등 차별적 결과 제공합니다.

반면 새 알고리즘은 취약 노숙 청소년 그룹 커버리지 편향 20%까지 줄일 수 있습니다.

연구팀은 공정성 제약 조건 있는 강건 커버링 문제 추가 조사 가치 있다고 믿습니다. 수많은 도전 과제 제기하고 계산 난제 해결하며 컴퓨터과학 분야 발전과 과학 위험관리 경계 확장합니다.

자살 생각·사망 예방 외에도 AI는 자연재해 시 사람 보호에도 사용될 수 있습니다.