카카오모빌리티가 지난 1월 발족한 독립기구가 카카오T 택시 배차 시스템에서 택시 영업 방식과 승객 호출에 따른 차별 알고리즘이 존재하지 않는다고 결론 내렸다.
모빌리티 투명성 위원회(위원회)는 최근 온라인 기자 간담회를 열고 이런 내용을 담은 카카오T 택시 배차 알고리즘 소스 코드 검증 결과를 발표했다.
위원회는 카카오모빌리티가 택시 배차 시스템에 대한 객관적 진단을 위해 지난 1월 상생자문위원회와 함께 발족한 기구다. 활동의 독립성을 보장하기 위해 대한교통학회가 추천한 교통 분야 빅데이터 및 인공지능 전문가 5인으로 구성됐다.
앞서 카카오모빌리티는 지난 4월 위원회 권고에 따라 알고리즘 핵심 원리를 홈페이지에 공개했으며, 4월 한 달간 발생한 알고리즘 소스 코드 약 17억건을 위원회에 전달했다.
이를 바탕으로 위원회는 택시 콜 발송 데이터를 전수 분석하고, ▲배차 로직 ▲소스 코드 ▲소스 코드와 서버 운영의 일치성 ▲배차 실적 데이터에 기반한 배차 로직 운영 현황 등 네 가지 기준으로 검증을 진행했다.
이진우 한국과학기술원 조천식모빌리티대학원 교수는 "카카오모빌리티가 4월 공개한 소스 코드를 한 줄 한 줄 읽으며 분석했다"면서 "기계 학습 모형의 경우 동작 분석까지 필요했기 때문에 반 년 정도 시간이 소요됐다"고 말했다.
모빌리티 투명성 위원회는 택시 영업방식과 승객이 호출한 영업 거리 등에 대한 차별을 뒷받침하는 로직이 존재하지 않는다고 밝혔다.
이어 전체 콜 카드(출발지와 목적지를 담은 택시 호출 정보)의 99％가 인공지능 시스템이 아니라, 기사의 과거 운행 행태를 반영하지 않는, 예상 도착 시간(ETA) 스코어 배차이며, 영업 방식과 관계없이 충분한 콜 카드를 발송하고 있다고 지적했다.
위원회는 배차 전 목적지를 확인하고 선택할 수 있는 일반 기사와 자동배차 방식을 택한 가맹 기사 사이에 배차 수락률에 차이가 있다면서도, 이는 일반 기사의 콜 수락 행태에 따라 발생한 것이라고 분석했다.
또 일반 기사는 예상 운행 거리를 콜 카드 화면에서 확인할 수 있기 때문에 수익성이 좋은 장거리 호출의 수락률이 단거리보다 높다며, 이러한 '선택의 자유'를 차별로 해석하기는 어렵다고 설명했다.
그러면서 7월 29일 카카오모빌리티를 불시에 방문해 운영 서버를 점검한 결과, 전달받은 소스 코드에 맞게 서버가 운영되고 있다는 점도 확인했다고 밝혔다.
앞으로 위원회는 수락률이 콜 카드 수신에 미칠 수 있는 영향을 시간대별·지역별로 분석해, 데이터 처리 과정에서 개선해야 할 사항들이 있는지 살펴볼 예정이다.
나아가 호출 서비스의 공공성 확보를 둘러싼 이해관계자들의 의견을 수렴한 뒤, 카카오T 택시 서비스 전반에 대한 제언을 최종 보고서에 담을 계획이다.
김현 한국교통대 교통에너지융합학과 교수(위원장)는 "이번 검증 과정을 통해 국내 모빌리티 플랫폼이 사회와 교통 편익 증진에 기여할 수 있는 역할을 깊이 있게 모색해 나갈 수 있기를 기대한다"고 말했다.
이어 "앞으로도 승객, 가맹 기사, 운수사업자, 학계, 정부, 등의 의견을 수렴해 승객·기사·카카오모빌리티 3자 모두 윈윈할 수 있는 배차 방향성을 제시하고자 한다"고 덧붙였다.
