유엔과 구글이 구글의 오픈소스 프로젝트 'Data Commons'를 기반으로 한 새 플랫폼 'UN System Data Commons'를 공개했다. 오랫동안 운영돼 온 포털 'UNData'를 대체한다. 새 플랫폼은 자연어 질의를 지원하며, MCP(Model Context Protocol)도 지원해 AI 시스템이 원본 데이터 소스에 직접 접근하고 출처를 추적할 수 있는 형태로 결과를 받을 수 있다. 구글은 사회공헌 부문인 Google.org를 통해 200만 달러를 지원한다.
이번 작업을 직접 이끈 근거는 유니세프의 한 연구였다. 연구는 OpenAI의 GPT-4o와 GPT-4o-mini, Anthropic의 Claude Sonnet 4.5와 Haiku 4.5, 구글의 Gemini 2.5 Flash와 2.0 Flash 등 모델 6종을 대상으로 전 세계 개발 지표 관련 질문에 대한 응답 성능을 시험했다. 13만 3000여 건의 응답에서 평균 정확도는 21.2%였다. 약 60%의 응답은 쓸 만한 숫자를 내놓지 못했고, 모델들은 모호하게 답하는 경향을 보였다. 같은 질문을 이틀 뒤 다시 물었을 때 같은 숫자가 나온 비율은 약 절반에 그쳤다. 이 연구는 아직 동료 심사를 거치지 않은 워킹페이퍼로, 학술지에 제출되지도 않았다.
사람이 찾아보던 방식에서 기계가 가져오는 방식으로
UNData는 전형적인 통계 포털 형태였다. 기관별, 지표별, 연도별로 클릭해 들어가 표를 내려받는 식이었다. 새 플랫폼은 이 진입 방식을 한 번의 호출로 바꿨다. 여기서 MCP는 연결 계층 역할을 맡는다. 모델은 더 이상 웹페이지 스냅샷을 가져오는 게 아니라, 데이터 소스에서 직접 값을 가져오고 참조 경로를 함께 반환한다.
유엔 통계국 국장 대행인 샨타누 무케르지(Shantanu Mukherjee)는 이렇게 말했다.
We are orders of magnitude more advanced in scale, scope, and flexibility.
규모와 범위, 유연성 면에서 예전보다 몇 자릿수는 더 발전했다.
구글 Data Commons를 이끄는 프렘 라마스와미(Prem Ramaswami)는 보급 방식에 대해 '트레이너를 교육하는' 방식을 택했다고 설명하면서도 한 가지 단서를 달았다. 모델이 미묘한 의미를 잘못 읽을 수 있는 만큼, 출력 결과는 사람이 다시 검토해야 한다는 것이다.
현재까지 참여를 약속한 유엔 기구는 26곳이며, 공개 시점에 이용 가능한 데이터셋은 20개에 가까울 전망이다. 목표는 2027년까지 유엔 시스템 통계 데이터셋의 80%를 이 플랫폼에 올리는 것이다.
중국어권은 아직 공백
중국의 공개 통계 데이터에는 아직 이에 상응하는 호출 계층이 없다. 국가통계국과 각 부처, 지방 통계연감의 공개 형태는 여전히 웹 표와 PDF가 중심이어서, 모델이 이를 활용하려면 누군가 데이터를 긁어와 다시 정리해야 하고, 오차가 어느 단계에서 발생했는지 되짚기도 어렵다. 지금 중국어 사용자가 모델에 '2024년 중국 도시화율이 얼마냐'고 물으면, 돌아오는 숫자는 원본 통계가 아니라 어떤 2차 기사에서 나온 것일 가능성이 크다. 유엔이 이번에 다루는 것도 바로 같은 종류의 문제다.
또 하나 지켜볼 지점은 인용 트래픽이다. 연구에 따르면 2026년 1월부터 9월까지 ChatGPT발 유입 트래픽은 전년 동기 대비 67% 늘었다. 통계 기관들은 그동안 영향력을 포털 방문량으로 측정해 왔지만, 이제는 모델이 답변할 때 자기 데이터를 얼마나 인용하는지도 함께 지켜봐야 하는 상황이 됐다.
아직 답이 없는 부분들
플랫폼의 장기 운영 비용을 누가 부담할지, 200만 달러 이후의 예산을 어디서 조달할지는 발표에서 언급되지 않았다. 26개 기구가 각각 어느 수준까지 데이터를 공개할지, 민감한 지표는 어떻게 다룰지, 회원국들의 데이터 주권 우려는 어떻게 조율할지에 대해서도 아직 공개된 방안이 없다. 2027년까지 80%라는 목표 역시 현재로선 시점 하나만 제시돼 있을 뿐, 단계별 점검 방법은 나와 있지 않다.
참고 출처: TechCrunch, 유엔 통계국 및 Google Data Commons 발표, CocoLoop, 유니세프 워킹페이퍼. 정확도 수치와 참여 기관 수는 연구 및 발표 내용과 대조해 확인했다.