위원회는 6일 카카오T 배차 알고리즘의 차별성 여부를 검증한 결과를 공개했다. 지난 1월 출범한 위원회는 독립성을 보장하고자 대한교통학회가 추천한 교통 분야 빅데이터·인공지능(AI) 전문가 5인으로 구성됐다. 위원회 측에 따르면, 이번 검증은 카카오 블루 등 5가지 호출 옵션 중 ‘일반 호출’을 대상으로 이뤄졌다. 지난 4월 한 달간 발송된 17억건의 택시 콜 데이터를 전수 분석했다.
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이날 위원회가 밝힌 배차 알고리즘 구조는 이렇다. 콜이 발생하면 직선 거리 기준으로 가장 가까운 일반·가맹 택시 기사가 모두 검색된다. ‘후보 기사군’이 설정되는 것이다. AI는 이중 ‘수락 확률’이 높은 기사를 추천해 배차하게 된다. 만약 기사가 배차를 거절할 경우 수락이 될 때까지 예상 도착 시간(ETA) 점수순으로 가까운 거리에 있는 기사들에게 반복해서 콜카드가 발송된다.
데이터도 근거로 제시했다. 지난 4월 한 달간 가맹 기사에게 발송된 전체 콜 카드 발송량 중 단거리 비중은 57%, 장거리는 18%였다. 일반 기사의 경우 단거리 54%, 장거리 20%다. 김현 모빌리티 투명성 위원회 위원장은 이날 기자간담회에서 “가맹 기사에게 수익성이 높은 장거리 배차 기회가 집중되고 있다는 것은 사실이 아니라는 점을 확인할 수 있었다”고 했다.
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“가맹 택시에 콜이 집중될 수 있는 구조가 아니냐”는 질문에 김진희 위원(연세대 도시공학과 교수)은 “배차 수락률이라는 요소에 대해서 강제 배차가 되는 가맹 택시가 높은 점수를 받을 가능성은 충분히 있다”면서도 “다만 분석 결과에서 보여줬듯 가맹 택시는 여러 번 콜을 받을 수 있는 기회가 많지 않으며, 상대적으로 목적지를 보고 선택하는 비가맹 기사들에게 콜 카드가 굉장히 집중적으로 발송되는 구조라 그렇게 보기는 어렵다”고 했다.
실제로 현재 AI 추천 배차 방식이 전체 배차에서 차지하는 비중은 0.6% 수준이며, 나머지 99.4%는 기사의 서비스 이용 행태가 반영되지 않는 ETA 스코어 방식이다. 위원회는 지금까지 도출한 결론을 바탕으로 최종 보고서 발간 작업을 진행할 계획이다. 특히 수락률이 콜 카드 수신 기회에 영향을 미칠 수 있는 경우를 시간대·지역별로 분석해 데이터 처리 과정에서 개선점을 찾는다.