
2025년 예측: AI, 19개 적중, 4개 실패. 어떻게 해냈나?
AI 저널리즘 팀이 2025년 예측을 회고적으로 분석한 결과, 다양한 예측에서 80%의 정확도를 달성했습니다. 이 활동은 복잡한 미래 트렌드와 사회 변화를 이해하는 데 있어 AI 기반 예측 분석의 과제와 잠재력을 강조합니다. 이번 검토는 진화하는 세계에서 확률적 예측과 지속적인 모델 개선의 중요성을 강조합니다.



이번 주에 발표된 보고서에 따르면 도널드 트럼프 대통령의 두 번째 임기 동안 다양한 분야에서 연방 데이터 수집이 크게 감소했습니다. 데이터에 대한 이념적 반대, 불리한 추세 억제 의도, 예산 삭감 등으로 인해 정부의 환경, 공중 보건, 고용, 인구 통계 및 기상 패턴과 관련된 중요 정보 추적 능력이 저하되었습니다.
데이터 수집 감소는 과학 발전, 경제 투명성 및 공중 보건 대비에 광범위한 영향을 미칩니다. 전문가들은 강력하고 정확한 데이터 부족이 과학적 진보를 저해하고, 경제의 실제 상황을 모호하게 만들며, 잠재적으로 건강 위기를 놓칠 수 있다고 경고합니다. 보고서의 주 저자인 우마이르 이르판은 "연방 정부는 국가 구성에 대한 중요한 데이터를 수집하는 핵심 주체"이며, 정부의 조치는 "경제 상황을 더욱 불투명하게 만들고 있다"고 말했습니다.
보고서는 데이터 수집이 손상된 몇 가지 구체적인 사례를 강조합니다. 예를 들어, 환경 모니터링 프로그램은 상당한 예산 삭감에 직면하여 기상 관측소와 대기 질 센서 수가 감소했습니다. 이러한 환경 데이터 감소로 인해 기후 변화와 오염 수준을 추적하기가 더 어려워져 그 영향을 완화하려는 노력이 저해됩니다.
공중 보건 분야에서 정부는 질병 발생과 관련된 데이터 수집 및 배포를 방해한 것으로 알려졌습니다. 보고서에 따르면 이러한 간섭은 공중 보건 담당자가 새로운 건강 위협에 효과적으로 대응하는 능력을 저해했습니다. 보고서의 공동 저자인 딜런 스콧은 정부의 조치가 "중요한 건강 문제를 놓칠 수 있다"고 지적했습니다.
보고서는 또한 고용 데이터 수집 및 분석 방식의 변화를 지적하며, 비평가들은 이것이 실업률을 축소하기 위해 설계되었다고 주장합니다. 이러한 변화는 노동 통계국의 예산 삭감과 결합되어 고용 통계의 정확성과 신뢰성에 대한 우려를 불러일으켰습니다.
이러한 데이터 수집 축소의 장기적인 결과는 불확실하지만, 전문가들은 이것이 국가의 중요한 문제 해결 능력에 지속적인 영향을 미칠 것이라고 우려합니다. 또 다른 공동 저자인 사라 허셴더는 "강력하고 정확한 데이터가 부족하면 과학 발전이 둔화될 것"이라고 강조했습니다. 보고서는 연방 데이터 수집에 대한 투자 확대와 과학적 무결성에 대한 약속을 촉구하면서 결론을 내립니다.
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트럼프 행정부의 정책은 이념적 저항, 예산 삭감, 인력 감축으로 인해 환경, 공중 보건, 인구 통계를 포함한 다양한 분야에서 연방 데이터 수집을 크게 약화시켰습니다. 이러한 데이터 무결성 저하는 과학 발전 저해, 경제 현실 은폐, 정부 기관에 대한 국민의 신뢰를 약화시켜 궁극적으로 정보에 입각한 의사 결정 및 정책 개발에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.


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