[유미's 픽] '빚'에 쪼들리는 韓 40대…챗GPT도 알아 챈 부동산 '광풍'

평균자산·부채 검색 결과 실제 통계치와 차이…언론사 제휴 등으로 정확도 높이기 안간힘

"한국에서 40대 평균 연봉과 부채, 자산은 얼마일까?"

최근 국내 가계가 보유한 부채 규모가 연간 소득의 2.3배에 이를 정도로 '빚'에 눌려사는 이들이 많아진 가운데 오픈AI가 개발한 '챗GPT'가 다양한 정보를 토대로 40대, 50대의 부채가 상당한 수준이라고 분석했다. 그 이유로는 '부동산' 관련 대출을 꼽았다.

21일 '챗GPT'를 통해 최근 기준 연령대별 한국인의 평균 연봉·자산·부채를 질문한 결과, 평균 연봉은 ▲20대 약 3천만원 내외 ▲30대 약 4천500만~5천만원 ▲40대 약 5천700만~6천200만원 ▲50대 약 5천700만원 ▲60대 이상 약 4천590만원으로 분석됐다.

서울시내 아파트 단지 (사진=뉴시스)

평균 자산은 ▲20대 약 1억3천849만원 ▲30대 약 3억8천911만원 ▲40대 약 5억2천489만~5억9천241만원 ▲50대 약 6억4천236만원 ▲60대 이상 약 5억8천816만원 등으로 나타났다. 

평균 부채는 ▲20대 약 5천873만원 ▲30대 약 1억2천957만원 ▲40대 약 1억4천669만원 ▲50대 약 1억3천601만원 ▲60대 이상 약 1억1천607만원 등으로 집계됐다. 

이에 따르면 40~50대는 자산 규모가 가장 높게 나타났지만 부채도 상당했다. 챗GPT는 부동산 관련 대출 때문으로 분석했다. 지난 몇 년간 저금리 기조가 이어지며 대출을 통해 부동산을 구매하는 것이 쉬웠지만 부채를 증가시키는 요인이 됐다고 봤다. 또 자녀 교육, 주거 안정성을 위한 지출 등의 이유로 대출을 받는 경우도 상당하다고 파악했다.

챗GPT는 "40~50대의 자산 포트폴리오에서 부동산이 가장 큰 비중을 차지한다"며 "특히 한국에선 자산의 70~80%가 부동산에 집중된 경우가 많다"고 설명했다. 

실제로 국회 기획재정위원회 소속 차규근 조국혁신당 의원이 한국은행에서 제출받은 자료에서도 40대가 소득 대비 부채 부담이 가장 높은 것으로 나타났다. 올해 1분기 국내 가계소득 대비 부채 비율(LTI)은 233.9%로, 40대는 작년 1분기보다 0.2%p 오른 253.7%를 기록했다. ▲30대 이하는 239.0% ▲50대는 205.6% ▲60대 이상은 240.8%로 집계됐다. 

40대는 전 연령대 중 유일하게 대출이 연간 소득의 2.5배를 넘어선 상태다. 주택담보대출(주담대)을 포함해 '영끌'로 주택을 구입한 사람이 늘어난 결과다. 40대 가구의 평균 부채 중 주담대 비중은 57.9%에 달했다. 올 상반기 4대 은행(KB국민·신한·하나·우리)을 대상으로 한 조사에서도 40대의 전체 주담대 잔액은 전년 말 대비 8조1천억원 증가한 것으로 집계됐다.

반면 60대 이상에선 부채 비율이 가장 낮게 나타났다. 챗GPT는 은퇴를 앞두고 자산 증가가 정체되기 시작하는 경향도 보인다고 분석했다.

챗GPT가 답변을 위해 활용한 자료들. 통계, 기사 등 신뢰성 있는 자료를 사용한 흔적은 여러 질문에서 단 한 번도 없었다. (사진=챗GPT 캡처)

다만 챗GPT가 내놓은 결과는 실제 통계치와 차이가 많았다. 지난해 가계금융복지조사에 따르면 가구주가 40대인 가구의 평균 부채는 1억2천531만원이었다. 챗GPT는 40대 가구 평균 부채는 약 1억4천669만원이라고 답했다.      

이는 챗GPT가 정확하고 객관적인 자료보다 포털 검색을 기반으로 여러 블로그 등 주관적 해석이 담긴 자료들을 아직까지 활용하는 사례가 많기 때문으로 분석된다. 이번 검색 결과값의 출처도 통계 자료, 뉴스 기반이 아닌 대부분 네이버 블로그였다.

이에 오픈AI는 정보의 정확도를 높이고자 최근 세계 주요 미디어그룹과 계약을 이어가는 등 다양한 노력을 펼치고 있다. 실제 뉴스코프, 악셀스프링어, AP통신에 이어 지난 7월에는 타임지와 콘텐츠 계약을 체결했다. 국내에선 '인공지능(AI) 데이터 비즈니스'를 펼치고 있는 셀렉트스타를 만나 데이터 관련 협업을 추진하기도 했다.

업계 관계자는 "오픈AI뿐 아니라 AI 업체들은 뉴스 저작권 침해 문제와 AI 답변의 낮은 정확도가 논란이 되는 상황에서 언론과 제휴를 통해 대응하고 있다"며 "웹페이지를 기반으로만 학습을 하게 되면 그 과정에서 편향된 정보나 혐오 표현, 부정확한 정보를 학습해 사용자에게 제시할 가능성이 높기 때문"이라고 말했다.