택시 배차 시스템을 객관적으로 진단하기 위해 출범한 위원회는 △배차 로직 △소스코드 △소스코드와 서버 운영의 일치성 △배차 실적 데이터에 기반한 배차 로직 운영 현황 등 4가지 관점에서 알고리즘의 차별성 여부를 확인했다. 위원회 측은 “이번 활동은 국내에서 택시 배차 시스템을 대상으로 이뤄진 첫 진단”이라고 했다. 위원회는 독립성을 보장하고자 대한교통학회가 추천한 학계 교통 분야 빅데이터·인공지능(AI) 전문가 5인으로 구성됐다.
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이날 위원회는 일반호출 배차 로직 소스코드 전문을 입수해 분석한 결과 택시 영업방식과 단거리·장거리 등 승객이 호출한 영업거리 등에 따른 차별을 뒷받침하는 로직은 없었다고 판단했다.
위원회는 “운영서버 불시 검증과 콜 발송 이력 17억건 분석 결과 배차 로직이 실제 시스템과 일치해 소스코드대로 서비스가 운영되고 있음을 확인했다”며 “목적지 정보를 확인할 수 있는 일반 기사와 목적지 정보 표시 없이 자동 배차하는 가맹기사 사이에 배차 수락률에 차이가 발생하는데, 이는 일반 기사의 선택적인 콜 수락 행태에 의한 것”이라고 설명했다.
또 “택시 영업 방식과 무관하게 모든 기사에게 충분한 배차 기회가 제공되고 있다”고 밝혔다. 카카오T 플랫폼 운영 실적에 근거한 배차 순서를 보면, 99%에 달하는 콜카드가 AI 시스템이 아닌 기사의 과거 운행 행태가 반영되지 않는 예상도착시간(ETA) 스코어 배차에서 발송되고 있다는 설명이다.
일반 기사의 배차 수락률이 가맹 기사보다 낮은 이유에 대해선 “일반 기사의 경우 선택의 자유도가 가맹기사에 비해 높을 수밖에 없으며, 이런 ‘기사 선택의 자유도’ 문제를 차별로 해석하기는 어렵다”고 했다.
위원회는 “일반 기사는 목적지 정보 표시 기반의 배차 수락이 선택 가능한 시스템으로 예상 운행 거리를 콜카드 화면에서 확인할 수 있어 수익성이 좋은 장거리 호출 수락률이 단거리보다 높다”며 “가맹기사는 목적지 정보 미표시 기반의 배차 자동 수락 시스템으로 예상 운행거리를 수락 시점에 알 수 없기 때문에 거리에 따른 수락률 차이가 크지 않다”고 분석했다.
앞으로 위원회는 지금까지 도출한 결과를 바탕으로 최종 보고서 발간 작업을 진행할 계획이다. 특히 수락률이 콜카드 수신 기회에 영향을 미칠 수 있는 경우들을 시간대·지역별로 면밀히 분석해 데이터 처리 과정에서 개선할 사항들이 있는지 살펴볼 예정이다. 호출 승객, 가맹 기사, 일반 기사, 운수 사업자와 학계를 포함해 호출 서비스의 공공성 확보에 대해 각계 각층의 의견도 수렴하기로 했다.
김현 모빌리티 투명성 위원회 위원장은 “이번 검증 과정을 통해 국내 모빌리티 플랫폼이 사회와 교통 편익 증진에 기여할 수 있는 역할을 심도 있게 모색해 나갈 수 있기를 기대한다”며 “앞으로도 사회와 함께 성장할 수 있는 택시 서비스의 개선 방향을 제안하기 위해 각계의의견을 수렴해 승객-기사-카카오모빌리티 3자가 모두 ‘윈윈’할 수 있는 바람직한 배차 방향성에 대해 제언하겠다”고 했다.
