카카오 T 택시 배차 알고리즘 검증했더니…“가맹과 비가맹 차별 없어”

17억 건 택시 콜 발송 이력 데이터 전수 분석
배차 콜 거부 않고 수락할수록, 더 많은 콜카드 받는 구조
향후 호출 서비스의 공공성 확보 위한 제안할 것

지난 1월 출범함 모빌리티 투명성 위원회가 온라인 기자 간담회를 열고 카카오 T 택시 배차 알고리즘 소스코드 검증 결과를 발표했다. [온라인 기자 간담회 캡쳐]

카카오가 지난 1월 발족한 ‘모빌리티 투명성 위원회’(위원회)는 지난 3월부터 9월까지 카카오 T 택시 배차 알고리즘 소스코드 검증 결과를 6일 온라인 기자간담회를 통해 발표했다.

이날 위원회는 택시 영업 방식(가맹·비가맹)이나 거리에 따른 배차에 차별을 두지 않는다고 검증 결과를 발표했다. 위원회는 카카오모빌리티를 불시에 방문해 운영서버 내의 소스코드를 확인하고, 17억 건에 이르는 택시 콜 발송 이력 데이터를 전부 분석한 것으로 알려졌다. 이를 통해 직영 위주의 택시 배차 및 먼 거리 위주의 배차가 이뤄진다는 의심이 해소될지 여부가 주목된다.

김현 모빌리티 투명성 위원회 위원장(한국교통대 교통에너지융합학과 교수)은 인사말을 통해 “위원회는 카카오 T 택시의 가맹 기사와 비가맹 기사에게 고의 차별화 배차 운영 여부를 검증했다”면서 “단거리 호출과 장거리 호출에 대한 배차를 진행하는 데 호출 배분 결과에 대한 사실관계를 분석했다”고 설명했다. 또한 “영업시간대에 따른 배차실적에 대한 사실관계 분석은 추후에 진행할 예정”이라고 덧붙였다.

가맹 기사 위주의 택시 배차 논란에 대해서는 배차 로직이 실제 시스템과 일치했다고 밝혔다. 위원회가 확인한 소스 코드대로 서비스가 운영되고 있다는 것이다. 가맹과 비가맹 구분 없이 콜이 발생하면 수락 확률이 높은 기사 중 가까운 기사 1명에게 콜 카드를 발송한다고 밝혔다. 김 위원장은 “이를 승객에게 도착하는 예상 도착 시간(ETA) 점수 배차라고 한다”면서 “AI가 추천한 기사가 없는 경우 ETA 점수순으로 순차적으로 배차한다”고 설명했다. 또한 “배차 로직을 검토한 결과 가맹 택시와 비가맹 택시의 기사를 구분하는 변수는 존재하지 않았다”고 밝혔다. 위원회는 일반 택시 기사의 대기시간당 콜 카드 발송 건수는 100건인 것으로 나타났다.

카카오모빌리티가 공개한 로직에 따르면 기사의 수락률과 ETA가 큰 영향을 미친 것으로 나타났다.비가맹 기사의 배차 수락률이 낮은 이유에 대해서도 여러 가지 요인으로 해석이 가능하다고 밝혔다. 김 위원장은 “가맹 기사의 경우 거리에 따른 수락률에 차이가 없고, 거리별 호출 수락 비중과 콜 카드 발송 건수 비중이 비슷했다”면서 “반면 일반 기사의 경우 단거리 콜 대비 장거리 콜 수락 비중이 높게 나타났다”고 설명했다. 가맹 기사는 목적지가 미표시가 되고, 일반 기사의 경우 목적지가 표시되어 있기 때문에 가능한 장거리를 선호하는 것으로 분석된다.

또한 배차 타입에 따른 배차 실적의 경우 ETA 스코어가 99.4%, AI추천 배차가 0.6%에 불과하다고 밝혔다. 택시 기사는 콜 수신 기회가 충분히 보장되어 있다고 볼 수 있다고 강조했다. 김 위원장은 “운영서버 불시 검증을 통해 소스코드 대로 서비스가 운영되고 있음을 확인했다”고 밝혔다.

다만 영업방식에 따른 배차실적 차이는 2가지 이유 때문에 발생한다고 밝혔다. 김 위원장은 “AI 배차 시스템에서 고객이 요청한 호출에 대해 택시기사의 배차 거부를 최소화해 택시 호출 고객의 배차 대기시간을 최소화하는 고정에서 배차 거부 횟수가 낮은 택시 기사에게 먼저 콜 카드를 발생하는 구조 때문”이라며 “둘째 고객의 목적지 정보 표시 유무에 따라 일반 기사는 배차 수락 거부를 할 수 있지만, 가맹 기사의 경우 자동 배차 방식이므로 배차 수락 거부가 불가능한 구조 때문”이라고 밝혔다. 즉 승객 호출 영업 거리에 따른 가맹과 비가맹 기사의 차별이 없다는 것이다.

위원회의 발표를 종합하면 가맹과 비가맹, 그리고 거리에 따른 배차 차별은 존재하지 않는다는 것이다. 다만, 사용자의 콜을 거부하지 않고 수락을 하는 기사에게 더 많은 콜카드가 가는 인센티브가 존재하는 것이다.

김 위원장은 “이번 검증 과정을 통해 국내 모빌리티 플랫폼이 사회와 교통 편익 증진에 기여할 수 있는 역할을 심도 있게 모색해 나갈 수 있기를 기대한다”라며, “앞으로도 사회와 함께 성장할 수 있는 택시 서비스의 개선 방향을 제안하기 위해 승객, 가맹기사, 운수사업자, 학계, 정부, 등 각계의 의견을 수렴해 승객-기사-카카오모빌리티 3자가 모두 윈윈 할 수 있는 바람직한 배차 방향성에 대해서 제언하고자 한다”라고 밝혔다.

투명성 위원회는 지난 1월 카카오모빌리티의 사회적 책임 강화 행보의 일환으로 ‘상생 자문 위원회’와 함께 출범했다. 3월부터 본격적인 연구에 착수했다. 빅데이터, AI, 교통분야 전문가가 참여해 6개월 동안 카카오모빌리티의 배차 시스템 알고리즘을 분석했다. 김현 한국교통대 교통에너지융합학과 교수(위원장), 김인희 공주대 도시융합시스템공학과 교수, 김진희 연세대 도시공학과 교수, 여화수 KAIST 건설및환경공학과 교수, 이진우 KAIST 조천식모빌리티대학원 교수 5인이 참여하고 있다.

위원회의 활동은 국내에서 택시 배차 시스템을 대상으로 이뤄진 첫 연구다. 특히 외부 전문가가 기업의 알고리즘 소스코드 전반을 직접 확인했다는 의미가 있다. 위원회는 카카오모빌리티를 불시 방문해 서비스가 구동되고 있는 실 운영서버 내의 소스코드를 확인했다. 17억 건에 달하는 택시 콜 발송 이력 데이터를 전수 분석했다.