AI 인도주의 인텔리전스
지금까지 국제구호는 알려진 곳에 갔습니다. UHIC는 AI로 전 세계 공개 데이터를 살펴 도움이 절실한데 아직 아무도 가지 않은 곳을 찾는 체계를 만들고 있습니다.
이 체계는 현재 구축 중입니다. 완성된 시스템이 아니라 UHIC가 앞으로 일하는 방식입니다.
우리가 하려는 일
Find where help is needed. Understand what will work. Act with evidence. Measure what changed. Evaluate and record. Learn and evolve.
왜 필요한가
나쁜 뜻이 있어서가 아닙니다. 사람이 전 세계를 다 볼 수 없기 때문입니다.
카메라가 다녀간 마을에는 여러 단체의 지원이 겹칩니다. 카메라가 닿지 않은 마을은 통계에도 잡히지 않습니다. 도움은 필요한 순서가 아니라, 알려진 순서로 도착합니다.
자료가 없는 곳은 문제가 없는 곳처럼 보입니다. 그래서 도움이 가장 절실한 아이일수록, 어느 단체의 명단에도 없을 가능성이 큽니다.
20년간 병원을 운영하며, 치료를 마친 아이가 같은 병으로 다시 오는 것을 보았습니다. 진짜 문제는 병원 밖에 있었는데, 눈앞에 두고도 오래 몰랐습니다. 부족한 것은 마음이 아니라 눈이었습니다.
그래서 UHIC는 먼저 찾는 눈을 만들기로 했습니다.
두 가지 원칙
Humanitarian Impact ≠ Publicity Impact
후원자에게 설명하기 좋은 사업을, 더 급한 사업보다 앞세우지 않습니다. 필요도와 홍보 가능성은 따로 평가하고 따로 기록합니다.
No Data ≠ No Problem
통계가 잡히지 않는 지역일수록 도움이 닿지 않았을 가능성이 큽니다. 데이터가 비어 있다는 사실 자체를 하나의 신호로 다룹니다.
일하는 순서
AI가 한 번에 답을 내지 않습니다. 열두 단계를 거치며, 그중 세 번은 사람이 멈춰 세웁니다.
UNICEF·WHO·UN OCHA·세계은행 등의 공개 자료와 기후·식량·감염병·식수 데이터를 계속 살펴 이상 신호를 찾습니다.
출처의 신뢰도, 발표일, 실제 조사 시점, 여러 출처가 서로 맞는지를 따집니다. 확인 정도를 다섯 단계로 표시합니다.
영향받는 아동 수, 병원까지의 거리, 식수와 화장실, 학교 접근성, 재난과 분쟁 위험을 항목별로 봅니다.
이미 어떤 기관이 무슨 사업을 하고 있는지 조사합니다. 충분히 지원받는 곳이면 우리는 다른 곳으로 갑니다.
심각성·규모·긴급성·예상 효과·지속가능성·지원 공백을 100점 만점의 점수로 환산합니다. 점수는 결정이 아니라 비교 도구입니다.
한 가지 답을 내지 않습니다. 우물(관정)만 팔지, 정수시설까지 놓을지, 거기에 화장실과 위생교육까지 더할지 — 여러 안의 비용과 효과를 나란히 놓습니다.
여기서 AI는 멈춥니다. UHIC가 보고서를 읽고 현장 실사를 할지 판단합니다.
실사를 나가거나 현지 NGO와 협업해 실태조사를 진행합니다. 주민 수, 건기의 물, 수질, 현지 정부 인허가, 이미 있는 사업, 주민이 스스로 관리할 수 있는지를 확인합니다.
데이터와 현장 상황이 다르면, 현장 상황이 항상 우선시됩니다. 실사로 확인한 사실 위에서 사업의 시작을 사람이 승인합니다.
목표, 대상 아동, 시작 시점의 상태(Baseline), 예산, 기간, 위험을 등록하고 시작합니다.
사업을 했다는 사실이 아니라 무엇이 달라졌는지를 봅니다. 시작 시점과 끝난 뒤를 같은 잣대로 비교합니다.
예상한 효과와 실제 효과의 차이를 기록합니다. 실패도 남깁니다. 그 기록이 다음 사업의 설계에 다시 들어갑니다.
배경이 하늘색인 단계는 사람이 직접 하는 단계입니다.
사람이 결정합니다
아래 다섯 가지는 AI가 아무리 좋아져도 사람이 결정합니다. 기술이 발전해도 이 목록은 줄이지 않습니다.
윤리 원칙
AI를 쓰기로 하면서 함께 정했습니다. 편의를 위해 이 중 하나를 접는 일은 없습니다.
어디까지 왔는가
첫 단계는 UHIC가 20년 가까이 해 온 분야에서 시작합니다. 아동·식수·위생·수인성 질환입니다. 예방 사업이야말로 아이들의 삶을 가장 크게 바꾸는 핵심이기 때문입니다.
3~5개 나라, 식수·위생 중심. AI가 공개 자료만으로 후보 지역을 찾고 비교할 수 있는지 확인합니다.
대상국을 넓히고 UHIC의 실제 현장 자료를 연결합니다. 현장 실사를 붙이고 실제 사업 1~3건과 비교합니다.
시작 시점의 상태를 기록하고, 사업 후 데이터와 비교합니다. 예상과 실제의 차이를 남깁니다.
여러 나라, 여러 분야로 넓힙니다. 지도 위에서 신호와 후보 지역을 보고, 현장 앱으로 자료를 모읍니다.
각 단계의 착수 시점은 정해지는 대로 이 페이지에서 알려 드리겠습니다.
가장 중요한 자산
이 일에서 오래 남는 것은 AI 모델이 아닙니다. 어떤 조건의 마을에서 어떤 방식이 통했고, 얼마가 들었고, 몇 년이 지나 시설이 여전히 돌아가는지 — UHIC가 직접 쌓는 기록입니다. 같은 AI 기술은 누구나 쓸 수 있지만, 이 기록은 흉내 낼 수 없습니다. 그것이 UHIC의 AI가 다른 이유입니다.
20년 넘게 탄자니아 탕가에서 지부를 세우고 운영하며 쌓은 경험이 그 기록의 출발점입니다. 그 지부는 지금 현지 법인 UHTC로 이어지고 있습니다.
그리고 그 기록은 쌓이는 데서 끝나지 않습니다. 사업 하나가 끝날 때마다 예상과 실제의 차이가 AI에게 다시 학습되어, 이 체계는 쓸수록 더 똑똑해지고 더 빨라집니다. 열 번째 사업의 판단은 첫 번째보다 낫고, 백 번째는 열 번째보다 나을 것입니다. 성장에 끝을 정해 두지 않았습니다.
이런 조건의 지역에서는 어떤 방식이 가장 효과가 있었는가?
이 질문에 우리 경험으로 답할 수 있게 되는 것이 목표입니다.
기술이 목적이 아닙니다. 같은 후원금으로 더 많은 아이의 삶이 실제로 달라지게 하는 것이 목적입니다. 그래서 AI는 사업 발굴에서 멈추지 않습니다 — 상담, 후원자 관리, 회계, 기록까지 20개의 AI 에이전트가 각자의 역할을 맡아 UHIC를 함께 꾸려가는 조직을 만들어가고 있습니다. 결정은 언제나 사람이 합니다 — 각 분야에서 활약해 온 C레벨 전문가들이 재능기부로 모여 그 결정을 맡고, 이 체계를 뒷받침합니다. 이미 상담은 24시간 AI가 맡고 있습니다 — 운영의 전부를 AI에게 맡기는 100% AI 운영 NGO를 향해 갑니다.
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