2026년 6월 3일 제9회 전국동시지방선거에서 방송 3사의 출구조사가 광역단체장과 재보궐 선거구 4곳을 모두 잘못 예측하면서 여론조사 방법론에 대한 비판이 거세졌다. SBS는 이번 선거에서 오픈AI와 서울대 통계학과 연구팀과 협력해 생성형 AI를 처음 도입한 ‘AI 상황실’을 운영했다. 그러나 서울시장과 경남지사 선거에서 각각 5.4%포인트, 8.6%포인트 이상 우세하다고 예측했던 후보가 실제 개표 결과 패배하면서 예측의 신뢰성 문제가 수면 위로 올랐다. 이번 출구조사는 총 10만 8천여 명을 대상으로 진행됐고 사전투표 보정을 위한 별도 전화조사까지 병행한 역대 최대 규모였음에도 결과는 크게 빗나갔다.
데이터 분석 업계에서는 이번 실패의 원인을 단순한 표본 수 부족이 아닌 모델 구조의 한계에서 찾는다. 방송사 출구조사의 기본 골격은 1990년대 후반 도입된 계통추출법으로, 지역·연령·성별이라는 세 변수에 가중치를 부여해 예측치를 산출하는 방식이다. 이번 선거에서 문제가 된 것은 사전투표와 본투표 사이의 표심 단절이다. 공직선거법상 사전투표소에서의 출구조사가 금지돼 있어, 전체 투표의 상당 부분을 차지하는 사전투표 결과를 전화조사 데이터로 역추정해야 하는 구조적 제약이 있었다. 또한 선거 직전까지 이어진 정치적 사건들로 인해 표심이 빠르게 변동했으나, 정적인 횡단면 표본으로 학습한 모델이 이 시계열적 변화를 포착하지 못했다는 분석도 제기됐다.
SBS가 활용한 생성형 AI는 실시간 개표 데이터 해설과 시각화를 담당했으며, 예측 핵심 엔진은 여전히 전통적 표본 통계였다는 평가가 나온다. 전문가들 사이에서는 출구조사가 진정한 AI 기반 예측으로 진화하려면 소셜미디어 텍스트 분석, 검색 트렌드, 디지털 행동 데이터를 통합하는 멀티모달 접근과 함께 트랜스포머 기반 시계열 모델이나 베이지안 업데이트 방식의 동적 추론 구조로의 전환이 필요하다는 의견이 나왔다. 방송 3사는 6월 중 평가회의와 백서 발간을 예정하고 있어, 이번 출구조사 실패가 선거 예측 방법론 개선의 전환점이 될지 주목된다.
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