"공공부문 AI 기술 활용 제한적…국가 전략 모색해야"

KDI, 정책포럼 'AI 기술 지원정책 효과'

정책효과 제고 및 불확실성 대응 주목

국내 '자동화' 위주…'증강' 활용은 소수

"데이터 기반 체계 전환 전략 수립해야"

[라스베이거스=뉴시스] 지난 2017년 1월 6일 미 네바다 주 라스베이거스에서 열린 국제전자제품박람회에서 인공지능 안경을 시연하고 있는 한 모델. 2018.12.11.

[세종=뉴시스]옥성구 기자 = 국내 공공서비스 부문에서 인공지능(AI) 기술의 정책 활용이 제한적으로 활용되고 있다며, AI 기술을 활용한 데이터 기반 정책 체계 전략을 국가적 차원에서 모색해야 한다는 제언이 나왔다.

한국개발연구원(KDI)은 14일 정책포럼 자료 'AI 기술, 지원정책의 효과를 높일 수 있을까'를 통해 이같은 내용을 제시했다.

최근 전 세계적으로 AI의 정책효율 향상 가능성이 주목받고 있다. AI의 정책적 활용은 정책 영향을 사전에 예측해 정책 효과를 높이고 정부 조직 불확실성에 대응 능력 등을 강화할 수 있는 효과적인 수단으로 부상하고 있다.

AI는 기술에 부여된 정책 결정 권한에 따라 '자동화-증강-자율화' 등 방식으로 구분된다. 반복적인 업무 '자동화'를 통한 비용 및 비효율 절감 효과가 분명한 부문에서는 AI 기술 적용이 활발히 이뤄지고 있다.

공공부문에서 '증강' 방식의 적극적인 AI 활용은 아직 초기 단계이지만, 일부 선도적인 국가에서는 인간의 의사결정을 보조하는 수단으로 AI 분석 결과를 활용하기 위한 방안이 추진되고 있다.

일례로 덴마크의 디지털청에서는 기업을 위한 보조금과 시민을 위한 복지수당의 지급 여부를 인공지능 기술을 이용해 결정하도록 하는 방안이 추진 중이다.

국내 공공서비스에서 AI는 오류 가능성을 낮추는 '자동화' 방식 위주로 도입되고 있다. 병무청의 'AI 기반 민원 상담 서비스'나 서울 금천구의 'AI 보행자 알리미 서비스' 등 반복적인 민원 업무에 AI를 도입하는 사례가 최근 증가하는 추세다.

하지만 이외의 AI 기술은 우리나라 공공부문에서 제한적으로 활용되고 있다. 기존의 정부 지원 데이터를 학습해 정책 수요나 효과성을 예측해 증거에 기반해 선제적인 정책을 수립하고 집행하는 방식의 AI 활용 사례는 소수에 불과하다.

KDI 설문조사 결과 공공부문에서 AI 기술을 활용한 데이터 기반 정책체계로의 전환을 가로막는 요인으로 정책 정보의 표준화 및 연계 미비와 공공부문의 기술 활용 전문성 부족 등이 지적됐다.

이에 KDI는 공공부문의 데이터 기반 정책체계로의 전환을 위한 전략을 수립해 교육·의료·치안·국방·기업지원 등 다양한 분야에서 정책 효과성 향상을 국가적 차원에서 모색해야 한다고 제언했다.

정부에 의한 지원정책 효과성을 높이기 위해서는 대상 선정 단계에서부터 AI 기술을 이용해 사전적으로 정책 효과를 예측하는 '데이터 기반 의사결정 방식'으로의 전환이 필수적이라고 설명했다.

또한 세부 전략으로 데이터 관리체계를 일원화하고 정책 정보의 효율적인 교류를 위한 정부의 업무체계를 정비하며 신뢰를 기반으로 한 민관협력관계 구축할 필요성 등을 제시했다.

아울러 KDI는 ▲사업목적의 명확한 설정 ▲데이터의 선별 및 연계 ▲시스템의 구축 및 보안성 확보 ▲투명한 운영방식 마련 등 데이터 기반 정책 수립을 위한 단계별 전략을 구축할 필요가 있다고 덧붙였다.

한재칠 가천대 교수는 "현 정부에서도 디지털 플랫폼 정부가 국정과제로 제시돼 있는 것으로 알고 있다"면서 "데이터를 활용해 정책 효과성을 높일 수 있는 방법이 무엇인가 고민해 디지털 플랫폼 정부 구성에 활용할 필요가 있다"고 말했다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]