인공지능 공공분야에서의 활용에 대해서 알아보려고 합니다. AI의 발전속도가 빨라 민간서비스 영역에서 공공행정서비스 등의 영역으로 확대 되고 있습니다. 본자료는 KDI의 인공지능의 사회경제적 영향과 대응과제에서 살펴보았습니다.
인공지능과 공공영역
인공지능 기술의 비약적 발전으로 공공행정 영역에 인공지능을 활용하기 위한 시도가 빠르게 증가하고 있으며, 관련 기술은 해가 다르게 시시각각 발전하고 있다.
AI의 활용은 주로 금융, 온라인 플랫폼, 온라인 쇼핑 등 민간 서비스영역에서 이루어져 왔으나,
경찰행정 영역이나 보건행정, 각종 민원 행정서비스 등의 영역에서 효율적인 행정서비스와 정확하고 신속한 공권력의 행사를 위하여 활용되어지기도 한다.
사실 공공행정 영역에서의 이러한 시도는 처음 나타난 것은 아니었다.
각각의 맥락은 다소 다르지만 ‘스마트행정’, ‘자동화행정’, ‘데이터기반행정’ 이런 용어들도 전통적으로 인간행위에 의존해 온 행정영역에서 최신기술의 접목을 시사하는 것이었다.
특히 ‘데이터기반 행정’은 공공행정의 의사결정이나 행정작용들이 객관화된 데이터에 근거하여 이루어지도록 하는 것이라면,
‘인공지능기반 행정’은 한걸음 더 나아가 그러한 의사결정이나 행정작용인 인지작용, 판단작용, 실행행위
또는 이를 지원하는 정보제공 행위 자체가 인간이 아닌 기계에 의해 이루어짐을 의미한다.
그러나 효과적으로 기능하는 인공지능을 적용한 작용들은 학습을 위한 좋은 데이터가 제공된 환경에서 가능하므로 양자는 밀접한 관계에 있다고 할 수 있다.
인공지능 정의
초기의 인공지능에 대한 정의는 다소 추상적이었다. 사람들은 공상과학영화 속의 주인공을 연상시키는 인간보다 더 뛰어난 지적·육체적 능력을 가졌으나,
다만 감정을 가지지 못한 로봇, 이런 존재를 연상하였고, 이러한 사람들의 대중적 인식은 한편으로는 초현실적 미래에 대한 꿈으로, 다른 한편으로는 막연한 두려움으로 나타났다.
2017년에 제안된 미국의 「AI의 미래법안」에서는 인공지능에 대한 정의를 ‘강인공지능(Strong AI: Artificial General Intelligence)’과
‘약인공지능(Weak AI: Narrow Artificial Intelligence)’둘로 나누고, 후자는 “전략게임수행, 언어 번역, 자율주행차, 이미지 인식 등 특정 적용분야를 다루는 시스템”으로,
그리고 전자를 “인지, 감정 및 사회적 행동의 범위에 있어 최소한 인간 수준의 명백한 지능적 행동을 보여주는 개념적인 미래의 AI시스템”으로 정의하였다.
그러나 오늘날 활용되는 AI가 후자에 해당되는 사례는 없다.
보다 최근에 제안된 EU의 『AI 법안』은 보다 기술적인 정의를 하고 있다.
‘AI시스템’에 대한 정의를 두고 “부속서 1에 명시된 기법과 방식 중 한 가지 이상을 적용하여 개발된 것으로,
인간이 정한 목적을 위해 콘텐츠, 예측, 추천, 또는 주변 환경에 영향을 미치는 결정 등의 산출물을 만들어 내는 소프트웨어”라고 하였다.
여기에 적용된 방식으로는 (a) 딥러닝을 포함한 다양한 방법을 사용하는 지도 및 비지도 학습, 증강학습을 포함한 기계학습,
(b) 지식표현, 귀납(논리) 프로그래밍, 지식기반, 추론 및 연역엔진, (상징적) 추론 및 전문가시스템을 포함한 논리 및 지식 기반 접근법,
(c) 통계적 접근법, 베이지안 추정, 검색 및 최적화 방법론을 제시하고 있다.
그밖에 인공지능에 의한 위험성을 기준으로 고위험 AI에 대한 별도의 정의를 두기도 하는데, 고위험성에 대한 개념과 구별기준은 국가마다 다르다 .
다만, 공공서비스에 적용되는 AI는 고위험으로 간주되는 경향이 있다.
인공지능 공공행정 이용 현황
「인공지능의 미래를 위한 준비(오바마 행정부)」(2016.10)의 발표와 2017년 중국의 「차세대 인공지능 발전규획」의 발표 이후
각국의 AI에 대한 국가적 관심은 국제 패권을 둘러싼 경쟁은 물론 미래사회에 대한 패러다임적 전환을 시사하게 되었다.
공공영역에 적용되는 AI를 활용한 서비스에는 각종 자동화, 예측, 규제 및 적발을 위한 모니터링 등이 있고,
활용 분야로는 교통, 보안, 금융, 의료, 복지, 보험, 법률, 일반행정 서비스 등 정보분석, 이미지 인식 등에 다양하게 활용되고 있다.
최근 발표된 자료에서 EU 국가들에서 시도된 정부영역에서의 AI 활용사례를 보면, 일반 행정서비스(30%)가 가장 큰 비중을 차지하고 있으며,
이어서 경제(18%), 보건(15%), 공공질서·안전(14%), 사회보장(9%), 환경보호(4%), 주거·지역편의시설, 교육, 휴양·문화·종교, 국방 순으로 조사된 바 있다.
국내에서도 독거노인 지원, 보행자 안전, 민원 상담, 폐기물수거, 신약개발 등에 활용하기 위해 개발 시도된 사례들이 있으며,
현재에도 세무 서비스, 민원상담 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 공공서비스가 개발 중에 있다.
기술 유형별로 볼 때, EU 국가들의 경우, 기계학습이 가장 많이 적용된 것 으로 나타났으며(58%),
자동추론(30%) 및 계획수립(26%), 자연어처리(24%), 컴퓨터 비전(20%) 등의 순으로 조사되었다.
한편, 우리나라 공공영역에서의 AI 관련 이슈에 대하여 언론빅데이터를 분석한 결과를 보면(2017년에서 2021년까지의 언론기사 분석),
각 부처별로 관련 다양한 이슈가 제시되고 있다.
예를 들면, 농림축산식품부의 AI 행정 관련 이슈가 상위 빈도로 조사되는데 관련 이슈로 스마트팜, 농산물, 농업인 등이 나타나고 있다.
이는 노동력 부족, 기후변화, 인구구조변화라는 환경요인의 변화와 이에 대한 정부지원 및 대응정책의 중요성, 비교적 데이터획득에 있어
개인정보보호가 적용되지 않을 수 있는 여건이 작용됐을 것으로 추정된다.
인공지능 공공영역 관련 이슈
인공지능이 공공영역에 도입될 경우 예상되는 좋은 점으로는 시민 개인의 상황에 맞춘 시민중심적 서비스가 가능해지고
행정자원이 정확하고 효율적으로 투입되며 행정절차가 신속하게 이루어질 수 있으며, 인간의 자의성에 따른 판단이 배제되어 동등처우가 가능하게 되는 등이 있는 반면,
나쁜점으로는 인간·사회적 편견이 학습될 경우의 편향성, 알고리즘의 적정성에 대한 이해의 곤란, 종합적·맥락적 판단이 필요한 경우의 한계 등의 문제점이 지적된다.
AI에 의해 초래되는 위험에 대한 효과적 관리를 위하여 여러 나라의 관련 법률 및 입법안은 이에 대한 위험의 정도에 따라 다른 규제전략을 택하고 있다.
EU
EU의 「AI 법안」은 AI에 의해 초래되는 위험 정도를 최소위험(minimal risk), 고위험(high risk), 수용불가 위험(unacceptable risk)로 나누고
수용불가한 위험을 가지는 AI는 금지하고, 고위험AI에 대하여는 AI영향평가의 실시 등 엄격한 규제를 적용하고 있다.
한편, EU의 「AI 법안」이 민간과 공공에서 이용되는 AI를 구별하지 않는데 반하여, 공공행정영역 AI에 대한 법적 형식이 마련되어 있는 경우도있다.
반드시 AI를 의미하지는 않은 자동화행정에 대한 입법은 일찌기 이루어져 있으나, 공공행정 영역에 도입되는 AI에 대한 규범을 마련한 경우도 있다.
영국
영국은 「인공지능전략(UK AI Strategy)」(2021.9)30)에서 공공부문 AI 알고리즘 투명성 범정부 표준개발을 제안하였고,
공공부문의 자동화된 의사결정을 위한 「자동화된 의사결정을 위한 윤리 · 투명성 · 신뢰 체계에 관한지침」(2021.5)을,
공공부문의 AI의 도입과 개발을 위한 구체적 평가·관리 지침인 「공공부문을 위한 AI 사용 가이드라인」(2020.1)을 공표한 바 있다.
캐나다
그리고 캐나다는 정부의 자동화된 행정결정에 대해 「자동화된 의사결정지침」(2019)에서 관련 쟁점에 대해 비교적 상세하게 규정하였다.
이 지침은 데이터에 기반한 정부의 의사결정, 책임성, 공정성, 적법절차요건의 준수, 알고리즘의 위험감소, 자동화 의사결정 시스템에 사용된 데이터의 접근가능성을 기대효과로 제시
하며 4단계 영향수준의 구분과 그에 따른 알고리즘 영향평가, 투명성, 품질보증, 이의제기, 정보제공, 비준수 관리에 관한 기준을 제시한 바 있다.
대한민국
우리나라도 현재 AI와 관련된 많은 법률이 국회에 상정되어 있다.
공공행정영역에서의 AI를 직접적으로 표방하는 입법안보다는 민간과 공공영역을 포함하여 다루는 기본법적 성격을 갖는 입법안이 있으며,
다양한 영역의 개별법률들에서 해당 영역의 AI 도입과 관련된 내용을 포함하는 경우들이 더욱 많다.
이러한 상황을 볼 때 향후 수없이 많은 법적 논의들이 발생할것을 예상하는 것은 어렵지 않다.
이러한 논의들이 포함하는 쟁점들은 행정행위, 행정서비스 등의 유형에 대한 행정법의 기본적 논의는 물론
활용되는 AI의 기능적 성격에 대한 분석을 필요로 한다.
즉 행정법의 기본적 쟁점들에 기술적 특성을 반영하는 논의를 바탕으로 대안이 제시되어야 하므로 부문간의 통섭적 사고의 융합이 필수적이다.
마지막으로 특히 공공분야에서의 AI 활용에 있어 주의 깊게 보아야 할 것은 탄소중립 등 시장에서의 이윤창출이 어려운 부분에 대한 정부의 정책마련이다.
AI로 인한 혜택이 사회전반에 균형있게 돌아가기 위하여는 이에 대한 정부의 적극적 정책수립이 반드시 필요할 것이다.
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