선거가 다가올수록 기대는 비현실적으로 부풀어 오른다. 혁신가를 찾고, 기술 영웅을 상상한다. 그러나 AI 시대의 지방행정에 필요한 것은 ‘천재’가 아니다. 우리는 코드를 짜는 단체장을 뽑는 것이 아니다. AI를 이해하고 질문할 수 있는 리더, 곧 ‘AI 리터러시 선수’를 뽑는 선거를 치르고 있다.
AI는 이미 지방행정의 전제가 됐다. 예산 편성, 복지 대상자 선정, 재난 예측, 교통 정책 결정까지 데이터와 알고리즘이 개입하지 않는 영역을 찾기 어렵다. 이 환경에서 단체장의 역할은 기술을 직접 다루는 일이 아니다. 기술이 개입한 판단을 통제하고, 그 근거를 설명하며, 결과에 책임지는 일이다. 화려한 비전이 아니라 구조를 이해하는 태도가 요구된다.

[그래픽=챗지피티]

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AI 리터러시의 본질은 세 가지다.
첫째, 질문하는 능력이다. 이 데이터는 어디서 왔는가. 누구를 배제했는가. 알고리즘의 오류 가능성은 무엇인가.
둘째, 설명하는 능력이다. 왜 이런 판단이 내려졌는지 시민에게 납득 가능한 언어로 말할 수 있는가.
셋째, 책임지는 능력이다. “AI가 그렇게 분석했다”는 말로 숨지 않는가.
경계해야 할 극단도 분명하다. 기술을 맹신하는 태도와 기술을 회피하는 태도다. 모든 문제를 자동화로 해결할 수 있다고 믿는 것도 위험하지만, 이해하지 못한 채 외주 보고서에 기대는 것 역시 위험하다. 이해하지 못하면 질문할 수 없고, 질문하지 못하면 책임질 수 없다.
AI 시대의 리더십은 수식을 아는 능력이 아니라 복잡성을 관리하는 능력이다. 데이터의 한계를 인정하고, 오류 가능성을 전제로 제도를 설계하며, 실패를 학습으로 전환하는 태도다. 이것이 ‘선수’의 자격이다.
이번 지방선거에서 유권자가 물어야 할 질문은 단순하다.
이 후보는 AI를 잘 안다고 말하는가, 아니면 AI 앞에서 어떻게 판단할지 설명하는가.
이 후보는 기술을 말하는가, 아니면 책임을 말하는가.
우리는 영웅을 뽑지 않는다. 우리는 시스템을 운영할 리더를 뽑는다. AI 천재가 아니라 민주적 책임을 감당할 AI 리터러시 선수를 선택하는 일, 그것이 이번 선거의 본질이다.
아주경제

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