[사진= 게티이미지뱅크 제공]

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거대언어모델(LLM) 등 인공지능(AI)은 사회 전반에 혁신 변화를 불러일으킨다는 점에서 공공 서비스 도입 속도를 높이고 적용을 확대해야 한다는 목소리가 커진다.

우리 정부는 최신 AI 기술을 공공 부문에 적극적으로 도입해 복지, 재난, 청년 등 사회 현안 해결을 추진 중이다.

정부가 천문학적 예산을 기반으로 AI 활용 성공 사례를 높이고 있지만, 국민 편의성을 더욱 올리기 위해서는 AI 도입 시 실효성이 큰 공공 부문을 계속 발굴하는 노력이 요구된다.

◇AI, 공공 서비스 확대 필요성은

AI가 공공 서비스에 확대·적용돼야 하는 이유는 공공 서비스 혁신을 가속화시키기 때문이다.

현재 AI는 △질의응답 △분석·활용 △문서 작성 △기획·창작 △상담 지원 △서비스 처리 등 다양한 공공 서비스에 적용된다.

예를 들어 공공에 적용된 자동화된 챗봇 시스템은 고객 서비스를 개선한다. 정부 기관은 자동 응답 시스템을 구축해서 시민이 자주 하는 질문에 자동 응답해 시간·비용을 절감할 수 있다. 직원 업무 부담도 크게 줄어든다. 시민 또한 번거로운 절차 없이 쉽고 빠르게 필요 정보를 얻을 수 있다.

공공기관은 AI로 빅데이터를 분석해 시민 행동 패턴과 요구사항을 빠르게 분석하고, 정책을 수립하거나 서비스를 개선할 수 있다.

하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장은 “공공 업무는 여러 문제를 해결해 국가 경쟁력을 높이는 것이 중요하다”면서 “하지만 많은 공무원이 창의적 문제해결보다는 행정 문서 만드는 데 시간을 쓰고 있다”고 말했다.

이어 “이를 AI로 해결할 수 있으면 본연의 업무에 충실할 수 있다”면서 “행정 분야 AI 도입으로 국가 경쟁력을 끌어 올릴 수 있다”고 덧붙였다.

정부는 'AI 행정 지원 서비스' 시범 운영을 최근에 완료했다. 이 서비스는 △문서 요약·초안 작성 △법령·지침 정보 검색 △정보공개 행정업무 등을 지원하는 정부 전용 AI 서비스다.

주관 부처인 행정안전부는 시범 운영으로 서비스 활용 사례(문서 검색, 문서 작성 등)와 이용 시 불편사항을 공유하고, 보완할 방침이다.

행안부 관계자는 “AI 기반 행정 지원 서비스는 공무원과 국민 모두에게 혁신적 변화를 가져올 것으로 기대한다”며 “시범 운영 기업인 LG, SKT 간에 협의체를 운영해서 AI 활용성이 높은 업무 분야를 추가로 발굴, 다른 중앙기관·지자체로 확산할 방침”이라고 말했다.

◇구체 적용 사례는

공공 부문 AI 활용 주요 성공 사례 - [자료= 디지털플랫폼정부위원회 제공]

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정부는 챗GPT 등 민간의 최신 AI 기술을 공공 부문에 적극 적용·활용하고 있다. 전 국민 AI 일상화 실행 계획을 수립하고 2023년 기준 70여건에 이르는 활용 사례를 창출했다.

대표 성공 사례는 행안부가 추진한 '인파관리지원시스템'이다. AI가 군중 밀집 지역 데이터를 분석해서 위험 수준을 모니터링하고 지자체와 경찰·소방 등에 알림 기능 서비스를 제공한다. 전국 중점 관리지역에서 인파 밀집을 실시간 파악하고 위험 경보에 따른 인파 우회·차단 등 조치가 가능하다. 사전에 사고를 크게 낮출 수 있는 셈이다.

행안부에 따르면 경기도 화성시는 검색증강생성(RAG)과 LLM을 연동해서 민원 대응에 필요한 데이터를 AI에 학습시켰고, 민원 대응 시간을 14.5% 절감했다. 반면에 업무 효율성은 10% 증가해 민원 만족도가 크게 개선된 것으로 나타났다.

디지털플랫폼정부위원회와 과학기술정보통신부는 올해 △AI 근로감독관 △스마트 소방 안전 △장애인 의사소통 등 8대 초거대 AI 공공 서비스 개발에 착수했다.

예를 들어 AI 근로감독관 지원 서비스는 AI를 활용해서 진술조서 자동 작성·분석, 판례 검색 등으로 신고 사건과 근로 감독을 신속·정확하게 처리하고, 국민을 대상으로 24시간 노동법 상담 서비스를 제공하는 것이 골자다.

양부처는 올해 초거대 AI 활용 지원 사업 예산을 110억원으로 책정했다. 2023년도 20억원과 비교해서 5배 이상 늘린 것이다. 공공 부문 초거대 AI 활용 모범 사례를 확대한다는 계획이다.

과기정통부 관계자는 “국산 AI 모델 활용 역량을 강화하고, 공공 영역에 AI를 적극 도입해서 우리나라가 AI G3 수준으로 도약하는 계기가 될 것”이라면서 “국민은 공공 영역을 포함한 일상에서 AI 기반의 혁신 서비스를 누릴 기회가 확대될 것”이라고 말했다.

◇남은 숙제는

AI는 공공 서비스 혁신에 큰 영향을 미친다는 점에서 긍정적이지만, 숙제도 남았다. 민간의 생성형 AI를 도입할 경우 공공 조직 내 민감 데이터 등이 유출될 가능성이 제기된다.

생성형 AI는 대규모 자원을 투자할 수 있는 민간 기술 중심 기업에서 개발할 수 있다. 정부가 직접 생성형 AI를 구축하기에는 기술·예산 등 한계가 있을 수밖에 없다.

이런 상황에서 민감한 공공 데이터 유출을 최소화하기 위해서는 보안 수준이 낮은 데이터나 정보시스템을 대상으로 민간 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 연계해서 AI 서비스를 이용·제공하는 것이 대안으로 꼽힌다.

한국지능정보사회진흥원(NIA) 관계자는 “생성형 AI 도입 시에 공개할 수 있는 데이터 범위와 종류 등을 파악해야 한다”면서 “현실적으로 경량화 거대언어모델(sLLM)을 적용해 비용과 사용 범위를 최소화하고 구체적 성과를 창출하는 것이 요구된다”고 말했다.

디지털플랫폼정부위원회 관계자는 “어떤 데이터로 AI를 학습시킬지 고려해야 한다”며 “민감 데이터나 비공개 데이터를 AI가 학습하는 과정에서 (AI) 외부 서비스 제공자에 유출되지 않도록 설계하는 것이 중요하다”고 말했다.

한 AI업체 대표는 “공공 서비스에서는 보안이 특히 중요하지 않느냐”면서 “AI가 내부 데이터를 수집·가공할 경우 어떤 데이터를 어떻게 학습했는지를 투명하게 기록·관리해야 하고, 민감한 정보를 침해하지 않도록 명확한 기준을 수립, 점검해야한다”고 조언했다.

AI를 공공에 적용할 수 있는 분야를 지속 발굴하는 것도 과제다.

정부 관계자는 “대국민 서비스 성공 사례를 위해 행정 효율화·현안 해결 등 분야별 대규모 AI 프로젝트를 발굴할 것”이라며 “이를 집중적으로 지원하고 서비스 체감도를 측정하기 위해 성과 지표를 마련하겠다”고 말했다.

류태웅 기자 bigheroryu@etnews.com

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