최근 디지털 전환(Digital Transformation)의 가속화에 따라 인공지능 전환에 대한 관심도 높아져 있다. 인공지능 전환이란 광의로는 조직과 업무, 일상생활 등에서 인공지능에 의한 변화를 의미한다. 협의로 인공지능 전환에 대비한 조직과 개인의 생존을 위한 변화 전략이다. 이러한 변화들이 결실을 맺기 위해서 인공지능 전환 환경에 대비한 전략적 기획, 인력·조직의 정비, 조직 운영과 성과 체제 마련, 조직문화의 혁신, 업무모델 (Business Model)의 혁신 등이 필요하다. 무엇보다 현재 다양한 디지털 전략들을 세부 실행과제를 통해 더 보완하고 실행함으로써 성과를 입증할 수 있도록 하는 노력이 필요하다. 변화는 모범적 사례 발굴을 통해 추동력을 얻을 수 있다. 특히 지능형 기술이 정부 내부의 의사결정과 조직 구성 및 운영, 인적자원 활용과 성장에 어떻게 적용될 수 있을 것인가에 대한 보다 체계적 접근이 필요하다. 정부서비스의 혁신은 조직 환경변화의 필요성에 대한 인식과 리더·조직원의 변화에 대한 공감대 형성과 커뮤니케이션, 혁신을 실행하기 위한 조직원의 역량 증진, 변화의 내재화와 조직 문화의 정착의 단계를 거쳐 진행된다. 주지하듯 지방이든 중앙이든 행정은 최대의 서비스산업이다. 인공지능 전환시대를 맞이하여 정부의 전환과정에서 서비스의 질적 개선 및 고도화가 기대된다. 이러한 기대는 인공지능 기술의 혁신과 활용에 의해 그 가능성이 커가고 있다. 인공지능은 데이터와 알고리즘의 결합이다. 데이터를 원료로 알고리즘이라는 엔진을 통해 학습한 결과를 통해 현실 문제를 해결하기 위해 적용하는 것이다. 따라서 지금도 축약어로 논의되 는 ICBM(IoT, Cloud Computing, Big Data, Mobile)은 데이터의 수집과 가공, 축적과 분석처리를 위한 최적의 요건을 형성하고 있으며, 인공지능과 결합하면서 새로운 가치창출 수단으로 자리하고 있다. 이런 의미에서 앞으로 디지털 중추기술의 활용과 관련된 이슈들은 결국 인공지능의 적용과 관련된 문제로 연결될 것이다.
인공지능을 비롯한 디지털 중추기술은 지역의 공공서비스를 어떻게 바꿀 것인가? 정부기능, 그중 지방행정은 지역공동체 이익을 추구하며 지역경쟁력 향상과 지역주민에 대한 봉사에 헌신하는 공적 기능이다. 이를 위해 내부적으로 효과적인 정책 결정이 필요하며, 외부적으로 주민에게 양질의 공공서비스를 생산, 배분하는 것이 필요하다. 그리고 이를 달성하는 최적의 방법에는 하나의 정답이 있는 것이 아니다. 지역주민 요구와 정책 환경의 변화에 따라 달라진다. 인공지능기술은 지방정부 서비스의 개선에 유용한 수단이다. 인공지능을 비롯한 디지털 중추기술이 가진 속도와 확장성, 범용성의 속성은 기존 지방전자정부 분야에서 나타났던 변화를 지금보다 더 빠르고 폭넓게 일으킬 것이다. 디지털플랫폼정부는 중앙뿐만 아니라 지역수준에서도 필요하며 최종적인 목적(Ultimate Goal)은 정부의 서비스 지능화와 함께 공공서비스혁신이다. 즉, 인공지능기술을 통해 지역주민들에게 향상된 공공서비스를 제공하는 것에 초점을 맞추어야 한다.

인공지능(AI) 기술이 인간의 수고를 덜고 생활 편의를 향상시키고 있다. 일상에서 반드시 필요하지만 번거롭고 시간이 많이 드는 일을 AI 기술을 통해 손쉽게 해결하면서다. 특히 스타트 업계에서는 AI 기반 서비스로 혁신을 주도하고 있다. 전자정부의 벤치마킹 모델이었던 금융서비스는 어떻게 변화하고 있을까. Fintech 혁신으로 일컬어지는 금융서비스 디지털화의 주요 특징으로 자동화와 세분화, 그리고 맞춤화 등을 들 수 있다. 챗봇으로 대표되는 자동화는 금융서비스 제공과정에서 비용절감 및 편의성 향상에 기여하고 있다. 수요자 중심의 시장 트렌드가 확산되면서 다양한 고객요구 맞춤형 금융서비스의 세분화와 개인 맞춤화 역시 강화되고 있다. 특히 인공지능기술 구현의 기반이 되는 컴퓨팅 성능의 발전과 활용 가능한 데이터의 증대, 객체 간 연결성 강화로 AI 서비스의 상업화 역시 가속화되고 있다. 고성능 컴퓨팅 기술의 발전은 새로운 알고리즘 및 분석 툴의 적용을 가능케 하고 있으며, 다양한 기기와 센서 등으로부터 수집한 빅데이터는 분석에 활용될 수 있는 데이터의 범위를 넓히고 AI 학습의 효율성을 높여준다. 이러한 인공지능 및 관련 디지털 기술의 혁신은 결과적으로 금융서비스의 고부가가치화에 기여한다.
인공지능기술은 다양한 정보통신기술과 융·복합되어 서비스로 제공된다. 수집·생성된 데이터를 처리·분석하여 정보를 제공하는 과정에서 인공지능 기술이 활용될 수 있다. 사물인터넷(IoT)이나 드론(drone)은 데이터 수집·생성 주체로 볼 수 있으며 이들은 인공지능 기술이 접목되어 지능형 사물인터넷 형태로 운용될 수 있다. 서비스에 대한 사용자 경험(user experience)의 만족도를 높이기 위해 활용된 챗봇(chatbot)이나 확장현실(XR) 기술은 인공지능 기반의 대화형 챗봇과 공간/사물 인지 기능을 갖는 확장현실 기술로 발전될 수 있다. 대용량의 데이터를 송수신하고 그래픽기반의 정보를 제공하기 위해서는 Cloud나 모바일 엣지시스템에 대한 기술이 필요하다. 개인정보 등 민감 데이터 보호를 위해 보안서비스 제공도 필요하다. 인공지능기반 공공서비스를 예를 들면, 치안 분야에서 빅데이터 및 인공지능기술은 범죄의 분석·예측에 활용될 수 있다. 의료·보건분야에서 빅데이터 기술은 감염병 확산 예측 등에 활용되어 선제적 대응을 가능하게 한다. 대구시 행정민원 응대 챗봇(뚜봇)은 스마트폰이나 컴퓨터로 여권 민원을 상담해주는 실시간 채팅프로그램으로 여권신청 방법, 여권사진 크기, 미성년자 여권발급 등을 지원하고 있으며, 차량등록업무, 지역행사 축제 안내, 일반 민원 업무 등으로 서비스영역을 확장 중이다. 이 외에도 복지·보건, 재난·안전, 교통, 문화·관광 등 지역생활의 다양한 분야에서 민관 데이터 통합과 연계하여 생활안전 인프라, 재난재해 인프라를 구축할 수 있다.
인공지능기술이 활용된 공공서비스로 빅데이터 기술과 함께 데이터 분석·예측기반 서비스가 제공하고 있으며, 사용자 편의를 제공하는 인터페이스로 대화형 챗봇이나 공간/사물 인지 기 반 확장현실 인터페이스를 갖는 서비스도 제공되고 있다. 인공 지능기술을 접목한 서비스들이 주목받고 있다. 기존 서비스에 AI 디지털 기술이 사회 전반으로 스며들면서 일상생활에 커다란 영향을 미치고 있기 때문이다. 다만, 문명의 혜택이 될지 부작용이 될지는 지켜볼 일이다. 과거 AI는 고도의 지식을 요구하는 특수한 상황에서만 활용됐지만 디지털 전환의 바람이 일상을 빠르게 바꿔놓고 있다. 미래가 아닌 현실이 된 인공지능. 육체적 노동뿐만 아니라 인간의 지적 기능도 수행하는 인공지능은 산업과 사회 전 영역에 걸쳐 큰 영향을 끼치고 있다. 앞으로 변화의 속도는 더욱 빨라질 것으로 예상되면서, 한국도 중앙 및 지방정부 차원의 철저한 준비가 필요하다. 이에 정부가 AI 강국으로 나아가기 위한 국가전략을 마련했다. 2030년까지 OECD 기준 30위인 삶의 질을 10위까지 끌어올리고 세계 3위 이내의 디지털 경쟁력을 확보할 계획이다. 하지만 지역수준과 역량은 미흡한 상황이다.

핀란드 헬싱키에서 개설한 웹사이트 <AI 레지스터>는 AI 기술이 적용된 공공서비스를 모아진 가상공간으로서 ‘인간중심 AI’ 의 원칙과 윤리가 명시돼 있다. 헬싱키 중앙도서관 오디의 서적 추천 챗봇 <Obotti>을 예로 들어보면 <Obotti>는 오디 도서관을 이용하는 시민에게 맥락 분석에 따라 책을 추천해준다. 개별 시민의 관심사와 피드백 데이터기반에서 발견할 수 없었던 새로운 서적들을 제안한다. 텍스트형 챗봇 서비스뿐 아니라 음성인식기반 추천도 앱을 통해 제공한다. 헬싱키는 챗봇의 알고리즘 작동원리와 데이터세트, 데이터 처리 방식, 비차별 정책, 인간에 의한 감독, 위험요소 등을 AI 레지스터 사이트에 공개하고 있다. <Obotti>뿐 아니라 보건소 챗봇, 주차 챗봇, 육아 클리닉 챗봇, 지능형 자료관리시스템 등 모두 5종의 공공서비 스를 동일한 수준에서 시민이 열람할 수 있다. AI의 신뢰를 보증하는 알고리즘 개방성과 투명성을 공공부문이 선도한 모범사례이다. 2021년에는 더 많은 공공서비스 AI를 이 사이트에 등록하였으며 참여도시도 점차 늘어나고 있다. 시민의 데이터를 학습하며 진화하는 모델로서 <AI 레지스터>의 실험이 혁신적이라 평가받는 이유는 저변에 깔린 철학에 나타난다. 시민과의 공동설계, 공동소유를 통한 AI 신뢰 구축이다. 흔히 기술을 민주주의와 병립될 수 없는 인공적 대상물로 여긴다. 속도가 우선인 기술경쟁에서 시민참여를 보장하는 개발 프로세스는 시장에서 뒤처질 수밖에 없다는 근거에서다. 시민의 민감 데이터를 합법적으로 활용하고 조합할 수 있는 권한을 지닌 공공 섹터는 개발 과정을 보다 민주적으로 접근할 이유가 있다. 이를 위한 비교적 쉬운 접근이 규제를 통한 민주적 통제다. 하지만 기술에 대한 감시와 규제만이 정부의 역할은 아니다. AI 기술개발의 모범사례를 스스로 창출할 책무도 있다. 모범 없는 선언, 솔선 없는 강제는 자칫 폭력적으로 비칠 수 있어서다. 헬싱키 AI 레지스터는 그 모순을 넘어서기 위한 공공의 귀감이라 할만하다. Texas주의 Sugar Land시는 효과적인 공공서비스 제공을 위해 인공지능을 이용해 주민들의 니즈를 파악하고자 했다. 주민들의 정책 및 공공서비스에 대한 지식 및 전반적인 정서를 파악함으로써 효율적인 공공서비스를 제공하고 궁극적으로 주민으로부터 신뢰를 얻는 것을 목표로 했다. 인공지능을 사용하기 전에는 주민 의견의 파악과 이해과정에 제한이 있었으며 일부 적극적인 주민들의 의견 또는 눈에 띄는 사건들을 통해 전체 주민들의 요구사항을 추측할 수밖에 없었다. Sugar Land시는 효과적으로 주민들의 니즈를 파악하기 위해 인공지능을 통해 데이터를 수집하고 분석하는 ‘Social Listening’ 소프트웨어를 사용하기 시작했다. ‘Social Listening’ 소프트웨어는 시정부의 통합 전화 서비스(311 서비스) 및 소셜미디어를 통해 주민들이 도시에 대해 어떤 논의를 나누고 있는지, 어떤 우려를 하고 있는지에 대해 파악했다. 예를 들어, 시정부는 소셜미디어 상에서 주민들이 수돗물에서 염소 냄새가 나는 것에 대해 우려하는 글이 퍼지고 있다는 것을 발견하고 이에 대한 조사를 거쳐 수돗물에는 염소가 포함되어있지 않다는 조사결과를 발 빠르게 발표할 수 있었다. 시정부의 지역사회 소통 담당 부서는 이러한 정보를 계속해서 살펴보면서 주민들에게 먼저 연락하여 불편사항에 대한 세부정보를 파악해 더 나은 서비스를 제공하며, 인터넷 상에서 잘못 퍼져나가고 있는 정부 서비스에 대한 정보를 빠르게 파악하여 정정하고 있다. 시정부가 주민들의 요구사항을 적극적으로 파악하고 대응하는 모습을 통해 정부 신뢰도가 강화되었다는 평가를 받고 있으며 ICMA(International City/County Management Association)가 선정한 2020년 전략 리더십 & 거버넌스상(인구 50만 명 이상 부문)을 수상하기도 했다.

인공지능 기술이 발전하면서 공공서비스 분야에서의 활용 기대와 필요성 역시 높아지고 있다. 그러나 AI의 공공적 활용을 위해 기술적 그리고 제도적 측면에서 이를 뒷받침하는 정책지원이 요구된다. 인공지능은 기본적으로 데이터 분석을 통한 패턴정립과 이에 기반을 둔 의사결정과정을 거친다. 이는 AI 기술개발에 있어서 그 대상이 되는 알고리즘 세분화는 물론 고객에게 제공하고자 하는 서비스과정에 대한 이해와 분석이 필수적이다. 서비스 프로세스 분석은 AI를 통해 특정 서비스 구현 가능성의 판단근거 제공은 물론, AI가 행한 의사결정에 대한 서비스 제공자의 해석 및 설명 가능성을 높여줄 수 있다. 결국, 책임 있는 인공지능 활용을 위해 서비스 개발 과정에 고려될 수 있는 AI 사용에 대한 정부 차원의 가이드라인의 제시가 필요하다. 미국의 경우, 연방거래위원회(FTC)에서 AI 및 알고리즘 사용 지침을 발표한 바 있다. 해당 지침에서 FTC는 AI 및 알고리즘 사용 시 투명성, 설명 가능성, 공정성, 견고성과 실증적 타당성, 책임성을 가져야 함을 강조하였다. 국내에서도 향후 AI 기반 서비스 이용자들이 대폭 늘어날 것으로 예상되면서, AI 알고리즘에 대한 이용자의 알 권리와 설명 요구권리 등의 권익향상을 위한 정책적 노력이 강화되어야 한다.
또한 인공지능기반 공공서비스 구현의 재료가 되는 데이터의 안전한 활용과 관련 세부적인 제도 마련 역시 필요하다. 특히, 개인정보에 대한 가명 처리 과정에서의 안전성 우려와 재식별 위험 가능성으로 인해 상업적 활용에 제약이 발생하고 있다. 개인의 민감 정보에 대한 상업적 활용에 대한 우려 등은 인공지능기반 개인맞춤형 공공서비스 개발과정에서 고려해야 할 이슈다. 중요한 것은 개정법의 취지에 따라 데이터 활용을 지원하는 구체적 지침 마련과 동시에 데이터 유통 및 관리과정에서의 사전 점검 및 위반에 대한 제재 강화로 서비스 신뢰성을 높여나가야 한다. 2020년 12월 과기정통부는 <국가 인공지능 윤리기준>을 발표했다. 인간성을 위한 인공지능을 핵심가치로 삼아 3대 원칙과 10대 요건을 담아냈다. 정부, 공공기관의 AI도 적용대상이다. 그러나 경찰의 얼굴인식 감시기술과 같은 일부 공공서비스는 여전히 불투명하게 운영되고 있다. 공공기관 챗봇 가운데 데이터 소스와 프로세싱을 설명한 곳은 찾아보기 어렵다. 정부가 AI의 모범사례를 직접 만들어내고 윤리기준을 준수하며, 민간 영역의 사업자들을 견인하는 노력이 필요하다.