인공지능(AI)의 트렌드 전망

인공지능을 기반으로 하는 기술 발전은 매우 빠르게 진화되고 있어 수용하기에 벅찰 지경이다. 여러 분야에서 빠른 발전과 거대한 파급력이 이어지다 보니 지나치게 빠른 속도로 발전하는 AI에 대해 우려의 목소리도 있다. 한편에서는 기후변화에 따른 환경문제의 위기와 탄소중립 등 본질적인 문제해결과 AI의 활용에 대해 논의가 이어지고 있다.

최근 AI 기술의 동향을 다음과 같이 정리해 볼 수 있다. 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 활용한 자연어 처리(NLP) 기술이 크게 발전하고 있으며, 이러한 모델들은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 응용 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 여러 형태의 데이터를 동시에 처리하고 이해할 수 있도록 해주며, 보다 직관적인 사용자 경험을 제공한다는 특징을 보여주고 있다.

최근 우리에게 익숙한 자율주행 기술은 발전의 속도나 영향도 매우 높은 편으로 자율주행 차량의 상용화가 점점 확산되는 추세이다. 차량의 센서 데이터를 처리하여 실시간으로 주행 경로를 계획하고 안전하게 운행할 수 있도록 돕는다는 점에서 실용화가 더욱 더 빠르게 이루어질 것으로 기대된다.

의료분야에서도 AI의 적용이 확대되고 있는데, 질병 진단, 치료 계획 수립, 환자 데이터 분석 등 다양한 분야에서 의료진을 보조하는 등 헬스케어 분야의 활용도가 높은 것으로 나타나고 있다. 특히 강화학습(Reinforcement Learning)은 로봇 공학, 게임 AI, 금융 모델링 등 여러 분야에서 큰 성과가 기대되며, 이밖에도 생성적 적대 신경망(GANs), 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI), 엣지 AI, 합성 데이터 및 자동화·로보틱스를 이용한 제조업, 물류, 서비스업 등 다양한 분야에서 로봇과 자동화 시스템의 지능화도 가속화되고 있다.

AI는 이러한 시스템들이 더 효율적이고 정확하게 작업을 수행할 수 있도록 돕는 역할을 하며, 작업 현장에서 실질적인 변화를 체감할 수 있다. 예를 들어 의료 분야의 경우 IBM의 Watson Health는 방대한 양의 의료 데이터를 분석하여 의료 전문가들이 최적의 치료 방안을 찾는 데 도움을 준 사례도 있다. 금융 분야의 경우는 AI가 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 비정상적인 거래 패턴을 식별하고 사기를 예방하는 데 사용되는 사례도 있다. 챗봇을 이용한 실시간 답변을 통해 문제를 해결하여 고객 서비스 효율성을 높이는 고객서비스 챗봇 활용은 가장 쉽게 볼 수 있는 예이기도 하다. AI는 고객의 구매 이력과 선호도를 분석하여 개인 맞춤형 제품 추천과 마케팅 캠페인을 제공하고 있는 등 개인화된 마케팅은 앞으로 시장의 대대적인 변화를 야기하고 있기도 하다. 아마존과 넷플릭스가 대표적인 예일 것이다.

이외에도 AI는 학생의 학습 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 학습 계획을 제공하고, 학습 성과를 향상시키는 데 도움을 주는 등 맞춤형 학습 기능의 최적화는 물론, 법률 문서지원, 예측 분석의 시도 등 우리 생활 곳곳에 파고들어 획기적인 변화를 야기하고 있다. AI 기술은 그야말로 세상을 빠르게 변화시키는 새 기제로서 국가 간 경쟁구도의 핵심으로 주목받고 있다.

디지털 전환은 기업에서 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅,
AI, 빅데이터 솔루션 등 정보통신기술(ICT)을 플랫폼으로
구축·활용하여 기존에 전통적으로 운영해오던
서비스 방식을 새롭게 혁신하는 것을 일컫는다.

DX(Digital Transformation)와 인공지능으로의 전환(AIX)

디지털 전환(digital transformation)은 디지털 기술을 사회 전반에 적용하여 전통적인 사회 구조를 혁신시키는 것을 의미한다. 일반적으로 기업에서 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, AI, 빅데이터 솔루션 등 정보통신기술(ICT)을 플랫폼으로 구축·활용하여 기존에 전통적으로 운영해오던 서비스 방식을 새롭게 혁신하는 것을 일컫는다.

디지털 전환을 위해서는 아날로그 형태를 디지털 형태로 변환하는 ‘전산화(digitization)’ 단계와 산업에 정보통신기술을 활용하는 ‘디지털화(digitalization)’ 단계를 거치며, 지속적인 신기술 변화를 수반하게 된다. 최근에는 기업을 중심으로 DX를 넘어 AIX의 방향성을 모색하는 경향을 볼 수 있다. 인공지능 전환 패러다임의 핵심은 AI 기술을 활용하여 데이터를 중심으로 한 혁신을 지속적으로 추구한다는 점이다. 자동화와 효율성을 극대화하며, 개인화된 서비스와 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 주력하고 있는 것이 특징이다. 특히 이를 위해 기술 통합, 데이터 관리, 의사결정 지원, 인재 양성, 윤리적 고려, 협력과 생태계 구축 등을 요소로 새로운 트렌드로 이어지고 있다. 즉 AI 기술을 활용하여 비즈니스와 사회 전반에 혁신을 일으키고, 이를 통해 새로운 가치를 창출하고자 하며, AI 기술을 중심으로 한 전환은 조직의 운영 방식, 의사결정, 고객 서비스, 제품 개발 등 다양한 영역에서 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다. 디지털 전환과 인공지능 전환의 차이가 실제 차별화되거나 완전히 새로운 패러다임을 의미하지는 않는다. 지능정보 신기술의 지속적 성장과 이를 반영하고 담기 위한 사회변화의 흐름을 중심으로 파악할 수 있다.

세계 여러 국가들은 AI 기술을 성장시키고 새로운 시장을 확보하기 위해 경쟁적으로 노력하고 있다. AI 시장을 선도하는 미국의 경우 AI를 활용하여 공공서비스의 품질을 향상시키고, 효율성을 높이며, 시민들의 삶의 질을 개선하기 위한 다양한 정책을 추진하고 있다. 대표적으로 뉴욕시나 샌프란시스코시에서 적용하고 있는 스마트시티와 교통관리는 AI 기반의 교통 관리 시스템을 도입하여 교통흐름을 최적화하고, 혼잡을 줄이는 데 활용한다. 특히 AI를 활용한 교통 신호 제어와 실시간 교통 데이터 분석을 통해 교통 체증을 완화하고 있다고 한다. 샌프란시스코시도 AI 기술을 사용하여 교통 신호의 타이밍을 실시간으로 조정하고, 교통 체증을 줄이며, 보행자와 자전거의 안전을 증진시키는 데 효과적으로 활용하고 있다고 한다. 로스앤젤레스시의 LA경찰청은 AI 기반의 범죄 예측 분석 시스템을 도입하여 범죄 발생 가능성을 예측하고, 예방 조치를 취하는 데 적극 활용하고 있음을 알리고 있다. 이 시스템은 범죄 패턴과 데이터를 분석하여 경찰의 대응을 지원하는 방식이다.

시카고의 경우도 경찰의 순찰 계획을 최적화하여 범죄 예방을 도모하고자 하며, 범죄 데이터를 분석하여 범죄 발생이 예상되는 지역에 경찰을 배치하는 데 적극 활용하는 예를 볼 수 있다. AI를 활용한 행정서비스의 적용 사례를 보면 휴스턴시는 AI 기반의 챗봇을 활용하여 시민들의 질문에 신속하게 답변하고, 행정서비스의 효율적 제공을 우선하고자 한다. 이 시스템은 24시간 운영되며, 시민들이 온라인으로 빠르게 필요한 정보를 얻을 수 있도록 한다. 또한 행정 데이터 분석을 통해 정책 결정에 필요한 인사이트를 제공하며, 서비스의 효율성 제고 및 개선을 위해 활용하고 있다. 이밖에도 빅테크 기업들이 밀집한 시애틀시는 AI 기술을 활용하여 대기질, 수질, 소음 등을 모니터링하고, 환경 데이터를 분석하여 환경문제를 실시간으로 감지하고 대응하는 데 활용하고 있다.

특히 AI를 활용한 폐기물 관리 시스템을 통해 폐기물 분류 및 수거 과정을 최적화하고, 환경 보호와 자원 재활용을 촉진하는 정책을 펼치고 있다. 이 외에도 무수히 많은 시정부의 AI활용 정책은 다양하게 적용되고 있다.

디지털 전환이 비교적 타 국가에 비해 빠르게 진행되지 않아 정부 차원에서 주도적인 정책제안을 펼치고 있는 일본의 경우도 지방정부들은 AI를 활용하여 다양한 문제를 해결하고 지역 사회의 발전을 도모하고자 노력하는 것을 볼 수 있다. 대체로 AI 기술을 활용하여 행정효율성 개선, 주민 서비스 향상, 지역 경제 활성화를 위해 집중적으로 활용하고자 한다.

교토시는 AI 기술을 활용한 관광 안내 서비스를 제공하여 관광객들에게 맞춤형 정보를 제공하고 있다. AI 챗봇과 음성 인식 기술을 활용하여 관광지 정보, 교통 안내, 예약 서비스 등을 지원하며, 다국어 지원을 통해 외국인 관광객의 편의를 높이는 데 활용한다. 고베시는 AI와 IoT 기술을 활용하여 스마트시티 구현을 추진하고 있으며, AI 기반의 교통 관리 시스템을 도입하여 교통 혼잡을 줄이고, 실시간 교통 정보와 예측 서비스를 제공하여 도시 내 이동 효율성을 높이고 있다. 고베는 특히 대지진의 경험을 토대로 자연 재해 발생 가능성을 예측하고, 신속한 대응 시스템을 구축하여 시민의 안전을 강화하고자 AI기반의 재난예측 시스템을 집중적으로 가동하고 있다.

미야자키현에서는 AI를 활용하여 지역 의료 서비스를 개선하고자 하는데, AI 기반의 진단 보조 시스템을 도입하여 의료진의 진단 정확성을 높이고, 원격 진료와 AI를 활용한 건강 관리 서비스를 제공하여 지역 주민들의 의료 접근성을 향상시키고자 한다. 후쿠오카시는 지방정부의 재정 관리를 효율화하고자 하며, AI를 활용한 예산 예측 및 지출 분석 시스템을 도입하여 재정 운영의 투명성을 높이고, 예산 배분의 효율성을 강화하고자 한다. 특히 AI 기반의 데이터 분석을 통해 지역 사회의 다양한 문제를 분석하고 해결 방안을 제시하는 프로젝트를 진행하는 등 적극적 활용사례를 보여주고 있다.

이처럼 AI를 활용하여 지역의 어려운 문제를 해결하고, 주민들에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 주력하는 점이 특징이다. 중국은 AI 분야에서 빠르게 성장하고 있으며, 글로벌 경쟁력을 선점하기 위해 국가차원에서 AI 정책의 비전과 목표를 명확히 설정하여 추진하고 있다.

특히 대규모 투자와 자원의 배분, 강력한 데이터 인프라와 생태계 구축, 관련 기술 개발 및 연구혁신, 빠른 산업 응용과 혁신의 촉진, 정책규제의 새로운 가이드라인 마련과 인재양성을 위한 다각적 정책 노력 등이 강점이다. 중국도 지방정부들은 AI 기술을 활용하여 다양한 분야에서 공공서비스의 효율성 제고 및 사회문제 해결에 주목하고 있다.

베이징시는 AI와 IoT 기술을 활용하여 교통 혼잡을 줄이고, 실시간 교통 정보를 제공하는 스마트 교통 시스템을 운영하고 있다. AI를 이용한 교통 신호 최적화, 자동화된 교통 감시 시스템을 통해 교통 흐름의 개선을 위해 활용하고 있다. 또한 공공장소와 교통수단에 AI 기반의 얼굴 인식 기술을 적용하여 범죄 예방과 공공 안전을 강화하는 사례도 볼 수 있다.

상하이시는 AI 기반의 민원 상담 시스템을 도입하여 주민들의 행정 절차를 간소화하고, 빠르고 정확한 서비스를 제공하고 있다. AI 챗봇을 통해 24시간 민원 상담을 제공하며, 대기 시간을 줄이고 민원 처리 효율성을 높이고 있다. 나아가 반복적이고 규칙적인 행정업무를 AI로 자동화하여 직원들의 업무 부담을 줄이고, 행정 처리 속도를 높이고 있다. 광저우시는 AI를 활용하여 의료 진단의 정확성을 높이고, 의사들의 진단을 보조하는 시스템을 도입하고 있다. AI 기반의 이미지 분석 기술을 통해 의료 영상의 질을 개선하고, 조기 진단 및 예방을 지원한다. 특히 AI 기술을 활용하여 원격 진료 서비스를 제공하며, 지역 의료 접근성을 향상시키고자 한다. 청두시는 AI를 활용한 환경 모니터링 시스템을 운영하여 대기질, 수질, 소음 등을 실시간으로 감시하고 있다. AI 기반의 데이터 분석을 통해 환경문제를 조기에 발견하고, 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축한다. 또한 AI 기술을 활용하여 폐기물 분류 및 처리 과정을 자동화하고, 효율적인 폐기물 관리를 추진하고자 한다.

항저우시는 AI를 활용하여 개인 맞춤형 교육 콘텐츠와 학습 경로를 제공하는 스마트 교육 시스템을 도입하고 있다. AI 기반의 학습 분석을 통해 학생들의 학습 진도를 모니터링하고, 필요한 지원을 제공하며, 온라인 교육 플랫폼을 통해 지역 주민들에게 교육 기회를 확대하고, 교육의 접근성을 향상 시키는 데 활용성을 높이고 있다. 선전시는 AI를 활용하여 제조업의 생산성을 높이고, 스마트 공장을 운영하여 생산 과정의 자동화와 최적화를 추진하고 있다. AI 기반의 예측 분석을 통해 생산 계획을 개선하고, 자원 관리를 효율화하며, 지역 내 AI 스타트업을 지원하고 육성하기 위한 정책을 시행하여 혁신적인 AI 기술과 서비스를 지역 경제에 적용하고 있는 것이 특징이다.

한국의 지방정부도 AI 기술을 활용하여 공공서비스를 혁신하고 효율성을 높이기 위한 다양한 사례를 쉽게 찾아 볼 수 있다. 서울시는 AI 기반의 스마트 교통 시스템을 도입하여 실시간 교통 상황에 맞춰 신호 타이밍을 조정하며, AI 기반의 주차 공간 탐지 시스템을 통해 빈 주차 공간을 실시간으로 안내하는 사례를 볼 수 있다. 부산시도 AI를 활용한 교통 감시 카메라 시스템을 운영하여 교통사고를 조기에 감지하고, 실시간으로 교통 상황을 모니터링 한다. 경기도는 AI 기반의 챗봇을 활용하여 시민들의 민원 문의를 실시간으로 처리하여 민원 처리 속도를 개선하고, 시민들에게 빠르고 정확한 답변을 제공하고 있다.

경상북도는 AI를 활용하여 주민들의 건강 상태를 모니터링하고, 맞춤형 건강관리 서비스를 제공한다. AI 기반의 데이터 분석을 통해 건강 문제를 조기에 발견하고, 예방적 조치를 취하고자 함을 강조한다.전주시는 AI를 활용한 재난 예측 및 관리 시스템을 통해 자연재해나 사회재난에 대한 대비 및 대응을 강화하고자 활용하는 사례를 보여주고 있다. 이외에도 지방정부의 AI를 활용한 다양한 사례를 쉽게 찾아 볼 수 있다. 무엇보다 주민 편의성 도모, 행정의 효율성 제고, 지역의 현안이 되는 문제를 해결하기 위한 차원의 다각적인 노력이 반영되고 있는 점이 특징이다.

지역의 DX 실현과 방향

디지털플랫폼정부의 실현 계획은 디지털 기술을 통해 정부의 효율성을 높이고, 국민에게 맞춤형 서비스를 제공하며, 데이터 중심의 행정을 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 디지털 인프라 구축, 데이터 통합 및 공유, 업무 자동화, 디지털 역량 강화, 사이버 보안 강화, 국민 참여 확대, 스마트시티 구현, 혁신 생태계 조성, 지속 가능성 등을 중점적으로 계획안에 담고 있다.

디지털플랫폼정부는 온라인 기반 초연결적인 플랫폼에서 자료의 수집, 저장, 변환, 분석이 자유로운 데이터레이크 형태의 저장소를 기반으로 통합 플랫폼을 구축한다. 이를 통해 국민-기업-정부가 함께 정보를 공유하고 참여를 독려하여 사회문제 해결 및 가치 창출을 최적화 할 수 있도록 한다.

우리나라의 디지털플랫폼정부는 앞서가는 AI 정책을 통해 세계 시장에 뒤쳐지지 않도록 경쟁력 확보를 위해 주력하고 있다. 기존의 전자정부 발전단계를 거쳐 새로운 AI기술을 빠르게 접목하고 이를 생활밀착형 서비스 개선에 접목하는 등 사회 환경변화 및 수요에 과감한 수용성을 보여주고 있다.

지방정부 차원의 지역문제해결을 위한 플랫폼이 활성화되고 있는데, 주민이 직접 참여하여 지역문제를 발굴하고, 공공기관과 지자체 등이 다양한 자원을 연결하여 해결을 도모하는 플랫폼을 적극 활용하고 있다. 지난 2023년에는 전국 11개 시, 도 지자체 지역문제해결플랫폼 구축과 운영 사례를 볼 수 있다. 행정안전부는 지방정부와 민간운영기관이 함께 운영할 수 있도록 예산지원을 시행하며, 단계별 지원을 통해 참여를 활성화하고 있다.

앞으로 지역문제해결플랫폼과 지자체 빅데이터 플랫폼의 연계방안, 문제해결의 장으로서 정보 제공 방법, 서비스 개선 방안 모색 및 디지털 격차 해소를 위한 현장 중심의 문제해결을 위해 지역의 차별화된 접근방법 등이 주목된다.