인공지능(AI) 기술의 진화가 ‘에이전트 시대’의 문을 열었다. 이제 AI는 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 스스로 목표를 설정하고 계획을 세운 뒤 실행까지 감당하는 ‘에이전트’로 진화한 것이다. 이러한 AI 에이전트는 산업, 교육, 행정, 의료 등 다양한 분야에서 새로운 가능성과 함께 복잡한 윤리적·사회적 과제를 동시에 제기하며, 기술 활용의 패러다임 전환을 불러왔다.
이렇듯, 인간의 일상과 더욱 깊숙이 연결되는 AI의 다음 단계를 마주한 가운데 개최된 개발원과 나우만재단의 이번 세미나는 기술의 확산이 도시 생태계와 공공정책에 미치는 영향을 집중 조명함으로써 AI와 지속가능성, 회복력이라는 키워드를 중심의 논의를 이끌어냈다.

발표 1 한국형 AI 시티 구현을 위한 정책 방향과 과제

이번 세미나는 오민정 교수(한국교원대학교 독어교육과)의 사회로 진행됐다. 첫 번째 발표자로 나선 이세원 국토연구원 공간정보사회연구본부 부연구위원은 ‘한국형 AI 시티의 구현을 위한 정책 방향과 과제’를 주제로 인공지능 기반 도시 구축을 위한 법·제도 정비와 정책 과제를 제시했다. 이 연구위원은 AI 기술에 대한 사회적 관심이 높아지고 있는 가운데, 정치권 및 언론을 통해 언급되는 AICT, Urban AI, AI 기반 스마트시티 등 다양한 개념들이 이론적·정책적으로 어떻게 해석되고 적용될 수 있을지를 다뤘다.
이 연구위원은 먼저 “AI 기술은 단일한 기술이 아니라 다양한 영역으로 확장되고 있다”는 말로 입을 열었다. 이어 “컴퓨터 비전 기반의 비전 AI, 예측 기반의 프레딕션 AI, 생성형 AI, 그리고 최근 각광받고 있는 에이전틱 AI까지 네 가지 흐름이 두드러진다”고 분석한 뒤 “초기에는 CCTV 영상에서 객체를 탐지하는 디텍션 중심의 기술이 주를 이뤘지만, 이제는 무인 이동체가 공간을 인식하는 물리적 AI로, 나아가 데이터를 학습해 스스로 계획하고 실행하는 AI 에이전트 단계로 진화하고 있다”고 진단했다.
이 연구위원에 따르면, 이러한 기술은 산업 전반뿐 아니라 일상생활에도 깊숙이 스며들고 있으며, 특히 생성형 AI는 단순한 정보 제공을 넘어 새로운 산출물을 만들어내는 멀티모달 기반으로 발전하는 추세다. 또한 최근에는 마노스 AI 등과 같은 에이전트형 AI가 주목받으면서 계획 수립부터 실행까지 일련의 절차를 수행할 수 있는 모델이 본격적으로 부상하고 있다. 즉 과거 유비쿼터스 도시 개념이 정보통신 인프라에 초점을 맞췄다면, 스마트시티에서의 무게중심은 데이터 기반의 자동화에 있다는 것.
이에 대해 이 연구위원은 “최근에는 AI가 중심이 되는 새로운 도시 개념, 즉 ‘도시 AI(Urban AI)’ 혹은 ‘AICT(AI+ICT)’로 전환되고 있다”고 분석한 뒤, “이는 단순한 기술 도입을 넘어, 도시가 스스로 학습하고 문제를 진단·예측하며 공공서비스를 사후 대응에서 사전 예방 중심으로 바꿔나가는 것을 의미한다”고 설명했다. 아울러 “이 과정에서 도시 데이터, 전력, 통신, 데이터센터와 같은 새로운 형태의 인프라가 필요해졌다”면서 “초개인화된 서비스로 인한 개인정보 보호와 같은 윤리적 과제 또한 함께 제기되고 있다”고 덧붙였다.

발표 2 AI 에이전트의 국내외 사례와 동향

두 번째 발표에서는 강형모 한국환경공단 디지털기획부 차장이 ‘AI 에이전트 시대, 환경 전문 공공기관의 변화와 AI 활용사례 그리고 미래 전망’이라는 주제로 접근해 나갔다. 강 차장은 “공공 분야에서의 AI 도입은 민간과 달리 국가 전략에 근거해 움직인다”고 말한 뒤, 대한민국은 “2024년 9월 출범한 국가인공지능위원회 중심으로 ‘AI G3’ 비전 아래 2030년까지 공공기관의 AI 도입률을 95%까지 끌어올린다는 목표를 수립했다”고 전했다. 이어 “해당 전략은 업무 자동화로 효율성을 증대하고, 의사결정의 정확성과 속도를 개선한다”면서 “데이터 기반의 과학적 정책 수립을 도모한다는 포괄적 기대도 반영하고 있다”고 덧붙였다.
그러나 강 차장은 현실적으로 제도적·보안적 한계가 여전히 존재하고 있음을 지적, 망분리 정책과 인터넷망 사용 제한 같은 ‘보안 규제’, AI 도입에 대한 명확한 ‘가이드라인 부재’, AI 오작동 시 ‘책임소재 불명확’ 등의 문제를 제시하기도 했다. 이에 대해 그는 “많은 기관이 ‘생성형 AI’에서조차 실험 단계에서 머물러 있다”고 진단한 뒤, “제도와 절차 정비 없이 공공 분야의 AI 활용은 제한적일 수밖에 없다”는 분석을 내놓았다.
강 차장에 따르면, 그럼에도 불구하고 일부 공공기관, 특히 환경 분야에서는 이러한 한계를 극복하려는 의미 있는 시도들이 점차 확산되는 분위기다. 그는 메타의 LLaMa 3 모델을 활용한 자체 ‘sLLM 시스템 구축’을 소개하며, “이는 외부 클라우드 기반 LLM 없이 법령 질의응답, 요약, 초안 작성 등을 지원하고 있다고 말했다. 또한 “AI OCR 기반 자동 민원 처리 체계를 통해 오염물질 배출 사업장과 폐기물 처리 분야의 서류 등록을 자동화했다”면서 “스마트폰 촬영만으로도 민원인들이 데이터를 제출할 수 있게 됨으로써 접근성 및 처리 속도가 향상됐다”고 분석했다. 아울러 그는 하이브리드 생성형 AI 챗봇 도입에 주목했는데, 내부 AI가 민원 내용을 요약하면 외부 챗GPT가 자연언어로 응답을 보완하는 형식으로 보안성과 응답 품질을 모두 확보한다고 강조했다.
강 차장은 이 외에도 AI 기술이 실질적인 환경 민원 대응에 기여하고 있다고 소개했다. 그는 차량 촬영 이미지의 휘도 분석과 개인정보 필터링 기술을 통해 빛공해 민원의 판단 속도를 높였으며, 항공기 소음, 굴뚝 오염물질, 불법 투기 등 다양한 환경 이슈에 AI 분석이 폭넓게 적용되고 있다고 전했다. 특히 충남 금산군의 ‘스마트 소각시설’을 언급하며, “AI와 디지털 트윈을 결합해 예측 제어가 가능한 자동화 시스템으로 전환함으로써, 안정성과 효율성 모두를 향상시켰다”고 말했다.
하지만 역시 “이러한 성과에도 불구하고 현재는 아직 완전한 ‘AI 에이전트’ 수준의 자율 실행 단계에 도달하지 못했다”고 진단, “보안, 예산, 제도적 문제 등 여전히 해결해야 할 과제가 남아 있다”고 밝혔다. 또한 “향후에는 체계적인 데이터 자산화가 선행되어야 한다”는 의견을 피력, “이를 기반으로 AI 에이전트를 활용한 환경 감시, 인프라 유지관리, 디지털 비서 등 다양한 서비스가 실현될 것이다”고 전망하기도 했다.