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[AI를 활용한 공공서비스 기획 강의 감상문] 2)공공부문의 인공지능 기술 활용 전망
2023. 10. 2. 00:35ㆍAI 활용 방안 연구/AI를 활용한 공공서비스
현대인의 삶 속에는 스마트폰이 없어서는 안될 도구로 자리잡고 있다.
어떤 사람들은 인공지능이 개인 문제 뿐 아니라 사회문제도 해결해주는 기본 도구가 될 것이라 말하고 있다.
그렇다면 공공부문에 있어서 인공지능 기술을 어떻게 활용해야 할지 해당 강의에서 알아보았다.
공공부문에서의 인공지능의 필요성을 언급하는 이유는
공공업무의 자동화를 통하여 노동시간과 비용을 절감할 수 있기 때문이다.
하지만 인공지능 기술이 만능이 되는 것은 아니다.
인공지능 기술은 인간을 대신할 수 있는 영역에 있어 한계가 존재한다.
→ 사회적 행동, 창조적 행동, 물리적 행동, 윤리적 행동은 인간의 가치 판단이 개입되기 때문에 인공지능으로 대체할 수있응 것에 있어 한계점이 존재하기 마련이다.
특히 공공부문에 있어서는 더욱더 가치판단이 중요시 되기 때문에,
인공지능 기술 활용이 적합한지에 대한 충분한 검토가 필요하다.
인공지능 활용이 적합하면서도 효과적인 공공부문의 문제는 아래 보고서에서 일부 찾을 수 있다고 한다.
1) 도시개발과정에서의 공공자원배분 최적화
→ 이 보고서에서는 전문가 설문조사를 기반으로, 인공지능 기술 활용이 적합한 공공부문 문제에 대하여 기술하였다.
교통량 감서, 공해감소 등 도시재생분야에서 공공자원 배분을 최적화하면, 나아질 수 있는 문제에 기계학습 알고리즘을 적용할 수 있다고 한다.
도시개발과정에서의 공공자원 배분을 최적화하는 것인데, 사회적 파급력이 가장 클 것이라고 한다.
이외에도 아래와 같이 활용할 수 있다.
2) 예측적 분석기반 정책 의사결정
→ 주택 정책과 같은 의사결정에 예측적 분석을 적용하는 것이다.
3) 개인 맞춤화 공공 서비스
→ 모바일, 소셜미디어, 위치데이터 등 여러 데이터를 통합 분석하여 국민 개인별 맞춤화된 공공서비스를 제공하는 것이다.
4) 기타
→ 이외에도 후방지원업무 및 공공조달 최적화, 거시경제 변수 전망, 개인 맞춤형 교육 수요 진로 예측, 각종 인프라 자산 위험도 예측 및 사전예방형 유지보수 전략 도출, 예측기반 치안서비스 운영 등에서 활용이 가능할 것이라고 하였다.
이외에 아래 하버드대 애쉬 연구센터에서도 아래와 같이 발표하였다.
노동 집약적 업무, 데이터 집약적 업무, 객관적 판단 중심 업무, 정형화된 반복 업무 등에서 인공지능 적용이 적합하다고 하였는데, 주요 내용은 아래와 같다.
1) 노동집약적 업무
→ 인력이 많이 필요하지만, 예산 등의 제약으로 적시에 필요한 인적자원을 지원하기 어려운 업무를 말한다.
각종 조사 업무, 민원 응대가 그 사례이다.
2) 데이터 집약적 업무
→ 대용량 및 다양한 종류의 데이터 처리가 필요한 업무로 기록물 처리, 영상분석 업무 등이 있다.
3) 객관적 판단 중심 업무
→ 전문식견을 통한 객관적 판단이 필요하지만, 투입가능한 전문가의 수가 한정적인 업무로, 각종 질병을 진단하는 업무이다.
4) 정형화된 반복 업무
→ 어느정도 표준화된 절차에 따라 반복 수행하는 업무로, 회의 소집, 민원 양식 접수 등이 이에 해당한다.
인공지능 기술 적용 가능한 문제를 찾았다고 가정했을 때, 어떻게 활용해야 할까?
한국 정보화진흥원 연구위원 황종성 위원은 다음과 같이 말했다고 한다.
인공지능 기술 활용에는 두 가지 방법이 있으며
자동화(기계가 인간의 일을 대신하는 것) vs 증강(인간의 의사결정을 도와주는 것)으로 나눌 수 있다.
1) 자동화
→ 업무 중 일부를 인공지능에게 맡기는 방식으로 노동집약적 업무와 정형화된 반복 업무가 이에 해당한다.
정부 내부 업무에 자동화를 적용한다면, 반복적이고 사소한 업무는 정부봇이 담당하고,
공무원들은 보다 중요한 의사결정 관련 업무에 집중할 수 있게 된다.
가령, 정부 내부 업무(관공서 행정 등)에 자동화를 적용하면,
기본적인 관공서 행정에 관한 처리는 민원인이 쉽게 처리를 할 수 있게 된다.
이런 경우를 지능형 서비스를 구현한다 라고 한다.
2) 증강
→ 인공지능의 도움을 받아 업무수행 역량을 강화하는 방식으로, 정부 내부 정책 수립 및 집행 시,
인공지능 알고리즘 기반 분석 및 예측의 결과를 활용하여 과학적인 방식으로 의사를 결정하고, 정책 역량을 강화하게 되는 경우를 말한다.
데이터 집약적 업무, 객관적 판단 업무 부터 공공자원 최적화, 예측적 분석 기반 정책 의사 결정, 개인 맞춤화된 공공서비스 기획까지 인공지능을 활용하므로써, 정책 역량을 강화하게 된다.
일상적인 의사결정 시, 도움을 줄 수 있는 인공지능 서비스를 제공할수도 있는데,
이 경우 공공의 지능을 증강한다고 볼 수 있다.
예를 들어, 인공지능 기반 미세먼지 예보모델을 개발하여, 국민에게 정확한 대기질 정보를 제공함으로써 많은 이들에게 도움을 줄 수 있는 것을 말한다.
공공부문에 있어 인공지능 기술을 활용하여 문제 해결 및 개선이 가능할지, 과연 실효성이 있을지 의문이 들기 마련이다.
실제 사례를 통한 인공지능 활용의 효과를 다음 목차에서 기술하고 있다.
1) 스마트 주차장 서비스
→ 현재 차량의 위치를 파악하여 이용 가능한 주차공간 검색을 하고 안내하는 서비스가 진행되고 있다.
이 서비스를 통해 주차장을 공적자원으로 적절히 활용할 수 있을 뿐 아니라,
주차공간 검색에 필요한 시간, 비용, 노력을 절감함으로써 사람들에게도 큰 효과를 주고 있다.
2) 스마트 워터 그리드 서비스
→ 이 서비스는 공원에 스마트 워터 그리드 서비스를 도입하였는데, 공원 및 인근 지역의 수자원 사용 패턴을 만들어,
실시간 모니터링 하며 그간 수자원 공급에 소요되었던 예산을 절약할 수 있다.
3) 식당 위생 점검 및 단속 서비스
→ 이 서비스는 소셜미디어 데이터와 인공지능 분석을 바탕으로 우선 점검 대상 식당을 인공지능으로 집중 단속할 수 있다. 불량식당 적발률이 상승되는 효과가 있다고 한다.
이러한 사례들은 국가예산 절감 및 정책성과 제고에 기여하고 있다고 한다.
적합한 문제에 충분한 준비를 거쳐, 공공서비스를 크게 개선하고 혁신할 수 있다.
이를 적극적으로 활용하기 위해서는 인공지능 기술 활용을 위한 충분한 준비가 필요하다.
또한 다양한 문제점 초래에 대한 유의도 필요하다.
가령, 사람 업무 완전 대체 및 창출을 하게 된다면,
노동적 문제도 생길 수 있고, 법적 근거, 책임소재 불분명에 대한 문제도 생길 수 있다,
또한, 안정성 및 윤리 문제도 발생할 수 있다.
나는 인공지능이 꼭 만능은 아니라고 생각한다.
하지만 적합한 문제에 인공지능 기술이 제대로 적용된다면 더할나위 없이 좋다고 생각한다.
인공지능으로 수월한 업무가 모두 대체가 된다면, 가치 판단적이고 중요한 업무만 남게 된다.
이는 너무 좋은 현상이라고 생각한다.
저출산으로 단순 노동을 할 인력은 줄어들고 있다. 또 젊은이들은 단순노동보다는 가치 있는 일을 찾고있다.
요즘 저출산에 대한 이슈로 많은 전문가들이 다양한 발표를 하고 있다.
저출산은 어쩌면 불안의 시대를 살고 있는 우리들에겐 너무도 당연한 것이 아닐까 생각한다.
예전 부모님 시대야,
내가 조금 더 열심히 벌면, 집도 사고 우리 자식들은 개천에 용나듯이 성공시킬 수 있다는 희망이 있었지만,
요즘은 우리의 성장률이 저조해짐과 동시에 열심히 벌어서 돈을 모은다기 보다는, 나의 업무가 사회에 있어
얼마나 더 이바지 할 수 있는지 그 가치를 보는 경향이 있다.
나의 발전이 중요해지는 것이다.
어차피 돈 많이 모아도 개천에서 용 못나고, 내가 열심히 모아서 집을 사기에는 집값은 터무니 없이 높다.
나 자신이 하루하루 얼마나 가치 있는 일을 하고 사느냐가 중요하게 된 것이다.
그로 따지자면, 단순업무는 인공지능으로 대체하는 것이 어쩌면 당연한 것이다.
지금 세대를 살고 있는 우리들은 사회를 발전시키기 위하여 이러한 인공지능을 발전시킬 의무가 있다.
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