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[AI를 활용한 공공서비스 기획 강의 감상문] 5) 인공지능 활용 공공사업의 수행과정과 적정성 판단 기준
2023. 10. 2. 19:06ㆍAI 활용 방안 연구/AI를 활용한 공공서비스
인공지능 기반의 공공서비스 혁신은 다양한 국가에서 중요한 국가전략으로 채택하고 있다.
아직 플랫폼 및 여러 프로그램을 능숙하게 다루지 못하지만,
내가 갖고 있는 여러 디자인 툴과 AI를 활용하여 좀 더 수월하게 다양한 업무를 할 수 있게 하는 것 또한
나의 목표이기도 하다.
인공지능 활용 공공사업의 수행과정 적정성 판단 기준을 알아보며,
나에게도 어떻게 적용할 수 있을지 생각 해 봐야겠다.
영국에서는 2019년 공공서비스를 위한 인공지능 활용 가이드라인을 발표하였다.
1) 기획 준비
→ 기획, 준비에 시간과 공을 많이 들일 수록 사업은 성과가 좋을 것이라는 것이 가이드라인의 중요 지침이다.
이 단계에서는
사용자 요구사항을 파악하고 ☞ 인공지능 기술적용 적합성을 판단하며 ☞ 활용가능한 인공지능을 조사하여
☞ 적정 기술 및 데이터를 선택하고 준비하고 ☞ 프로젝트 구성팀을 구성하는 과정을 말한다.
무엇보다도 사용자 요구사항을 파악하는 것이 중요하다.
직접 문제점을 조사하고 업무 분석을 통한 조사를 통해 개선 및 신규 운영 서비스가 가능한 업무를 파악하는 것이다.
그리고 인공지능 기술적용 적합성을 판단하게 되는데, 이는 실험적 성격이 강하고 기술구현 및 데이터 준비에 많은
노력이 소요되기 때문에 인공지능 기술이 사용자 요구사항 해결에 적합한지 신중히 판단하는 것이 중요하다.
이를 신중히 고민한 끝에 활용가능한 인공지능을 조사하게 되는데, 인공지능 기술활용이 적합하다고 판단되면,
구체적인 기술을 조사하고 검토하게 된다.
이후 검토가 끝나면 도입 대상 기술 및 소프트웨어를 선정하게 되는데 이를 적정 기술 및 데이터를 선택하고 준비단계
라고 한다. 대부분의 인공지능 알고리즘이 양질의 대용량 데이터를 획득하기 때문에, 이런 데이터를 얻을 수 있는지가
특히 중요한 고려사항이 된다.
이러한 단계가 모두 진행되면, 프로젝트 수행팀을 구성하게 된다.
주로 데이터 과학자, 업무 전문가, 시스템 엔지니어, 윤리 전문가, 보안 전문가 등이 투입된다.
이러한 준비단계가 완료되면 본격적으로 개발 단계가 시작된다.
2) 모델 개발
→ 준비된 데이터를 훈련용, 검증요으 시험용으로 분할해준다.
훈련용 검증용 데이터를 단순한 형태의 기준모델로 개발하여 운영서비스 시제품도 만들어 본다.
다루는 문제, 서비스 목표 성능에 따라 시험용 데이터 평가를 통해 기준 모델을 고도화 하고, 최종적으로
서비스에 사용한 모델을 선정한다.
3) 적용, 운영
→ 대민 서비스 및 내부 업무에 개발 모델을 실제 적용하게 되는데,
의도했던대로 계속 진행되는지
지속적인 모니터링을 하고 문제점을 개선 후 실제 업무에 다시 적용하는 단계를 반복한다.
이는 실제 업무 데이터를 인공지능 모델에 즉시 적용하여 인공지능 모델 서비스 분야에 적용하고,
사용자 만족 수준까지 보완해야 한다는 점이 특징이다.
공지능 활용 공공사업의 시작에는 크게 두 가지로 나눌 수 있다.
→ 사용자 요구사항 파악
→ 인공지능 기술 적합성 판단
1) 사용자 요구사항 파악
→ 인공지능은 만능이 아니며 항상 최적이 될 수 는 없을 것이다.
만낭이 아니기에 적합하지 않은 영역에 도입할 경우 사업을 실패할 가능성이 올라가며, 투자대비 낮은 결과를 초래한다.
이러한 문제를 개선하기 위해 " 인공지능 기술이 적정한 해결책인가?"라는 의구심을 갖고
자신 스스로, 그리고 다른 이해관계자를 설득할 수 있는 타당한 답변을 도출한 후 사업을 시작해야 한다.
2) 인공지능 기술 적합성 판단
→ 이러한 사용자 요구사항이 파악이 완료된다 하더라도, 기술이 적합한지에 대한 기준이 모호하면,
이 또한 실패로 이어질 가능성이 높다. 때문에, 이러한 적합성을 판단하는 것 또한 매우 중요하게 여겨진다.
인공지능 기술이 적합한지 판단하기 위해서는, 크게 기술, 데이터, 업무 특성을 고려해야 한다.
1) 기술
→ 문제해결에 필요한 인공지능 기술의 종류와 수준을 파악해야 한다.
이를테면, 협상, 설득 등 사회적 지능 새로운 것을 개발하는 창조적 지능, 정밀한 인지, 조작이 필요한 문제 등
인공지능 기술 적용이 어려운 문제는 사업 대상이 되기에는 부적절하다.
만약 인공지능 기술 적용이 가능하다 하더라도, 사업대상이 적절한지 여부가 파악되어야 하는데,
이또한 모호하기 때문에, 단순 반복업무의 자동화 하는 것에 초점을 맞추는 것이 중요하다.
2) 데이터
→ 필요한 데이터 획등 가능성 및 데이터의 품질 파악에 초점을 맞추는 것이다.
대부분 인공지능 알고리즘의 경우 양질의 대용량 데이터가 있을 경우 학습이 가능하다는 특징이 있다.
또한 학습데이터의 양과 정보에 따라 모델의 적용 타당성 여부, 다양한 모델에 적용이 가능한지 여부,
편견 없는 안전한 결과 도출 여부, 적정수준 모델 결정 등이 결정된다.
때문에 알고리즘 학습에 사용할 수 있는 데이터인지, 정비, 가공을 통해 데이터로 제작할 수 있는지도 중요하다.
3) 업무 특성
→ 문제 및 업무의 규모, 중요성, 숙련도 등을 파악하는 것으로,
많은 노동량, 시간, 예산 투입 업무나, 자주 반복되는 업무일수록 인공지능 기술을 적용하는 것이 유리하다.
인공지능 기술을 통한 자동화나 증강효과가 명백히 드라날 수 있기 때문이다.
또한, 낮은 중요도를 갖고 있는 일상 단순 반복업무나, 업무절차가 정형화되어 있고 중간 수준의 숙련도를 요하는
업무일수록 인공지능 기술을 우선 고려할 수 있다.
이러한 업무들은 정형화 되어있기 때문에 자동화가 용이하고 비교절 덜 중요한 업무이기 때문에 논란의 여지가 적어
사업추진에 있어 안전한 면이 있다.
공공문제를 해결하기 위해 인공지능 기술을 활용하는 것은 바람직하며 중요한 전략이라고 생각한다.
그러나 아무리 좋은 기술이라도 주어진 문제해결에 적합한지,
기술 특성에 알맞은 사업운영 방법인지에 대한 고려 없이 시작한다면,
분명 성과가 낮을 것이다.
나 또한 같다.
내가 관심이 많은 분야이고, 또 전공을 하기도 했지만,
무턱대고 시작하기에는 리스크가 큰 것이 사실이다.
충분한 고려와 준비가 필요한 것 같다.
더 많이 학습하고 앞으로 포스팅도 열심히 해야 겠다.
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