국가 경쟁력이 된 AI,이제는 공공서비스에도 접목된다

국가 경쟁력이 된 AI

전 분야에 AI가 활용되며 새로운 전환의 시대를 맞고 있다.

디지털 전환으로 생산성과 효율성이 향상되고, 생성형 AI를 활용해 새로운 부가가치도 창출하고 있다.

글로벌 금융회사 골드만삭스는 아마존, 메타, MS, 구글 등이 지출의 상당 부분을 AI에 할당하고 있다고 분석했다.

빅테크 기업의 막대한 자본 투자에 힘입어 AI 기술은 아주 빠르게 진보하고 있으며, 챗GPT 출시 이후 생성형 AI가 대세로 자리 잡았다.

중국정보통신연구원의 ‘2024 글로벌 디지털경제 백서’에 따르면 전 세계 AI 기업은 약 3만 개이며, 이 중 미국 기업이 34%, 중국 기업이 15%를 차지하고 있다.

또한 전 세계 대규모 AI 모델 중 미국이 44%, 중국이 36%를 차지해 두 나라가 이 분야를 독점하고 있다. 한편 우리나라 정부는 AI산업 육성과 관련 기업의 성장을 위해 3조5천억 원 규모의 자금을 지원할 방침이다.

이처럼 전 세계가 AI 개발과 투자에 집중하고 있는 이유는 AI 역량이 국가 경쟁력과 직결되기 때문이다. AI는 반도체, 로봇 등 첨단기술과 융합해 그 가치를 더 높이고 있다.

AI산업 생태계에서는 반도체-클라우드-플랫폼-서비스를 제공하고 있는 빅테크 기업 중심의 합종연횡이 진행 중이다. 이들은 가치사슬 간의 시너지를 최대로 끌어내고 수직통합화한 AI 풀스택(full stack; 하드웨어 및 소프트웨어 통합 제공) 전략으로 AI산업의 주도권을 확보해 나가고 있다.

한편으로는 오픈AI, 구글, 메타 등 플랫폼 기업 간의 AI 패권 경쟁이 심화하는 양상에 대해, 소수 국가나 기업의 AI 독점에 맞서 자국 환경에 맞는 AI를 구축하는 ‘소버린 AI’ 등 생태계의 다양성이 필요하다는 인식도 확산하고 있다.

중소기업들은 공개된 오픈소스 거대언어모델(LLM)을 파인튜닝(fine-tuning)해 활용하거나 도메인에 특화된 경량화 언어모델(sLLM)을 구축 중인데, 이에 기반한 맞춤형 생성형 AI 솔루션과 법률·의료·제조·금융 등 특화 분야의 AI서비스 도입 성과가 차츰 가시화돼 기대를 모으고 있다.

나아가 공공서비스에서도 생성형 AI가 도입돼 AI 기술의 활용범위와 서비스 수준이 더욱 확대될 것으로 예상된다.

공공서비스는 사회적 파급력이 크기 때문에 국민은 일상생활에서 AI의 혜택을 좀 더 가까이 체감할 수 있게 될 것이다.

이에 한국지능정보사회진흥원은 디지털플랫폼정부위원회, 과학기술정보통신부와 함께 중앙부처·지자체·공공기관이 AI를 효과적으로 도입·활용할 수 있도록 ‘공공 부문 초거대AI 도입·활용 가이드라인’을 마련해 다양한 AI 솔루션 구축과 서비스 활용을 지원하고 있다.

또한 초거대AI 서비스 개발 지원과 플랫폼 이용 지원 사업을 통해 공공기관들의 AI서비스 기획 및 개발, 맞춤형 컨설팅, 기술검증(PoC), 플랫폼 이용 등을 종합 지원하고 있다.

예를 들어 서울교통공사에 제공한 AI서비스는 지하철 차량, 전기·통신 등 도시철도 안전과 관련된 법령과 규정, 매뉴얼을 학습시켜 현장 담당자의 빠르고 정확한 의사결정을 도왔다.

경기도 화성시 등에는 공공 민원 콜센터 상담을 지원하는 AI서비스를 통해 민원 대응 품질과 속도를 높여 공공 콜센터의 업무 효율성을 향상했다.

현재 초거대AI 서비스 플랫폼을 구축하거나 도입을 희망하는 기관들은 공공의 특수성으로 인해 해외 플랫폼보다는 국내 상용 AI 플랫폼을 선호한다.

또한 sLLM 개발 등을 통해 비용 부담을 낮추고, 프라이빗 형태의 솔루션 구축으로 데이터 보안과 정보 유출의 우려를 줄이려는 경향도 보인다.

공공서비스는 신뢰할 수 있고 안전하게 제공해야 하는 만큼 데이터 학습방식, 네트워크 구성, 도입·운영 비용, 서비스 수준 등을 종합 검토해 구축 및 활용 방식을 선택해야 한다.

특히 데이터 및 정보 유출, 편향되거나 부정확한 콘텐츠, 할루시네이션(환각) 현상은 공공 부문의 AI 도입 및 확산에 장애요인으로 작용하기에 정부 보안지침 준수와 함께 양질의 검증된 콘텐츠를 학습하는 것이 필요하다. 아울러 AI 모델 개발에는 막대한 자금 투입과 인프라 확충이 전제돼야 한다.

빅테크 기업이 독주하는 상황에서 국내 AI 플랫폼뿐 아니라 다양한 AI 스타트업이 독자적인 서비스를 개발할 수 있도록 지속적인 지원과 투자가 필요한 시점이다. 

민간과 공공 부문에 생성형 AI의 활용이 적극 확대되고 있다. 

공공 부문의 AI 기반 서비스는 국민의 정보 접근성을 개선하면서 사용자의 편리성을 증대하고, 업무 효율성을 높여 행정적 부담을 줄이는 역할을 할 것으로 기대된다.

소프트웨어정책연구소는 정부의 데이터 기반 과학행정을 적극 지원하고 공공 부문 AI 확산을 촉진하는 데 기반이 되는 자료를 생성하기 위해 2022년 공공 부문을 대상으로 AI 활용 실태를 조사한 바 있다. 

조사에 응답한 400개 공공기관 중 절반 이상(55.0%)이 AI를 도입해 활용 중이었고, 기관 규모가 크고 종사자 수가 많을수록 AI 도입률이 높은 것으로 나타났다. 

또한 공공서비스(51.2%)를 목적으로 활용하는 경우가 가장 많았고, 활용 분야는 주로 챗봇과 업무자동화로 조사됐다.

주요국에서도 AI 기술 기반의 공공 부문 서비스가 확대되고 있다. 

이 글에서는 미국과 유럽 지역의 공공 부문 AI 서비스 활용 사례를 일부 소개한다. 먼저, 미국은 정부 차원에서 ‘신뢰할 수 있는 AI’ 사용을 촉진하기 위해 공공기관별 AI 활용 사례를 체계적으로 관리·공개하고 있다. 

또한 공공 부문에 AI를 도입하는 목적을 비용 절감, 감독 강화, 효율성 제고, 서비스 품질 강화, 안전성 강화, 인력 훈련 등 전반적인 미국 국민 삶의 질 향상에 둔다.

가령 미국 국립보건원(NIH)은 AI와 기계학습(Machine Learning)을 의료·연구 분야에 다양하게 활용하고 있다. 

특히 챗GPT와 같은 언어모델을 활용해 연구정보 제공 및 임상시험 검색 지원, 환자교육, 건강관리 조언, 정신건강 지원 등의 서비스를 제공한다. 

이를 통해 건강정보 제공 방식을 개선하고 연구 참여를 장려해 AI 기술의 접근성을 높이려는 것으로 보인다. 미국 질병통제예방센터(CDC)도 챗GPT를 질병 예방 및 백신 정보 공유, 응급상황 대응, 대중 의견 수렴 등에 활용해 보다 정확한 건강정보를 시민에게 제공하며 이들의 공공 참여를 높이고 있다. 

미국 소비자금융보호국(CFPB)의 경우 챗봇을 통해 소비자가 재정계획을 세우고 관리할 수 있도록 하는 소비자 금융교육, 소비자 보호 및 불만 처리 등을 지원한다.

한편 유럽 지역의 공공기관도 AI를 행정시스템 혁신과 업무 효율성 개선을 위한 도구로 인식하고 있다. 주로 챗GPT를 활용해 유럽 시민에게 다양한 프로그램 및 정책 정보를 제공하고 있는데, 먼저 EU는 유럽 내 일자리 정보를 제공하는 유럽고용서비스(EURES) 사이트에 챗GPT를 접목해 다양한 구직정보와 이동 관련 정보를 제공한다. 

영국 국립보건서비스(NHS)는 챗GPT를 활용해 환자와 시민에게 의료정보를 제공하고 건강관리를 지원하고 있다.앞으로 AI 기반 공공서비스는 AI 기술 발전에 따라 점차 고도화될 것이며 사회의 다양한 문제를 해결하는 방식으로 진화할 것이다. 

따라서 다음의 요소를 필수적으로 고려해야 한다. 

첫째, 정보의 정확성과 신뢰성을 우선시해야 한다. 특정 분야의 전문지식이 필요할 때는 관련 전문가와 협력해 챗봇의 응답 정확성·적정성을 검토하고 보완해야 한다. 서비스 정보에 대한 정기적인 검토 및 업데이트도 필수다. 

둘째, 개인정보 보호 및 보안이 선행돼야 한다. AI 데이터가 대부분 사용자의 데이터를 수집·저장·처리하는 과정에서 활용되기 때문에 「개인정보 보호법」을 준수해야 한다. 사이버 공격에 취약하지 않도록 데이터 암호화, 접근 제어, 정기적 보안 점검 등 강력한 보안장치도 적용해야 한다.

 마지막으로, 서비스 접근에 취약한 계층 등 다양한 사용자를 고려한 인터페이스 디자인과 챗GPT 기반의 새로운 서비스 개발 연구가 필요하다. 

출처: 나라경제

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발간물 컬렉터의 큐레이션

AI 활용과 디지털 전환의 시대 AI의 빠른 진보와 글로벌 투자

○ 디지털 전환: 생산성과 효율성 향상, 생성형 AI로 새로운 부가가치 창출.
○ 빅테크 투자: 아마존, 메타, MS, 구글 등이 AI에 막대한 자본 투자.
○ 생성형 AI 대세: 챗GPT 출시 이후 생성형 AI가 주류로 자리 잡음.
○ 글로벌 AI 기업: 전 세계 AI 기업 약 3만 개, 미국 34%, 중국 15% 차지.
○ 대규모 AI 모델: 미국 44%, 중국 36%로 두 나라가 독점.

AI와 국가 경쟁력

○ 국가 경쟁력: AI 역량이 국가 경쟁력과 직결.
○ AI와 첨단기술 융합: 반도체, 로봇 등과 융합해 가치 상승.
○ 빅테크 합종연횡: 반도체-클라우드-플랫폼-서비스 제공, AI 풀스택 전략.

AI 생태계의 다양성 필요성

○ AI 패권 경쟁: 오픈AI, 구글, 메타 등 플랫폼 기업 간 경쟁 심화.
○ 소버린 AI: 자국 환경에 맞는 AI 구축 필요성 인식 확산.
○ 중소기업 활용: 오픈소스 LLM 파인튜닝, 도메인 특화 sLLM 구축.

공공서비스와 AI

○ 공공서비스 도입: AI 기술 활용범위와 서비스 수준 확대 예상.
○ 한국지능정보사회진흥원: 공공 부문 초거대AI 도입·활용 가이드라인 마련.
○ 공공기관 지원: AI서비스 기획 및 개발, 맞춤형 컨설팅, 기술검증 등 지원.

 AI 기반 공공서비스 사례

○ 서울교통공사: AI서비스로 도시철도 안전 관련 법령과 규정 학습.
○ 경기도 화성시: 공공 민원 콜센터 상담 AI서비스 도입.
○ 국내 AI 플랫폼 선호: 공공의 특수성으로 인해 국내 상용 AI 플랫폼 선호.

공공서비스의 신뢰성과 보안

○ 데이터 학습방식: 데이터 및 정보 유출, 편향된 콘텐츠, 할루시네이션 방지 필요.
○ 보안 준수: 정부 보안지침 준수와 검증된 콘텐츠 학습 필요.
○ AI 모델 개발: 막대한 자금 투입과 인프라 확충 필요.

AI 기반 공공서비스의 기대 효과

○ 정보 접근성 개선: 국민의 정보 접근성 개선, 사용자의 편리성 증대.
○ 업무 효율성 향상: 행정적 부담 감소, 공공서비스 품질 향상.

주요국의 AI 활용 사례

○ 미국: NIH, CDC, CFPB 등 다양한 공공 부문에서 AI 활용.
○ 유럽: EU, NHS 등에서 AI를 활용해 다양한 프로그램 및 정책 정보 제공.

AI 서비스의 필수 고려 요소

○ 정보의 정확성과 신뢰성: 정기적인 검토 및 업데이트 필요.
○ 개인정보 보호 및 보안: 개인정보 보호법 준수, 강력한 보안장치 적용.
○ 다양한 사용자 고려: 인터페이스 디자인과 새로운 서비스 개발 연구 필요.