인구 소멸, 산업 축소, 재정 압박, 복지 수요 증가라는 거센 도전에 부딪혀 일자리 감소, 소비 위축, 정주 기반 붕괴, 지방세 축소로 골머리를 앓는 지방자치단체들이 공공 AI(인공지능)를 지역 문제 해결의 실마리로 주목하고 있다. 단순 행정 업무 효율화를 넘어 데이터를 기반으로 정책을 과학적으로 설계, 주민 맞춤형 서비스를 실현하기 위한 시도에 나선 것.

11일 정보통신기획평가원(IITP)이 공개한 '주간기술동향(2197호)' 보고서에 따르면, 최근 10년간 국내 공공 AI 사업 계약 규모는 7조8717억원에 달한다. 지난 2014~2023년 국가기관은 2289건, 총액 3조9982억원, 평균 계약금액 17억4000만원의 대규모 사업을, 지자체는 1836건, 총액 1조3790억원, 평균 계약금액 7억5000만원의 소규모 생활 밀착형 프로젝트를 추진해왔다.

지자체의 공공 AI 활용 사업은 대민 서비스가 1405건(76.5%)으로 대부분이었고, 내부 행정 업무 효율화 목적은 431건(23.5%)에 불과했다. 주된 활용 영역은 재난 안전(782건·55.7%)과 행정정보 제공(420건·30%)이었다. 반면, 보건·복지 분야의 비중은 1.7%(24건)에 그쳐 최소한의 사회적 안전망으로 인간다운 삶을 보장하는 영역에서의 공공 AI 활용은 더딘 것으로 파악됐다.

경기도의 'AI 노인 말벗 서비스'는 공공 AI가 복지 사각지대를 해소할 수 있음을 입증한 대표적인 사례로 꼽힌다. 2023년 시범 도입 후 6개월 만에 1061명이 이용했고, 그 이듬해에는 6027명으로 대상자가 확대되며 정식 사업으로 안착했다. AI 상담원이 주 1회 정기적인 통화를 통해 안부와 건강 상태를 점검하고, 위기 징후가 나타나면 즉시 119나 복지 센터로 연계하는 방식으로 운영된다.

AI 노인 말벗 서비스는 지난해 4~12월 돌봄 지원, 의료비, 사례 관리 등 총 133건의 복지 자원 연계를 이끌어내며 보살핌 공백을 메우는 데 기여했지만, 동시에 활용도 낮은 데이터 품질과 개인정보 문제라는 근본적 한계도 드러냈다.

본 서비스를 통해 수집한 음성 자료는 구어체·사투리·불명확한 발음으로 인한 텍스트 변환 오류, 비문법적·단답형 발화의 비정형성, 응답 편향 탓에 AI 학습 데이터로 사용이 어려웠고, 통화 내용에 포함된 건강·생활 상태는 민감 정보로 분류돼 장기 축적과 분석에 제약이 따랐다고 보고서는 설명했다.

이처럼 공공 AI 활용 사업은 주민 생활과 밀접한 영역에서 성과를 도출했지만, 데이터 품질 관리와 표준화 미흡, 기관 간 데이터 분절, 민감 데이터 접근 제한 등 제도적 장벽에 가로막혀 있다. 중앙정부와 지자체 간 데이터 연계가 원활하지 않고, 부처별 시스템이 독립적으로 운영되면서 공공 AI가 정책 의사결정에 실시간으로 반영되기 어려운 구조가 형성됐으며, 데이터 편향 문제도 존재해 특정 지역이나 연령대의 정보에 의존할 경우 정책 분석의 객관성이 떨어질 위험이 상존한다.

공공 AI를 지역 문제 해결의 실질적 도구로 발전시키기 위해선 중앙정부와 지자체, 민간, 대학이 역할을 분담하는 다층적 협력 체계가 갖춰져야 한다고 보고서는 분석했다.

이영환 고려대학교 디지털혁신연구센터장은 보고서에서 "지역 활성화를 목표로 하는 지자체는 생활 밀착형 문제를 우선 과제로 공공 AI를 단계적으로 확산시켜야 한다"며 "이를 위해 중앙정부는 법제 정비와 재정 지원, 민간은 데이터와 기술 제공, 대학·연구기관은 인력 양성을 담당하는 식의 다층적 거버넌스가 필요하다"고 밝혔다.

이어 "데이터 품질 관리, 표준화, 윤리적 활용을 제도적으로 뒷받침할 때 공공 AI는 지역 문제 해결을 넘어 지역의 지속 가능성과 국가 경쟁력을 높이는 정책적 역량으로 자리매김할 것"이라고 제언했다.