인공지능(AI)은 정부에서 다양한 용도로 사용되며, 응급 서비스, 건강, 복지와 같은 분야의 공공 정책 목표를 추진하고, 가상 비서와 챗봇을 통해 시민들이 공공 기관과 상호 작용하는 것을 돕는 데 이르기까지 그 범위가 넓다. 하버드 비즈니스 리뷰에 따르면, "공공 부문에 대한 인공지능의 적용은 광범위하고 성장 중이며, 전 세계에서 초기 실험이 진행되고 있다." 하버드 대학교 애시 센터 민주적 거버넌스 및 혁신의 힐라 메어는 정부에서의 AI 사용은 새로운 것이 아니며, 우편 서비스가 1990년대 후반에 기계적 방법을 사용하여 봉투의 필기를 인식하고 편지를 자동으로 분류했다고 언급한다. 정부에서의 AI 사용은 비용 절감과 부패 기회 감소로 이어지는 효율성과 같은 상당한 이점을 제공하지만, 편향성, 투명성, 책임성과 관련된 위험도 수반한다.
정부에서의 AI 사용
정부에서의 AI 잠재적 사용은 광범위하고 다양하며, 델로이트는 "인지 기술이 결국 정부 운영의 모든 측면을 혁신할 수 있다"고 본다. 메어는 AI 적용에 적합한 여섯 가지 유형의 정부 문제를 제안한다: 작업을 더 빠르게 완료하기 위해 행정 지원이 필요한 자원 배분; 직원이 효율적으로 작업하기에는 너무 크고 더 큰 통찰력을 제공하기 위해 결합될 수 있는 대규모 데이터 세트; 기본 질문에 답하고 틈새 문제를 학습할 수 있는 전문가 부족; 과거 데이터로 상황을 예측 가능하게 만드는 예측 가능한 시나리오; 이진 입력 또는 출력이 있는 반복적인 절차 작업; 시각적 및 언어적 형태와 같은 다양한 형태의 데이터를 정기적으로 요약해야 하는 다양한 데이터. 메어는 "민간 부문에서 AI의 급속한 확장에 비해 정부 업무에서의 AI 적용은 속도를 따라잡지 못했지만, 공공 부문의 잠재적 사용 사례는 민간 부문의 일반적인 적용을 반영한다"고 말한다. 잠재적 및 실제 사용은 공공 정책 목표에 기여하는 것, 정부와의 공공 상호 작용을 지원하는 것, 기타 사용의 세 가지 광범위한 범주로 나눌 수 있다.
공공 정책 목표에 기여
AI는 여러 방식으로 공공 정책 목표에 기여할 수 있다. 예를 들어, 실직, 은퇴, 사별, 출산 시 시민이 어떤 조치도 취하지 않아도 자동으로 거의 즉시 혜택을 받을 수 있게 한다. 사회 보험 서비스 제공을 지원하고, 긴급 통화를 긴급도에 따라 분류하며(미국 신시내티 소방서에서 사용하는 시스템과 같이), 질병 확산을 감지하고 예방하며, 공무원이 복지 지급 및 이민 결정을 내리는 것을 지원할 수 있다. AI는 보석 심리 판결, 의료 사례 분류, 정책에 대한 공공 피드백을 위한 소셜 미디어 모니터링, 긴급 상황 식별에도 사용될 수 있다. 기타 적용에는 사기성 혜택 청구 식별, 범죄 예측 및 최적 경찰 배치 권장, 교통 혼잡 및 자동차 사고 예측, 도로 유지 보수 요구 사전 예측, 건강 규정 위반 식별, 학생 맞춤형 교육 제공, 시험지 채점이 포함된다. AI는 또한 Artificial intelligence 적용의 더 넓은 맥락에서 논의된 바와 같이 국방 및 국가 안보를 지원한다.
중국에서는 AI가 정치 및 경제 시장을 모두 주도하는 데 사용되었다. 2019년, 상하이 정부는 AI를 사용하는 기업에 자금을 지원하기 위해 1000억 위안을 투입하고 22개의 새로운 정책 의제를 도입했다. 상하이는 국제 최고 인재를 유치하기 위해 이러한 기업에 투자하고 상하이 시립 빅데이터 센터를 설립했다. 알리바바 클라우드가 만든 도시 관리 플랫폼인 시티 브레인 AI는 공공 및 국영 기업을 통해 상당한 자본 투자 지분을 유지하는 데 사용된다. 공공 및 민간 부문 간의 시너지는 자본 중심 이상이며, 공공 및 민간 지분의 혼합은 시티 브레인 AI가 사회적 및 경제적으로 취하는 방향을 통제하는 성 및 하위 성 정부의 역할에 의해 형성된다.
정부와의 공공 상호 작용 지원
AI는 일반 대중이 정부와 상호 작용하고 서비스에 접근하는 것을 도울 수 있다. 예를 들어 가상 비서 또는 챗봇을 사용하여 질문에 답변하고, 요청을 정부 내 적절한 부서로 안내하고, 양식을 작성하고, 문서 검색(예: IP Australia의 상표 검색)을 지원하고, 약속을 예약하는 것이 포함된다. 호주와 에스토니아를 포함한 여러 정부는 세금 문의에서 생활 사건 등록에 이르는 응용 프로그램으로 시민이 서비스를 탐색하는 것을 돕기 위해 가상 비서를 구현했다.
게리맨더링
게리맨더링은 현직 정당에 유리하게 지도 경계를 그려 정치 과정에 영향을 미치는 방법이다. 학술 연구원 웬디 탐 초와 브루스 케인은 당파적 게리맨더링을 줄이기 위해 AI 시스템으로 지도 작성 과정을 부분적으로 자동화할 것을 제안했다. 이 AI 시스템이 있어도 과정은 여전히 당파적 이익에 유리하게 조작될 수 있으므로, 연구원들은 투명성과 인간 개입의 중요성을 강조했다.
기타 사용
정부에서 AI의 기타 사용에는 유럽 위원회 통역 총국과 플로리카 핑크-후이예르가 개척한 번역 및 언어 해석, 문서 초안 작성이 포함된다.
잠재적 이점
AI는 정부에 잠재적 효율성과 비용 절감을 제공한다. 델로이트는 자동화가 미국 정부 직원의 연간 9670만에서 12억 시간을 절약할 수 있으며, 연간 33억 달러에서 411억 달러의 잠재적 절감 효과를 가져올 수 있다고 추정했다. 하버드 비즈니스 리뷰는 이것이 정부가 직원 수를 줄이는 결과를 초래할 수 있지만, "정부는 대신 서비스 품질에 투자할 수 있다. 직원의 시간을 측면 사고, 공감, 창의성이 필요한 더 보람 있는 작업에 재고용할 수 있다 - 인간이 가장 정교한 AI 프로그램보다 계속 우수한 모든 것"이라고 밝혔다. 이러한 효율성은 또한 인간의 재량에 따라 달라질 수 있는 결정 과정을 자동화함으로써 부패 기회를 줄일 수 있다.
위험
정부에서 AI 사용과 관련된 위험에는 AI가 편향에 취약해지는 것, AI 응용 프로그램이 결정을 내리는 방식의 투명성 부족, 그러한 결정에 대한 책임성이 포함된다. 예를 들어, 2026년 소송은 미국 정부 효율성 부서가 ChatGPT를 사용하여 유대인 역사 및 이스라엘 문화 프로젝트를 포함한 연방 인문학 보조금을 표시하고 취소했다고 주장했다. 이러한 사례는 AI 시스템이 인간 관리자가 완전히 이해하거나 감독하지 않는 결과를 초래할 수 있는 잠재력을 강조하며, 공공 행정에서 자동화된 의사 결정의 적절한 범위와 적법 절차에 대한 질문을 제기한다.
구현 및 감독
정부에서 AI 채택은 종종 민간 기술 기업과의 파트너십을 수반한다. 예를 들어, OpenAI는 다양한 공공 부문 맥락에서 실험적으로 사용된 ChatGPT와 같은 모델을 제공했다. 정부는 또한 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드와 같은 클라우드 제공업체와 협력하여 AI를 대규모로 배포할 수 있다. 이러한 시스템의 개발은 Machine learning 및 Deep learning의 기초 기술, 특히 대규모 언어 모델 및 트랜스포머에 의존한다. 그러나 정부에서 이러한 모델의 사용은 계산 비용을 줄이기 위한 모델 가지치기의 필요성과 견고성을 보장하기 위한 데이터 증강의 중요성을 포함한 고유한 과제를 제기한다. 인간 개입 검토 및 알고리즘 영향 평가와 같은 감독 메커니즘은 위험을 완화하기 위해 점점 더 권장된다.
미래 방향
AI 기술이 계속 진화함에 따라 정부에서의 역할은 확장될 가능성이 높다. 연구자와 정책 입안자는 보다 적극적이고 개인화된 공공 서비스를 위해 AI를 사용하는 방법을 탐구하는 동시에 윤리적이고 책임 있는 사용을 위한 프레임워크를 개발하고 있다. 효율성 이득과 시민 자유 보호 사이의 균형은 중심 관심사로 남아 있다. 국제 기구와 국가 정부는 지침과 규정을 발표하기 시작했지만, 2020년대 중반 현재 포괄적인 법적 프레임워크는 아직 개발 중이다. 정부에서 AI의 궤적은 Generative AI 및 관련 분야의 지속적인 발전과 이러한 시스템에 대한 공공 신뢰에 달려 있다.