골드만삭스에 따르면 생성형 인공지능(AI)이 향후 10년간 전 세계 국내총생산(GDP)의 7%인 약 7조 달러를 증가시키고 생산성을 1.5% 끌어올릴 전망이다. 생성형 AI는 많은 서비스와 사용자 경험을 변화시킬 것이며 공공부문도 예외는 아니다. 국방, 의료, 교육, 대민서비스 등에서 수요자들의 변화하는 기대치에 맞춰 끊임없이 혁신해야 한다. 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하면 세 가지 영역에 걸쳐 공공 조직의 효율성과 대응력을 높이고 효과적으로 목표를 달성할 수 있다.
첫째, 생산성 향상이다. 생성형 AI가 반복적 업무를 처리해 사람은 더 고차원 업무에 집중할 수 있다. 예를 들어 정부 기관에서는 생성형 AI를 활용해 문서 처리나 사례 관리 같은 업무 프로세스를 개선, 직원 업무 효율을 높이고 비용을 절감할 수 있다. 의료 분야에서는 생성형 AI 기반 임상 문서 작성 및 가상 비서 솔루션을 활용해 임상의의 단순 반복 문서 업무를 줄임으로써 환자 진료에 더 많은 시간을 투자할 수 있게 돕는다.
둘째, 맞춤형 서비스다. 넷플릭스를 이용하거나 온라인 쇼핑을 할 때 제공되는 사용자 친화적 서비스에 익숙한 사람들은 정부 서비스에서도 유사한 수준의 편의성을 기대한다. 정부는 생성형 AI를 활용해 개인 요구에 따른 맞춤형 서비스를 제공하고, 잦은 질문에 답하거나 운전면허증 갱신 등 각종 절차를 안내해 응답속도를 높이는 등 전반적인 서비스 경험을 향상하고 사용자 기대에 부응할 수 있다. 교육 분야에서도 생성형 AI가 학생들에게 개인화된 학습을 제공해 더 나은 교육 경험을 제공하고 학습 성과를 개선할 수 있다.
셋째, 데이터에 기반한 더 나은 의사 결정을 보조할 수 있다. 많은 경우 거대언어모델(LLM)은 사람보다 더 빠르고 효율적으로 방대한 데이터를 처리, 분석할 수 있다. 이는 공공 조직이 데이터에서 인사이트를 얻고 정보 기반의 의사 결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있다. 예를 들어 생성형 AI 사용으로 공공 보건 데이터와 경제 지표처럼 서로 다른 출처의 정보를 요약해 패턴, 주요 흐름, 상관관계 등을 파악할 수 있다. 또 과거 데이터, 수요 패턴 등을 분석해 적절한 자원 배분을 거쳐 교통 경로를 최적화하고 탄소 배출량을 감축하는 등 교통·인프라 분야에서 유용할 수 있다.
이처럼 공공부문에서도 생성형 AI가 가져다줄 혜택은 무궁무진하다. 다만 국민 보호를 위해서 적절한 안전장치를 마련하고, 공개 데이터를 활용하기 위해 불필요한 규제가 발목 잡지 않도록 유의해야 한다. 생성형 AI의 책임 있는 사용은 공공 조직의 업무 수행 방식을 혁신하고 데이터 기반 의사 결정을 가속화해서 국민의 서비스 경험을 한층 향상하는 데 도움이 될 것이다.
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