포괄적인 거버넌스: 생성형 AI가 모든 사람에게 공공 서비스를 제공하는 방법

공공 부문은 기술의 발전과 함께 계속 진화하고 있지만, 그 핵심 목표는 변하지 않는다. 즉, 모든 시민이 사회経済적 지위, 신체 능력, 또는 지리적 위치에 관계없이 공공 서비스에 동등하게 접근할 수 있도록 하는 것이다. 이 목표는 일반적으로 포괄적인 거버넌스라고 알려져 있으며, 공공 부문은 시민 참여를 개선하고, 운영을 간소화하고, 정보를 기반으로 한 의사결정을 내리기 위해 고급 기술을 지속적으로 채택해 왔다. 1990년대에 인터넷의 출현으로 공공 부문은 전자 정부를 채택하여 공공 서비스를 온라인으로 제공하고, 정부가 웹사이트를 통해 시민과 상호 작용할 수 있도록 했다. 오늘날, 생성형 AI는 유사한 변革적인 역할을 수행하고 있으며, 사용자가 서비스와 상호 작용하는 방식을 변경하고, 개인화된 경험을 제공하고, 접근성을 개선하며, 작업장을 간소화하고 있다. 생성형 AI의 잠재력을 인식하고, 공공 부문은 생성형 AI에 점점 더 많이 투자하고 있으며, 2033년까지 연간 1.75조 달러의 생산성 향상을 달성할 것으로 예상된다. 이 기사는 생성형 AI가 공공 서비스의 미래를 형성하고, 포괄적인 거버넌스의 목표를 어떻게 발전시키고 있는지에 대해 살펴본다.

접근성 향상

생성형 AI는 공공 서비스를 더 접근하기 쉽게 만들고 있으며, 오랜 시간 동안 소외된 공동체와 서비스를 받지 못하는 사람들에게 장벽을 낮추고 있다. 전통적인 공공 서비스 모델은 개인화된 지원, 언어 장벽, 그리고 장애인들이 직면하는 도전 과제로 인해 이러한 그룹에 도달하는 데 어려움을 겪는다. 생성형 AI는 이러한 문제를 여러 가지 방법으로 해결하고 있다.

생성형 AI 기반 도구인 챗봇과 가상 어시스턴트는 복잡한 관료적 시스템을 탐색하기 쉽게 만들어주고 있다. 예를 들어, 독일의 하이델베르크 시는 시민과 방문객에게 다양한 문의에 대한 지원을 제공하는 챗봇인 Lumi를 도입했다. Lumi는 주소 변경에서 폐기물 수집 정보까지 다양한 정보를 제공하며, 사용자 상호작용을 통해 시간이 지남에 따라 개선된다.

생성형 AI 기반 번역 도구는 또한 언어 장벽을 제거하여 비모국어 사용자가 선호하는 언어로 중요한 정보와 서비스에 접근할 수 있도록 하고 있다. 이는 언어 다양성이 큰 다문화 사회에서 특히 중요하다. 예를 들어, 캘리포니아의 스톡턴과 페어필드 시는 시민들이 모바일이나 웹 채널을 통해 71개의 언어로 시정 서비스에 접근할 수 있도록 하는 번역 도구를 도입했다. 인도에서는 Jugalbandi 프로젝트가 WhatsApp와 Telegram에서 생성형 AI 기반 챗봇을 사용하여 농촌 주민들이 자신의 언어로 정부 서비스에 접근할 수 있도록 한다. 이러한 챗봇은 텍스트와 음성 모두에서 응답할 수 있으며, 현재 10개의 언어를 지원하며, 171개의 정부 프로그램을 다루고 있다.

생성형 AI 기반 보조 기술은 또한 장애인들의 접근성을 개선하고 있다. 이는 2023년에 미국 인구의 13%가 장애를 가지고 있으며, 2022년과 2023년 사이에 노동력 참여율이 21.3%에서 22.5%로 증가했기 때문에 중요하다. 이러한 개인들을 지원하기 위해, 미국 법무부는 최근에 웹사이트와 모바일 앱이 접근 가능하도록 하는 지침을 발급했다. 조직들은 생성형 AI 기반 화면 리더기를 개발하여 시각 장애인들이 정부 웹사이트와 정보에 더 독립적으로 접근할 수 있도록 하고 있다.

시민 참여 향상

접근성 외에도, 포괄적인 거버넌스의 또 다른 중요한 측면은 시민과의 효과적인 참여를 확립하는 것이다. 정부 기관은 공중 보건 사업부터 관광 홍보까지 다양한 기능을 수행한다. 시민들이 기관에 문의를 할 때, 인적 자원은 데이터를迅速하게 찾고 요약하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 생성형 AI 기반 가상 어시스턴트는 개인화된 응답을 제공하여 이러한 도전을 해결하고 있다.

예를 들어, 미국 시민권 및 이민 서비스는 EMMA라는 챗봇을 개발하여 사용자에게 다양한 서비스에 대한 지원을 제공한다. EMMA는 영어와 스페인어를 모두 지원하며, 웹사이트를 통해 음성 상호작용을 허용한다. EMMA는 매월 약 100만 건의 상호작용을 처리하며, 시민 참여를 개선하는 데에 가치가 있다.

호주 정부는 또한 Alex라는 챗봇을 사용하여 개인과 사업체에게 세금 관련 문제에 대한 지원을 제공한다. Alex는 사용자를 관련된 콘텐츠로 효율적으로 направ여주며, 사용자 경험을 개선한다.

포괄적인 의사결정

포괄적인 거버넌스의 핵심 측면 중 하나는 시민의 사회経済적 지위, 민족, 또는 개인적 연결에 관계없이 공정하고 편향되지 않은 의사결정이다. 생성형 AI는 공공 부문에서 포괄적인 의사결정을 지원하고 있다. 공공 부문에서 포괄적인 의사결정의 한 가지 주목할만한 예는 생성형 AI 기반 자동 채용 프로세스의 증가이다. 이 시스템은 이력서와 지원서를 인간의 편향을 최소화하는 방식으로 평가한다. 관련 자격과 경험에만 집중하여, 모든 후보자가 단지 자격만으로 평가될 수 있도록 한다.

예를 들어, 뉴욕시의 생성형 AI 기반 채용 플랫폼은 평가를 표준화하고 개인 식별자를 제거함으로써, 더 다양한 후보자 풀을 만들었다. 유사하게, 영국의 시민 서비스는 AI를 사용하여 지원서를 필터링하고 다양성을 평가하여, 고용 관행의 공정성을 개선한다.

포괄적인 정책 개발

생성형 AI는 데이터 분석을 통해 더 포괄적인 접근 방식을 가능하게 하여 정책 개발을 변革하고 있다. 광범위한 데이터 세트를 분석함으로써, AI는 다양한 인구 집단의 필요와 선호도를 식별하여, 정책이 모든 시민의利益을 반영하고, 더 공정한 결과를 도출하도록 한다.

예를 들어, 로스앤젤레스 시는 AI 기반 분석을 사용하여 지역 사회의 필요를 더 잘 이해하고, 자원을 최적화하여, 다양한 인구와 종종 소외된 인구에게 서비스를 제공할 수 있다.

유사하게, 영국의 국립 보건 서비스(NHS)는 생성형 AI를 사용하여 환자의 건강 서비스 수요를 예측한다. 이 분석을 통해, NHS는 취약한 그룹이 필요로 하는 치료를 받을 수 있도록 자원을 더 효과적으로 할당할 수 있다.

공공 부문에서 생성형 AI의 책임 있는 사용

생성형 AI는 공공 부문에서巨大한 잠재력을 가지고 있지만, 모든 시민에게 공정하게 그리고 공평하게 혜택을 제공하도록 사용되어야 한다. 이를 달성하기 위해, 공공 부문 기관은 이러한 도전을 해결하는 정책을 수립하고 있다. 이러한 정책의 예로는 EU의 AI 법안이 있으며, 고위험 AI 애플리케이션을 규제하는 것을 목표로 한다. 또 다른 예로는 미국의 알고리즘 책임성 법안이 있으며, AI 시스템에서 투명성과 공정성을 중점으로 한다. 이러한 정책의 주요 지침은 다음과 같다:

• 투명성과 설명 가능성 보장: 생성형 AI 시스템은 투명하게 작동하도록 설계되어야 한다. 이는 생성형 AI가 어떻게 결정하는지에 대한 명확한 설명을 제공하고, 그 과정들이 비전문가에게 이해할 수 있도록 하는 것을 의미한다. 투명성은 신뢰를 구축하고, 시민들이 어떻게 그리고 왜 결정이 내려지는지 이해할 수 있도록 한다.
• 공정성과 편향성 없는 보장: 생성형 AI 시스템은 데이터에 내재된 편향을 의도치 않게 지속시키거나 증폭시킬 수 있다. 이를 완화하기 위해, AI 모델을 정기적으로 편향에 대한 평가를 수행하고, 식별된 문제를 해결하기 위한 조치를 취하는 것이 중요하다.
• 데이터 개인 정보 보호와 보안 우선: 공공 부문에서 생성형 AI를 구현하는 주요 도전은 민감한 데이터의 보안을 보장하는 것이다. 공공 부문 데이터는 종종 매우 민감하며, 항상 보호되어야 한다. 생성형 AI를 효과적으로 사용하기 위해서는, 데이터 개인 정보 보호와 보안 조치가 철저하게 유지되어야 한다.
• 책임성 증진: 책임성은 생성형 AI를 사용하여 포괄적인 거버넌스를 촉진하는 중요한 측면이다. 이는 생성형 AI 시스템의 배치와 효과를 모니터링하는 독립적인 기관이나 위원회를 설정하는 것을 포함한다. 또한, 공공의 피드백 채널을 생성하여, 공동체의 입력이 필요한 조정과 개선을 이끌어낼 수 있도록 하는 것이다.

결론

생성형 AI는 공공 부문을 변革하고 있으며, 접근성을 향상시키고, 시민 참여를 개선하며, 포괄적인 의사결정을 촉진하고 있다. 개인화된 지원을 제공하고, 언어 장벽을 극복하며, 장애인들을 지원함으로써, 공공 서비스를 더 공정하고 효율적으로 만들고 있다. 공공 부문 기관이 생성형 AI를 점점 더 많이 통합함에 따라, 투명성, 공정성, 데이터 보안과 관련된 도전을 해결해야 한다. 책임 있는 구현, 견고한 정책 및 윤리 기준에 의해 지導되는 생성형 AI는 포괄적인 거버넌스의 목표를真正로 발전시키는 데에 필수적이다. 이는 모든 시민에게 서비스를 더 접근하기 쉽게 하고, 더 공정하게 만든다.