시민 중심의 AI 기반 도시 만들기

역사를 돌이켜보면 새로운 기술은 사람들의 두려움을 불러일으켰고, 사회에 위협이 된다는 논란에 휩싸인 채 등장하는 경우가 많았다. 이제 AI가 그 차례다. 우려는 타당하며 마땅히 해결해야 하지만, 역사는 더 넓은 진실도 알려준다. 기술 변화는 혼란을 초래할 수 있지만, 동시에 엄청난 기회를 열어 준다. 지금 전 세계 도시에서 펼쳐지고 있는 이야기가 바로 이것이다.

도시들이 AI를 어떻게 활용해 공익을 실현하는지 알아보기 위해, 세계적인 조사 기관 ThoughtLab은 정부·기업·학계의 도시 지도자들과 협력해 214개 도시의 관계자 525명을 대상으로 벤치마킹 설문조사를 실시했다. 여기에 공개된 도시 AI 계획 212건 분석과 50명이 넘는 도시 전문가 인터뷰를 더해, 모든 지역과 발전 단계에 걸친 331개 지방자치단체를 살펴봤다. 조사 결과, 도시 지도자들은 AI를 단순한 효율성 향상 도구가 아니라 정부를 덜 인간적으로 만드는 것이 아니라 더 인간적으로 만드는 수단으로 바라보며 실제로 도입을 확대하고 있었다.

이를 위해서는 부서 간 데이터를 연결해 도시의 파편화되고 사후 대응에 치우친 업무 절차를 조율된 행동으로 바꾸는 일부터 시작해야 한다. 주민들은 더 이상 도움을 받기 위해 서로 연결되지 않은 여러 시스템을 오갈 필요가 없고, 공공 부문 직원들은 반복 업무에서 벗어나 복잡한 인간적 문제에 집중할 수 있다. 노스캐롤라이나주 캐리시의 CIO인 Nicole Coughlin은 AI가 “정부의 작동 방식을 근본적으로 다시 생각할” 기회를 제공한다고 말한다. 도시 지도자들은 그 기회의 규모가 크다는 데 동의한다. 거의 3분의 2(64%)는 AI가 도시의 핵심 경쟁력 동력이라고 보고, 60%는 AI가 더 개인화되고 마찰이 적은 서비스를 제공할 것으로 기대하며, 절반이 넘는 응답자는 AI 전략의 중심에 사람을 두려 한다.

주민을 최우선으로

이러한 ‘시민 중심’ AI 전환은 도시가 AI를 활용하는 7개 분야 전반에서 이미 나타나고 있다. 여기에는 정부 행정, 안전과 보안, 디지털 및 물리적 인프라, 에너지와 환경, 교통과 이동성, 보건과 교육, 경제와 산업이 포함된다. 도시 운영의 기반이 가장 잘 갖춰진 분야에서 AI 도입이 가장 활발하고, 복잡한 조율과 전문 데이터, 형평성을 중심에 둔 설계가 성패를 좌우하는 분야에서는 도입이 가장 더디다.

AI 도입이 가장 폭넓게 이뤄진 안전과 회복력 분야에서 서울은 음성으로 긴급 신고 내용을 파악하고 가장 긴급한 신고를 상담원에게 표시하는 AI 챗봇을 시범 운영하고 있다. 정부 행정 분야에서는 호놀룰루의 CivCheck 도구가 AI를 활용한 계획 검토 주기를 58% 단축해 허가 신청자가 평균 40일 넘게 기다리는 시간을 줄였다. 골드코스트는 예측 기반 배관 유지보수로 누수가 큰 비용을 초래하는 고장으로 이어지기 전에 찾아내며, 뉴욕 대중교통 당국은 예측 유지보수를 적용해 버스 고장이 운행에 차질을 빚기 전에 수리한다.

보건과 교육처럼 AI 도입이 더딘 분야에서도 도시들은 실질적인 공공 가치와 혜택을 제공할 방법을 찾고 있다. 예를 들어 헬싱키의 Hester AI는 주민들이 온라인에서 보건 및 사회복지 서비스 안내를 찾도록 도와 사회에서 가장 취약한 계층까지 지원이 닿게 한다.

구조적 장벽

그러나 시민 중심 AI의 가치를 실현하는 일은 쉽지 않다. 도시 10곳 중 8곳은 장기 비용, 예산 우선순위 간의 경쟁, 부족한 AI 기술과 인재, 투자수익률(ROI)을 입증하기 어려운 점을 주요 장애 요인으로 꼽는다. 하지만 많은 도시에서 더 큰 장벽은 시민의 불신이다. 도시의 68%가 이를 가장 큰 과제 중 하나로 꼽았으며, 이는 감시, 비인간적인 서비스, 편향, 통제력 상실에 대한 시민의 우려를 반영한다.

성공적인 도시는 이러한 우려를 정면으로 다루며, 이를 소통의 문제가 아니라 거버넌스의 문제로 본다. 이를 위해서는 암스테르담과 헬싱키처럼 공공 알고리즘 등록부를 통해 AI가 사용되는 곳을 공개하고, 시애틀처럼 영향력이 큰 의사결정에 생성형 AI 결과물이 쓰일 때 사람이 책임을 지도록 하며, 롤리의 교통 시스템처럼 개인을 식별하지 않는 방식으로 운영해 설계 단계부터 개인정보를 보호해야 한다. 무엇보다 포용성을 고려해 설계하고, 혜택을 명확히 설명하며, 잘못된 정보에 직접 대응해야 한다. 뉴욕시는 22개 지역사회 단체에 자금을 지원해 AI 리터러시 교육을 제공하는 방식으로 이를 실천하고 있다.

진정한 AI ‘리더’ 되기

이 사례들은 도시가 시민 중심 AI ‘리더’가 되면 무엇이 가능한지 보여 준다. ‘리더’는 4단계 AI 성숙도 모델에서 가장 앞선 범주로, 데이터·거버넌스·신뢰를 탄탄한 기반으로 삼아 AI를 폭넓게 확산하는 도시를 뜻한다. 우리는 5개 대륙에서 이러한 리더 도시 38곳을 확인했으며, 이들을 차별화하는 요소는 기술적 우위가 아니라 인간 중심의 사고방식이다. 이 도시들은 먼저 주민의 필요를 파악하고, 시민 중심의 성과와 연계된 체계적인 장기 비전을 세우며, 처음부터 거버넌스를 우선시하고, 기술이 아니라 사람이 진정한 제약 요인임을 이해한다. 리더 도시의 92%는 직원에게 윤리적 AI 활용 교육을 하고, 97%는 인력에게 필요한 기술을 실제로 필요해지기 전에 파악한다. 리더 도시들은 혼자 힘으로 나아가지 않는다. 95%가 공공 부문과 민간 부문을 아우르는 폭넓은 파트너 생태계를 구축한다.

이 접근법의 효과는 분명하다. 리더 도시의 AI 투자수익률은 평균 99%로 다른 도시의 42%보다 높고, 투자금을 회수하는 시점도 11개월 빠르다. 이들은 사회적 형평성 개선 효과를 보고할 가능성이 거의 3배 높고, 대중의 신뢰를 구축할 가능성도 1.8배 높다.

하지만 사람을 우선하는 AI 기반 도시의 리더가 되는 일은 단번에 이루어지지 않습니다. 명확한 지표와 안전장치, 책임 체계를 바탕으로 체계적인 계획을 세워야 합니다. 조사 결과, 도시가 AI 선도 도시로 거듭나기 위해 취할 수 있는 아홉 가지 단계가 드러났습니다.

1. AI 도입 여정에서 우리 도시의 현재 위치를 파악한다
2. 성과 중심의 AI 비전을 수립한다
3. 책임 있는 리더십과 거버넌스 체계를 구축한다
4. 도시가 직면한 중요한 과제부터 해결한다
5. 시민의 우려를 조기에 해소한다
6. 사람을 위한 설계에 그치지 않고 사람과 함께 설계한다
7. 확장을 뒷받침할 공통 기반을 구축한다
8. 직원들이 AI 역량과 도구를 갖추도록 지원한다
9. 여정 전반에 걸쳐 공공의 가치를 측정하고 알린다

이번 연구는 도시의 미래가 밝다는 점을 보여줍니다. 도시들은 이미 AI를 활용해 주민의 요구에 더 잘 부응하고 있을 뿐 아니라, 대중의 신뢰를 지키고 허위 정보를 바로잡으며 불평등을 줄이고 위험을 최소화하는 데 필요한 안전장치를 마련함으로써 미래의 성공을 위한 토대를 다지고 있습니다. 앞으로 10년 동안 선도적인 위치를 차지할 도시는 예산이 가장 많거나 기술이 가장 정교한 도시가 아닐 수도 있습니다. 위험을 관리하고 신뢰를 우선시하며 모든 의사 결정의 중심에 사람을 두는 도시가 선도할 것입니다.

이 글은 ThoughtLab이 Dell Technologies, NVIDIA, Microsoft, FedEx, FTI Consulting, GM, Intel, Itron과 협력해 수행한 글로벌 연구 사람을 우선하는 AI 기반 도시 구축을 바탕으로 작성되었습니다. 자세한 내용은 프로그램 책임자 Lou Celi에게 louceli@thoughtlabgroup.com로 문의하시기 바랍니다.