지방의회 인공지능 교육의 실질적 가치와 과제: 동작구의 사례에서 보는 AI 행정의 문턱
서울 동작구의회가 최근 구성원을 대상으로 인공지능(AI) 활용 교육을 실시한 것은 지방 거버넌스와 행정 부문에 있어서 AI 적용의 필요성이 본격적으로 대두되고 있는 현실을 보여준다. 실제로 전국 각 지자체를 비롯한 공공기관에서 인공지능이나 빅데이터 등의 첨단 기술 도입 움직임이 활발해지고 있으며, 현장 실무자 및 정책결정자 교육이 그 첫 관문임을 다시 한 번 확인하게 된다.
이번 동작구의회의 AI 활용 교육은 의원 및 직원들을 대상으로 인공지능의 기본 개념, 행정과 생활 속 AI 사례, 데이터 분석 기초, 정보 윤리, 관련 법적 쟁점 등 비교적 폭넓은 주제를 다루는 방식으로 진행됐다. 단순한 기술 연수가 아닌, 실제 정책 업무와 지역사회 현안 해결에 AI를 어떤 식으로 적용할 수 있는지 실질적 사례와 도구 중심으로 구성된 점이 눈에 띈다. 강의 자료에는 공공행정의 민원 패턴 분석, 지역 교통 데이터 활용, 환경 감시 등 다양한 응용 모델이 소개됐다.
여기서 중요한 점은, 최근 전국적으로 확산되는 AI 행정 혁신 교육의 패턴과 비교했을 때 동작구의 의회 교육 사례가 극단적으로 독창적이거나 선도적이지는 않으나, 현실 접점과 실용성 측면에서 일정한 수준의 진전을 보여준다는 것이다. 실제로 대구광역시, 부산진구청, 경기 수원시 등 지방정부가 ‘AI 기반 지역문제 분석’, ‘스마트 시티 구현’, ‘챗봇 기반 민원 서비스’ 등 실무 지향 프로젝트를 시범적으로 추진하는 흐름과 맥락이 닿아 있다. 특히 최근 광명시의 청년 일자리 매칭 AI, 성남시의 행정 전자문서 자동화처럼 데이터 기반 선택과 결정을 지원하는 도구들이 빠르게 확산 중이다. 이 같은 동향은 전문가들이 지적하는 AI 행정 혁신의 핵심, 즉 “기술 역량의 밑바탕 위에서 데이터 활용과 의사결정 알고리즘의 투명성이 뒷받침될 때 실제 변혁 동력이 생긴다”는 기본 사실을 상기시킨다.
흥미로운 대목은 의회 및 행정 인력 대상 AI 교육의 실질적 성과와 한계다. 단기 집중 과정이나 이론 중심의 설명에 그칠 경우, 기술에 대한 불안감이나 일자리 변화 걱정, 현실 적용에 대한 의문이 해소되기 어렵다. 동작구의회 관계자들도 “AI가 실제로 의정 활동, 지역 정책 기획, 민원 처리 등에 어떻게 녹아들지, 충분한 실습 사례와 체감이 필요하다”는 의견을 밝힌 바 있다.
교육의 범위와 질적 내실 또한 고민거리가 된다. AI 기술의 윤리적 활용, 데이터 프라이버시, 알고리즘 공정성, 그리고 시민참여 기반 의사결정 등 복합적 요소들이 결부되는 만큼, 단일 교육 프로그램이 실질적 역량 강화로 이어지려면 후속 멘토링, 시범 프로젝트, 로드맵 연동 등 체계가 동반되어야 한다. 2024년 행정안전부가 전국 지자체를 상대로 권고한 ‘디지털 역량 강화 로드맵’도 이 점을 중시한다. 또한 정보 소외계층 지원, 지역별 현장 맞춤 전략 마련 등이 병행될 필요성이 있다.
기술적으로, 최근 행정 데이터에 특화된 LLM(대규모 언어모델)과 오토ML 도구의 보급으로 AI 솔루션 활용 난이도가 크게 줄어들었으나, 현업 전문가와 의사결정자 사이의 이해 격차, 데이터 기반의 실제 정책 설계 능력 격차는 여전히 크다. 한국행정학회가 발표한 2025년 보고서는 “복잡한 행정 데이터를 효과적으로 구조화하고, AI가 제공하는 분석 결과를 정책적 직관과 융합하는 과정이 앞으로 지방 정책 현장의 관건”이라고 밝히고 있다. 이번 동작구의회의 교육 역시, 일회성 기술 소개 이상으로, 실제 정책 현상까지 연결하는 실습과 협업 체계 강화가 뒷받침되어야 한다.
한편, 위험 요인도 불거진다. 지방의회의 AI 활용이 지나치게 단기 성과나 출석 확인식 홍보에 그칠 경우, 행정 자동화의 과장된 기대감이 오히려 신뢰 하락의 원인이 될 수 있다. 또한 AI 기반 의사결정이 오남용되거나 데이터 출처의 불투명성, 알고리즘 편향 등의 사회적 이슈가 빠르게 부상할 가능성이 있다. 실제 해외 사례에서 볼 수 있듯, 예산 투입 대비 구체적 성과 측정 기준, 기술 도입의 윤리적 검토, 사회적 합의 절차가 필수적이다.
종합하면, 동작구의회의 AI 활용 교육은 지방 행정 영역에서 인공지능의 실질적 가능성과 과제 모두를 드러내는 사례다. 단순한 기술 트렌드 습득을 넘어 현실 정책과 데이터 기반 시민 서비스 혁신으로 이어지기 위해서는, 지속적 역량 개발 로드맵과 현장 기반 실습, 그리고 신뢰성과 투명성에 대한 다각적 노력이 병행되어야 할 것이다. 기술의 확장적 기회와 잠재적 위험을 모두 균형 있게 분석·감안한 체계적 접근 없이는, AI가 기대하는 행정 혁신도 실질적 동력을 얻기 어렵다.
— 유재혁 ([email protected])