인공지능 기술의 발전은 우리의 삶을 근본적으로 변화시키고 있다. 정치 역시 예외는 아니다. 인간의 정치에 인공지능을 활용하는 것을 넘어, 인공지능에게 정치를 맡긴다면 어떻게 될까?
국회의원 총선거가 치러지는 2024년을 맞아, <프레시안>이 정치학자 송경호 박사와 함께 준비한 이 특집 연재는 인공지능에 의한 정치가 어떻게 구현되고 작동될 것인지, 나아가 정치를 어떻게 변화시킬 것인지를 살펴본다. 이는 도래할 '인공지능 정치'에 대한 상상이자, 정치에 실망한 지금 우리에 관한 이야기다.
앞서 칼럼 1편(☞바로보기)에서는 '인공지능 정치'의 개념과 2023년까지 현실 정치에서 인공지능을 활용한 사례, 그리고 인공지능을 정치에 활용할 경우 예상되는 세 가지 모델 가운에 첫 번째인 '강령술사 모델'을 살펴봤다.
2편에서는 세 가지 모델 중 두 번째인 '공리주의 기계' 모델과 그 한계를 짚어본다. 이번 편의 주요 질문은 합리적 의사결정 과정, 즉 효율적 행정이 정치적 토론과 숙의의 과정을 대체할 수 있는지다. 3편에서는 마지막 '철인왕 모델'에 대해 살펴보고 이같은 세 가지 모델에 대한 논의가 갖는 함의에 대해 간략히 짚어본다.
데이터에 기반해 결정하자?
지난 한 해를 떠들썩하게 달군 정치권 이슈 가운데 이른바 '서울-양평 고속도로' 관련 논란이 있었다. 서울과 양평을 잇는 새로운 고속도로의 노선이 기존 종점 예정지에서 새로운 지점으로 변경됐다는 것, 변경된 종점 예정지가 대통령 영부인 일가가 부동산을 소유한 곳과 가깝다는 것이 야당에서 제기한 의혹의 골자였다. 만약 정치인들 대신 인공지능, 즉 AI가 이 서울-양평고속도로의 종점과 노선을 결정하게 한다면 어떨까? 교통량 분산과 이용자 편익, 환경 보호 등 주요 목표를 설정하고, 이를 계산하는 데 필요한 인공지능 알고리즘을 만들고, 대규모 데이터를 학습시켜 최적의 안을 도출하도록 하는 것이다. 여러 대안들 중, 이해당사자 간의 갈등이 발생할 가능성과 그 정도, 이를 해결하기 위한 사회적 비용까지 고려하도록 해도 좋겠다. 모든 사항을 고려하고 가능한 모든 데이터를 활용해 모두가 만족할 수 있는 결정을 내릴 수만 있다면, 인간의 토론과 합의보다 나을지도 모른다. 이런 주장에 대한 당신의 생각은? '인공지능 정치'의 두 번째 모델은, 데이터에 기반해 정치적 문제에 대한 설명·진단·예측·처방·분석을 수행하는 ‘공리주의 기계 모델'이다. 이 모델에서 인공지능은 막대한 양의 빅데이터 분석(BDA, Big Data Analysis)를 통해, 개인과 사회 전체의 선호와 이익을 기반으로 최적의 의사결정을 내리게 된다고 가정된다. 인간이 미처 다 고려할 수 없는 다양한 사회 경제적 변수들과 정책의 결과를 분석해 최적의 정책 결정을 도출하자는 것이다. 실제로 이와 비슷하게, 일본 나가노현에서 교토대학, 히타치제작소 등과 공동으로 ‘나가노현 지속 가능한 미래정책연구'를 추진한 사례가 있다. 지방정부의 인구 감소, 고령화, 지역경제 위축 등 다양한 문제에 직면해 2040년까지 예측 가능한 문제의 해결방안을 도출하는데 인공지능을 활용한 것이다. 그 결과 인공지능은 2만 개 정도의 시나리오를 도출했고, 23가지로 축약된 시나리오에 대해 전문가와 직원들이 워크숍을 거쳐서 최종적으로 6개 시나리오로 결정했다. 이 모델은 현재의 기술수준으로도 어느 정도 구현이 가능하다. 현재 기업에서 활용하고 있는 비지니스 인텔리전스 도구(BI Tool, Business Intelligence Tool)나, 공공부문에서 추구하는 인공지능 기반 의사결정지원 시스템(DSS, Decision Support System)의 방향과도 대체로 일치한다. 정치 캠페인과 정부 기관을 위한 데이터 분석 도구인 시비스 아날리틱스(Civis Analytics), 정부 기관을 위한 BI, 예산 분석, 자원 할당, 정책 효과 분석 도구인 클릭 포 거버먼트(Qlik for Government), 정부의 다양한 데이터를 시각적으로 표현하고 분석하는 타블루 포 퍼블릭 센터(Tableau for Public Sector) 등은 이러한 도구가 정부 및 공공부문으로 확대된 대표적 사례로 손꼽힐 수 있다. 공공부문의 기능과 역할이 확대되고 있는 최근의 상황을 고려할 때, 공공정보의 수집에서 활용에 이르는 모든 단계의 중요성이 더욱 증대되는 한편, 정책 의사결정, 서비스 제공, 투명성 및 책임성 향상 등을 위해 이에 대한 분석 역시 더욱 강조될 것이다. 이 모든 과정에서 인공지능이 점점 큰 역할을 하게 될 것이라는 점은 의문의 여지가 없다. 물론 현재까지 공공부문의 의사결정지원 시스템은 인간이 결정을 내리는 데 필요하다고 생각되는 정보들을 정리해 제시하는 수준이다. 그러나 인공지능의 발전과 이에 대한 의존이 증가하는 추세에 따라, 머지않아 인공지능이 의사결정을 ‘지원'하는 수준에 그치는 것이 아니라 의사결정을 내리는 ‘주체'로 부상할 수 있다. 고속도로 노선에 대해 A안이 97점, B안이 85점이라는 식으로 주어진 정보에 따라 인공지능이 답을 내려준다면, 굳이 인간이 결정할 것도 없이 자동적으로 결정이 내려질 수도 있는 것이다. 요컨대 이 모델은 고도로 발달한 ‘정책결정 인공지능'이라고 할 수 있다. 이 모델은 실시간 데이터 처리 능력에 따라 즉각적인 의사결정이 가능하고(적시성), 데이터를 빠르게 처리해 최적의 해결책을 제시할 수 있으며(효율성), 인간의 편견과 사리사욕을 배제하고, 순수하게 데이터와 알고리즘에 기반해 의사결정을 내릴 수 있다는 점(객관성)이 장점으로 지목된다.☞칼럼 ③편으로 이어집니다.
△비지니스 인텔리전스 도구(BI Tool, Business Intelligence Tool) : 기업이 의사결정을 내려야 하는 경우 주관적인 생각에 의하지 않고 데이터를 분석하거나 유의미한 정보 분석을 통해 보다 합리적인 결정을 내리게 되는데, 이러한 합리적인 의사결정을 도와주는 소프트웨어 제품군을 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)라고 한다. 기업이 전략적 계획을 세울 수 있게 가이드 해 주는 도구로 기능하며, 유의미한 자료의 통계 분석, 프로세스 마이닝, 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝, 온라인 시장 분석, 성과 관리, 벤치마킹 등을 통해 얻은 자료를 일목요연하게 정리하는 역할도 한다. (출처 : 박문각 <시사상식사전> )
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