AI in Cities: Report & Toolkit
AI에 대한 기본 이해와 현황
최근 발표된 National League of Cities(NLC) 분석 보고서에 따르면, 인공지능(AI)은 인간의 인식, 행동, 의사결정을 시뮬레이션하는 기술을 지칭한다. AI는 수십 년간 존재해왔지만, 최근의 발전으로 기술 논의의 중심에 서게 되었다. 블룸버그 재단의 2023년 10월 조사에 따르면, 미국 시장의 96%가 생성형 AI 도입에 관심을 표명했으며, 현재 2%만이 실제로 구현 중이나 69%가 이 기술을 탐색하거나 시험하고 있다.
AI의 주요 유형과 도시 적용
NLC는 도시 정부와 관련된 AI를 세 가지 유형으로 분류했다. 첫째, 예측 AI(Predictive AI)는 기존 데이터의 패턴을 분석해 미래 이벤트나 트렌드를 예측하는 시스템이다. 둘째, 생성형 AI(Generative AI)는 기존 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI다. 셋째, 인식 AI(Perceptive AI)는 주로 컴퓨터 비전과 자연어 처리에 의존하여 감각 입력을 해석하고 이해하도록 설계된 AI 도구다.
주요 도시들의 AI 활용 사례
애리조나주 투싼시는 AI 소프트웨어로 4,600마일의 수도관 시스템을 관리하고 있다. 이 시스템은 과거 파이프 고장 패턴을 분석해 향후 고장 가능성을 예측하며, 분기별 업데이트를 통해 수도 인프라를 선제적으로 관리한다.
테네시주 멤피스시는 도로 포트홀과 도시 황폐화 문제 해결을 위해 AI 솔루션을 도입했다. 시 차량의 영상을 분석해 포트홀을 고정밀로 식별하고, 부동산 데이터 분석을 통해 도시 쇠퇴 위험이 있는 지역을 예측한다.
조지아주 워너 로빈스시는 AI를 활용해 공공안전과 긴급관리를 개선하고 있다. 디지털 트윈 프로젝트를 통해 범죄 데이터를 분석하고, 실시간 번호판 모니터링을 위한 카메라 배치를 최적화하고 있다.
워싱턴주 시애틀시는 구글 리서치와 협력해 Project Green Light를 시행 중이다. 구글맵 데이터를 활용한 AI 기반 교통 분석을 통해 신호 타이밍의 비효율성을 식별하고 개선하고 있다.
워싱턴 DC는 ‘DC 컴퍼스’라는 AI 어시스턴트를 오픈데이터 포털에 통합했다. 이를 통해 데이터셋 관련 질의응답과 통계 요약, 데이터 시각화 기능을 제공하고 있다.
미시간주 디어본시는 AI를 활용해 웹사이트 정보의 접근성을 개선했으며, 가상 챗봇으로 주민들을 지원하고 있다.
캘리포니아주 선니베일시는 AI 기반 번역 서비스를 도입해 시의회 회의의 포용성을 향상시켰으며, 실시간 자막 번역 서비스를 제공하고 있다.
미시간주 앤아버시는 ‘Ask Ann’이라는 AI 기반 웹 챗봇을 도입했다. 이 챗봇은 71개 언어로 24시간 주민 지원이 가능하며, 시 서비스와 프로젝트 정보 제공, 서비스 요청 접수 등의 기능을 수행한다.
AI 도입을 위한 도시 거버넌스 원칙
NLC가 제시한 6가지 핵심 거버넌스 원칙 중 첫째는 책임성(Accountability)이다. AI 도구 사용 결과에 대한 책임 의무를 부여하고, 부작용과 위법행위를 추적, 감사, 해결하기 위한 메커니즘을 구축하며, 이해관계자와 의사결정자의 명확한 역할과 책임을 위임한다.
둘째는 투명성(Transparency)으로, AI 도구의 프로세스, 결정, 결과를 공개하고 AI 애플리케이션 책임자, 주민 혜택, 시 데이터 활용 현황을 보고하며, 주민 피드백을 위한 의미 있는 채널을 구축한다.
셋째는 개인정보보호(Privacy Protection)다. 개인 데이터의 무단 사용을 방지하고 기존 법률, 규정, 관행을 준수하며, IT 부서가 승인한 AI 도구만 사용하도록 한다.
넷째는 공정성과 형평성(Fairness & Equity)이다. AI 도구가 불평등을 만들거나 악화시키지 않도록 의도적으로 노력하고, 차별과 편향된 결과를 완화하기 위한 조치를 취하며, AI 혜택에 대한 평등한 접근을 보장한다.
다섯째는 안전과 보안(Safety & Security)으로, AI 도구의 신뢰성과 위협으로부터의 보호를 확보하고, 사람과 재산 피해 방지를 위한 안전장치를 구현하며, 사이버 공격 등 악의적 활동을 방지한다.
여섯째는 교육과 훈련(Education & Training)이다. AI의 효과적이고 책임있는 사용을 위한 지식과 기술을 제공하고, 직원들에게 AI 윤리 및 활용사례 교육을 실시하며, 지속적으로 진화하는 기술에 맞춘 교육을 제공한다.
주요 도시들의 AI 정책 사례
매사추세츠주 보스턴시는 생성형 AI에 대한 임시 지침을 수립했다. 이 지침은 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 사실 확인을 의무화하고, 대민 콘텐츠에서 AI 사용을 공개하도록 요구하며, 민감한 정보를 AI 도구와 공유하는 것을 금지하고 있다.
애리조나주 템피시는 윤리적 AI 정책을 수립하고 부서간 IT 협력을 촉진하고 있다. 또한 기술혁신운영위원회를 설치하고 직원들의 AI 리터러시 향상을 위한 프로그램을 운영하고 있다.
캘리포니아주 산호세시는 정기적으로 업데이트되는 생성형 AI 지침을 발행하고 있다. AI 사용 보고 양식을 구축하고 알고리즘 등록부를 운영하며, 디지털 프라이버시 사무소가 알고리즘을 평가하는 체계를 갖추고 있다.
워싱턴주 시애틀시는 무료나 시범 제품을 포함한 모든 소프트웨어가 조달과정을 의무적으로 거치도록 하고 있다. 지적재산권, 귀속, 편향성 감소, 데이터 프라이버시에 관한 규정을 마련했으며, 이해관계자들과 협력하여 정책 영향을 연구하고 있다.
AI 도입의 주요 장애요인
NLC는 도시의 AI 도입 장애요인으로 먼저 자원 제약을 지적했다. AI 도입을 위해서는 초기에 상당한 직원과 재정 자원 투자가 필요하지만, 많은 도시들이 현재 예산 내에서 이를 수용하기 어려운 상황이다.
조직문화 변화도 중요한 장애요인이다. 직원들과 선출직 공무원들이 이 기술 도입에 대해 우려를 표명하고 있어, 혁신을 가능케 하는 문화 변화가 필요한 상황이다.
정치적 고려사항도 AI 도입을 어렵게 만드는 요인이다. 선출직 공무원들의 임기가 제한되어 있어 AI와 같은 새로운 기술 도입을 위한 장기 투자가 어려운 실정이다.
프라이버시에 대한 우려도 존재한다. 많은 도시들이 프라이버시와 사이버보안을 걱정하고 있으며, 안전하고 보안된 AI 도구를 구현하기 위한 데이터 프라이버시 관행이 부족한 상황이다.
디지털 형평성 문제도 주목할 만하다. 많은 지자체에서 고속 인터넷 접근성에 격차가 존재하여, AI 도구 접근성의 불평등이 우려되고 있다.
마지막으로 인프라 접근성 문제가 있다. 데이터센터에 대한 접근이 제한된 도시들은 AI 모델을 훈련하고 배포하는 데 필요한 컴퓨팅 파워와 저장 용량이 부족한 상황이다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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