대한민국이 원조를 받던 나라에서 주는 나라로 발돋움한 지 오래다. 이제는 공적개발원조(ODA)의 양적 확대를 넘어, 우리의 강점인 디지털 기술을 접목한 질적 고도화가 필요한 시점이다.
특히, 만성적인 인력과 자원 부족에 시달리는 저개발국가에 '생성형 인공지능(AI)'을 활용한 행정 현대화 지원은 ODA 패러다임을 바꿀 '게임 체인저'가 될 수 있다.
정부는 이제 단순 물자 지원이나 인프라 건설을 넘어, 한국의 발전 경험과 기술력을 집약한 'K-AI 행정 모델'을 ODA의 핵심 전략으로 삼아야 한다는 목소리가 커지고 있다.
◆ 저개발국 행정, AI로 '기술적 도약'을 이루다
저개발국가의 가장 큰 행정적 난제는 소통과 효율성이다. 수많은 지역 언어와 높은 문맹률은 정부 정책을 국민에게 전달하는 데 큰 장벽으로 작용하며, 부족한 전문 인력은 데이터에 기반한 합리적 정책 수립을 어렵게 한다.
생성형 AI는 이 문제들을 뛰어넘을 혁신적 해법을 제시한다. 24시간 다국어(지역어 포함)로 민원을 상담하는 AI 챗봇, 개인의 상황에 맞춰 필요한 복지 정보를 문자로 알려주는 맞춤형 알림 서비스, 방대한 자료를 분석해 정책 보고서 초안을 작성하는 AI 보좌관 등은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 이는 공무원의 업무 부담을 획기적으로 줄이는 동시에, 국민 누구나 행정 서비스에서 소외되지 않도록 돕는다.
◆ 'K-AI 행정 ODA', 구체적인 정책 제언
한국이 글로벌 디지털 강국의 위상을 바탕으로 'AI ODA'를 선도하기 위해서는 다음과 같은 체계적인 정책 추진이 시급하다.
▶ 첫째, 'K-AI 행정 ODA' 시범사업을 즉시 추진해야 한다.
모든 분야를 아우르기보다, 수원국의 가장 시급한 문제를 해결하는 '선택과 집중' 전략이 필요하다. 예를 들어, 특정 국가를 대상으로 'AI 기반 재난 조기 경보 시스템'이나 'AI 농업기술 보급 챗봇'과 같은 구체적인 파일럿 프로젝트를 시작해야 한다. 성공 사례를 축적하며 점진적으로 사업을 확대해 나가는 방식은 ODA 사업의 실패 위험을 줄이고 효과를 극대화할 수 있다.
▶ 둘째, 'ODA 팀 코리아' 컨소시엄을 구축해야 한다.
이번 사업은 정부의 힘만으로는 불가능하다. 외교부와 코이카(KOICA)가 컨트롤 타워가 되어 네이버, 카카오 등 국내 유수의 IT 기업, AI 기술을 연구하는 대학, 국제개발 전문 NGO가 함께 참여하는 민관협력 컨소시엄 'ODA 팀 코리아'를 구성해야 한다. 기업은 기술과 인력을 제공하고, 정부는 외교적·재정적 지원을, 학계와 NGO는 현지 상황에 대한 깊이 있는 분석과 사업 평가를 담당하는 협업 모델이다.
▶ 셋째, '사람 중심'의 기술 및 윤리 전수가 핵심이다.
최첨단 AI 시스템을 구축해주는 것에서 그쳐서는 안 된다. 현지 공무원과 전문가들이 스스로 시스템을 유지·보수하고 발전시켜 나갈 수 있도록 '역량 강화 교육'이 병행되어야 한다. 또한, AI 알고리즘의 편향성을 막고 개인정보를 보호할 수 있는 '데이터 윤리 가이드라인'을 함께 전수하여 기술이 인권을 침해하지 않도록 해야 한다. 이는 단순 기술 이전을 넘어, 지속가능한 발전을 돕는 진정한 '디지털 동반자'로서 한국의 위상을 높일 것이다.
한 국제개발협력학과 교수는 "생성형 AI를 활용한 행정 현대화 지원은 한국이 가장 잘할 수 있는 ODA 분야"라며, "이는 수원국의 발전에 기여할 뿐만 아니라, 'K-AI 행정 모델'이라는 새로운 수출 브랜드를 창출하고, 나아가 글로벌 중추 국가로서 대한민국의 국격을 한 단계 높이는 전략적 기회가 될 것"이라고 강조했다.
◆ 생성형 AI를 활용한 저개발국가 행정 현대화 방안
활용 영역 |
세부 활용 방안 |
기대 효과 |
1. 대국민
행정 서비스
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· 다국어/지역어 지원 AI 챗봇 및 음성 민원 상담
· 개인 맞춤형 정책 및 복지 정보 능동적 제공 |
· 행정 접근성 향상 (언어/문맹 장벽 해소)
· 24시간 민원 대응 및 공무원 업무 부담 경감 |
2. 정책 수립
및 분석
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· 정책 보고서, 데이터 분석 자료 자동 생성
· 소셜 미디어 등 활용 실시간 여론 분석 및 예측 |
· 데이터 기반의 과학적이고 신속한 정책 결정
· 국민의 실제 요구사항을 정책에 반영 |
3. 내부 행정
효율화
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· 공문서, 회의록, 보도자료 등 문서 자동 작성
· 법률 및 규제 검토, 신규 법안 초안 작성 지원 |
· 반복적인 행정 업무 감소 및 생산성 극대화
· 입법 과정의 정확성 및 효율성 증대 |
4. 공무원
역량 강
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화· 직무/직급별 맞춤형 교육 콘텐츠 생성
· 민원 응대 등 가상 시뮬레이션 교육 |
· 교육 효과 증대 및 공무원 전문성 강화
· 표준화된 고품질 교육 기회 제공 |
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◆ 도입 과제 및 성공 전략
구분 |
핵심 내용 |
세부 설명 |
도입 시
해결 과제
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1. 인프라 부족 |
불안정한 인터넷 및 전력 공급 |
2. 데이터 문제 |
학습에 필요한 양질의 데이터 부족 및 편향성 존재 |
3. 비용 및 종속성 |
높은 초기 도입 비용과 특정 해외 기술에 대한 의존 가능성 |
4. 인적 자본 한계 |
AI 전문가 부재 및 공무원/국민의 낮은 디지털 활용 능력 |
5. 문화/언어 장벽 |
AI가 현지의 고유한 언어와 사회적 맥락을 이해하지 못할 위험 |
성공적인
도입 전략
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1. 점진적 접근 |
특정 분야에 시범 사업(Pilot Project)을 우선 추진하여 성공 사례 확보 후 확대 |
2. 파트너십 구축 |
글로벌 기업, 국제기구(UN, WB 등)와 협력하여 기술 및 재정 지원 확보 |
3. 인적 자원 개발 |
현지 전문가 양성 및 국민 디지털 리터러시 교육 병행 |
4. 거버넌스 확립 |
데이터 관리 및 개인정보보호를 위한 명확한 정책과 법률 수립 |
5. 투명성/윤리 확보 |
AI 결정 과정의 투명성 및 윤리 가이드라인을 마련하여 국민 신뢰 확보 |