정부 부문에서의 인공 지능이란 무엇인가요?

정부 부문에서의 인공 지능은 정부 운영 및 서비스의 효율성, 유효성, 응답성을 향상시키기 위해 인공 지능 기술을 사용하는 것을 의미합니다.

정부 부문에서 인공 지능을 사용하는 이유는 무엇인가요?

인공 지능은 여러 정부 기관에서 대민 업무 지원을 위한 AI 챗봇, 대중교통 차량 관리와 같은 AI 스마트 시티 애플리케이션, 국립 연구소의 AI HPC 기반 연구, 현장 운영을 위한 AI 지원 의사 결정 등을 비롯한 주요 사용 사례를 지원하는 데 사용되고 있습니다.

정부 부문에서의 인공 지능은 머신 러닝, 딥 러닝, 생성형 AI 워크플로를 사용하여 사무실, 연구실 또는 현장에서 자동화 및 정보에 기반한 의사 결정을 가능하게 합니다.

연방 정부 기관은 주 정부 및 지방 정부와 더불어 다른 많은 기관을 능가하는 방대한 양의 데이터를 수집합니다. AI 머신 러닝 및 딥 러닝은 이 데이터를 분석하여 임무 팀이 수동적인 프로세스보다 잠재적으로 더 빠르게 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 생성형 AI(GenAI) 및 거대 언어 모델(LLM)의 출현에 힘입어 분석 워크플로가 더 많은 유형의 비정형 데이터를 처리하여 인사이트를 생성할 수 있게 되어 예산이 빠듯한 상황에서도 자동화에 대한 접근성이 높아지고 있습니다.

정부 부문에서 인공 지능 활용의 이점

정부 서비스 분야에서 인공 지능은 고급 분석, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 및 로봇 공학과 같은 애플리케이션을 구동하여 공공 부문 기관에 실질적인 이점을 제공합니다. 이러한 이점에는 일상적인 작업의 자동화, 더 많은 데이터와 더 심층적인 인사이트로 미션 크리티컬 작업에 정보를 제공하는 능력 및 고성능 컴퓨팅(HPC)에 AI를 사용하여 국립 연구소에서 연구 및 개발을 가속화하는 것이 포함됩니다. 2024년 ICF 설문 조사에 따르면, 기관 리더의 99%가 안전하고 효과적인 인공 지능이 그들의 임무를 수행하는 데 반드시 필요하다는 데 동의했습니다.¹ OpenAI와 펜실베니아 대학교의 연구원들에 따르면 생성형 AI는 엄청난 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 합니다. 이들은 LLM을 사용하면 미국 근로자들이 동일한 수준의 품질을 유지하면서도 모든 작업의 15%를 훨씬 더 빠르게 완료할 수 있다고 주장합니다.²

정부 부문에서 인공 지능 사용 사례

인공 지능은 정부 기관이 서비스를 제공하고, 임무 목표를 완수하며, 중요한 연구를 수행하는 방식을 발전시키는 데 도움을 주고 있습니다. 몇 가지 예시를 들어보겠습니다.

• 맞춤형 AI 챗봇 경험: AI 챗봇은 이미 정부가 민원 문의 업무를 보다 효율적으로 처리하는 데 도움이 되고 있습니다. 생성형 AI는 사용자의 요구 사항을 더 잘 이해하고 좀 더 상황에 적합한 정보를 제공할 수 있으므로 잠재적으로 이러한 챗봇 경험을 보다 공감적으로 만들 수 있습니다.
• 스마트 시티 및 교통 애플리케이션: 인공 지능이 데이터를 실시간에 가까운 빠른 속도로 분석하여 도시 및 교통 관리 전략을 알려주므로 공공 서비스를 보다 쉽고 비용 효율적으로 운영할 수 있습니다. 예를 들어, 교통 당국은 인공 지능을 사용하여 버스 탑승율을 측정하고 대중의 사용에 기반하여 동적 차량 관리를 지원할 수 있습니다. 수도 시설 관리 기관은 인공 지능을 사용하여 파이프 인프라 검사를 자동화함으로써 시간을 절약하고 비용을 절감할 수 있습니다.
• 국립 연구소의 AI HPC 연구: 인공 지능은 방대한 양의 데이터를 분석하여 더 빠른 발견을 촉진하고 있으며, 이는 국가적 또는 전 세계적으로 삶의 질을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 에너지 연구자들은 미래의 배터리 개발을 위한 연구에서 인공 지능을 사용하여 3,200만 개의 잠재적 물질을 불과 며칠 만에 분석할 수 있게 되었습니다.
• 현장에서의 AI 물류 및 분석: 인공 지능은 응급 서비스 또는 국방 애플리케이션과 같은 중요한 운영을 위한 의사 결정에 도움이 되는 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 구현에는 일반적으로 암호화 및 사이버 보안과 관련된 특수 요구 사항뿐만 아니라 크기, 무게, 전력 및 비용(SWaP-C)에 대한 제한이 있습니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해, 휴대용 개인 5G 네트워크와 같은 솔루션은 견고하고 배포 준비가 된 인공 지능을 활성화하는 데 도움이 됩니다.

정부 및 민간 부문 파트너십 분야에서의 인공 지능

혁신의 속도를 높이기 위해 정부는 종종 민간 부문 조직과 협력하여 공동 연구 프로젝트를 진행합니다. 예를 들어, 인텔® Labs는 National Science Foundation(국립 과학 재단, NSF)과 오랜 파트너십을 맺고 있는 업계 최고의 연구 기관입니다. 두 기관은 시민의 삶의 질 향상, 농업의 회복력과 지속가능성 강화, 그리고 그 외의 다양한 사용 사례에 초점을 맞춰 AI 기술을 발전시키기 위한 다양한 프로그램을 함께 진행하고 있습니다.

정부 부문에서 인공 지능의 미래

인공 지능 기술이 데이터 센터 코어에서 현장의 에지 장치로 확산됨에 따라 가장 큰 과제 중 하나는 더 복잡한 데이터 보안 경계를 극복하는 것입니다. 제로 트러스트 액세스, 기밀 컴퓨팅, 신뢰할 수 있는 실행 환경을 지원하는 하드웨어 기반 보안 기능은 무단 액세스로부터 자산과 데이터를 보호하는 데 필수적입니다. 특히 정부 부문의 인공 지능 사용 사례의 경우, 안전한 공급망 신뢰성 확보가 공장에서 현장에 이르기까지 변질되지 않은 기술을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또 다른 중요한 고려 사항은 새로운 기술의 적용이 인권을 존중하고 커뮤니티를 향상시키는 데 도움이 될 수 있도록 AI를 책임감 있게 사용하는 것입니다. 계획에서 실행에 이르기까지 인공 지능의 배포는 공정성, 투명성, 책임성의 원칙을 통합하여 AI 모델 및 데이터 세트에서 잠재적 편향의 영향을 줄여야 합니다. 설명 가능한 AI(XAI)는 또한 기관이 인공 지능이 특정 결과나 답변을 생성하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.