공공 부문은 기술의 발전에 따라 계속 진화하고 있지만, 핵심 목표는 변함이 없습니다. 사회경제적 지위, 신체적 능력 또는 지리적 위치에 관계없이 모든 시민이 공공 서비스에 동등하게 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 일반적으로 포괄적 거버넌스로 알려진 이 목표는 이 부문이 시민 참여를 개선하고, 운영을 간소화하고, 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 지속적으로 첨단 기술을 도입하도록 이끌었습니다. 1990년대에 인터넷이 등장하면서 공공 부문은 전자 정부를 채택하여 공공 서비스를 온라인에서 제공하고 정부가 웹사이트를 통해 시민과 상호 작용할 수 있게 되었습니다. 오늘날 생성적 AI는 유사한 혁신적 역할을 수행하여 사용자가 서비스와 상호 작용하는 방식을 변경하고, 개인화된 경험을 제공하고, 접근성을 개선하고, 작업장을 간소화하고 있습니다. 그 잠재력을 인식한 공공 부문은 생성적 AI에 점점 더 투자하고 있으며, 생산성 향상은 연간 1조 7,500억 달러 BCG에 따르면 2033년까지. 이 기사에서는 생성적 AI가 공공 서비스의 미래를 형성하고 포괄적 거버넌스의 목표를 발전시키는 방법을 살펴봅니다.
접근성 강화
생성적 AI는 소외되고 서비스가 부족한 지역 사회에 오랫동안 영향을 끼친 장벽을 줄임으로써 공공 서비스를 더 쉽게 이용할 수 있도록 합니다. 전통적인 공공 서비스 모델은 종종 개인화된 지원 부족, 언어 장벽, 장애인이 직면한 어려움으로 인해 이러한 그룹에 도달하는 데 어려움을 겪습니다. 생성적 AI는 여러 가지 방법으로 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
챗봇과 가상 비서와 같은 생성형 AI 기반 도구는 개인화된 지원을 제공하여 사람들이 복잡한 관료적 시스템을 탐색하는 것을 더 쉽게 만들고 있습니다. 예를 들어, 독일 하이델베르크에서는 도시가 도입했습니다. 방주소 변경부터 쓰레기 수거에 대한 정보 수집까지 다양한 문의에 대해 시민과 방문객을 지원하는 챗봇입니다. Lumi는 공개적으로 사용 가능한 도시 데이터를 가져오고 시간이 지남에 따라 사용자 상호 작용을 기반으로 개선됩니다.
생성적 AI 기반 번역 도구는 또한 언어 장벽을 제거하여 모국어가 아닌 화자가 선호하는 언어로 중요한 정보와 서비스에 액세스할 수 있도록 보장합니다. 이는 언어 다양성이 중요한 다문화 사회에서 특히 중요합니다. 예를 들어 캘리포니아의 스톡턴과 페어필드는 번역 도구 주민들이 모바일 또는 웹 채널을 통해 사용할 수 있는 Amazon Translate를 통해 71개 언어로 지방 정부와 소통할 수 있습니다. 인도에서는 주갈반디 프로젝트는 WhatsApp과 Telegram에서 생성형 AI 기반 챗봇을 사용하여 농촌 주민들이 자신의 언어로 정부 서비스에 접근할 수 있도록 돕습니다. 이러한 챗봇은 텍스트와 음성으로 모두 응답할 수 있으며 현재 10개 언어를 지원하고 171개 정부 프로그램을 다루므로 시민들이 필요한 정보를 더 쉽게 얻을 수 있습니다.
생성형 AI 기반 보조 기술도 장애인의 접근성을 개선하고 있습니다. 이는 2023년에 최소한 하나의 장애가 있는 사람들이 13퍼센트 미국 인구의 21.3%에서 2023년 사이에 22.5%로 노동력 참여가 증가했습니다. 이러한 개인을 지원하기 위해 미국 법무부는 최근 주 및 지방 정부가 웹사이트와 모바일 앱에 액세스할 수 있도록 보장하도록 요구하는 지침을 발표했습니다. 조직은 다음과 같은 생성 AI 기반 화면 판독기를 개발하여 대응하고 있습니다. 보이스오버 iOS 및 토크백 Android의 경우 시각 장애인이 정부 웹사이트를 탐색하고 정보에 보다 독립적으로 접근할 수 있도록 해줍니다.
시민 참여 강화
접근성 외에도 포괄적 거버넌스의 또 다른 중요한 측면은 시민과의 효과적인 참여를 확립하는 것입니다. 정부 기관은 공중 보건 이니셔티브에서 관광 홍보에 이르기까지 광범위한 기능을 처리합니다. 시민이 기관에 문의를 하면 인간 에이전트는 종종 이 데이터를 빠르게 찾아 요약하는 과제에 직면하게 되는데, 이는 시간이 많이 걸리고 노동 집약적일 수 있습니다. 이는 때때로 시민이 효과적이고 매력적인 상호 작용에 기대하는 바에 미치지 못할 수 있습니다.
생성형 AI 기반 가상 비서는 시민 문의에 개인화된 응답을 제공하여 이러한 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 에마 는 국토안보부 산하 미국 시민권 및 이민국에서 개발한 챗봇입니다. EMMA는 이민, 그린카드, 여권을 포함한 다양한 서비스를 사용자에게 지원하며 영어와 스페인어를 모두 지원합니다. 영어 버전은 음성 상호 작용도 허용하여 사용자를 웹사이트로 안내합니다. EMMA는 매달 약 100만 건의 상호 작용을 처리하여 시민 참여를 개선하는 데 가치가 있음을 보여줍니다.
마찬가지로 호주 정부는 다음과 같은 이름의 챗봇을 사용합니다. 알렉스 재산권, 소득, 공제, 신고서 제출과 같은 세금 관련 문제로 개인과 기업을 돕습니다. Alex는 사용자를 관련 콘텐츠로 효율적으로 안내하여 시간을 절약하고 전반적인 사용자 경험을 개선합니다.
포괄적인 결정 내리기
포괄적 거버넌스의 핵심 측면은 사회경제적 지위, 민족성 또는 시민의 개인적 연결에 관계없이 공정하고 편견 없는 의사 결정입니다. 생성적 AI는 공공 부문이 포괄적인 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 공공 부문에서 포괄적인 의사 결정의 주목할 만한 한 가지 예는 생성적 AI 기반 자동화된 채용 프로세스의 사용이 증가하고 있다는 것입니다. 이 시스템은 인간의 편견을 최소화하는 방식으로 이력서와 지원서를 검토합니다. 생성적 AI는 개인 정보를 숨기고 관련 자격과 경험에만 집중함으로써 모든 후보자가 공로에 따라서만 평가되도록 합니다.
예를 들어, 뉴욕시는 생성형 AI 기반을 사용합니다. 채용 플랫폼 평가를 표준화하고 개인 식별자를 제거함으로써 더 다양한 후보자 풀을 확보하게 되었습니다. 마찬가지로, 영국의 공무원 AI를 활용해 지원서를 걸러내고 다양성을 평가해 채용 관행의 공정성을 개선합니다.
포괄적 정책 개발
생성적 AI는 데이터 분석을 통해 보다 포괄적인 접근 방식을 가능하게 함으로써 정책 개발을 혁신하고 있습니다. AI는 광범위한 데이터 세트를 검토하여 다양한 인구 집단의 요구와 선호도를 파악하는 데 도움이 되며, 정책이 모든 시민의 이익을 반영하고 보다 공평한 결과로 이어지도록 보장합니다.
예를 들어, 도시 로스엔젤레스는 활용합니다 AI 기반 분석으로 커뮤니티의 요구를 더 잘 이해하고 자원 할당을 최적화합니다. 주택, 교통, 공중 보건과 관련된 데이터를 분석함으로써 도시는 다양하고 종종 소외된 인구의 요구 사항을 해결하는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
마찬가지로, 영국의 국민건강보험 (NHS)는 생성적 AI를 활용하여 환자의 의료 서비스 수요를 예측합니다. 환자 데이터와 추세에 대한 이러한 분석을 통해 NHS는 자원을 보다 효과적으로 할당하여 취약 계층이 필요한 시기적절한 치료를 받을 수 있도록 합니다.
공공 부문에서 생성 AI의 책임 있는 사용 보장
생성적 AI는 공공 부문을 혁신하는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 이 기술이 모든 시민에게 공정하고 공평하게 혜택을 주도록 책임감 있게 사용해야 합니다. 이를 달성하기 위해 공공 부문 기관은 이러한 과제를 해결하는 정책을 만들고 있습니다. 이러한 정책의 예로는 다음이 있습니다. EU의 AI법고위험 AI 애플리케이션을 규제하는 것을 목표로 하며, 미국 알고리즘 책임법AI 시스템의 투명성과 공정성에 초점을 맞춥니다. 이러한 정책의 핵심 가이드라인은 다음과 같습니다.
- 투명성과 설명 가능성을 보장하세요: 생성 AI 시스템은 투명하게 작동하도록 설계되어야 합니다. 이를 위해서는 생성 AI가 어떻게 결정을 내리는지에 대한 명확한 설명을 제공하고 비전문가도 프로세스를 이해할 수 있도록 해야 합니다. 투명성은 신뢰를 구축하는 데 도움이 되며 시민들은 결정이 어떻게 그리고 왜 내려지는지 이해할 수 있습니다.
- 공정성과 편파성 보장: 생성 AI 시스템은 실수로 영속시키다 또는 훈련된 데이터에 존재하는 편향을 증폭합니다. 이 위험을 완화하려면 잠재적인 편향에 대해 AI 모델을 정기적으로 평가하고 식별된 문제를 해결하기 위한 시정 조치를 취하는 것이 중요합니다.
- 데이터 개인정보 보호 및 보안을 우선시하세요: 공공 부문에서 생성적 AI를 구현하는 데 있어 가장 큰 과제는 민감한 데이터의 보안을 보장하는 것입니다. 공공 부문 데이터는 종종 매우 민감하며 항상 보호되어야 합니다. 생성적 AI를 효과적으로 사용하려면 데이터 프라이버시와 보안 조치를 엄격하게 유지하는 것이 중요합니다.
- 책임감을 키우기: 책임성은 포괄적 거버넌스를 촉진하는 데 생성적 AI를 사용하는 데 있어 중요한 측면입니다. 여기에는 AI 시스템의 배포와 효과를 모니터링하기 위한 독립 기관이나 위원회를 구성하는 것이 포함됩니다. 또한 커뮤니티의 의견이 필요한 조정과 개선으로 이어지도록 대중을 위한 피드백 채널을 만드는 것도 포함됩니다.
결론
생성적 AI는 접근성을 높이고, 시민 참여를 개선하고, 포괄적인 의사 결정을 촉진함으로써 공공 부문을 혁신하고 있습니다. 개인화된 지원을 제공하고, 언어 장벽을 극복하고, 장애인을 지원하는 능력은 공공 서비스를 보다 공평하고 효율적으로 만듭니다. 공공 부문 기관이 생성적 AI를 점점 더 통합함에 따라 투명성, 공정성, 데이터 보안과 관련된 과제를 헤쳐 나가야 합니다. 강력한 정책과 윤리적 기준에 따라 책임감 있는 구현은 생성적 AI가 포괄적 거버넌스의 목표를 진정으로 발전시키고 모든 시민에게 서비스를 보다 접근 가능하고 공평하게 만드는 데 필수적입니다.
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