전 세계 정부는 2025년을 전후로 인공지능(AI)을 행정 보조 수단이 아닌 핵심 운영 체계로 전환하고 있습니다. 행정 효율화, 산업 경쟁력 강화, 데이터 거버넌스 고도화가 주요 목표입니다. 특히 동아시아, 유럽, 미국은 공공부문 AI 활용에서 서로 다른 3가지 전략을 명확히 드러내고 있습니다.
① 동아시아: 국가가 설계하는 통합형 공공 AI
동아시아는 중앙정부 주도의 강력한 통합 전략이 특징입니다. 중국은 AI를 개별 기술이 아닌 국가 산업 구조를 재편하는 수단으로 정의하고, 행정·제조·사회 거버넌스 전 영역에 AI를 결합하는 로드맵을 제시했습니다. 중앙정부가 인프라와 방향을 총괄하고 지방정부와 민간이 실행을 맡는 구조입니다.
일본은 실무 적용에 초점을 맞췄습니다. 디지털청의 생성형 AI 실증 프로젝트는 문서 작성과 법령 검색 등 일상 행정에 바로 투입됐으며, 공무원의 대다수가 단기간 내 활용하는 성과를 냈습니다. 동시에 총리 직속 조직을 통해 범정부 AI 정책 조율을 강화했습니다.
중국의 'AI+ 행동계획' 3대 Key Moments (출처: 한국지능정보사회진흥원)
② 유럽: 신뢰와 규범을 우선한 공공 AI
유럽은 공공 AI를 ‘신뢰 가능한 기술’로 관리하는 데 집중하고 있습니다. EU AI Act를 중심으로 위험 수준에 따른 AI 분류 체계를 도입하고, 공공부문에서는 투명성과 기본권 보호를 의무화했습니다.
투자 규모의 한계를 극복하기 위해 정부 주도의 ‘AI 공장(AI Factories)’ 네트워크를 구축해 연구 인프라를 민간과 공유하고 있습니다. 영국은 AI를 활용해 중복·노후 데이터를 정리하는 행정 시스템을 도입했고, 독일은 초고성능 컴퓨팅을 활용해 기상·에너지·의료 분야 공공 연구를 강화하고 있습니다.
2013~2023년 유럽의 AI 관련 계약에 대한 공공 지출 현황 (출처: Stanford HAI)
③ 미국: 효율과 속도를 중시한 실용 AI
미국은 민간 기술 경쟁력을 공공부문에 빠르게 연결하는 전략을 택했습니다. Stanford HAI 자료에 따르면, 공공 AI 계약의 상당 부분이 국방 분야에 집중돼 있으며, 보건과 선거 관리 영역에서도 활용이 확대되고 있습니다.
연방 및 주 정부는 규제 도입과 인프라 투자를 병행하면서도 최고 성능보다는 비용 대비 효율과 신속한 적용을 중시합니다. 오픈웨이트 모델과 온프레미스 환경 활용은 정부 기관이 민감 데이터를 직접 처리할 수 있는 기반을 제공합니다.
동아시아는 국가 주도 통합, 유럽은 신뢰 기반 거버넌스, 미국은 실용성과 개방성이라는 서로 다른 3가지 길을 선택했습니다. 공공 AI의 성과는 기술 자체보다 이를 지탱하는 제도와 가치 설계에 달려 있습니다. 정부 AI는 이제 선택이 아닌 필수이며, 이 전략적 차이는 향후 행정과 국가 경쟁력의 중요한 변수가 될 전망입니다.
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