영국 교통부, Google Cloud AI로 공공 정책 인사이트 가속화

섹션별 상세

매년 55건의 공공 컨설팅에서 발생하는 10만 건 이상의 비정형 텍스트 데이터를 수동으로 분류하는 작업은 막대한 시간과 인력이 소요되는 병목 구간이었습니다. DfT는 Vertex AI 플랫폼에서 Gemini 모델을 사용하는 CAT 시스템을 구축하여 수개월이 걸리던 테마 분류 작업을 단 몇 시간으로 단축했습니다. 내부 평가 결과 분석 정확도가 최대 90%에 도달하여 신속하고 정확한 정책 결정 지원이 가능해졌습니다. 이는 공공 부문에서 대규모 언어 모델이 데이터 처리 효율성을 극대화할 수 있음을 입증한 사례입니다.

시민들의 문의에 대응하기 위해 내부의 방대한 정책 데이터베이스에서 관련 정보를 수동으로 찾는 과정은 비효율적이었습니다. Vertex AI Search의 하이브리드 검색 기능을 활용해 보안 데이터베이스에서 정책 정보를 추출하고 Gemini가 답변 초안을 작성하는 'AI Correspondence Drafter'를 개발했습니다. 이 시스템은 공무원이 답변을 처음부터 작성하는 수고를 덜어주어 업무 생산성을 높입니다. 결과적으로 정부 서비스의 응답 속도를 높여 대국민 서비스 품질을 개선하는 효과를 거두었습니다.

AI가 생성한 결과물의 편향성이나 오류가 공공 정책에 반영될 경우 발생할 수 있는 신뢰도 하락 문제가 우려되었습니다. DfT는 모든 AI 출력물을 정책 전문가가 직접 확인하고 검증하는 'Human-in-the-loop' 모델을 엄격히 적용하고 있습니다. Google Cloud의 기술력을 활용하되 최종 의사결정권은 인간 전문가가 보유함으로써 기술의 투명성과 공정성을 확보했습니다. 이러한 책임감 있는 AI 운영 방식은 공공 기관이 기술 혁신과 윤리적 가치를 동시에 달성하는 모범 사례가 됩니다.

용어 해설

생성형 인공지능(Generative AI): — 텍스트, 이미지, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 기술입니다. 이 아티클에서는 수만 건의 시민 의견을 분석하고 테마를 분류하며, 정책 답변 초안을 작성하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다.
인간 참여형 시스템(Human-in-the-loop): — AI의 판단 과정이나 최종 결과물 생성 단계에 인간이 개입하여 검토하고 수정하는 모델입니다. AI의 편향성을 방지하고 결과의 정확성과 공정성을 확보하여 공공 정책의 신뢰도를 높이는 데 필수적입니다.
하이브리드 검색(Hybrid Search): — 키워드 기반의 전통적 검색과 의미 기반의 벡터 검색을 결합한 방식입니다. 내부 데이터베이스에서 정책 정보를 정확하게 찾아내어 AI가 답변 초안을 작성할 때 근거로 활용할 수 있게 합니다.

기술

Google Cloud
Gemini
Vertex AI
Vertex AI Search
Cloud Run
Cloud CDN
Firestore

활용 사례

공공 컨설팅 의견 분석 및 테마 분류
민원 대응 서신 초안 자동 작성
도시 계획을 위한 지속 가능 인프라 분석