AI, '더 나은 정부 서비스' 를 위한 대안이 될수 있을까?

오늘 영국 BBC에는 Ai관련 흥미로운 기사가 있었는데, '페드로 가르시아' 기자의 해당 기사는 "Ai가 더 나은 정부 서비스를 위한 답이 될 수 있을까?"였습니다.   우리 일부 기업의 고객센터에서도 챗봇 서비스를 운영하고 있는데, 앞서가는 '에스토니아' 사례 등을  정리합니다.

AI, '더 나은 정부 서비스'를 위한 대안이 될 수 있을까?

AI, '더 나은 정부 서비스' 를 위한 대안이 될수 있을까?

정부의 공공서비스에 인간대신 Ai 챗봇 활용 사례

네덜란드 사례

네덜란드에서 정부의  '콜린 반 노르트'는 "초기 챗봇은 대화 능력이 제한적이고 단순했다.".라고 말하기도 했는데, 네덜란드에서도  지난 2년 동안 생성형 AI가 등장하면서 보다 효율적인 공공 서비스에 대한 비전이 부활했습니다.

 

인간과 거의 같은 자문가가 24시간 내내 일할 수 있고, '정부의 혜택, 세금 및 정부가 국민과 상호 작용하는 다른 분야' 등에 대한 질문에 답변할 수 있게 되었습니다.

 

생성형 AI는 인간과 유사한 응답을 제공할 만큼 정교하며, 충분한 양의 양질의 데이터로 훈련을 받으면 이론상 정부 서비스에 대한 온갖 질문을 처리할 수 있습니다.

 

그러나, 아직 넘어야 할 장벽이 있었는데, 그것은  '생성 AI는 실수를 하거나 심지어는 말도 안 되는 답변, 즉 소위 환각을 하는 일이 발생' 한다는 점입니다.

 

영국의 사례

영국에서는 '정부 디지털 서비스(GDS)'가 ChatGPT 기반 챗봇인 'GOV.UK Chat'에 대한 테스트를 수행한 바 있습니다.

이 챗봇은 정부 서비스와 관련된 다양한 문제에 대한 시민들의 질문에 답할 것입니다.

 

해당 기관 즉, '정부 디지털 서비스(GDS)'은 초기 조사 결과에 대한 블로그 게시물에서 실험에 참여한 사람의 약 70%가 응답이 유용하다고 생각했다고 밝혔다고 합니다.

 

그러나  여기서도, 일부 시스템에서 잘못된 정보를 생성해 사실처럼 표시하는 문제가 있었다고 합니다. 또한 블로그에서는 때때로 잘못될 수 있는 시스템에 대한 잘못된 신뢰가 있을 수 있다는 우려를 제기했습니다.

 

"전반적으로, 답변은 GOV.UK와 같은 사이트에서 요구되는 최고 수준의 정확도에 도달하지 못했습니다. 사실적 정확성이 중요한 사이트입니다. 우리는 정확성과 신뢰성 문제를 해결하기 위해 이 실험을 빠르게 반복하고 있습니다."

 

포르투갈 사례

포르투갈은 2023년에 '결혼과 이혼과 같은 간단한 주제'에 대한 기본적인 질문에 답하도록 고안된 챗봇인 'Justice Practical Guide'를 발표했습니다.

 

이 챗봇은 유럽 연합의 Recovery and Resilience Facility(RRF)의 자금으로 개발되었는데,  130만 유로(140만 달러, 110만 파운드) 규모의 이 프로젝트는 OpenAI의 GPT 4.0 언어 모델을 기반으로 합니다.

 

'결혼과 이혼'을 다루는 것 외에도 '회사 설립에 대한 정보'도 제공합니다.

포르투갈 법무부의 자료에 따르면, 이 프로젝트가 시작된 후 14개월 동안 가이드를 통해 28,608개의 질문이 제기되었습니다.

 

"회사를 어떻게 설립할 수 있나요?"라는 기본적인 질문을 했더니 좋은 성과를 보였지만, 

 "만 18세 미만이지만 결혼한 경우 회사를 설립할 수 있나요?"를 물었을 때는 그 질문에 답할 만한 정보가 없어 사과했습니다.

 

정부의 한 소식통은 잘못된 답변이 드물기는 하지만 신뢰성 면에서 여전히 부족하다는 점을 인정했습니다.

 

에스토니아 사례

공공 서비스를 디지털화하는 데 있어서 에스토니아는 선두 주자 중 하나였습니다. 1990년대 초부터 디지털 서비스를 구축해 왔고, 2002년에는 시민들이 국가 서비스에 접근할 수 있는 디지털 신분증을 도입했습니다.

 

현재 에스토니아는  'Bürokratt'라는 이름으로 국가 서비스를 위한 일련의 챗봇을 개발하고 있는데, 에스토니아의 챗봇은 ChatGPT나 Google의 Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하지 않고,  최신 AI 흐름에 앞선 기술인 자연어 처리(NLP)를 사용합니다.

 

에스토니아의 NLP 알고리즘은 요청을 작은 세그먼트로 나누고, 키워드를 식별하고, 이를 통해 사용자가 원하는 것이 무엇인지 추론합니다.

Bürokratt에서는 각 부서가 데이터를 사용하여 챗봇을 훈련하고 챗봇의 답변을 확인합니다.

 

에스토니아 정보 시스템 기관의 개인 서비스 부서 책임자인 카이 칼라스는 "Bürokratt에서 답을 모르는 경우 채팅은 고객 지원 담당자에게 넘겨지고, 해당 담당자가 채팅을 인수하여 수동으로 답변하게 됩니다."라고 말했습니다.

 

NLP 모델은 인간의 말을 모방하고 언어의 미묘한 뉘앙스를 감지하는 능력에 한계가 있기 때문에 ChatGPT 기반 시스템에 비해 잠재력이 제한적이지만, 그들이 틀린 답변이나 오해의 소지가 있는 답변을 할 가능성은 낮습니다.

 

"일부 초기 챗봇은 시민들이 질문에 대한 옵션을 선택하도록 강요했습니다. 동시에 챗봇이 어떻게 작동하고 답변하는지에 대한 더 큰 통제와 투명성을 허용했습니다."라고 콜린 반 노르트는 설명합니다.

 

"LLM 기반 챗봇은 대화형 언어의 품질이 훨씬 더 높고, 더욱 섬세한 답변을 제공할 수 있습니다.

"그러나 이는 시스템 제어 능력의 저하라는 단점이 있으며, 같은 질문에 대해 서로 다른 답을 제공할 수도 있습니다."라고 그는 덧붙였다.

 

마무리

이상으로 오늘자 영국 BBC에는 Ai관련 흥미로운 기사가 있었는데, '페드로 가르시아' 기자의 해당 기사는 "Ai가 더 나은 정부 서비스를 위한 답이 될 수 있을까?"  기사에 대해서 의미를 살펴보고, 관련서비스를 선도하는 나라들(네덜란드, 영국, 포르투갈, 에스토니아)의 사례를 정리했습니다.

 

AI는 더욱 정교해지고 있으며, 많은 국가들이 이를 정부 서비스에 통합하려는 시도를 하고 있습니다만, 아직은  챗봇의 정확성과 신뢰성 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있는 것 같습니다.

 

이러한 신뢰성 문제를 해결하기 위해 '에스토니아'와 같은 국가들은 신뢰할 수 있는 공공 서비스를 제공하기 위해 다양한 접근법을 실험하고 있으며, 이는 AI 기반 챗봇의 미래 방향성을 제시하는 것으로 보이고 있습니다. 끝.