도시 AI(Urban AI) 구현을 위한 정책적 시사점

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이세원 부연구위원, 유재성 부연구위원, 이기훈 연구원, 정예진 연구원

● 도시에 AI 기술을 도입하는 ‘도시 AI’의 전망과 변화를 진단하고, 최근 새롭게 등장한 ‘Urban AI’의 개념과 분야별 최신 사례를 조사해 향후 정책방향과 과제를 제안

● (개념 정립) 광의의 Urban AI는 도시와 AI 기술이 혼합(Hybridity)된 ‘AI 도시’를 구현하기 위한 모든 행위이며, 협의의 Urban AI는 도시에서 AI 기술 도입을 통해 도시문제 해결과 지속가능성 확보를 시도하는 행위(정책·사업·서비스)를 포괄

● (정책 대응) AI가 주도하는 변화에 대응하기 위해 글로벌 국가들은 ‘국가 AI 전략계획’을 수립한 데 이어 최근에는 도시(지자체) 주도의 ‘도시 AI 전략계획’을 수립하여 도시와 AI를 함께 고려한 행정계획을 수립하여 기존 계획과 차별화·구체화를 시도

● (정책과제 발굴) 선행 정책과 서비스 사례 조사, 전문가 세미나 결과를 바탕으로 도시(지자체)가 공공행정에 AI 기반 인프라와 활용 서비스 도입 시 우선해야 할 정책과제를 발굴


정책방안
➊ 공공부문에서 도시 AI를 실현하기 위해서는 지자체 관련 부서와 산하 기관의 역할과 수요를 발굴하고, AI 학습을 위한 ‘도시 데이터 생산체계와 인프라 구축’ 우선 시행 - (도시 데이터) 도시를 구성하는 건축·토지·도로·환경 등 분야별 공공데이터 전략(품질관리 및 표준화)을 통해 ‘머신이 읽을 수 있는 데이터(Machine Readable Data)’ 생산체계로 전환 - (AI 인프라) 공공수요에 따라 단계별 ‘AI 플랫폼 구축 및 활용 전략(로드맵)’을 마련하고, AI 플랫폼 기술 개발 및 구축, 서비스 실증사업 등의 검증을 거쳐 ‘도시 AI 센터’ 설치 ➋ 캐나다 AI 슈퍼 클러스터(Scale AI), 런던 테크 네이션(Tech Nation) 등과 같이 ‘AI 연구개발인재 유입-스타트 업’으로 연결되는 선순환 AI 생태계 육성 필요 ➌ AI의 혁신성을 지원하기 위해 사회적 안전과 인권, 신뢰성 등 책임감 있는 AI(Responsible AI)에 대한 제도적 기반을 조성해야 하며, 중앙 및 지자체에 AI 총괄기관, 전담 실행기관, 윤리협의체, 연구개발 센터 등으로 구성된 ‘도시 AI 거버넌스’ 마련

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