(이사장 겸 원장)
정부업무평가에 AI가 어떤 영향을 미치고 그로 인한 과제가 무엇인지에 관해서 전편에서는 실무자 관점에서 실제로 와닿는 문제점과 대책을 살펴본 것과 다르게 이번 호에서는 이론적 관점에서 근본적인 문제와 그 해결책을 살펴본다. 우선, 정무업무평가의 본질을 이해해야 한다. 정무업무평가를 마치 정책평가나 성과관리와 혼동하거나 일반적인 평가로 간주하여 AI를 적용하려는 경향을 보인다. 정부업무평가는 기본적으로 평가의 기본원리에 기초하여 정책평가와 성과관리를 모두 포함하는 내용이면서도 그 접근법이 정책평가의 인과관계를 규명하는 일보다 성과를 측정, 평정하여 환류에 활용하는 성과관리를 중시한다. 이는 국정 활동의 점검에 초점을 맞춰서 국정의 세부 활동인 업무나 사업이나 과제의 결과를 초래하는 실제적인 원인은 규명하지 않은 채 현황을 파악하는 것을 우선시한다는 것이다. 그래서 성과지표를 활용하여 정부 업무 활동의 성과 수준을 파악하는 것이다. 다만 정책평가가 추구한 국정 활동과 결과 간의 인과관계를 구조적으로 확인하기 위해 시스템 모형에 기초하여 지표체계를 수립한 것이 특징이다. 이런 정부업무평가의 본질을 고려하여 AI로 전환할 때 전환 대상과 범위 그리고 방법에 관한 구체적인 연구가 선행되어야 한다.
다음으로, 그런 정부업무평가를 AI로 전환하는 경우 한꺼번에 정부업무평가 전체를 전환하기보다 무엇을 먼저 어느 정도로 전환해야 하는지를 결정하는 것이 필요하다. 정부업무평가에 AI를 적용하는 대상을 중앙행정기관과 지방자치단체의 자체평가와 특정평가 그리고 공공기관의 경영평가 모두를 한꺼번에 할 것인지 아니면 그 일부를 순차적으로 할 것인지에 따라 활용 수준이 다를 것이다. 게다가 지자체의 경우 합동평가도 포함할 것인지에 따라 AI 활용 범위가 결정된다. 이들 각 평가는 본질에서 차이가 있는데, 그 목적과 방법이 달라서 그들 평가 활동을 AI로 전환하기 위해서는 평가 활동의 표준화가 선행되어야 하고 아울러 LLM(Large Language Model)이나 NLP(Natural Language Process)을 사용하느냐에 따라 부분적이지만 AI 평가시스템이 다르게 구축되기 때문에 어느 수준의 AI 평가모형을 수립할 것이냐에 따라 장단기 구축 목적에 영향을 주게 되며 업무처리 규모가 차이가 나서 설계단계부터 차이를 고려해야 한다. 다시 말해, 한가지 AI 평가모형으로 모든 유형의 평가를 다 시행하기 어렵고, 구축 기간에도 차이가 나고 활용하는 데에서도 달라서 AI 평가모형 설계단계에서 평가의 유형과 내용 그리고 방법에 따라 다른 접근이 필요하다.
마지막으로, 정부업무평가의 본질상 전면적 AI 전환이 불가능한 상황에서 부분적 또는 점진적 전환이 결정되면, 그에 따라 어떤 유형의 평가를 우선하여 AI로 전환할 것인지를 확정해서 어떻게 접근할 것인지를 구체화해야 한다. 여기서 정부업무평가에 관한 전면적 AI 평가모형 수립이 불가능한 이유는 우선 현재의 기술적인 수준에서도 어렵지만, 특히 정책을 포함한 정부 업무가 수행되는 정치·사회적 맥락, 다양한 이해관계자의 만족도, 공익적 가치 등 데이터화하기 어려운 정성적 요소가 있고, 정부업무평가가 예산 배분, 인사 조치, 정책 수정 등 강력한 구속력을 가져서 AI의 판단 과정을 완전히 설명하기 어려운 상황(블랙박스 문제)에서 AI에게 최종 평가 권한을 주는 것은 공공행정의 책임성 원칙에 어긋나기 때문이다. 따라서 부분적 또는 점진적 AI 전환은 정부업무평가를 어떤 목적과 수준 그리고 규모의 AI 평가모형으로 설계하느냐에 좌우되고 그에 따른 시간과 비용과 인력 등이 고려되어야 한다. 그래야 정부업무평가의 AI 전환이 중앙행정기관, 지방자치단체, 공공기관 중 어느 주체에서 시행 가능한지를 판단하게 된다. 이는 평가주체별로 기술, 예산, 인력 등의 동원 및 이용 가능 정도에 따라 AI 정부업무평가의 구현이 좌우되기 때문이다.
결국, 정부업무평가를 AI로 전환하는 AI 정부업무평가는 성과관리를 목적으로 하는 정부업무평가의 본질을 먼저 파악하고, AI로 전환하기 위한 목적과 내용과 방법을 제대로 파악하여 그에 필요한 예산, 인력, 기술 등의 재원이 충분히 확보할 수 있을 때 구축·운영이 가능하게 됨을 이해해야 한다. 이론적인 측면에서 실제 AI 정부업무평가를 수립하는 방법, 즉 어떻게 정부업무평가를 AI로 전환할 수 있는지에 관해서는 다음 호에서 살펴보고자 한다.