요즘 우리 주변에서 ‘AI’라는 단어를 들지 않는 날이 거의 없을 정도로 인공지능 기술은 일상에 깊숙이 파고들었습니다. 하지만 이번에는 단순히 챗봇이 대화를 나누거나 이미지를 그리는 수준을 넘어, 실제 우리 생활의 안전을 지키는 핵심 시스템으로 AI가 투입된다는 소식이 주목받고 있습니다. 바로 행정안전부의 ‘AI 안전신문고’ 프로젝트가 LG AI연구원의 ‘엑사원’을 두뇌로 채택하면서 본격적인 시범 서비스를 준비하고 있기 때문입니다.
왜 지금 이 소식이 뜨거운지 궁금하실 텐데요. 그 이유는 바로 처리해야 할 안전 신고 건수의 폭발적인 증가 때문입니다. 현재 안전신문고에는 하루에 3만 9천 건 이상의 신고가 들어오고 있는데, 이 숫자는 매년 계속 늘어나고 있습니다. 기존에는 키워드 기반으로 자동 분류를 시도했지만, 신고자가 입력한 문장에 오타가 있거나 표현이 모호하면 시스템이 제대로 작동하지 않았습니다. 특히 사진이나 영상 첨부 시에는 실무자가 일일이 파일을 열어 내용을 확인하고 담당 부서를 찾아 이송해야 하는 수작업이 필수적이었죠. 이렇게 되면 중요한 신고일수록 처리가 늦어질 수밖에 없었습니다.
이런 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 ‘엑사원 4.5’입니다. 이 모델은 단순히 텍스트만 읽는 것이 아니라, 사진과 영상 같은 시각 정보를 이해하고 추론할 수 있는 비전언어모델입니다. 예를 들어, 시민이 빗물받이가 막힌 사진을 올리기만 하면 엑사원이 그 이미지를 분석해 ‘장마철 빗물받이 막힘’이라는 핵심 내용을 자동으로 생성하고 분류합니다. 더 나아가 중요도가 높은 신고는 중간 단계를 거치지 않고 바로 조치 부서로 이송되도록 설계되어, 행정 처리 속도를 획기적으로 높일 것으로 기대됩니다.
이 기술이 적용되면 단순히 처리 속도만 빨라지는 것이 아닙니다. 쌓여가는 방대한 신고 데이터를 바탕으로 시기별, 지역별, 유형별 패턴을 분석할 수 있게 되면서, 새로운 안전 위험을 미리 예측하고 선제적으로 대응하는 정책 수립에도 활용될 수 있습니다. KETI와 LG AI연구원은 이번 협업을 통해 공공 서비스의 행정 부담을 줄이고, 국민이 체감할 수 있는 안전 행정의 질을 높이는 모범 사례를 만들겠다고 밝혔습니다.
앞으로 우리가 주목해야 할 점은 이 시스템이 연내 시범 서비스를 거쳐 실제 현장에 어떻게 적용될지입니다. 기술의 안전성과 신뢰성이 국제 표준에 부합하는지, 그리고 실제 시민들의 민원 처리 만족도가 얼마나 향상될지가 관건이 될 것입니다. 기술이 결국 사람을 향해야 한다는 LG의 철학처럼, 이번 ‘엑사원’ 기반의 안전신문고가 우리 일상의 작은 불편함까지 덜어주는 따뜻한 기술로 자리 잡을지 지켜보는 것도 흥미로울 것입니다.
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