개발도상국에서의 AI 활용 사례 – 기술이 닿은 곳에 희망이 피어난다

1. 왜 개발도상국에서 AI가 중요한가 – 디지털 도약의 기회

개발도상국(Developing Countries)은 오랫동안 ‘기술 소비자’로만 여겨져 왔다.
인터넷, 스마트폰, 클라우드 기술은 대개 선진국에서 개발되고
그 여파가 시간이 지난 후에야 개발도상국에 도달했다.
그러나 AI는 다르다.
AI는 오히려 기존 산업 기반이 취약한 지역일수록, 적은 비용으로 더 빠른 효율과 혁신을 가능하게 해주는 도구다.

예를 들어, 의료 인프라가 부족한 지역에서 AI는
의사 없이도 환자의 증상을 분석하고, 진단을 보조하며, 치료를 안내할 수 있다.
기후 변화로 위협받는 농촌 지역에선 AI 기반 날씨 예측과 작황 관리 기술이
생계와 직결되는 생존 수단이 된다.
이처럼 개발도상국에서 AI는 단순한 ‘기술적 대체’가 아닌,
생존과 직결된 문제 해결의 도구로 등장하고 있다.

또한, 개발도상국은 오히려 AI 기술을 기존 시스템의 저항 없이 바로 도입할 수 있다는 장점도 있다.
복잡한 규제나 레거시 시스템이 없기에, 모바일 기반 인공지능, 원격 진단, IoT 기반 농업 기술 등이
상대적으로 빠르게 자리 잡을 수 있다.

결국 AI는 개발도상국에 있어 단순한 발전을 넘어, 사회적 전환과 구조 개편의 가능성을 제공하는
‘디지털 도약의 지렛대’ 역할을 수행하고 있다.

2. AI가 실제로 사용되는 분야별 사례 ① – 보건과 농업

AI가 개발도상국에서 가장 크게 기여하고 있는 두 분야는 보건과 농업이다.
이 두 분야는 모두 인프라 부족, 전문 인력의 절대적 결핍, 기후 변화의 직접적 영향이라는
삼중고에 시달리는 영역이며, AI는 이 문제를 단번에 뛰어넘을 수 있는 실질적 해결책이 되고 있다.

1) 보건 분야
• Babylon Health (르완다): AI 챗봇을 통해 기초 문진을 받고,
필요 시 원격 의사 상담으로 이어지는 서비스.
24시간 내내 접근 가능하며, 수도 키갈리 외 지역에서도 고품질 진료 접근이 가능하게 함.
AI는 사용자의 증상을 바탕으로 가능한 질병을 분류하고,
긴급도에 따라 진료 우선순위를 판단하는 알고리즘을 운용.
• AI 기반 결핵 판독 (방글라데시): 모바일 엑스레이 장비와 AI 영상 분석 시스템을 결합해
전문의 없이도 결핵 여부를 90% 이상 정확도로 판별.
WHO와의 협력을 통해 방글라데시 전역으로 확대 중.

2) 농업 분야
• PlantVillage (케냐, 우간다):
농민들이 작물 사진을 찍으면 AI가 병충해 여부를 분석해주는 앱.
스마트폰 카메라와 머신러닝 모델을 기반으로
감자 역병, 옥수수 줄무늬 바이러스, 마름병 등 주요 병해를 조기 발견해 농업 손실을 줄임.
• TARAKI AI (인도네시아):
AI 기반으로 지역별 토양 상태, 날씨 데이터, 재배작물의 생육 데이터를 분석해
가장 적합한 작물과 재배 시기를 추천하는 서비스.
저비용으로 실행 가능한 머신러닝 모델을 채택해
스마트폰 기반으로 운영되며, 농민의 디지털 문해력을 높이기도 함.

AI는 이러한 서비스들을 통해 단지 정보 제공을 넘어,
행동의 변화를 유도하고, 생존률을 높이며, 생활 전반을 개선하고 있다.

3. AI가 실제로 사용되는 분야별 사례 ② – 교육과 기후 대응

AI의 가능성은 교육과 기후 위기 대응 분야에서도 크게 주목받고 있다.
두 분야 모두 ‘정보 격차’와 ‘접근성의 불균형’이 핵심 문제인데,
AI는 이를 비용 효율적으로 보완할 수 있는 수단으로 활용되고 있다.

1) 교육 분야
• M-Shule (케냐):
AI 기반 개인 맞춤형 학습 플랫폼.
SMS 기반으로 작동하며, 인터넷이 불안정한 지역에서도 사용 가능.
학생의 정답률, 학습 패턴, 응답 속도를 AI가 분석해
각 학생에게 맞는 문제 유형과 피드백을 제공함.
• uLesson (나이지리아):
AI 기반 학습 진단 도구와 콘텐츠 큐레이션 기능을 탑재한 온라인 학습 플랫폼.
학생의 학습 이력과 성향을 분석해 시험 전 ‘강화 학습’ 모듈을 자동으로 추천함.
특히 중등 교육 과정에서 성적 향상률이 높게 나타났으며,
코로나19 기간 동안 비대면 교육 격차를 줄인 대표 사례로 평가받음.

2) 기후 대응 분야
• AI 기후 예측 시스템 (남아시아):
인도, 방글라데시, 스리랑카 등에선
AI를 통해 홍수, 가뭄, 사이클론 발생 예측의 정밀도를 높이고 있음.
기존의 기상청 모델보다 더 많은 데이터를 실시간 분석할 수 있어
수 시간에서 수일 더 빠른 경보 체계를 구축함.
• BlueDot (동남아시아):
AI로 전염병 확산과 기후 연계 리스크를 분석해
여행 제한, 위생 경고 등을 예측하는 시스템.
특히 기후 변화와 결합된 감염병 리스크를 조기 탐지하는 역할을 수행 중.

이러한 AI 응용은 교육의 사각지대를 줄이고,
극단적 기후 피해를 완화하며, 재난 대응 시스템의 전환점을 마련하고 있다.

4. 지속가능한 AI 활용을 위한 과제와 전략

AI가 개발도상국에 긍정적인 영향을 미치고 있음은 분명하지만,
지속 가능한 방식으로 자리잡기 위해선 몇 가지 중요한 조건과 전략이 필요하다.

1) 현지 문맥 기반 설계
AI 모델이 아무리 정교하더라도,
현지의 문화, 언어, 인프라, 문해력 등을 반영하지 않으면
실제 사용률은 급격히 낮아진다.
따라서 로컬 언어 기반 인터페이스, 오프라인 사용이 가능한 경량 모델,
현지 데이터셋 활용 등이 필수적이다.

2) 데이터 윤리와 개인정보 보호
AI는 민감한 생체정보, 건강정보, 위치정보를 다루기 때문에
개발도상국 내에서도 프라이버시 보호와 데이터 주권 보장이 필요하다.
현지 정부·NGO와 협업해 데이터 수집의 투명성, 사용자 동의 구조, 데이터 주기 설정을 체계화해야 한다.

3) 지속적인 현지 교육과 역량 강화
AI 솔루션은 기술이 아니라, 사람 중심의 실행력으로 완성된다.
따라서 단기적 서비스 제공을 넘어서
현지 인재 육성, AI 교육 보급, 운영 자립화를 위한
디지털 교육 인프라와 커뮤니티 운영 전략이 병행되어야 한다.

4) 공공-민간-시민사회 간 협력 생태계 구축
국제기구, 테크 기업, NGO, 정부가 함께
AI 기술을 단순한 수단이 아닌 **‘사회 변화 플랫폼’**으로 활용할 수 있도록
장기적인 협력 모델과 재정 지원 체계를 수립할 필요가 있다.