AI 기반 자원 배분 정책의 형평성 검토

1. 자원 배분에 AI가 도입되는 배경과 필요성

21세기에 접어들며 전 세계는 점점 더 복잡하고 불균형한 사회 구조 속에서 공공 자원의 효율적 활용에 대한 요구가 커졌다. 특히 의료, 복지, 교육, 주택, 사회 기반시설 같은 공공재의 배분은 그 어느 때보다도 신속하고 정밀한 판단을 요구받고 있다. 이런 요구 속에서 인공지능(AI)은 막대한 양의 데이터를 빠르게 분석하고 예측 모델을 기반으로 의사결정을 도울 수 있는 새로운 도구로 부상했다. 정부나 지방자치단체는 예산과 인력에 한계가 있는 상황에서, 보다 정밀한 정책 설계를 위해 AI의 도움을 받고자 하고 있다.

AI는 과거의 인구통계 자료, 소득 수준, 질병 발생률, 교육 성과, 교통 혼잡도 등 다양한 변수를 종합적으로 고려하여 ‘어디에 자원을 더 집중해야 하는가’에 대한 시뮬레이션 결과를 제공한다. 예를 들어 보건소 설치 위치 선정, 복지 수당 지급 우선 순위 결정, 장애인 대상 교통편 배치, 교육 인프라 개선 지역 등을 판단할 때 AI 기반 정책 설계는 객관적 근거와 효율성을 동시에 제공할 수 있다. 특히 팬데믹, 자연재해, 고령화 사회 등 급변하는 사회 환경에서는 사람이 일일이 판단하기 힘든 수많은 요소를 AI가 빠르게 처리함으로써 정책의 실효성을 높일 수 있다.

그러나 이러한 AI 도입이 ‘공정하고 형평성 있는 자원 배분’으로 이어지느냐는 또 다른 문제이다. AI의 판단이 오히려 기존의 차별 구조를 강화하거나, 오판된 데이터를 기반으로 특정 지역이나 계층을 배제할 수 있기 때문이다. 이는 단순히 기술의 문제가 아니라, 인간의 가치 판단과 사회 정의라는 철학적 요소가 복합적으로 얽혀 있는 주제다. 따라서 AI 기술이 공공정책에 도입될수록 ‘형평성’이라는 기준을 재정의하고, 그것을 기준으로 한 설계와 통제 구조가 반드시 필요하다.

 

2. AI 자원 배분 알고리즘의 작동 방식과 내재된 편향 가능성

AI가 자원 배분 정책에 적용될 때 가장 핵심이 되는 것은 알고리즘 설계다. 알고리즘은 대개 기계학습 기반의 모델로 구성되어 있으며, 과거의 데이터를 기반으로 특정 결과를 예측하거나 판단한다. 예를 들어 복지 예산을 분배할 때, AI는 과거 몇 년간의 지역별 복지 수혜 내역, 빈곤율, 인구 구조, 실업률, 건강지수 등 수많은 요인을 고려해 어느 지역에 얼마만큼의 예산이 필요할지를 도출한다. 언뜻 보기에 매우 객관적이고 효율적인 방식이지만, 이 과정에서 가장 큰 문제가 되는 것은 ‘데이터의 편향성’이다.

AI는 사람이 만든 데이터를 학습하며, 그 데이터 안에는 이미 사회적으로 내재된 불평등과 구조적 차별이 포함되어 있다. 예를 들어, 어떤 지역이 역사적으로 투자에서 소외되었거나 통계 수집조차 제대로 이루어지지 않았다면, AI는 그 지역을 ‘자원이 필요 없는 곳’으로 판단할 수 있다. 또는 성별, 인종, 연령, 장애 여부 등에 따라 데이터가 편향되어 있다면, AI는 특정 집단을 비정상적으로 낮은 우선순위로 분류할 가능성이 크다.

또한 알고리즘 자체가 어떤 결과를 중시하도록 설계되느냐에 따라 편향이 강화되기도 한다. 효율성 극대화를 지향하는 알고리즘은 성과가 빠르게 나타나는 지역이나 집단에 자원을 더 많이 배분하도록 판단할 수 있고, 반대로 개선이 더딘 집단은 투자 가치가 낮다고 판단해 배제할 수 있다. 이는 시장 원리에 기반한 민간 부문에서는 이해될 수 있지만, 공공 정책에서는 ‘형평성’이라는 더 중요한 가치가 침해될 수 있다. 따라서 자원 배분 알고리즘을 설계할 때는 ‘공정성(fairness)’을 보장하는 수학적 틀, 윤리적 기준, 정책적 개입이 반드시 병행되어야 한다.

이러한 문제를 해결하기 위한 시도도 있다. 최근에는 ‘공정성 제약(Fairness Constraint)’을 AI 모델에 도입하여, 특정 계층의 차별을 막고자 하는 기술이 개발되고 있다. 또한 ‘설명 가능한 AI(XAI)’ 기술을 통해 모델이 왜 그런 결론을 내렸는지를 인간이 검토할 수 있도록 설계함으로써, 투명성과 책임성을 높이는 방법도 병행되고 있다. 그러나 이 모든 과정이 실제 정책에 반영되기 위해서는 기술자의 협업, 공공기관의 이해, 그리고 시민사회의 감시가 유기적으로 연결되어야 가능한 일이다.

3. 형평성을 보장하는 AI 정책 설계를 위한 원칙과 모델

AI 기반 자원 배분 시스템에서 형평성을 실현하기 위해서는 단순히 기술적인 보완에 그쳐서는 안 된다. 보다 근본적으로는 ‘정의로운 자원 배분’이란 무엇인지, 그리고 그것을 AI가 어떻게 구현할 수 있는지를 설계 차원에서 다시 고민해야 한다. 이는 단순한 알고리즘의 문제가 아니라, 사회 전반의 가치 판단과 밀접히 연결된 복합 문제다.

첫째, 자원 배분 AI의 목표를 단지 ‘효율성’에 두기보다는, ‘공정한 결과(outcome fairness)’에 설정해야 한다. 이를 위해 ‘차등적 평등(equity)’ 개념이 중요해진다. 동일한 자원이 아닌, 각각의 집단이 필요로 하는 수준에 따라 다르게 배분되도록 모델을 설계해야 한다. 예를 들어, 동일한 교육 예산을 모든 지역에 똑같이 나누는 것이 아니라, 교육 격차가 큰 지역에 더 많은 자원을 집중하는 방식이다.

둘째, ‘정책적 조정 기능(human-in-the-loop)’을 반드시 포함해야 한다. AI는 어디까지나 보조 도구일 뿐, 정책 결정의 궁극적 권한은 인간에게 있어야 한다. 즉, AI가 제시한 분배 시뮬레이션 결과를 바탕으로 정부나 담당 부처는 ‘정치적, 사회적 합의’에 기반한 최종 판단을 내려야 하며, 이 과정에서 시민사회와의 의견 수렴도 포함되어야 한다.

셋째, 데이터 품질의 균형을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. AI는 좋은 데이터를 통해서만 좋은 판단을 할 수 있다. 따라서 소외 지역이나 취약 계층의 데이터가 누락되지 않도록, 공공 데이터의 수집 방식 자체를 재정비해야 한다. 필요하다면 정부 주도로 ‘데이터 형평성 확보 프로젝트’를 진행할 수 있으며, 이는 단기적 비용이 크더라도 장기적으로는 더욱 정의롭고 지속가능한 사회 시스템 구축에 기여할 수 있다.

마지막으로, 공공기관은 ‘AI 윤리 기준’에 기반한 정책 설계 원칙을 수립해야 한다. 이는 법적 구속력이 있는 규범으로 발전되어야 하며, 자원 배분과 관련된 AI 시스템은 반드시 ‘사전 점검 – 운영 중 모니터링 – 사후 감사’까지 전 주기적 통제가 이루어져야 한다. 특히 ‘공공 알고리즘 감사(AI Audit)’ 제도를 도입해 시민단체나 독립적인 기술윤리 위원회가 AI 정책의 형평성을 정기적으로 검증하는 것이 필요하다.

4. 기술과 사회가 함께 만들어가는 공정한 미래

AI가 자원 배분 정책에 도입되는 것은 피할 수 없는 흐름이며, 효율성과 속도 면에서 인간의 역량을 뛰어넘는 장점을 갖고 있다. 하지만 그 기술이 향하는 방향이 반드시 모두에게 이로운 것은 아니다. 특히 사회적 약자, 소외 지역, 소수 집단의 권리를 침해할 가능성은 기술이 정교해질수록 오히려 더 커질 수 있다. 따라서 AI 기반 자원 배분은 기술만으로는 해결될 수 없는 윤리, 제도, 시민 감시의 총체적 협력 없이는 ‘형평성’을 담보할 수 없다.

기술자와 정책 설계자, 사회과학자, 시민사회 활동가가 공동의 목표로 삼아야 할 것은 ‘기계의 판단을 사람의 정의로 번역하는 시스템’이다. 이것은 단지 더 나은 알고리즘을 만드는 것을 넘어, ‘사람이 중심인 기술’을 설계하는 과정이다. 앞으로의 공공 AI 시스템은 단순히 데이터를 학습하고 예측하는 기능을 넘어, 사회적 책임과 민주적 통제를 받아들이는 ‘공공 기술 시스템’으로 진화해야 한다.

결국 ‘형평성 있는 자원 배분을 위한 AI’는 단지 기술의 진보가 아니라, 민주주의의 확장이고 시민 권리의 재구성이다. AI가 정부의 결정을 대신하는 시대가 올 수는 없다. 그러나 AI가 좀 더 넓고 깊은 사회적 이해를 바탕으로 정책 결정자를 돕는다면, 우리는 기술과 정의가 함께 가는 길을 찾을 수 있을 것이다. 그 여정은 지금부터, 우리가 기술을 설계하는 방식에서 시작된다.