전국의 갈등현안을 한눈에, AI가 찾고, 사람이 판단한다 — 공공갈등 과제 검토실


① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

공공갈등과 집단민원 조정 업무에서는 사회 곳곳에서 발생하는 갈등을 조기에 발견하고, 조정이 필요한 사안을 선별하는 과정이 중요합니다.

그러나 전국의 언론기사와 지방의회 회의록 등 여러 자료를 담당자가 일일이 검색하고 검토하기에는 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 또한 수집한 정보를 일정한 기준에 따라 정리하고 후보과제별로 비교하는 데에도 어려움이 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 생성형 AI를 활용한 공개자료 탐색과 웹 기반 후보 관리 기능을 결합한 '갈등조정 과제 검토실'을 개발하였습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

ChatGPT를 활용하여 갈등조정 후보 발굴에 필요한 정보 항목과 검토 절차를 설계하고, 자연어로 기능을 설명하며 웹사이트를 개발하는 바이브코딩 방식을 적용하였습니다.

또한 AI를 활용해 중앙·지역 언론의 최근 기사 등 공개자료에서 갈등 발생 가능성이 있는 사안을 탐색하고, 갈등 당사자와 요구사항, 관계기관의 대응, 핵심 쟁점 등을 정리하도록 하였습니다.

탐색 결과는 출처와 근거를 확인하여 검토실에 등록하고, 후보별 비교·분류·상태 관리와 전국 현황 지도 등을 통해 체계적으로 검토할 수 있도록 구성하였습니다.

다만 AI가 제시한 내용은 확정된 사실이나 조정대상으로 간주하지 않고, 담당자의 추가 검증과 판단을 거치도록 하였습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

기존에는 여러 매체에 흩어진 자료를 개별적으로 검색하고 정리해야 했으나, AI를 활용하면서 갈등조정 후보 발굴과 기초자료 정리 과정을 하나의 업무 흐름으로 연결할 수 있었습니다.

특히 발굴된 후보의 갈등구조, 근거자료, 검토 상태를 웹사이트에서 관리하고 후보별 비교와 전국 현황 확인이 가능하도록 구현하였습니다.

이를 통해 단순한 자료 수집에 머무르지 않고, 수집된 정보를 실제 조정 가능성을 판단하기 위한 검토자료로 활용할 수 있는 기반을 마련하였습니다.

현재 실제 업무 활용 단계이며, 시간 절감률이나 발굴 정확도 등 정량적인 효과는 추가 검증이 필요합니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

가장 중요한 특징은 AI가 수집한 정보를 곧바로 조정대상으로 확정하지 않고, 사람이 최종 판단하는 구조를 적용한 점입니다.

AI는 갈등 징후를 탐색하고 자료를 구조화하는 역할을 담당하며, 담당자는 원문과 발행일, 사실관계, 후속 해결 여부, 조정 가능성 등을 검토합니다.

또한 기사에 나타난 사실과 이해관계자의 주장, 확인되지 않은 사항을 구분하여 AI가 만들어낸 부정확한 정보가 판단에 영향을 미치지 않도록 하였습니다.

AI의 정보처리 능력과 공공갈등 조정 업무의 전문적 판단을 결합하여 기술의 효율성과 행정의 책임성을 함께 확보하고자 하였습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

가능합니다. 전문 개발자가 아니더라도 자신의 업무에서 반복적으로 발생하는 정보 수집과 정리 과정을 분석하고, 생성형 AI와 바이브코딩을 활용해 업무 보조 도구를 제작할 수 있습니다.

먼저 수집할 정보와 판단 기준을 정의한 뒤, AI로 자료 탐색과 요약을 지원하고 결과를 관리할 수 있는 웹 기반 화면을 구축하는 방식입니다.

민원뿐 아니라 정책 동향 분석, 지역 현안 모니터링, 행정자료 관리 등 다양한 공공업무에 응용할 수 있습니다.

다만 AI 결과의 정확성 검증, 개인정보 보호, 기관의 정보보안 기준 준수와 최종 의사결정에 대한 사람의 책임은 반드시 유지되어야 합니다.