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농정에 AI를 더하는
제안 모음
농정 현장에서 바로 검토해 볼 만한 AI 활용 아이디어를 제안 보고서 형식으로 한 편씩 모았습니다. 부담 없이 편하게 둘러봐 주세요.
마음에 드는 제안은 댓글로 한마디 남겨 주세요. 현장의 한마디가 다음 제안이 됩니다.
14개 정책 영역
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가장 최근에 올라온 제안입니다.
농정AI 제안
정책 레드팀 AI 본문
농정AI 제안 보고 · 정책분석·시뮬레이션·디지털트윈 · No. 004
정책 레드팀 AI 도입 제안
| 제안 구분 | 정책분석·시뮬레이션·디지털트윈 / 허브 AI + 데이터 연결형 |
|---|---|
| 제안 요지 | 정책안이 시행되기 전 법적 허점, 악용 가능성, 예산 누수, 언론 리스크를 공격적으로 검토합니다. 긍정적 의견만 오가기 쉬운 검토 과정에 비판적 시각을 강제로 주입합니다. |
1. 추진 배경
- 정책안은 기획 부서와 협의 부서가 긍정적인 관점에서 다듬는 경우가 많아, 시행 후에야 법적 허점이나 악용 방식이 드러나는 일이 있습니다.
- 예산 누수나 언론 비판 같은 위험은 사전에 의도적으로 반대 입장에서 점검해야 보이지만, 조직 내에서 이런 역할을 맡기는 쉽지 않습니다.
- 감사나 국회 지적을 받은 뒤 보완하면 시간과 신뢰 비용이 큽니다.
2. 제안 내용
- 반대 입장 검토: 정책안을 입력하면 법적 쟁점, 악용 시나리오, 예산 누수 지점, 언론·여론 쟁점을 공격적인 관점에서 검토합니다.
- 악용 시나리오 생성: 지원 요건을 교묘히 피하거나 중복 수혜를 받는 방법을 가정하여 보완점을 찾습니다.
- 예상 질의 생성: 국회, 언론, 이해관계자가 던질 만한 질문과 답변 취약점을 정리합니다.
- 보완안 제안: 지적된 위험마다 요건 명확화 같은 보완 방향을 함께 제시합니다.
3. 활용 예시
- 신규 보조사업 요건에서 서류만 맞추면 받을 수 있는 허점을 찾아 현장 확인 절차를 추가하게 합니다.
- 지원금 지급 방식이 특정 업체에 유리하게 보일 수 있다는 언론 쟁점을 사전에 예상하여 설명 자료를 준비합니다.
- 법령 근거가 약한 조항을 먼저 찾아 법제 검토 때 보완합니다.
4. 필요한 데이터(상세)
이 제안의 성패는 모형보다 데이터 연결에 달려 있습니다. 필요한 데이터와 확인이 필요한 사항은 다음과 같습니다. 보유기관은 예시이며 실제 제공 여부와 접근 권한은 협의가 필요합니다.
| 데이터 | 내용·용도 | 주 보유기관(예) | 확인 필요 사항 |
|---|---|---|---|
| 정책안 초안과 근거 자료 | 검토 대상 | 농림축산식품부 | 보안 등급과 외부 반출 금지 |
| 과거 감사 지적 사례 | 위험 유형 학습 | 감사 관련 기관 | 공개 가능 범위 |
| 국회 질의·언론 보도 자료 | 쟁점 유형 학습 | 국회 회의록, 언론 기사 | 저작권과 이용 범위 |
| 법령·판례 | 법적 쟁점 검토 | 법제처, 법원 | 최신성 관리 |
| 부정수급 적발 사례 | 악용 방식 학습 | 사업 운영기관 | 개인정보 비식별 |
| 정책 시행 후 민원 | 현장 부작용 유형 학습 | 국민권익 관련 기관 | 분류 기준 통일 |
데이터 정비 선결 과제
- 정책안 같은 비공개 문서를 다루므로 외부로 나가지 않는 폐쇄된 환경이 필요합니다.
- 위험 유형 분류 기준을 정하고 과거 사례를 이에 맞게 정리해야 합니다.
- 검토 결과의 활용 범위를 정해 조직 내 갈등 요소가 되지 않도록 해야 합니다.
5. 필요한 기반
허브 AI + 데이터 연결형 — 허브 AI에 해당 데이터 접근권만 연결하면 처리 가능
- 데이터 연결 계층: 폐쇄망 안의 감사 사례, 법령, 질의 자료 저장소
- 검토 계층: 위험 유형별 점검 틀
- AI 계층: 반대 입장에서의 시나리오 생성과 보완안 설명
- 통제 계층: 정책안 접근 권한, 검토 기록, 결과 활용 범위 관리
6. 추진 방안(안)
| 단계 | 내용 |
|---|---|
| 시범 | 공개된 지침과 이미 시행된 사업을 대상으로 검토 틀을 만듭니다. |
| 검증 | 실제 지적이 있었던 사업에 적용하여 같은 위험을 사전에 찾는지 확인합니다. |
| 확대 | 신규 정책안 기획 단계에 선택적으로 적용합니다. |
| 정착 | 정책 협의 절차에 참고 단계로 포함하고 활용 지침을 마련합니다. |
※ 단계별 기간과 예산은 데이터 협의 결과에 따라 정해야 하므로 이 글에서는 제시하지 않습니다.
7. 기대 효과
- 감사와 언론 지적을 받기 전에 약점을 보완할 수 있습니다.
- 정책 설계자가 놓치기 쉬운 악용 가능성을 체계적으로 점검합니다.
- 협의 단계에서 예상 질의 대응 자료를 미리 준비할 수 있습니다.
8. 검토 필요 사항
- AI가 제시한 위험은 가능성 수준이며 과장될 수 있어 담당자의 판단이 필요합니다.
- 악용 시나리오 자료가 오용되지 않도록 접근 권한을 제한해야 합니다.
- 비판적 검토가 기존 의사결정에 대한 압박으로 읽히지 않도록 활용 방식을 정해야 합니다.
9. 건의 사항
공개된 사업을 대상으로 검토 틀을 시험하고, 유용성이 확인되면 신규 정책 기획 단계의 참고 절차로 도입할 것을 건의합니다.
이 글은 AI가 제시한 아이디어를 보고서 형식으로 정리한 것으로, 농림축산식품부의 공식 입장이나 추진 계획이 아닙니다.
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