지방정부 AI의 실제 성과와 이미지·실험 자동화의 확인할 점
OpenAI가 이미지 생성·부분 수정 기능을 개선했습니다. 회사가 제시한 속도 개선과 실제 홍보물의 정확성은 각각 확인해야 합니다.
목차
바다입니다. 지방정부가 직접 만든 AI의 업무 성과와 적용 시 확인할 점을 살펴보겠습니다.
핵심요약
- OpenAI가 이미지 생성·부분 수정 기능을 개선했습니다. 회사가 제시한 속도 개선과 실제 홍보물의 정확성은 각각 확인해야 합니다.
- 양자컴퓨터 연구실에서는 AI를 실험 소프트웨어에 연결해 반복 측정에 활용했습니다. 장비를 움직이는 권한과 결과 검토를 어떻게 나눌지 참고할 사례입니다.
- 행안부는 지방정부 AI 우수사례 8건을 소개했고, 원주시는 AI 도시 구상을 공개했습니다. 실제 운영 성과와 앞으로 구축할 계획을 구분해 읽어야 합니다.
1. ChatGPT 이미지 기능 개선, 부분 수정과 검수에 주목
OpenAI는 9월 8일 ChatGPT Images 2.5를 발표했습니다. 회사는 조명과 질감 표현, 참고 사진 속 대상의 특징 유지, 여러 차례 이어지는 수정 지시의 반영을 개선했다고 설명했습니다. 이미지 일부만 바꾸면서 나머지 요소를 유지하는 작업도 개선 대상으로 제시했습니다.
이미지 생성에 걸리는 시간은 Images 2.0 대비 최대 50% 줄였다고 밝혔습니다. ‘최대’라는 조건이 붙은 회사 발표 수치이므로 모든 그림이 절반의 시간에 완성된다는 의미로 받아들이면 곤란합니다. 글자와 날짜를 확인하고 잘못된 부분을 고치는 시간을 포함하면 실제 업무 절감 폭은 달라질 수 있습니다.
사용자가 직접 그린 스케치를 참고 이미지로 쓰는 기능, 전단과 제품 사진 등에 활용할 템플릿, 이미지 위에 의견을 달아 수정할 부분을 짚는 기능도 소개했습니다. ChatGPT·ChatGPT Work·Codex 이용자에게 데스크톱·모바일·웹에서 제공한다고 안내했습니다. 조직에서는 실제 계약과 계정에서 이용 가능한 범위를 확인해야 합니다.
기관 홍보물에서는 배경 그림만 바꾸려다 로고나 신청기간까지 변하지 않았는지 비교하는 방식이 참고할 만합니다. 예를 들어 수정 전후의 문구·숫자·인물 표현을 따로 확인하고, 이용자 사진을 넣기 전에는 사용 동의와 입력 가능 여부를 점검할 수 있습니다. 이는 편집·개인정보 관리에 관한 업무 제안이며, 이번 제품이 기관의 보안 기준을 충족했다는 뜻은 아닙니다.
2. AI가 실험 장비의 반복 측정을 수행한 연구실 사례
OpenAI는 9월 8일 MIT 연구실의 대학원생이 GPT-5.6 Sol을 Codex에 연결해 양자컴퓨터 실험에 활용한 사례를 공개했습니다. 연구자는 실험을 조정하는 소프트웨어에 AI를 연결했고, AI가 측정을 실행하고 결과를 분석한 뒤 다음에 시도할 작업을 고르도록 했습니다. Codex는 이 사례에서 AI가 소프트웨어와 도구를 사용해 작업하는 환경입니다.
양자컴퓨터는 정보를 다루는 기본 단위로 ‘큐비트’를 사용합니다. 소개된 연구실은 매우 낮은 온도로 냉각한 초전도 큐비트를 연구합니다. 칩을 만들고 냉각한 뒤에는 소프트웨어로 실험을 조작하므로, AI가 반복 측정에 참여할 수 있는 조건을 갖춘 사례였습니다. 일반 사무용 AI가 별도 연결 없이 물리 장비를 다룬다는 의미는 아닙니다.
연구자는 AI가 일상적인 측정 절차를 자율적으로 수행하는 경우가 많았으며, 계속 지켜보는 부담을 줄여 실험 설계와 결과 분석에 시간을 쓸 수 있었다고 설명했습니다. 이 소개에서 확인한 내용만으로 모든 연구실의 생산성 향상률이나 인력 대체 규모를 산정할 수는 없습니다. 특정 연구자의 활용 사례와 회사의 소개라는 범위를 함께 봐야 합니다.
공공업무에서 참고할 부분은 반복 작업을 맡길 때의 권한 구분입니다. 예를 들어 자료를 읽고 점검표를 만드는 단계는 자동화하더라도, 원본 자료를 바꾸거나 외부로 제출하는 단계에는 승인을 둘 수 있습니다. 실행 기록과 중단 방법도 함께 정해야 나중에 어떤 입력으로 무슨 작업이 이뤄졌는지 확인하기 쉽습니다. 이 운영 제안은 연구실이 공개한 구체적인 통제 절차를 옮긴 것은 아닙니다.
3. 지방정부 AI 우수사례 8건, 처리시간과 적용 범위를 함께 보기
행정안전부는 9월 9일 보도자료에서 오늘 제주에서 제43회 지역정보화 우수사례 발표대회를 연다고 밝혔습니다. 전국 15개 시·도가 발굴한 사례 가운데 8건이 본선에 진출했습니다. 이번에는 지방정부의 실제 업무 적용 사례와 성과가 공개됐습니다.
세종시의 ‘세종 SIREN’은 재난유형 분류, 전파 대상 선정, 상황전파 문안 작성을 자동화합니다. 행안부는 상황 접수부터 전파까지 건당 평균 10분 이상 걸리던 시간을 약 10초로 줄였다고 소개했습니다. 이 수치는 상황을 전파하는 구간의 처리시간입니다. 재난 발생부터 현장 조치 완료까지 걸리는 전체 대응시간으로 확대해서 읽으면 안 됩니다.
김해시는 자체 AI 플랫폼과 6종의 AI 에이전트를 구축하고 공간정보 분석, 당직업무 지원, 계획 관리 등에 활용했습니다. 에이전트는 도구를 사용하며 맡은 작업을 수행하는 AI를 말합니다. 행안부는 김해시가 개발한 모델과 소스코드를 다른 지방정부에도 공개해 공동 활용을 지원한다고 설명했습니다. 재사용할 때는 해당 기관의 자료 구조와 업무규칙에 맞는지 별도 확인해야 합니다.
부산시는 ‘AI부기주무관’에서 질의응답과 문서 초안, 예산 지원 등 14종의 서비스를 제공합니다. 전북은 민감한 행정정보를 내부에서 처리하는 ‘전북AI’를 직접 개발해 보고서 작성과 업무편람 질의응답 등 30여 종의 기능을 제공한다고 소개됐습니다. 기능 개수만으로 두 기관의 성능이나 보안 수준에 순위를 매길 수는 없습니다.
비슷한 과제를 검토한다면 처리시간을 어디서부터 어디까지 쟀는지, 담당자가 다시 확인하는 시간과 오류 수정이 포함됐는지를 함께 질문하는 것이 좋겠습니다. 예를 들어 민원 분류가 빨라져도 잘못 배정된 민원을 되돌리는 시간이 늘었다면 전체 효과는 달라집니다. 오늘 대회의 최종 수상 결과는 이번 발표에 포함되지 않았습니다.
4. 원주시 AI 도시 구상, 분야별 데이터 연결을 계획
원주시는 9월 9~11일 부산에서 열리는 월드 스마트시티 엑스포에서 AI 특화 시범도시의 구상을 소개한다고 밝혔습니다. 연합뉴스가 9일 보도한 내용으로, 헬스케어·재난안전·모빌리티·주거를 중심으로 사업을 추진합니다. 여기서 모빌리티는 교통수단과 사람의 이동을 돕는 서비스를 뜻합니다.
구상에는 도시에서 수집한 데이터를 ‘AI 도시지능센터’에서 모아 분석하고, 결과를 교통·안전·재난·의료 서비스로 연결하는 내용이 담겼습니다. 여러 분야의 정보를 함께 활용하려는 계획입니다. 발표와 전시만으로 센터가 완전히 가동됐거나 시민 대상 효과가 검증됐다고 볼 수는 없습니다.
기관에서도 여러 부서의 데이터를 연결할 때 비슷한 질문이 생깁니다. 예를 들어 상담 기록과 지원 이력을 함께 활용하려면 어떤 목적으로 누가 조회할 수 있는지, 잘못 연결된 기록을 어떻게 바로잡을지 정해야 합니다. 데이터가 모이는 위치뿐 아니라 원본을 관리하는 부서와 정정 절차도 함께 확인할 사항입니다. 이는 업무 적용 예시이며 원주시의 확정 기준은 아닙니다.
업무에서 확인할 점
- AI로 고친 홍보물은 날짜·금액·로고가 그대로인지 원본과 비교하기.
- 자동화 성과는 담당자의 재검토와 오류 수정까지 포함해 측정하기.
- 데이터를 연결하기 전 조회 목적·권한·정정 담당을 함께 확인하기.