시민형 AI(Citizenship-oriented AI)는 단순히 뛰어난 성능이나 편의성을 추구하는 기술이 아니라, 민주적 가치와 사회적 다양성이라는 철학적 기반 위에 구축되는 인공지능이다. 시민들이 더 능동적이고 주체적인 참여자로서 민주적 공론장에서 활동할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하는 AI를 말한다.
1. 개요
시민형 AI는 인공지능이 사회 구성원의 다양한 관점과 가치, 맥락적 경험, 그리고 사회적 책임성을 반영하도록 기술적으로 설계된 인공지능 개념이다. 시민 참여 중심의 인공지능 활용 모델로, 기존의 기술적 문제 해결 AI나 Civic AI와 구별되는 점은 기술과 인간이 함께 성장하는 방향으로 설계되며, 기술의 발전이 곧 민주적 가치와 시민성을 증진시키는 것을 목표로 한다는 것이다.기존 기술적 문제 해결 AI는 주로 환경 문제 해결에 초점을 맞춘 센서 기반 분산형 인공지능 시스템으로 개인의 에너지 절약, 탄소 감축 등을 유도하는 반면, 기존 Civic AI는 공공성과 민주성, 시민 참여 기반 거버넌스를 중시한다. 시민형 AI는 이 둘을 통합하여 개인의 실천력을 유지하면서도 공공 의사결정 과정에 시민이 실질적으로 참여하고 통제할 수 있는 AI 기반 구조를 지향한다.
2. 관련 개념
* Civic Tech: ICT를 활용해 정부-시민 커뮤니케이션을 강화하는 기술* Civic AI: 다양성·불평등 해소·시민참여 촉진을 위한 AI 활용 시도 (공식화된 정의는 없음)
3. 핵심 요소
3.1. 다양성 존중과 맥락적 포용
소수자, 사회적 약자, 지역적·문화적 맥락이 AI의 설계 및 학습 단계에서부터 명시적으로 포함되며, 그들의 관점이 기술적으로 배제되지 않도록 하는 것을 핵심으로 한다.3.2. 민주적 숙의와 공론장 활성화
필터버블(filter bubble) 현상과 같은 개인화의 한계를 극복하여 시민들이 다양한 견해를 자연스럽게 접하고 상호작용하도록 유도함으로써 민주적 소통과 숙의를 촉진한다.3.3. 사회적 책임성과 윤리적 투명성
알고리즘의 작동 방식과 편향의 가능성을 투명하게 공개하고, 시민들이 AI의 추천 결과를 비판적이고 성찰적으로 평가할 수 있도록 적극적으로 돕는다.AI 윤리(AI Ethics)는 인공지능 기술의 개발 및 활용에서 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호, 안전성 등의 기준을 확립하려는 노력이다. 이는 시민의 권리를 보장하고 기술의 남용을 방지하는 데 필수적이다.
한편 ESG(Environmental, Social, Governance) 경영은 기업의 지속 가능성과 사회적 책임을 강조하는 경영 패러다임으로, AI 기술이 사회에 미치는 영향을 통합적으로 고려해야 한다는 점에서 AI의 윤리적 투명성과도 밀접하게 연결된다.
3.4. 비판적 리터러시 함양과 시민역량 강화
AI의 맹목적 사용을 방지하기 위해 시민들이 AI의 한계를 명확히 이해하고, 자신의 필요와 가치에 따라 비판적이고 주체적으로 활용할 수 있도록 교육적 접근을 동시에 제공한다.3.5. 사회적 가치 지향적 기술 설계
기술이 단지 효율성이나 경제적 이익만을 추구하는 것이 아니라, 인간 존엄성, 공동체적 연대, 민주적 참여 등 사회적 가치를 중심에 놓고 명확한 방향성을 지니도록 설계된다.4. 배경
- 기존 기술적 문제 해결 AI:
- Civic AI:
- 시민 참여, 공공 데이터, 설명 가능한 AI (XAI) 강조
- 시민이 직접 AI 의사결정 및 설계에 참여함
- 디지털 민주주의와 관련 깊음
- 시민형 AI:
- 기술적 문제 해결과 시민 참여를 동시에 추구
- 민주적 가치와 사회적 다양성을 기술 설계의 핵심 철학으로 채택
- 시민들의 데이터 제공과 지속적인 현행화 참여가 필수적
- 정보 수집, 분석, 소통 영역 등으로 구분 가능
- 기존 정부 주도형 AI와 달리 시민 주도형으로 방향성 차별화
5. 비교
5.1. 개념적 비교
| 구분 | 기술적 문제 해결 AI | Civic AI | 시민형 AI |
| 목적 | 개인 환경 실천 | 시민 권한 강화 | 민주적 가치 구현 + 실천 + 참여 결합 |
| 기술적 접근 | 분산형 반응 시스템 | 설명 가능한 AI | 가치 지향적 + 설명 가능 + 포용적 설계 |
| 시민의 역할 | 데이터 제공자 | 협상자, 참여자 | 공동 설계자 + 의사결정자 + 비판적 평가자 |
| 데이터 구조 | 센서 기반 개인 데이터 | 공공 정책 기반 상호작용 데이터 | 다양성 포용 통합형 데이터 |
| 정책 연계 | 거의 없음 | 직접적 | 실시간 쌍방향 + 가치 지향적 연계 |
| 철학적 기반 | 효율성 중심 | 참여 민주주의 | 민주적 가치 + 사회적 다양성 |
5.2. 기능적 비교
| 난이도 | AI 영역 | 기술 또는 개념 | 설명 |
| 하 | 분석영역 | NLP | AI들 통한 주제별 의견 모니터링, 실시간 분석 등을 통해 의견분류, 감성분류, 토픽분석 등 분석영역을 중심으로 이루어짐. AI Agent와 결합될 수도 있음 |
| 중 | 소통영역 | AI Agent | 일종의 전문가 시스템으로 주제에 대한 대규모의 데이터를 학습한 sLLM의 형태로 구현되며 시민들의 질의에 답변을 하는 동시에, 주제에 대한 소통을 실시간으로 이끌어 가는 사회자의 역할을 동시에 수행 |
| 하 | 데이터영역 | 디지털트윈 | 시민의 데이터 주권 확립을 목적으로 하며, 시민들이 일상적인 문제를 해결하기 위한 과정에서 데이터의 획득과정부터 통제력을 발휘하는 구조를 통해 문제해결과정에 직접적 참여자가 되는 형태 |
| 상 | 숙의영역 | 시민형AI | 시민들이 실질적으로 사결정과정의 참여자로서 pseudo-direct democracy 구현하는 형태 |
6. 시민형 AI의 계층적 접근
6.1. 데이터 영역 (Data Layer)
시민 주도의 데이터 수집과 모니터링을 중심으로 하는 영역:1. I-CHANGE – 시민과학 기반 환경 모니터링
2. TeRRiFICA – 크라우드맵핑 기반 기후취약점 시스템
3. D-NOSES – 시민 악취 모니터링 시스템
4. CityCLIM – 도시 기후 시민과학 프로젝트
5. FreshWater Watch – 수질 및 생태계 시민과학 + AI 분석
6. eBird – 세계 최대 생물다양성 시민과학 프로젝트
6.2. 분석 영역 (Analysis Layer)
시민이 수집한 데이터를 AI가 분석하고 처리하는 영역:1. Litterati''' – 시민 쓰레기 데이터 수집 + AI 자동 태깅
6.3. 소통 영역 (Communication Layer)
AI를 통해 시민과 소통하고 정보를 제공하는 영역:1. ChatClimate – GPT-4 기반 IPCC 보고서 질의 응답 시스템
2. CITBot – 기후 행동 촉진용 AI 챗봇
3. We Don't Have Time – 기후 대응 촉구 소셜 플랫폼
7. AI 페르소나 관련 연구
가상 인물 기반 AI 상호작용 연구가 증가하고 있으며, 시민형 AI의 소통 영역에서 중요한 역할을 하고 있다.7.1. 주요 논문 및 참고 문헌
1. Kim & Lee (2023). AI-augmented surveys2. Moon et al. (2024). Virtual personas language models
3. Park et al. (2024). Generative agent simulations of 1000 people
4. Salvi et al. (2025). Conversational persuasiveness of GPT-4
5. Yeykelis et al. (2025). Creating AI personas for replication and prediction
8. 활용 사례
8.1. 도시 환경
- 시민이 설치한 미세먼지 센서 → 시민 모니터링 센터에 자동 전달
- AI가 환기 시간 추천, 시민의 설정값과 다양한 맥락 반영
- 행정기관은 시민 피드백을 정책 반영에 사용
- 시민은 AI 작동 원리 설명을 요청하고 수정 제안 가능
- 소수자 및 취약계층의 환경 노출 격차를 고려한 정책 제안
8.2. 교육
- 학생이 학습 경로 AI로 추천받음
- 추천 근거가 설명 가능해야 하며, 교사 및 학부모 의견 반영
- 다양한 문화적 배경과 학습 방식을 고려한 개인화
- 교육청은 이를 통해 정책 방향 검토 및 조정
- 교육 불평등 해소를 위한 능동적 지원 시스템
8.3. 공론장 플랫폼
- 시민들이 사회 이슈에 대해 토론할 수 있는 AI 기반 플랫폼
- 필터버블 방지를 위한 다양한 견해 노출 알고리즘
- 소수 의견과 취약계층의 목소리 증폭 기능
- 건설적 토론 유도를 위한 AI 중재 시스템
9. 특징
9.1. 기술적 특징
- 맥락 인식 기술: 사용자의 사회적, 문화적 맥락을 이해하고 반영
- 편향 방지 알고리즘: 다양한 관점을 균형있게 반영하도록 설계
- 투명성 보장: 의사결정 과정을 시민이 이해할 수 있도록 설명
- 적응형 학습: 시민 피드백을 통한 지속적인 개선
9.2. 사회적 특징
- 포용성: 모든 사회 구성원의 참여를 보장
- 책임성: AI의 결과에 대한 사회적 책임 명확화
- 민주성: 시민의 의견이 실질적으로 반영되는 구조
- 교육성: 시민의 디지털 리터러시 향상 지원
10. 관련 개념
11. 비판과 과제
11.1. 기술적 과제
- 복잡성 증가: 다양한 가치를 동시에 고려해야 하는 기술적 복잡성
- 성능 vs 가치: 효율성과 민주적 가치 사이의 균형점 찾기
- 편향 완전 제거의 한계: 인간 사회의 편향을 완전히 배제하기 어려움
11.2. 사회적 과제
- 참여 격차: 디지털 소외 계층의 실질적 참여 보장 필요
- 형식적 참여 우려: 시민 참여가 형식적일 경우 실질적 통제 불가
- 데이터 프라이버시: 민감한 시민 데이터의 공공 공유 리스크
- 가치 충돌: 서로 다른 가치관 간의 충돌 조정 문제
- 데이터 신뢰성: 시민이 제공하는 데이터의 정확성 및 신뢰성 확보
- 기술·정책 간 연계 부족: 기술 개발과 정책 수립 간의 체계적 연계 필요
- 지속적인 시민 참여 유도: 시민들의 지속적이고 능동적인 참여 동기 부여
11.3. 정책적 과제
- 규제 프레임워크: 시민형 AI에 적합한 법적 기준 마련
- 거버넌스 구조: 다양한 이해관계자 참여를 위한 체계 구축
- 지속가능성: 장기적 운영을 위한 재정적, 기술적 지원 체계
12. 발전 방향
시민형 AI의 지속가능한 발전을 위해서는 시민들의 적극적인 데이터 제공과 지속적인 현행화 참여가 동반되어야 한다. 또한 기술 개발자, 정책 입안자, 시민사회가 함께 협력하여 민주적 가치를 기술에 구현하는 새로운 거버넌스 모델의 구축이 필요하다.시민형 AI는 참여 기반 데이터 수집과 의사결정을 중심으로 사회 문제 해결에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 앞으로 데이터 신뢰성 확보, 기술과 정책 간의 체계적 연계, 그리고 지속적인 시민 참여 유도라는 도전 과제를 해결해 나가야 한다.
13. 참고 문서
- 행동을 유도하는 환경 AI, 그리고 시민형 AI(Planet03, 2025)
- OECD Civic AI 보고서
- 윤리적 AI 프레임워크(European Union's Horizon 2020 research and innovation programme 지원 프로젝트)
- AI 윤리 가이드(인공지능총서) 김용환, 임희정 지음 / 커뮤니케이션북스 · 2025년 04월 04일 - 교보문고 인터넷 서점 참조 링크
- 기후민주주의와 시민형 AI, 기후위기 대응의 새로운 길(오마이뉴스, 2025)
- 선악과 먹은 것처럼, 인간 윤리·가치 따르는 AI 나온다(중앙선데이,2025)