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일러스트=챗GPT

인공지능(AI) 검색 에이전트가 기존 검색창 시스템을 대체하는 가운데, 국내외 주요 기관에서도 정보 제공 방식이 생성형 AI 중심으로 전환되고 있는 것으로 나타났다.

2일 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 ‘검색 패러다임의 변화, AI 검색 에이전트의 부상’ 보고서에는 이러한 조사 결과가 담겼다. 최근 국내 주요 공공기관 홈페이지 등에서 단순 응답형 챗봇을 넘어선 AI 기반 검색 서비스를 제공하는 것으로 나타났다.

법제처는 지난해 12월부터 법령 5218건에 대한 지식 데이터베이스 약 75만건과 법령 관련 질의·답변 데이터 약 2만 건을 수집해 AI 모델에 반복 학습을 수행한 지능형 법령 검색 시스템을 제공 중이다.

법제처는 내년부터 법령 조문뿐만 아니라 입법 배경과 취지, 관련 판례나 해석 예 등 다양한 정보를 이용자 편의에 맞게 정리해 AI 법령 정보 서비스로 고도화할 예정이라고 밝힌 바 있다.

식품의약품안전처는 생성형 AI와 검색증강생성(RAG) 기술을 바탕으로 올해 3월부터 민원인 안내서 1231건과 공무원 지침서 226건을 학습한 검색 서비스를 제공한다.

금융위원회는 지난해 11월 주요 은행에 망 분리 규제 특례를 부여하며 금융 분야에서도 AI 기반 서비스가 활성화되도록 했다.

해외 사례를 보면 미국 유타주 세무위원회는 세무 콜센터 상담원의 과거 통화 내용, 상담원 교육 자료, 세법 문서, 최신 정보 등 자체 데이터 기반 RAG 시스템을 AI 챗봇에 학습시켜 정확도 높은 답변을 제공하는 것으로 알려져 있다.

다만, 이는 아직 민원 응대를 위한 내부 직원용으로만 사용 중이다. 시민을 직접 대상으로 한 서비스 확대는 검토 단계 중이다.

보고서는 “국내외 모두에서 AI를 중심으로 한 정보 제공이 빠르게 확산하고 있지만 국내가 정보 탐색과 응답 중심이라면 해외는 정보 제공을 넘어 의사결정 지원과 실질적인 업무 수행까지 이어지도록 고도화하고 있다”고 전했다.

보고서는 이어 “국내 공공기관에서는 개인정보 보호와 보안 등의 제약으로 인해 데이터를 외부에 전면 개방하거나 다른 플랫폼과 연동하기 어렵다. 그렇다고 내부 데이터만 활용하기에는 자연어로 서술된 민원 사례와 질의응답 등 비정형 데이터까지 포괄하는 데 한계가 있다”고 지적했다.

이러한 한계를 극복하기 위해 내부 데이터를 벡터 DB화하고 이를 기반으로 자체 RAG 검색 시스템을 구축한 뒤 최근 해외를 중심으로 확산하고 있는 개방형 MCP(Model Context Protocol) 기반 검색 환경 구조로 단계적으로 전환해야 한다고 제언했다.

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